パシフィコ横浜ノースで開催された、Google Cloud Next Tokyo ’24に参加してきましたので、セッションを一部ご紹介いたします。
セッション概要
タイトル：Gemini for Google Cloud: コード アシスタントからデータ分析まで、AI があなたのワークフローを加速
スピーカー：Google Cloud ケン リョウ様
Gemini は AI Code Assistant としてアプリケーション開発で活用できる事をご存知の方は多いかと存じます。その Gemini が 今年パワーアップし、アプリケーション開発のみならず、Google Cloud の Database や BigQuery、そして Looker 等 にも搭載され、ソフトウェア開発者のみならず、ビジネス アナリストやクラウド エンジニア等、様々なロールの方をアシストできるようになりました。本セッションでは、Next ’24 で発表された Gemini for Google Cloud を既にご利用して頂いている方やこれからご利用を検討している方に、デモを交えてご紹介します。
はじめに
本セッションは、GeminiやVertex AI、Gemini for Google Workspaceといった様々な生成AIプロダクトがある中で、Next’24で発表された「Gemini for Google Cloud」に焦点を当て、生産性の向上を促進させる、生成AIアシスタント機能の使い方のご紹介でした。デモ動画を交えた説明でしたので、各機能の利便性を視覚的に理解できたとともに、業務への活用方法をよりイメージさせることができ、Google Cloud初心者でも優しい内容でした。
Gemini for Google Cloudは、タスクをより簡単に、チームをより生産的に役立つAIアシスタントのセットです。これらのエージェントは、ユーザーがGoogle Cloudサービスをより効率的に運用し、より質の高い安全なコードを記述し、データをより簡単に理解し、サイバーセキュリティの脅威を特定して解決するのに役立ちます。
Gemini for Google Cloudには6種類の生成AIアシスタント機能がありますが、今回ご紹介されたサービスは「Gemini Code Assist」「Gemini in BigQuery」「Gemini in Looker」の3つです。Geminiは既存のGoogle Cloudサービスに組み込むことができる点が非常に魅力的であり、その強みを上手く活用することでGoogle Cloudサービスのパフォーマンスや利便性を向上させ、私たちは業務の効率化やビジネスの革新といった様々な恩恵を受けることができます。
Gemini Code Assist
Gemini Code Assistはコーディング面でのアシスタントとして、主に以下のような機能が提供されています。
- リアルタイムでのコード補完
- チャットによるコード生成
- テストコードの生成
- コードの説明
チャット上にプロンプトを入力するだけでなく、直接エディタ内でもコメントとしてプロンプトを記述でき、生成されたコードを採用するか否かを決めることができます。コードを生成したい場合にわざわざチャットを開く必要がなく、エディタ内で全て完結できるため、便利ですね。
上記の中で、特に使ってみたいと思った機能は「テストコードの生成」と「コードの説明」です。
開発を行う中でテストコードの実装・修正に時間がかかってしまう場合があるため、単体テストを作成したいコードの範囲を選択するだけでAIがテストコードを生成する機能は有用だと思いました。ただ価値の低いテストコードはテストの意味をなさず、開発効率を下げる原因になるため、質の高いテストコードが求められます。このアプローチですと、品質を担保した上でテスト工数を抑えられ、開発のサイクルを加速させることができるため、是非とも導入したい機能です。
また、新しく案件に参画した際、既存のコードの理解に時間がかかることがありますが、解説してほしいコードの範囲を選択するだけでAIがコードの説明をしてくれるため、コードを読み解くスピードが速くなり、コードの全体像を迅速に把握することができます。こちらも導入したい機能です。
Gemini Code Assistの特徴として以下が挙げられており、活用の幅が広く、高い品質と信頼性が確保されていると感じました。
- VSCodeをはじめとした、多くのコードエディタにて利用可能であること
- 20以上のプログラミング言語（PythonやPHP、JavaScriptなど）に対応していること
- Googleが公開しているペストプラクティスに基づいたアドバイスを提供していること
プレビュー版ではありますが、3つのGemini Code Assistの新機能のご紹介がありました。
1つ目は、Gemini 1.5 Proモデルを使用した100万トークンのサポートにより、リポジトリ全体に渡る新機能の開発やカバレッジの改善を提案する「Repository-wide Context」。2つ目は、コードを分析し、リファクタリングを行う「Code Transformation」。3つ目は、企業内のコードを用いてGemini Code Assist自体をカスタマイズする「Code Customization」。
AIがリファクタリングをサポートしてくれることは、コードの保守性を高めるための強力なツールになるでしょう。
Gemini in BigQuery
Gemini in BigQueryはデータ分析のアシスタントとして、主に以下のような機能が提供されています。
- リアルタイムでのクエリ補完
- クエリ生成
- クエリの説明
- サマリーの生成
SQLの知識がない人でも複雑なデータの操作・分析をできる点は魅力的ですね。
Gemini in Looker
Gemini in Lookerはデータ可視化のアシスタントとして、主に以下のような機能が提供されています。
- チャートやグラフの生成
- Looker Studio レポート生成
- Googleスライドの自動生成
- 数式アシスタント
プレビュー版ではありますが、新機能としてLooker Studio レポートからGoogleスライドを自動生成する機能と計算フィールドを作成する機能が2024年7月20日に発表されました。
これまでBIツールからデータや画像をスライド上に手動でコピーする作業が必要でしたが、AIによってその作業が不要になり、ワンクリックでデータの要約を含めた、分析結果を迅速に共有できるようになりました。生成されたスライドとLooker Studio レポートは連携しているため、データが更新される度にスライドも自動更新され、常に最新の状態が反映されています。
また、自然言語でプロンプトを入力することで複雑な数式を簡単に構築でき、データ分析について専門的な知識がない人でもより高度な分析ができるようになりました。
おわりに
生成AIの普及が凄まじく進んでいる中で、AIが下した判断や提案を適切に評価できる技術力を持っておくことが最低限必要であり、人間の専門知識と組み合わせて活用する能力が今後より一層求められると感じました。最近Google Cloudを触り始めたこともあり、本セッションで取り上げられたプロダクト以外にもまだ知らないサービスが沢山あるため、まずは身近な業務の課題をどのAIを用いてどのようにして解決できるかを本イベントで学んだ活用事例を参考にしながら考え、少しでもAIと人間の最適な連携の形を実現できるように引き続き学習と実践に努めていきたいと思いました。
