Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2025/10/28 ～BigQuery で会話型分析の早期アクセスが利用可能に～

今週の注目のアップデート

• BigQuery で会話型分析の早期アクセスが利用可能に
  BigQuery では、early access として会話型分析が提供されています。会話型分析は、自然言語を使用して迅速なインサイトを得ることで、データ分析を加速させます。
  ユーザーは BigQuery データとチャットしたり、カスタムエージェントを作成したり、BigQuery の外部でもこれらのエージェントにアクセスしたりすることが可能です。
  会話型分析の早期アクセスに登録するには、request form をご記入ください。
  

AI と機械学習

Generative AI on Vertex AI

• Model Garden で利用可能なモデルのご紹介
  Model Garden では、以下のモデルが利用可能です：
  
  ・DeepSeek-OCR
  ・Qwen3-VL
  ・Earth AI
  

Colab Enterprise

• Colab Enterprise におけるビジュアライゼーションセルのパブリックプレビュー提供開始
  Colab Enterprise notebook 内で、ビジュアライゼーションセルを使用してインタラクティブで編集可能なビジュアライゼーションを生成することが可能です。これによって、チャートの種類、集計、色、ラベル、その他のビジュアライゼーションの側面を設定し、データを探索してインサイトを発見するのに役立ちます。
  詳細については、「 Use visualization cells 」をご参照ください。
  

Text-to-Speech

• Chirp 3: instant custom voice の新機能
  Chirp 3: instant custom voice では、EU および US リージョンでの音声クローンキー生成が可能になりました。詳細については、「 Chirp 3: instant custom voice 」をご参照ください。
  

AI Hypercomputer

• AI Hypercomputer の予約機能が一般提供されました
  AI Hypercomputer では、特定の日付から最大1年先までの
  容量予約をリクエストするための将来予約機能が一般提供されました。詳細については、「 Reserve capacity 」をご参照ください。
  
  

コンピューティング

Compute Engine

• Future Reservations for AI Hypercomputer Now Generally Available
  AI Hypercomputer では、将来の予約を利用して、特定の日付から最大1年先までの容量を予約することが可能です。詳細については、「 About future reservation requests 」をご参照ください。
  

• Compute Engine における Rocky Linux 最適化およびアクセラレータイメージのカーネル dist-tag 更新
  Compute Engine での Rocky Linux 最適化およびアクセラレータイメージをサポートするカーネル dist-tag が、CIQ のカーネルツリー統合の一環として、elX_ycld_next から elX_y_ciq に更新されます。Secure Boot や GPG 署名キーには変更はありません。
  例えば、6.12.0-55.32.1.el10_0cld_next.2.1 から 6.12.0-55.39.1.el10_0_ciq.2.1 において、cld_next タグが ciq に置き換えられます。この変更は、今後 1 か月以内に予定されているカーネルアップデートで、Rocky Linux 8、9、および 10 の最適化およびアクセラレータイメージに影響を与えます。メジャーバージョン 8 および 9 のカーネルには、CIQ が進めている Rocky Linux の FIPS 140-3 検証作業の一環として、FIPS 140-3 パッチが含まれるようになりました。これらのパッチは、FIPS モードが有効になっていない場合には影響を与えません。メジャーバージョン 10 のカーネルにはコード変更はありません。カーネルソースツリーは、CIQ の kernel-src-tree GitHub リポジトリで利用可能です。

• G4 マシンシリーズの一般提供開始
  accelerator-optimized machine series は、NVIDIA Omniverse シミュレーション、ビデオトランスコーディング、仮想デスクトップなどのグラフィックス集約型ワークロード向けに設計されています。G4 マシンシリーズは、単一ホストの推論やモデルチューニングに対するコスト効率の高いソリューションも提供します。
  G4 マシンシリーズは、以下のリージョンおよびゾーンで利用可能になりました。
  
  APAC
  ・Jurong West, Singapore: asia-southeast1-b
  
  Europe:
  ・Eemshaven, Netherlands: europe-west4-a
  
  North America
  ・Council Bluffs, Iowa: us-central1-b
  ・Ashburn, Virginia: us-east4-c
  ・Columbus, Ohio: us-east5-c
  
  G4 マシンタイプの使用を開始するには、「 Create a G2 or G4 instance 」をご参照ください。
  
  

コンテナ

Google Kubernetes Engine

• G4 VM の一般提供が開始されました
  G4 VM は、NVIDIA の RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU と
  AMD EPYC Turin CPU プラットフォームを搭載しており、GKE で一般提供が開始されました。G4 インスタンスは最大 384 vCPU、1,440 GB のメモリ、12 TiB の Titanium SSD ディスクを搭載し、
  最大 400 Gbps の標準ネットワーク性能を提供します。G4 VM は、AI 開発やグラフィックスレンダリングなどのワークロードにおいて、G2 インスタンスの最大 9 倍のスループットを実現するパフォーマンスの向上を提供します。G4 VM は現在、1、2、4、または 8 GPU 構成で利用可能です。GKE Standard を使用する場合は、GKE バージョン 1.34.0-gke.1662000 以降をご利用ください。
  開始するには、「 Run GPUs in GKE Standard node pools 」をご参照ください。
  

データ分析

BigQuery

• BigQuery のカスタム制約による共有リソースの詳細な制御
  今後は、Organization Policy を使用してカスタム制約を設定することで、BigQuery の一部の共有リソースに対して、特定のフィールドに対するより詳細な制御が可能です。
  詳細については、「 Manage Sharing data exchanges and listings using custom constraints 」 をご参照ください。この機能は、プレビューで提供されています。

• BigQuery ML の TimesFM モデルの一般提供が開始されました
  BigQuery ML では、Google Research のオープンソース TimesFM モデルを実装したTimesFM 単変量時系列予測モデルが組み込まれています。BigQuery ML の組み込み TimesFM モデルは、以下の関数で使用可能です。
  
  ・AI.FORECAST を使用して予測を実行できます。この関数は、より大きなコンテキストウィンドウをサポートするようになりました。
  ・AI.EVALUATE を使用して、予測データを過去のデータに基づく参照時系列と比較して評価することが可能です。
  
  AI.FORECAST 関数を使用して TimesFM モデルを試すには、「 Forecast a time series with a TimesFM univariate model 」をご参照ください。この機能は一般提供されています。

• BigQuery で TransUnion を使用したエンティティ解決が可能に
  BigQuery では、entity resolution に TransUnion を使用することが可能になりました。この機能は一般提供されています。

• BigQuery のノートブックでの可視化セルのプレビュー提供開始
  BigQuery では、visualization cells を使用して、ノートブック内の任意の DataFrame のgenerate a visualization を自動的に作成することが可能です。列、チャートタイプ、集計、色、ラベル、タイトルをカスタマイズすることができます。この機能はプレビューで提供されています。

• BigQuery ML で Vertex AI エンドポイントとしてオープンモデルを完全管理可能に
  BigQuery ML では、今後は Vertex AI エンドポイントとしてオープンモデルを完全に管理することが可能です。BigQuery 管理のオープンモデルは、以下の利点を提供します。
  ・SQL クエリを使用して Vertex AI リソースを管理
  ・コスト削減のためのオープンモデルの自動または即時の未デプロイ
  ・モデルデプロイのマシンタイプをカスタマイズ
  ・Compute Engine の予約を使用してオープンモデルリソースを予約
  この機能はプレビューで提供されています。
  

Looker

• Looker における会話型分析
  Looker における会話型分析以下の機能は、プレビューで提供されており、Looker 25.18 以降を実行しているConversational Analytics in Looker インスタンスで使用可能です。イベントおよびイベント属性情報が、 System Activity Explores で利用可能になりました。Conversational Analytics System Activity ダッシュボードが利用可能になり、Looker における会話型分析機能の使用データを表示できます。これには、最も人気のあるデータエージェント、会話で使用される最も人気のある Explore、最もアクティブなユーザーが含まれます。

• Looker での Git リポジトリのクローン作成に関する新機能
  Looker では、https:// URL を使用したパブリック Git リポジトリのクローン作成が可能になりました。Looker では、git:// URL を使用した Git リポジトリのクローン作成はサポートされていません。

• Looker Status Dashboard の一般提供が開始されました
  新しい Looker Status Dashboard では、Looker-hosted instances のサービス可用性や障害に関するリアルタイムの更新情報を提供します。詳細については、「 Monitor Looker status 」のドキュメントページをご参照ください。

• Google Cloud Serverless for Apache Spark の Lightning Engine の一般提供を発表
  Google Cloud Serverless for Apache Spark の Lightning Engine の一般提供が開始されました。Lightning Engine は、高性能なクエリアクセラレータであり、TPC-H に似たベンチマークで測定した結果、オープンソースの Spark と比較して最大 4.3 倍の高速なパフォーマンスを提供します。Lightning Engineundefined高性能なクエリアクセラレータであり、TPC-H に似たベンチマークで測定した結果、オープンソースの Spark と比較して最大 4.3 倍の高速なパフォーマンスを提供します。Lightning Engine の有効化方法や Native Query Execution (NQE) などの高度な機能の詳細については、 公式ドキュメントをご参照ください。
  

• Serverless for Apache Spark: Lightning Engine の一般提供開始
  Serverless for Apache Spark: Lightning Engine の一般提供が開始されました。これに伴い、Native Query Execution (NQE) 機能を有効にするプロパティが更新されました。Lightning Engine を使用するには、Premium ティアでジョブを送信する必要があります。Lightning Engine の下で NQE 機能を使用する場合は、新しいフラグを設定してください: spark.dataproc.lightningEngine.runtime=native ユーザーはこの機能を試して、Lightning Engine の持つ可能性を最大限に体験することが推奨されています。後方互換性のために、以前 NQE を有効化するために使用されていた従来のプロパティ
  spark.dataproc.runtimeEngine=native は、既存のランタイム 1.2、2.2、2.3 では引き続きサポートされますが、今後のリリース（3.0+ ランタイム）ではサポートされません。
  

ネットワーキング

Cloud NAT

• Private NAT が Cloud Run をサポート - 一般提供が開始されました
  Private NAT が Cloud Run をサポートする一般提供が開始されました。詳細については、「 Supported resources 」をご参照ください。
  

Virtual Private Cloud

• VPC Flow Logs が Cloud Run リソースのログ記録をサポート
  VPC Flow Logs は、Direct VPC egress で構成された Cloud Run リソースのログ記録をサポートします。この機能は一般提供が開始されました。詳細については、「 Serverless flows 」および「 ServerlessDetails field format 」をご参照ください。
  

運用

Cloud Monitoring

• Google Cloud CLI と Cloud Monitoring API を使用したインシデントのリスト化と詳細取得が可能に
  Google Cloud CLI と Cloud Monitoring API を使用して、インシデントをリスト化し、インシデントの詳細を取得することが可能です。この機能はパブリックプレビューで提供されています。詳細については、以下のページをご参照ください：
  
  ・Incidents for metric-based alerting policies
  ・gcloud documentation
  ・API documentation
  

セキュリティと ID

Security Command Center

• Security Command Center と攻撃経路シミュレーションのリリースノート更新
  2025年10月16日に公開された Security Command Center と 攻撃経路シミュレーション のリリースノートが更新され、攻撃経路シミュレーション が Compute Engine と Google Kubernetes Engine の OS およびソフトウェアの脆弱性検出結果を使用して、有害な組み合わせ（toxic combinations）やボトルネック（chokepoints）を検出することが明確化されました。

サーバレスコンピューティング

Cloud Run

• Cloud Run での GPU 構成サポートが一般提供開始
  Cloud Run ジョブにおける GPU 構成のサポートが一般提供されました。

• Direct VPC egress が Private NAT をサポート (一般提供開始)
  Direct VPC egress では、Private NAT のサポートが一般提供されました。

• Direct VPC Egress で VPC FLow Logs をサポート開始（プレビュー）
  Direct VPC egress で VPC Flow Logs がサポートされるようになりました。

今週の Weekly Google Cloud アップデート情報は以上です。

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