【Google Cloud Next Tokyo ’23レポート】DAY2 基調講演

# 概要
2日目の基調講演では、クラウドを活用するエンジニア・開発者の環境が、AIやその他サービスによってどのように変化するのか、その最新のアップデートをお届けします。また、スタートアップからエンタープライズまで、業界をリードする企業からゲストスピーカーをお招きし、その実践方法と成果をお話いただきます。

# 所感
Google Cloud Next Tokyo ’23、2日目がスタートしました。

２日目の基調講演は、1日目よりもより生成AI活用のリアリティが感じられました。
もちろん、AI開発や機械学習に最適化されたインフラの紹介もありましたが、
特に印象深かったのは、非構造化データと構造化データを合わせた分析。

非構造化データを活用するには、現状かなりの労力が必要ですが、
生成AIを活用することで圧倒的に楽になるので、分析に役立てられてなかったケースにおいては、革命的なのでは、と感じたし、役立てるべきだと思いました。

特に、BigQueryにおいて、プロンプトを混ぜたクエリーや、そもそもクエリー自体をDuetAIを使って作ったり、
分析時においてかなり強力な機能になるなと思いました。

デジタルネイティブな世界を作っていくためには、
システムの民主化が重要になってきます。

エンジニアなど一部の人しか触れない、という状況をAIが変える。

エンジニアとしては穏やかでいられない話でもありますが（笑）
僕らはその中でどのように生成AIのある世界で生きていくのか、必要なスキルとはなんなのか、
そういったことも考えさせられました。

こうして2日目が始まったわけですが、
GCPが提供する、vertexAIとDuetAIを中心とした生成AIのお話や、
各社がなぜGCPを採用するのか、その安定性と信頼性のお話、
そしてマルチクラウド対応への取り組みなどなど、2日目も盛りだくさんで楽しみです。


# 内容メモ
- 新しいクラウドの活用、開発体験を提供する

## googleは25周年年
- G25gle
- 最初は普通のPCで構築されたGoogle
    - データ移動は物理的な移動
- 2003年　Borg → K8sとして一般公開
- 独自の負荷分散の仕組み　→ Maglevs

## モダンインフラ最新情報
### API oputemizeインフラ
- TPU v5e
- A3Vms GPU搭載スーパーコンピュータ
- G2Vm L4GPU

機械学習のための様々なインスタンスを提供
Trancfer appliance オンプレミスへデータを移行

### modan enterproce workload
- ９０%以上がコンテナ化される予想
- 最初の一歩としてcloud run、GKE
    - cloud runサイドカー
### Reliable and scalable infra
- CシリーズVMファミリーを拡大
- Titaniumによるオフロード
- 前世代から2倍のパフォーマンスを誇るブロックストレージ

### Cross cloud network
GCPと他のネットワークを繋ぐ
- オープン
    - 必要な分カスタマイズ
- 安全
- 最適
    - SLA99.99%
    - ハイブリット、マルチクラウドでも高品詞で安全なネットワークを構築
## カプコンの事例 井上さん
### ストリートファイター６
- 2024/6月にスタート
- ファンが固定化されていることが課題
- ゲームの遊ばれ方が変化
    - アーケードだけではない
- 全ての人に手に取ってもらえるように
- 多様性を実現
- ワンボタンで技が出せる
    - 駆け引きを楽しむ
- 自身のアバターで世界に入り込むモード
- バトルハブ
- 仮想空間のゲームセンター
- 3日で１００万ユーザー
- GCPが活用されている
- プラネットスケールのクラウド

#### クロスプレイの実現
世界中でリアルタイムで参加する必要がある

- クオリティの進化　= 開発費の増加
GCPでの開発運用を実現
#### 品質を上げつつコストを下げる
- おもしろさへ再投資
- テクノロジーなど、全ては面白さのために

## 北國FHDの事例
1943年に生まれた地方銀行

- LIFE+　アプリのリリース
- ノルマ営業を廃止
- ITへの取り組み
    -  ATMの社内開発
    - 銀行システムのクラウド
    - 日本で初m勘定系をフルクラウドに
    - マルチクラウド

**デジタル先進地域にしたい**

### 超ミッションクリティカルなルシステム
- 一つのクラウドに依存できない
- フロントシステムの生産性と同等の生産性
- マルチクラウド活用
- コンテナ化とjava化
- AzureとGCP

### なぜGCP?
- 安定性
    - 全面障害の発生率が低い
    - Cross-cloud interconnect
- コンテナ技術における実績
    - 大規模かつ効率益な運用
    - GKE
- カルチャー面、DNSの親和性
    - Googeマインドの研修を受けて感じた

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## 非構造化データのLLM活用
### Data&AI
構造化、非構造化を併せて活用する

### コールセンターの会話データ
- 大量の音声データがあり、拾いきれない問題
- Bigqueryから簡単にテキスト化
- さらにPaLMを活用
- クエリの中にプロンプトを混ぜて、データ抽出と分析を同時に行う
- 心情サマリーと、原因を抽出、分類
- BIツールを活用することで、分析、意思決定の材料に
*AIレイクハウスの力で進化を引き出す*

### BigQuery Stsio
- pythonでの前処理
- 機械学習を直接行える

### DuetAI
- レポートの自動生成
- ２０２４年中に日本語対応予定
*データ基盤の将来はナレッジ基盤へ*

## TBSの活用事例
- Google Workspaceを利用
    - 9250アカウント、3.64TB
### 背景
- コロナ
- 大容量のファイル共有が目的
- 業務改善の目的でMeetの普及
- クラウドよりもオンプレが安全という意識もあった
    - 効率化を図る上でグループウェアの導入
### 変化
- ２７社、系列局へ普及
- JNN全体で資料共有
- 各社のセキュリティポリシー

### これから
- 各社の悩み
    - AppSheetの活用・共有で、同じ悩みを解決
    - スクラッチ開発からの移行
    - SaaS製品の導入もありつつ、AppSheetへ
    - ノーコードでの市民開発

非エンジニアが開発し、業務のDX化

新人研修でハンズオンを実施
→早々に開発がおこなわれた

AppSheetハッカソン

## スタートアップ支援
ダイバーシティの推進
- 資金
    - GCPクレジットを付与
- 技術
    - トレーニング
- ビジネル面でのサポート
    - コミュニティ
    - メンターシップ
    - アクセラレータ
    - イベント
- startUps Campas　Tokyoがオープン

### LUUPの事例
- 電動モビリティのシェアリングサービス
- 町じゅうを駅前化するインフラをつくる

#### 必要な要素
- ポート(車両置き場)増やす
- モビリティの種類を増やす
- 安定性、信頼性の確保

#### GCPに求めるもの
- 可溶性
- 安定性
- スケラービリティ
- スモールコストでのスタート

*FireBaseの利用*
→柔軟にリリース時期からの逆算で開発がおこなえるた

## クロージング
2024/8/1、２に次回開催予定

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