Google Cloud Next Tokyo ’23 の Day1 にて行われた基調講演でのDuet AIに関するレポートと感想です。
主な発表内容
- コード生成支援、Cloud Code for VS CodeなどのGoogleCloud提供のIDEでの利用。
- Cloud MonitoringでのPromQL クエリを自然言語で生成、エラー追跡。
- LookerStudioにも搭載され、自然言語でのクエリ生成、分析ヒント(グラフの提案)～スライド生成まで対応。
- AlloyDBへのマイグレーション(DMS)もDuet AIがサポートされる。DatabasesAIという名前？。Oracle→Alloyのデモスライドあり。
コード生成支援
コード生成に関しては以下のドキュメントにも出ていますが、自然言語でのコード生成のデモの精度を見たところ弊社でもスタンダードに利用するCloud Runを使った
Google Cloudの開発をセットで考えた場合、積極的に採用したいなと思いました。
https://cloud.google.com/workstations/docs/write-code-duet-ai?hl=ja
Cloud MonitoringでのPromQL クエリを自然言語で生成
PromQL はインフラ系にとって複雑だな～と思ってたので、障害解析、ボトルネック検出のレポート生成におけるスピード向上に活用していきたいところ。
※このブログでも触れられています
https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/duet-ai-in-google-cloud-preview
LookerStudioへの搭載
デモでは自然言語でのクエリ生成後に、そこから派生するであろう分析提案とグラフ提案がされており、リンクからグラフの生成→スライド生成と実現しており
これは分析系に関してはよくあるパターンはこれで網羅できちゃうんじゃないかと思い、相関分析もDuetAIで提案されるとしたら、凄いことだなと。
Studio～ではなくLookerの方にはどういう組み込み方されていくのか気になりました。
AlloyDBへのDMS Duet AIがサポート
これは個人的に良いなと思いました、コード生成、クエリ生成系は世に出ているAIに投げれば相応の回答があると思いますが
今回の発表ではOracle→AlloyDBに絞った内容かつデモだったので、期待できるのはその精度です。そういったところで差別化を狙っていると感じました。
肥大化したOracleのマイグレーションの工数肥大化は個人的にも課題だと思いますので、こういったサービスにより少しでも最適化できればと！
まとめ
世の中的にAIが注目されているので、やはりDuetAIを推すような内容になっていましたが
開発、運用、分析、マイグレーションとあらゆる方面に組み込んで来ていることにGoogle Cloudの本気度を感じました。
今後はあらゆる現場で実践導入し、ノウハウを蓄積していきます！
