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    Google Cloud Japan ブログ

    AI & 機械学習

    Vertex AI の Lyria 3 モデルで音楽生成をアプリに組み込む

    Google の音楽生成モデル ファミリーである Lyria 3 が、Vertex AI で公開プレビュー版としてご利用いただけるようになりました。Lyria 3 を使用すると、テキスト プロンプトや画像から、ボーカル サポート付きの高音質かつ高忠実度のステレオ音声を生成できます。

    執筆者: Sandeep Gupta • 所要時間: 4 分

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    https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/Lyria_3_models.max-1800x1800.png
    https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/image2_UcB191V.max-900x900.png
    顧客事例

    膨大な表計算作業から脱却。AI と数理最適化で実現する、需要予測の先の「発注・在庫管理の自動化」

    執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 2 分
    https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/033026c_HF1473_GC_Social_Anthropic_Multi-reg.max-900x900.jpg
    AI & 機械学習

    Claude Mythos Preview: Vertex AI で限定公開プレビュー版を提供開始

    執筆者: Michael Gerstenhaber • 所要時間: 1 分
    https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/GCN26_TOKYO_EDM_2436x1200_20260327_A.max-900x900.png
    Next Tokyo

    【先着特典あり】Next Tokyo 登録開始！7 月 30 日、31 日 東京ビッグサイト

    執筆者: Google Cloud Japan Team • 所要時間: 3 分

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    Containers & Kubernetes
    新しい GKE Cloud Storage FUSE プロファイルにより、AI ストレージの構成における当て推量が不要に

    執筆者: Nishtha Jain • 所要時間: 4 分
    データベース
    Spanner の完全に相互運用可能なマルチモデル データベースを使用した実際の成功事例

    執筆者: Wenzhe Cao • 所要時間: 6 分
    Containers & Kubernetes
    GKE Inference Gateway を使用して、同じインフラストラクチャでリアルタイム推論と非同期推論を実行する

    執筆者: Poonam Lamba • 所要時間: 4 分
    AI & 機械学習
    Google Cloud で利用できる Gemma 4 の概要: Google の最も高性能なオープンモデル

    執筆者: Richard Seroter • 所要時間: 5 分
    データベース
    ID.me、1 億 6,000 万ユーザーに対応するスケーリングと運用リスクの軽減を同時に達成

    執筆者: Kevin Liu • 所要時間: 4 分
    デベロッパー
    Google ADK、MCP、Cloud Run を使用して専門家向けコンテンツ用のマルチ エージェント システムを構築する - パート 1

    執筆者: Shir Meir Lador • 所要時間: 15 分
    パートナー
    Red Hat OpenShift on Google Cloud を移行およびスケールする新しい方法

    執筆者: Pablo Osinaga • 所要時間: 4 分
    AI & 機械学習
    Vertex AI に Veo 3.1 Lite と Veo の新しいアップスケーリング機能を導入

    執筆者: Sandeep Gupta • 所要時間: 2 分
    AI & 機械学習
    FM Logistic が AlphaEvolve を使って倉庫規模の「巡回セールスマン問題」を解決

    執筆者: Mateusz Klimowicz • 所要時間: 3 分
    デベロッパー
    LLM 推論の効率的フロンティアに到達するための 5 つの手法

    執筆者: Karl Weinmeister • 所要時間: 7 分
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