Google Cloud Next '25 Las Vegasとは
Google Cloud Next '25は、2025年4月9日から4月11日の3日間、アメリカ・ラスベガスのMandalay Bayにおいて開催されるGoogleのクラウドサービスに関する世界最大級のイベントです。「今回は、これまでで一番多彩なデベロッパー コンテンツを用意します。デベロッパー専用のエクスペリエンスやコンテンツを充実させ、アプリ開発や AI のほか、スケーラブルで安全なデータ駆動型アプリケーションの学習や開発に役立つ重要なトピックを網羅します。」と銘打っており、AIコンテンツで大いに盛り上がった昨年や一昨年にも勝るとも劣らないイベントとなることが期待されます。
私たち日本情報通信株式会社も、Google Cloudに精通した専門家として、技術イノベーションの最新動向を取り入れ、顧客に対するソリューション提供に活かしていくことを目指して参加しています。
このような貴重な機会ですので、現地からいち早くブログで最新情報や熱量を発信してまいります。
セッション概要
AIとGen AIの機能を統合して、データ品質の問題を解消し、データプラットフォームのデプロイプロセスを効率化し、データチームがカスタマイズされたデータ製品の開発を加速する方法について解説します。データ製品とパイプラインの作成、インフラストラクチャのデプロイ、データ品質、PIIコントロールを自動化することで、エンジニアリングの労力を30〜40%削減し、製品開発を3倍高速化できます。このアプローチが、さまざまな業界のクライアントによるデータ製品のより迅速かつコスト効率の高い作成にどのように役立ってきたかを紹介します
このセッションで期待できること
このセッションに参加することで、以下の点が期待できます。
- 生成AIがビジネスにもたらす具体的な可能性を理解できる。
- データ分析やデータ活用に関わる業務の効率化のヒントが得られる。
- 新しいデータ製品やサービスの開発スピードを大幅に向上させる方法を知ることができる。
- エンジニアではないビジネス担当者でも、データ活用の最新トレンドを把握できる。
セッション内容
今後5年間で企業がどの分野に新しいビジネスを立ち上げようとしているかの説明がありました。企業がこれから力を入れようとしている分野として、データ分析やAIが最も注目されています。特に、テクノロジー関連の企業では、その傾向が顕著です。
企業がデータ活用に苦戦すると、無駄な作業が増えたり、ビジネスチャンスを逃したりする可能性があります。しかし、データ活用を改善すれば、効率的な成長や競争優位性を実現できます。
データ活用は、まず様々なデータを見つけ出し、問題点を修正し、必要な形に整えることから始まります。最終的には、ビジネスで使えるAIに最適な状態に加工します。
AIを活用することで、データの中で最も価値のある部分を効率的に改善できます。この改善は、ビジネスに大きな影響を与える機会を優先し、人の知識を活用しながら、企業全体でデータ品質を高める能力を構築するという4段階のアプローチで行われます。
登壇者が開発したAI4DQは、AIを活用して企業全体のデータ品質問題を解決するツールです。専門家がデータ入力に関わることで、より早く正確なデータ分析を可能にします。
AI4DPを使えば、データの整理から問題点の発見、修正までを自動化し、データ活用を加速させることができます。スキーマとパイプラインの生成、データのインサイトの取得、データ修正のレコメンドもAIがやってくれ、まるでAIがデータ整理の専門家のように、データの準備から分析までをサポートしてくれます。
実際にAI4DPのデモがありました。
生成されたDBMLのER図を参照することができ、SVG・DBML・DDL形式に変換してダウンロードすることもできます。
データ品質はIT部門だけの問題ではなく、ビジネス全体の成功に不可欠な要素です。
ビジネス部門とIT部門が協力し、データ品質を向上させることで、業務効率化や競争力強化につながります。
データ品質の問題は、表面的な症状にすぎず、根本的な原因を解決しない限り、真の改善は望めません。システム全体を俯瞰し、データの流れを意識した対策が重要です。
AIの判断理由を理解することは、データの信頼性を高める上で非常に重要です。透明性が高まることで、データに基づいた意思決定が改善され、ビジネスの成果向上につながります。
データ活用の流れの中で、データの品質を早い段階でチェック・修正することで、コストを削減し、より早く市場にサービスを提供できます。具体的には、データの入力から分析、報告までの一連の流れにおいて、品質を評価し、問題があれば自動で修正する仕組みが重要です。
会場の様子
ほとんどの席が埋まっており、生成AIがデータ製品開発の分野でいかに注目されているかを感じました。
まとめ・感想
このセッションを通じて、生成AIがデータ製品開発の現場に革新的な変化をもたらす可能性を感じました。
特に、開発スピードの大幅な向上とコスト削減は、ビジネスにおける競争優位性を確立する上で非常に魅力的です。今後のビジネス戦略において、生成AIの活用を積極的に検討していく必要性を改めて認識しました。
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執筆者紹介
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