「生成AI、生成AI、VertexAI📣」：ノンプログラマーの広報目線でGoogle Cloud Next Tokyo '23へ
Google Cloud Next Tokyo '23への期待と興奮
四年ぶりの東京での開催ということで期待は高まっていました。最新の技術トレンドと生成AIの情報が得られると目を輝かせながら、開催初日は基調講演の開始時間に東京ビックサイトに到着。
去年のChatGPTから火のついた感のある生成AIですが、僕もどっぷりとハマってしまった口です。でも、それはあくまでChatGPTというコンシューマー向けのサービスの話で、今回はエンタープライズな Google Cloudのイベントです。
果たしてノンプログラマーな僕が、技術一色のGoogle Cloud Next Tokyoについていけるのだろうかと不安でしたが、「生成AI」一色のGoogle Cloud Next Tokyo '23はすごく楽しかったです。
※本記事は、生成AIがほとんどの部分を生成しており、一部、広報担当が加筆しています。
Google Cloud のテクノロジーは、すでにイー・エージェンシーの業務やさまざまなサービス・商品を支えています。今回の僕の目的は、その最新情報をアップデートして難しくなりがちなテクノロジーを、広報視点で噛み砕いて説明できるようになるためです。もちろん、現場に役立つ情報や資料も持ち帰る（※資料は後日、ウェブからでした）つもりです。
基調講演ですでに驚き
基調講演では、Google Cloudの新たな生成AIソリューションの紹介を聞き、AIと機械学習の進化のスピードに圧倒されました。事例を発表した企業の取り組みに触れ、急速に進むAI時代の勢いに圧倒されました。
基調講演後、少しだけ時間があったので展示会場へ
弊社の仕事環境の基盤にもなっているGoogle Workspaceのブースを見学。すでに米国では展開されているDuetAIなど情報を見ながら、日本での展開はいつかなと気もそぞろでした。（※後で得た情報によると、どうやら「2024年中」くらいの感じのようです）
その後は、セミナーセッションへ。「生成AI、生成AI、VertexAI」というタイトルどおり、今回は生成AI関連のセッションとハンズオンにも参加しました。（ハンズオンは、正直、僕はノンプログラマーなので不安でいっぱいでしたが…）
とにかくプレゼンターのみなさんが早口の怒涛のセッション
【セッションID:D1-COL-01】 Duet AI in Google Workspace で実現する生成 AI 時代の働き方改革
デモンストレーションで紹介されたGenerative AIがgoogle workspaceのさまざまなところで活かされておりとても楽しみになりました。このセミナーの多くの人がこれらのサービスが日本語で展開する時期について気になっていたようでした。（※前述のとおりDuetAIのリリースは「2024年中」のようです）
【セッションID:D1-AIML-02】 中外製薬が Google Cloud で進めるスケーラブルな MLOps の構築と創薬への活用」
徳山健斗氏の若々しさとプレゼンテーションへの情熱が印象的でした。また、MLと生成AIの技術が業界を問わずイノベーションの鍵であること、そしてAIの積極的な利用においてAIへの情熱をもった若い人材は大事だと感じました。
【ハンズオン】Generative AI Studio を活用した、生成 AI はじめの第一歩」
３時間のハンズオン！生成 AI 活用のためのプロンプトデザインや基礎が紹介されました。特に、Generative AI Studioの使い方や、それを活用することでどのような可能性が広がるのか体感できたのでよかったです。
しかし、講師の方のガイダンスが早かった（笑）
短時間でしたがわからない箇所がありエラーにはまってしまいかなりアタフタしましたが、なんとかノンプログラマーの僕でも完遂できました。短時間の学びでしたが、PaLM2って「使えるな」と感じることができました。ハンズオンやワークショップでは、こういう感覚がもてるかどうかが大事ですよね。
あと「昨日なかった機能が今日になったらありました。こういうの困るんですよね。ｗ」と講師の方がおっしゃっていて、Generative AI Studioが日進月歩で進化しているのに驚かされました。
【セッションID:D2-AIML-01】 生成 AI のもたらすインパクトとエンタープライズ利用における検討ポイント」
生成AIのエンタープライズ利用における検討事項が分かりやすく説明されました。実際のシステム構築時に品質を担保する秘訣がわかった気がします。
【セッションID:D2-AIML-02】 Colab で素早く、コラボレーティブにVertex AI での AI 構築を実現しましょう」
Colab Enterpriseの紹介があり、マネージドなNotebook環境を活用したVertex AIでのAIパイプライン構築の方法について学びました。BigQueryとの統合されたインターフェースを通じたデータ分析の可能性についても触れられました。特に、BigQueryを扱う際に複数のメンバーが協力できる環境が整ったのが印象的でした。
【セッションID:D2-AIML-03】 生成 AI による次世代のユーザー行動解析」
プレイドの牧野祐己氏と近藤周平氏が、生成 AI を活用したユーザー行動の分析方法を紹介。特に、PLAIDの牧野さんが目指す、コンテキストを活用したユーザー行動のAI解析が興味深かったです。この新しいアプローチによるコンテンツ生成の可能性と、ベクターデータの価値が強調されました。
「これまでは人がデータから意味を見出すことが多かったが、データのベクター化によってAIが意味空間から意味を抽出できるようになった。」という趣旨のことを話されていて、僕も「うんうん、なるほど！」と頷いていました。正直なところ、すべてのセッションの中で一番おもしろかったです！
【セッションID:D2-AIML-04】 生成 AI ソリューションを実装するための Vertex AI の最新情報」
最新のVertex AIの情報が紹介され、データサイエンティストや機械学習エンジニア向けのセッションでした。やっぱり、100以上のAIモデルが含まれるModel GardenとGoogleのコンピューティングリソースの強みが印象的でした。体系的な説明が理解を深めるのに役立ちました。
【セッションID:D2-COL-03】 運用管理者目線でみたGoogle Workspace のリアル」
実際のGoogle Workspaceユーザー企業の担当者が登壇し、Google Workspaceの実際の活用方法や今後の展望について話し合われました。
伝統ある大企業におけるDX化の苦労話がリアルに伝わりました。Googleの営業さんとプレゼンターさんとの関西弁での微妙なやりとりが面白かったです。
【セッションID:D2-AIML-06】 求人ボックスにおけるVertex AI Matching Engine を利用したレコメンド」
カカクコムの久保田崇文氏が、Vertex AI Vector Searchを使った類似求人レコメンド機能について詳細に語りました。このセッションでは、Vertex AIの実際の応用例として、BigQueryを活用したデータ抽出からベクトル検索までのプロセスが解説されました。技術的な内容は難解でしたが、久保田さんの嬉しそうに話す姿はとても素敵でした。
これらのセッションとハンズオンからの学びは、イー・エージェンシーがこれから使っていく技術をわかりやすく伝えていくためにすごく役に立つとおもいました。まだ難しい用語を咀嚼しきれていませんが、もうすこし立てばこなれてくると思います。
Google Cloudとイー・エージェンシーとのこれからに思いをはせる
「Googleの技術がイー・エージェンシーのサービスや業務にどのように統合されていくのだろうか？」
帰りの道すがら。Google Cloudの様々なサービスをイー・エージェンシーとしてどのように活用していけるか、特にGoogleの技術がマーケティング戦略にどう貢献しているかを考えると楽しくてしかたがありませんでした。
例えば、プロダクトサービスでVertexAIを利用して新しい価値を生み出す、Google Analytics 4を活用したデータ分析や、Google Cloudのサービスを使ったデジタル広告の最適化など、さまざまな点でGoogleの技術との統合を挙げていけそうです。
特に、生成AIの進展を踏まえ、イー・エージェンシーのデジタルマーケティング戦略にこれらをどう取り入れるかを考える必要があります。「おもてなしを科学する」を体現する利用の仕方は？と考えが尽きません。
そして、みんなで常に一歩先へ
今後も、Googleの技術をさらに深く理解し、イー・エージェンシーのサービスに統合することで、ビジネスの成長と顧客満足度の向上を目指します。
業界全体の動向を注視し、みんなで常に一歩先を行けるようこれからも頑張っていきます。
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