内容紹介：Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄの各サービスを最大限活用しながらＭＬＯｐｓを実践！Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄの強みであるＡＩやデータ分析を、実例とハンズオンで基礎から学べる一冊です。本書はサービス紹介と実践編の二部構成で、データの収集から分析、ＭＬＯｐｓの構築までを体系的に解説します。最大の特徴は、企業ユーザーコミュニティで活躍する現役エンジニアによる、実務に即した活用事例とサンプルコードが豊富な点です。初心者から上級者まで、現場のリアルなナレッジを通じて実践的なスキルを習得できる内容となっています。
本書は、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ上でＡＩ、機械学習を用いた実用的なアプリケーションを構築するために必要となる知識を幅広くまとめた書籍です。第１部では、データ基盤の構築、分析からＢｉｇＱｕｅｒｙ、Ｇｅｍｉｎｉ　Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　Ａｇｅｎｔ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ、Ａｇｅｎｔ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ＫｉｔといったＧｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄでの製品、サービスの概要や利用方法を紹介します。第２部では、それらの内容を踏まえて、探索的データ分析、ベイズ最適化、会話情報の分析、画像分析、ＧＩＳ、データパイプライン、ＡＩエージェントの品質評価など多様な利用方法を解説します。Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ上でＡＩ／ＭＬパイプラインを構築する際には、手元に置いておきたい１冊となるでしょう。
もくじ情報：第１部　サービス紹介編（データサイエンス概論；Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄにおけるデータサイエンス；Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄの準備；最新のデータ基盤とデータ処理；データ分析、ＡＩ／ＭＬ開発環境を構築する；ＢｉｇＱｕｅｒｙを活用したデータ分析と機械学習；Ｇｅｍｉｎｉ　Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　Ａｇｅｎｔ　Ｐｌａｔｆｏｒｍによるモデル開発の実践；機械学習パイプラインによるＭＬＯｐｓの実現；Ａｇｅｎｔ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ　Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅを用いた予測基盤の構築；Ｇｅｍｉｎｉ　Ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　Ａｇｅｎｔ　Ｐｌａｔｆｏｒｍにおける生成ＡＩサービス；Ｇｏｏｇｌｅ　ＡＤＫを用いたＡＩエージェント開発）；第２部　実践編（Ａｇｅｎｔ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ　ＷｏｒｋｂｅｎｃｈとＡｇｅｎｔ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ　ＡｕｔｏＭＬによる機械学習の実践；Ａｇｅｎｔ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ　Ｖｉｚｉｅｒによるベイズ最適化；ＢｉｇＱｕｅｒｙで呼び出したＧｅｍｉｎｉによる会話情報のカテゴライズ；ＢｉｇＱｕｅｒｙ　ＭＬとＧｅｍｉｎｉによる画像データの分析；ＢｉｇＱｕｅｒｙ　ＧＩＳ（地理情報分析）とＰｌａｃｅ　Ｉｎｓｉｇｈｔｓの融合；Ａｇｅｎｔ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ　Ｆｅａｔｕｒｅ　Ｓｔｏｒｅによる特徴量管理；Ｄａｔｅｆｏｒｍを用いたＭＬパイプラインの構築；Ｇｅｎ　Ａｌ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ＳｅｒｖｉｃｅによるＬＬＭとＡＩエージェントの品質評価）；付録Ａ　環境セットアップ

藤森　立(フジモリ　リュウ)
ＡＩ・データエンジニア。ＡＩ、データ、クラウド技術を横断し、技術基盤の高度化とＡＩ活用による価値創出に取り組む。Ｇｏｏｇｌｅ　Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ　Ｅｘｐｅｒｔ、Ｊａｇｕ’ｅ’ｒ　ＡＩ／ＭＬ分科会リードとして、実践に根ざした知見の共有を通じ、技術普及とコミュニティ形成を推進している