Google Cloud Next Tokyo ’23に行ってきました！〜Day1編〜

皆さん、こんにちは。
KDDI CCoE（*1）の柴田です。

2023/11/15,16の２日間、Google Cloudのビッグイベント、
**Google Cloud Next Tokyo ’23** に行ってきました！
https://cloudonair.withgoogle.com/events/next-tokyo

このイベントで学んだことを速報でレポートします！（*2）
本記事はDay１編です。

※1：CCoE = Cloud Center of Excellence の略称。
自社内のクラウド利用推進をさまざまな形で支援・牽引する専任組織を指す。

※2：速報ということでスピード優先のため、テキストOnlyとなります。ご了承ください。

# DAY1：基調講演
+ GoogleはAI Firstを打ち出している
　　
+ 責任あるAIを目指している
・適切な外部データソースを活用し、ハルシネーションを抑える＝**グラウンディング**
　　
+ ワークロードに最適なインフラストラクチャの選択が必要
　・Vertex AI
　・Cloud TPU v5e
 　・A3 VMs
　　  
+ 言語モデル
・PaLM2をLLMとして開発/提供
　・Med-PaLM2を中外製薬が活用している

## 中外製薬の事例
+ 2019年からDX推進体制を確立、2030年に向けて活動
　　
+ デジタルを活用した革新的な新薬の創薬に取り組んでいる
・創薬には期間10〜15年、投資額3000億円が必要にもかかわらず成功率0.004%
　　→AIを活用して効率化を志向

  ・AlphaFold2を開発。1000/日の推論を可能にし、数ヶ月の創薬プロセス短縮に成功
　　
+ AIを活用するための専門性が課題となった
　→Webアプリ化してAIを民主化
　　  
+ Med-PaLM2（チャットポット形式）
　　・臨床試験のためのステークホルダーの情報流通を加速
　　・TAPを使って、アジャイル開発スキルとカルチャーを習得
　　・機械学習モデルのAPI化を目指している
  
## Use AI
+ Duet AI
・Google WorkspaceとGoogle Cloud双方と統合されたAI
　　
+ Vertex AI
・PaLM2のアップデート
　入力トークンの長さを4倍に増加　　
　　
+ Codey
・品質を25%向上
・企業独自のコードベースから生成、チューニングを可能に
　　
+ マルチモーダルEmbeddings
・分類、検索やレコメンデーションの性能向上
　　
+ モメンタム
・アカウント数が50%増、アクティブプロジェクトが700%増
　　
+ 基盤モデルに関するData Residencyが日本リージョンをサポート
　　
+ チューニング方法が拡張
・PaLM、Imagen、Codeyで利用できる

## グラウンディングについて
+ 社内規定問い合わせチャットボット
・PDFやWebページをグラウンディングソースとして活用できる
・Vertex AIなら顧客のデータは学習に使われず、プライベートで活用可能
・グラウンディングによりハルシネーションを軽減し、データソースまで提示

## ZOZOの事例
+ GenAIの体験
・非エンジニアのユーザビリティが高い
・実用性にも足る（言葉選びがよく、文章生成も早い）
・工数削減の実現性もOK（文書生成が1/3に）
　　
+ AIスタイリストを目指している
・「似合う」という抽象度が高い感覚にアジャストするため、AIを活用していく

## Duet AI
+ Google Workspaceとの統合
・ブログも自動生成できる
・コメントもスプレッドシートからピックアップすることも可能
・ドキュメントのブラッシュアップも簡単にできる
・ブログ自動生成後、同僚とGoogle Workspace上で共有/共同編集可能
　　
+ ミーティング
・Duet AIで会議内容をメモ化可能
・多国籍ミーティングの場合も、**リアルタイムで言語を自動検出/翻訳し、字幕を表示！**
・会議に遅れた場合でも、これまでの会議内容サマリを自動生成
　　全員を待つ、途中参加者をキャッチアップする、といった必要がなくなる
　　サマリに対するQAにも答えてくれる

・**日本語対応に注力している。2024年に対応予定！**

## Build AI
+ Duet AI in Google Cloud
・開発と運用について
　コード補完、生成、説明ができる
　Google Cloudに最適化されたモデルとしてトレーニングされている

　・VScode / IntelliJ / Pycharm といった人気の開発プラットフォームとも連携している

　・Cloud Runで動くアプリケーションの生成
　　任意の言語のHello worldも自然言語1センテンスで生成できる
　　コードが何をしているかも自然言語で説明してくれる
　　テストコードも自動生成できる

　・Cloud Monitoring
　　　エラーログにクエリを投げるのもDuet AIでできる
　　　エラーの原因分析と解決方法の問い合わせもできる

　・分析
　　Looker Studioで、分析結果に対するインサイトを提示、スライドまで自動生成

　・データベース
　　　AlloyDB（PostgreSQL互換）
　　　Duet AIによって、**Oracle DBからAlloyDBへの移行がサポートされる！**

　・Sec-PaLM2
　　セキュリティに特化したLLMもある
　　　
　・トラステッドクラウドプラットフォーム
　　他社クラウドに比べ、リスクが低いという調査結果がある

　・Assuerd Workloadが日本リージョンで使えるようになる
 
　・**セキュリティがDXを止めてはいけない**と考えている

＜コメント＞
　一言で言うと、**AI一色！！**
　それも納得のアップデート量、圧巻でした。
　Duet AIやVertex AIなど、一つのプロダクト（と言っていい？）でカバーする範囲が広く、
　Googleらしさを感じてとてもワクワクしました。

# AWSとGoogle cloudの垣根を超えてデータを活用する方法
Aiven Japan 合同会社 カントリーマネージャー　嘉門 延親さんのセッションでした。

+ Why？ マルチクラウド
・クラウドのいいとこ取り
・革新的なテクノロジー
・費用対効果
・ロックイン回避　など
　　
+ マルチクラウドのチャレンジ
・管理の複雑化
・一貫したセキュリティの維持
・ソフトウェア環境の統合
・一貫したパフォーマンスと信頼性の実現が難しい
・**展開されているマネージドサービスの不均衡**
　AWSにはあるけど、Googleにはない、その逆も、など
　　
+ Aiven　〜　マルチクラウドのデータプラットフォーム
・**OSSのデータ基盤をマルチクラウドで展開**
　Kafka/Flink/OpenSearch/PostgreSQLなど
　　
+ マーケットプレイス経由で利用可能
　　
+ サポートしているOSSをすべて99.99%SLAで提供
　　
+ 10分でプロビジョニング
　　
+ Aivenがないと・・・
・バッチ処理の限界
　→リアルタイムでのデータ抽出/転送が可能
・NWコストが読めない
　→リーズナブル、かつ固定
・既存構成の変更は最小限にしたい
　→実現可能
・クラウド間データ転送に関するセキュリティの確保
　→高いセキュリティ基準を実現
　　
+ Amazon S3とGoogle Cloud Storageのデータ連携を自前でやるには？
・ネットワークの準備、FW/NWの管理、データ転送、バッチ処理周りのケアが必要
　→オーバヘッドが多い、、
　　
+ データ連携のその後、マネージドサービスの不均衡が大きく影響してくる
・データ管理や分析を特定OSSに統一したくても、どちらかで対応していない、、という事態に
→Google CloudにないマネージドサービスはAIvenで補完
　既存のマネージドサービス契約の持ち込み消費も可能
　　
・**どのクラウドで何を立ち上げるのか、GUI/API/CLIでコントロール可能**

〜ブースにも立ち寄りました〜
・Aivenのネットワーク性能ってどうですか？
　ニアリアルタイムでクラウド間連携可能、レイテンシは秒オーダー

・ユースケースイメージは？
　複数クラウドに集まったデータを一括して分析したいとき
 　→SnowflakeのようにデータをDWHとして集約する必要はない

　マルチクラウドのDR用途
 　→ただし性能要件が厳しすぎる場合には向かない（ネットワークレイテンシに限界がある）

＜コメント＞
マルチクラウド実現時のペインポイントをうまく解消してくれるいいソリューションだと思いました。

クラウド間ネットワーク接続がマネージドになったり、クラウドごとのOSS対応/非対応も考慮不要になったり、
マルチクラウドの考慮ポイントを一気に減らせるのが素晴らしい。

いわば、**OSS Anywhere**といったところでしょうか。

一定規模以上にクラウドを活用している企業での導入が増えそう。
そんな印象を持ちました。

# 国内提供開始へ｜統制を要するワークロードのための Assured Workloads 環境とは
Google Cloud データセンター & デジタル主権ソリューション事業開発部 部長
堀地 聡太朗さんのセッションでした。

+ 信頼できるクラウドに求められる要素とは
・最前線の知見&専門知識
・先進的なセキュリティオペレーション
・信頼できるクラウドインフラストラクチャ
・そして、**＋AI**

　さらに、
　・データ所在地（＝データレジデンシー）
 　　国内に限定する動きがある
　・セキュリティとコントロール
 　　自社データや運用のコントロール範囲を広げたい
　・経済性
 　　専用/プライベートクラウド設立によるコスト増は避けたい

## そこで、Assured Workloads
+ 概要
・Software Defined Community Cloud
・追加コントロールに必要な設定も数クリックで追加
・日本リージョンでGAになった！
　　
+ ユースケース
・USやEUでは、現地属性を持つ要員のサポートが必要だったり、要件をもつユースケースで活用されている
・Sovereign Contol用途が多い
　　
+ ユースケースの特徴
　・法令・規制対象業種
　　金融、ヘルスケア、人材紹介、製造業、モビリティ、エネルギー、通信業
　　上記事業者にサービスを提供する事業者

　例）医療プライバシーに関するデータについてはレジデンシーが確保され、暗号鍵も第三者が管理可能
　　→セキュリティやデータ管理統制、顧客データの保護が必要な場合に利用例あり

+ MUFG、**KDDI&アイレット** で検討/検証している

＜コメント＞
パブリッククラウドを全面的に採用できない場合に、
プライベートクラウドとのハイブリッド構成を検討されることが多いと思います。

Assured WorkloadsならオールGoogle Cloudで、かつ、
パブリッククラウドではケアしきれないポイントをカバーできるのかな？と思いました。

AWSで言うとGovCloudみたいなイメージでしょうか・・・？（誤解招いたらすみません）

個人的にはまだ具体的なユースケース浮かばず、、
引き出しにしまっておいていつでも出せるようストックしておき、
弊社内でファーストユーザを導出する後押しをしたいと思いました。

# 11 冠エンジニアを輩出した組織とは？ チーム立ち上げのための 6 つのキーポイント
株式会社G-gen 執行役員 CTO 杉村 勇馬さんのセッションでした。

+ G-genは**Google Cloud専業のクラウドインテグレーター**
　　
+ G-genのエンジニアは現在23人。採用ペースはQで2人ずつ程度
・カルチャー重視で採用
・クラウド経験者は14/23人、Google Cloud経験者は5/23人
　入社してからGoogle Cloudを学んだ
　　
+ カルチャー
・行動指針
　Take Away1：**分かりやすい行動指針を示す**
　会社の指針は多すぎたので、技術部門は4つに絞る
　　→オーナーシップ、スピード、成果、顧客視点
　　
+ 業務
・Take Away2：**すべての業務を成長の場にする**
　クラウドインテグレーション、技術サポート窓口、技術マーケティングを部署横断で実施
　→いろんな視点を持って業務にあたることで幅が広がる
　　  
+ Take Away3：**学習を奨励する文化を作る**　←最重要！！！
　・スピードと受注率には相関がある。スキルアップしてアウトプットスピードを上げる
　・いくら投資するかは弾きづらい。ある程度意志が入ってくる

　・この文化を作れるかは、**部門長やマネージャ層の手にかかっている**
　　手本が示されないと文化にならない
　　
+ 認定資格に対する捉え方
　・Take Away4：**資格を正義にしない**
　　　資格合格は知識レベルでいうと50%程度。それ以上を目指してようやく顧客対応につながる
　　　→あくまで学習のスタートラインとする
　　
+ Take Away5：**会社の中に閉じない**
・技術スキルをアウトプットして、顧客との接点を作っていく。**世界を広げていく**。
　　
+ Take Away6：**コミュニティに貢献する**
・技術的な知見がプラスになる
・新しいビジネスにつながる可能性
・外の世界が見えて見識が広がる
　→エンジニアは内的思考の人が多いが、いいことしかないので外に出るべき！

＜コメント＞
**エンジニアの天国を作りたい**。そんなG-genの想いがひしひし伝わりました。
G-genで働けるエンジニアは幸せだろうなと思います。
個人的に、いつかコラボして仕事したい。そう自然体で思えるセッションでした。

# グローバル No 1 サービスを目指す 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
株式会社ミスミ ID企業体IDマーケティング推進室 ジェネラルマネジャー 大川 英恵さん、
Google Cloud　パートナー事業本部　Partner Development Manager,　Data Analytics 小澤 真由子さんのセッションでした。

+ イノベーション
・自社に取って新しいものを導入すること
　　
+ 内発的動機づけ：**持続的なイノベーションの原動力**
・持続的なイノベーションの原動力となるのは、成長するためのマインドセット
・チームでの内発的動機づけを促進することが大切
・日本人は謙虚であることが美徳とされることもあり、個人の開示や成果主張がされにくい傾向にある

+ Googleでは #IAmRemarkable というワークショップを行っている
・目的：
 　　・多様性とマイノリティグループ支援の後押し
   　　・モチベーションと自己肯定感の醸成、など

## ミスミの事例
+ meviy
・AIを活用したサプライチェーンマネジメントプラットフォーム
・工場部品の3D設計図をアップロードすると、AIが設計を読み取って見積を出してくれる
　　
+ 事業が急成長し、メンバーも多国籍になったため、カルチャーにばらつきが出る可能性が出現
・解決のためにProject Connectと題したプロジェクトを始動
　・公募で参加者を募り、まずは #IAmRemarkable ワークショップをやることになった
　　 
+ #IAmRemarkable ワークショップ
・カルチャー醸成が大事であることが伝わった
・マネージャ層から作り上げることが大事だと伝えたかった
・メンバーの意思を尊重するように後押しもした
　　
+ Google re:Work が考え方の参考になる
https://rework.withgoogle.com/jp/guides

## 対談
+ #IAmRemarkable実施後の変化
・メンバーから今日得た気づきが出るようになった
・チームミーティングの前に #IAmRemarkable をマネージャが伝えるという例も出た
・心理的安全性の確保ができていなかった、と気づいた人も
　　
+ プロジェクトを進める際に課題になったこと
・Project Connectのメンバーはボランティア、成果にもならない
　→できるだけ負荷をかけないような運営に悩みがあった
・Googleとの伴走で推進していった

＜コメント＞
Googleには素晴らしいカルチャーがあり、
その一端を知れるのがre:Workであり、#IAmRemarkableだと考えています。

イノベーションを起こすには内発的動機づけが肝であり、
内発的動機づけを促進するには、心理的安全性を確保しながら、
自らがやりたいことや目指す姿を描くことが重要だとよく分かりました。

私自身も個人の開示や成果を主張することがあまり得意ではありませんが、
それがイノベーションを起こす重要な起点になることを改めて理解しましたので、
じっくり向き合って業務にあたっていきたいと思います。

# Hello Jagu’e’r ～みんなで作る楽しいユーザー会～
Jagu'e'r の強者メンバーが集まって楽しく分科会を紹介する会でした！
このセッション、**文字で表現するのは無意味、いや、無粋**だと思ってます。
皆さん、Jagu'e'rに参加して、楽しくGoogle Cloudを使っていきましょう！！

+ Jagu'e'r
https://jaguer.jp/

うち、私はCCoE研究分科会メインで参加しています！！
+ CCoE研究分科会
https://jaguer.jp/ccoe/


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Day1で私が参加したセッションのレポートは以上になります。
いやあ、自分で書いてみても盛りだくさんですね。

Google Cloudの進化に触れ、カルチャーに触れ、
今後のクラウド活用が楽しみになる、素敵なDay1でした。

文字での書き殴りで恐縮ですが、どなたかの気づきにつながり、
今後公開されるアーカイブ動画を見てみよう、といったきっかけになれば幸いです。

Day2のレポートも近日公開します。お楽しみに！！