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Google Cloud
BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, Spanner ...
BigQuery データ基盤の鮮度と加工品質を両立するアーキテクチャパターン
BigQuery データ基盤で取り込みと加工をレイヤーで分離する設計思想を軸に、Datastream・Pub/Sub・Storage Write API・Continuous Queries・Dataform の選択基準と東京リージョンのコスト構造を整理します。
2026年5月9日 · 20 min
Dataform 入門: Scheduled Queries の次に検討する宣言的アプローチ
Dataform は Scheduled Queries の完全置き換え先ではなく、宣言的アプローチへの入口です。依存関係・テスト・バージョン管理という Scheduled Queries の限界に直面したタイミングで、段階的に比重を移していける設計になっています。
2026年5月9日 · 12 min
Gemini in Google Workspace 入門 ── 業務アプリに常駐する AI の仕組みと導入判断の進め方
Google Workspace に組み込まれた Gemini の設計思想と、組織への展開判断に必要な 2 軸を整理します。どの業務で時間が浮くか、どのライセンス層から配るかを判断材料として提供します。
2026年5月9日 · 15 minAWS
Bedrock, Aurora, Lambda, EKS ...
Amazon Bedrock AgentCore のレイヤ構造と Lambda・ECS 自作からの委譲判断
Amazon Bedrock AgentCore が提供する 5 レイヤ (Runtime / Memory / Identity / Gateway / Observability) の責務分割と、東京リージョン対応・料金モデル・Lambda/ECS からの移行判断ポイントをまとめました。
2026年5月6日 · 15 min
Amazon S3 Vectors の構造と OpenSearch・Bedrock KB との使い分け
S3 ネイティブのベクトルストア「S3 Vectors」の設計思想と上限値、Bedrock Knowledge Bases・OpenSearch Serverless との 2 つの統合パターン、東京リージョン基準の料金構造、クエリ頻度・レイテンシ・ハイブリッド検索の 3 軸による選択フローを整理します。
2026年5月6日 · 17 min
SageMaker Unified Studio の位置付けと SageMaker AI Studio との使い分け
next-generation SageMaker のリブランドで再編された Unified Studio が束ねるワークロード範囲、Domain / Project という管理単位の設計、SageMaker AI Studio との使い分け判断を整理します。
2026年5月6日 · 18 minMulti cloud
Google Cloud / AWS をまたいだ設計判断
データポータル・Looker・Tableau 比較 ── BI 3 製品の起点と AI 時代の選び方
2026 年 4 月に Looker Studio から Data Studio (日本語名: データポータル) へ名称が戻った Google の BI と、Looker・Tableau の 3 製品をアーキテクチャの起点・AI 機能・ユースケース・費用構造の観点から比較し、選定の判断軸を整理します。
2026年5月9日 · 15 min
Databricks はニッチで強い ── BigQuery・Redshift・Snowflake と補完層として組み合わせる設計判断
Databricks は新規クラウド基盤の第一選択ではなく、既存 Spark 資産の移行・DS 中心組織の統合開発・宣言型 ETL・規制業界ガバナンスの 4 領域で DWH と共存させる補完層です。4 つの共存パターンと境界線の引き方を整理します。
2026年5月4日 · 24 min