2023/11/15~2023/11/16に開催されたGoogle Cloud Next Tokyo '23に参加してきました。イベントの内容もGoogle CloudのサービスはAIで進化が進むような内容でした。

概要 - Google Cloud Next Tokyo ’23

見てきたセッションなどや感想をまとめたレポートとなります。

道中

そういえば久々に都内でした。例のｼﾝｶﾝｾﾝｽｺﾞｸｶﾀｲｱｲｽがこちらに

Day1

東京ビックサイトはPyCon APAC 2023でも行ったので、約3週間ぶりでした。

基調講演

早速会場へ参加！でしたが混雑で座るのが難しい状態。朝早いの参加者の熱気がすごいです。

ビックサイトのタリーズで見ることが出来たのでゆっくり視聴でした。

基調講演の動画（要登録）: Watch - DAY 1 基調講演

基調講演はDuet AIをGoogle Workspace, Google Cloudの全域で使って行く話が聴けました。生成AIとGoogleの今後のサービスは統合していく流れですね。

日本語対応のサービスを増やしていくとのことでした。Gogole Meetで会議内容まとめてくれる話が早く使ってみたいところです。

見てきたセッション

今回は生成AIとデータ活用のセッションを中心に見てきました。何せ本業で活用したいので。

D1-AIML-01 生成 AI のマルチモーダル技術ー「視覚を持った LLM」ができること

Vertex AIの概要とそこで利用できるマルチモーダル技術についてのセッションでした。マルチモーダルは本当に革新的な技術だと思っていて、メルカリさんのデモもすごかったです。

これと、ベクトルエンベディングという手法はPyCon APACでもちらほら聞いていたので、ここで改めて学べてよかったです。

AI のマルチツールのご紹介: ベクトル エンベディング | Google Cloud 公式ブログ

D1-AIML-04 現場発！工場の生産材料を AI 予測で最適需要予測 & コスト削減

製造業でのDXからAI予測でコスト削減の話。三菱重工さんの事例でした。こちらはBigQueryを使ったデータ活用からVertex AIでの予測までの流れでした。専門家が工場にいない中から従来手法から高度な予測モデルを作っていく話は様々な分野で学べる事例です。なにより最初は紙で書かれた在庫管理情報を拾い上げて初めてる点は、どの業界/分野でも最初にやるところは同じなんだなと思いました。

D1-DEI-01 meviy に、なぜカルチャー推進が重要なのか？～社員の自己肯定感を高める #IAmRemarkable

製造業では知らない人はいないだろうミスミさんの取り組み。こちらは #IAmRemarkable というチームカルチャーの改善の話。自己肯定感を高める重要性と推進の取り組みをGoogleからミスミに移られた登壇者の方が話されていました。 meviyはクラウドサービスだと思っていて、製造業とテック系サービスのカルチャをどう良くしていくかの話はとても参考になりました。

行政の会議でもこういう話があったのでどこかで取り上げたいですね。

D1-COL-02 自治体 DX を実現する Google Workspace によるこれからの働き方

行政DXの話でした。結構専門的な部分だったのですが、ちょっと面白かった点としてはGIGAスクールでGoogle Workspaceがつかわれている現在から、自治体に就職する方々がすぐになじめるという未来を想定して動いている点でした。自治体でGASを使ってちょっとしたツールを作ってる話も良かったです。

Day2

道中、ヤマハ発動機の話が乗っていたのですが、どこかでセッションあったのか気になる👀

基調講演

基調講演の動画（要登録）: Watch - DAY 2 基調講演

多分この日も入ることは難しいと、会場での聴講はあきらめて、少し散歩しつつライブ配信を見聞きしていました。Day2はGoogle Cloudの企業での利用事例や活用方法についてでした。

特によかったのは北國銀行、TBSの事例です。北國銀行さんは勘定系のマルチクラウドとモダナイゼーションを進める話でした。銀行のチャレンジ半端ないですね。TBSさんは系列会社までGoogle Workspace導入を進めたりAppsheetのハッカソンをやっていたと、とても意欲的な事例。

技術的な部分はBigQueryでLLM統合をしているデモが素晴らしかったです。コールセンターの音声をテキストにしてLocker Studioで分析できる流れです。非構造化データを可視化するまでで、BigQueryが扱える環境がうらやましくなるようなデモでした。

見てきたセッション

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

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

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

3セッションともVertex AIの扱い方について、ColabやBigQueryでの利用方法や、Vertex AIの一連の流れ、実運用での事例でした。

なんとなく扱いのイメージがわいてきたのですが、後は実践してどうやってみるかでしょうか。

（セッションの写真は全部暗かったので微妙ですが、雰囲気はこういう感じでした）

見てきたブース

集英社のマルチモーダルAIの事例があったので見てきましたが、連日混雑していてお話はできずでした。本業で応用できそうな分野だったので、またセッションのアーカイブを見てみたいと思います。

明治クッカーさんのブースもすごかったです。連日注目を浴びていました。DXの取り組みをYouTubeにも出していて、是非やりましょうとお話しされていたのも印象的でした。

Ask the Expartsというコーナーもありました。専門家がGoogle CloudやGoogle Workspaceの質問に答えてくれるというものでした。Google ChatのAPIで困る部分があったので質問しつつ、クイズもあったのでエキスパートの皆さんと談話しながらやってまして、特賞？も頂けました！

写真を取り損ねましたがGoogle Cloud ユーザー会（Jagu'e'r: ジャガーと呼ぶそうです）もあるらしく、何方かというと利用企業のユーザーさんたちのコミュニティだそうです。多数の分科会もあるようなのでちょっと興味あります。

Home - Japan Google Cloud Usergroup for Enterprise

Google Cloud ユーザーとパートナーを結ぶユーザー会 | Google Cloud 公式ブログ

その他色々

オブジェはフォトスポットでした。いろんな人が撮影してましたね。

まとめ

Google Cloud Next Tokyo '23の参加レポートでした。生成AIのマルチモーダル技術やエンベディングAPIについてのセッションに出席し、これらのテクノロジーの進歩について学びました。また、AIのサポート機能に関する各社の事例も見ることができました。

個人的にはChatGPTですでに面倒なと思う作業をよくやってもらっています。それをより発展させて本業でも活用できないかと模索していこうと思います。2日間みっちりセッションとまなびの時間でした。

セッションはもっと見たいものがあった（企業系は中外製薬やカインズやカプコンあたり）のですが、時間が足りなかったですね。アーカイブ公開されるものもあるようなので要チェックですね。