Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2026/3/17 ～Vertex AI Gemini-Embedding-001 モデルを使用したリモートモデルの一般提供開始～

今週の注目のアップデート

• Vertex AI Gemini-Embedding-001 モデルを使用したリモートモデルの一般提供開始
  Vertex AI gemini-embedding-001 モデルを基にしたリモートモデルや、Vertex Model Garden または Hugging Face のオープン埋め込みモデルを基にしたリモートモデルundefinedリモートモデルや、Vertex Model Garden または Hugging Face のオープン埋め込みモデルを基にしたリモートモデルを作成することが可能です。これらのモデルは Vertex AI にデプロイされています。
  その後、これらのリモートモデルを使用して AI.GENERATE_EMBEDDING 関数を利用して埋め込みを生成することが可能です。また、gemini-embedding-001 モデルのエンドポイントを直接使用して AI.EMBED 関数を利用することも可能です。これらの機能は一般提供が開始されました。
  

コンテナ

Google Kubernetes Engine

• Managed OpenTelemetry for GKE のプレビュー提供開始
  Managed OpenTelemetry for GKE は、バージョン 1.34.1-gke.2178000 以降を実行しているクラスタでプレビューで提供されています。Managed OpenTelemetry for GKE は、GKE 上で OpenTelemetry Protocol ( OTLP ) のトレース、メトリクス、ログを収集するための完全に管理された簡素化されたエクスペリエンスを提供します。この機能には以下の特長が含まれます。
  
  ・管理された収集: クラスタ内の OTLP エンドポイントが自動的に Cloud Telemetry API にテレメトリをルーティングします。
  ・自動構成: 新しい Instrumentation カスタムリソースが環境変数を自動的にワークロードに注入し、OTLP の取り込みを簡素化します。
  
  詳細については、「 Managed OpenTelemetry for GKE 」をご参照ください。
  

データ分析

BigQuery

• BigQuery のデータ統合タスクを簡素化する新機能
  今後は、Pipelines & Connections page を使用して、BigQuery Data Transfer Service、Datastream、Pub/Sub などのサービスに対する BigQuery 固有の設定ワークフローをガイド付きで利用することで、データ統合タスクを簡素化することが可能です。
  この機能はプレビューで提供されています。

• BigQuery 会話型分析の最新アップデート
  BigQuery 会話型分析の更新には、以下の改善が含まれています:
  
  ・ObjectRef サポート: BigQuery 会話型分析は、ObjectRef functions を通じて Google Cloud Storage と統合されました。
  これによって、Cloud Storage バケット内の画像や PDF などの非構造化データを参照し、会話型分析で操作することが可能です。
  ・BQML サポート: BigQuery 会話型分析は、a set of BigQuery ML functions をサポートするようになりました。
  これには、AI.FORECAST、AI.DETECT_ANOMALIES、AI.GENERATE が含まれます。これらの関数を使用することで、簡単な会話型プロンプトを通じて高度な分析タスクを実行することが可能です。
  ・BigQuery 結果とのチャット: 今後は、BigQuery Studio (SQL エディタ) でクエリ結果と会話を開始し、チャットすることが可能です。
  ・パーティション化されたテーブルのサポート強化: BigQuery 会話型分析は、BigQuery テーブルのパーティション化を使用できるようになりました。
  これによって、日付範囲などのパーティション化された列を使用して SQL クエリを最適化することが可能です。これにより、クエリのパフォーマンスが向上し、コストが削減されます。
  ・エージェント生成クエリのラベル: 会話型分析エージェントによって開始された BigQuery ジョブは、Google Cloud Console の BigQuery Job History にラベル付けされるようになりました。
  これによって、{ ‘ ca-bq-job ’ : ‘ true ’ } のようなラベルを参照することで、会話型分析エージェントによって実行されたジョブを識別、フィルタリング、分析することが可能です。これらのラベルは以下のタスクに役立ちます:
  
  ・コストの監視と帰属。
  ・エージェント活動の監査。
  ・エージェント生成クエリのパフォーマンス分析
  
  次の質問の提案 (クリック可能): BigQuery 会話型分析を使用する際、エージェントは Google Cloud Console 内で直接クリック可能な質問を提案するようになりました。
  
  この機能はプレビューで提供されています。
  

• BigQuery のクエリパフォーマンスを視覚的に理解およびデバッグする新機能
  今後は、BigQuery クエリのパフォーマンスを理解およびデバッグするために、
  クエリ実行グラフ内での SQL クエリの視覚的マッピングが可能です。
  ヒートマップは、スロット時間を多く消費するステップを強調表示します。この機能は
  一般提供が開始されました。
  

Looker

• Looker (Google Cloud core) の OAuth 設定が簡素化されました
  Looker ( Google Cloud core ) インスタンスを作成する際、公開された安全な接続のみを使用し、カスタムドメインを使用しない場合、OAuth 資格情報を手動で設定する必要はなくなりました。これらのインスタンスでは、Looker ( Google Cloud core ) が OAuth クライアントおよびシークレット情報を自動的に管理し、セットアッププロセスが簡素化されます。プライベート接続、ハイブリッド接続、またはカスタムドメインを使用するインスタンスでは、引き続き手動で OAuth 設定を行う必要があります。

• Looker 26.4 での新しい LookML パーサーの導入
  Looker 26.4 以降、カスタマーホスト型の Looker インスタンスでは、パフォーマンスが最適化された新しい LookML パーサーが使用されます。このパーサーは、すでに Looker ホスト型インスタンスで使用されています。
  
  Looker 26.4 を使用しているカスタマーホスト型インスタンスで、従来のパーサーに戻したい場合は、新しいパーサーを無効にする方法について Looker Support にお問い合わせください。
  
  従来のパーサーは Looker 26.6 で完全に廃止される予定です。

• Looker ( Google Cloud core ) の IP アロウリスト機能が利用可能に
  Looker ( Google Cloud core ) インスタンスで、パブリックまたはハイブリッド接続を使用する場合、IP アロウリストがサポートされるようになりました。これにより、指定された IP アドレスからのトラフィックのみがインスタンスにアクセスできるようになり、セキュリティが向上します。
  Conversational Analytics や Connected Sheets などの特定の Google Cloud サービスに接続するには、オプションを選択して、これらのサービスに必要な IP 範囲を自動的にアロウリストに追加することが可能です。
  既存のインスタンスに対して IP アロウリストを設定するには、Google Cloud コンソールでインスタンスを編集してください。
  この機能は、今後 1 週間以内にインスタンスに展開される予定です。
  

Dataproc

• Serverless for Apache Spark 3.0 ランタイムバージョンの更新
  Serverless for Apache Spark 3.0 ランタイムバージョン:
  
  ・Spark バージョンが 4.0.1 に更新されました。
  ・BigQuery Spark Connector バージョンが 0.44.0 に更新されました。
  ・SPARK-52601 のパッチが適用されました。
  ・SPARK-52614 のパッチが適用されました。

• Serverless for Apache Spark の更新情報
  Serverless for Apache Spark 1.2, 2.2 および 2.3 ランタイムバージョン:
  
  ・Delta Lake のバージョンが 3.2.1 に更新されました。

• Dataproc on Compute Engine のサブマイナーイメージバージョンのロールバックについて
  Dataproc on Compute Engine: 次のサブマイナーイメージバージョンが、March 08, 2026 に発表された後、ロールバックされました。
  
  ・2.1.110-debian11, 2.1.110-rocky8, 2.1.110-ubuntu20, 2.1.110-ubuntu20-arm
  ・2.2.78-debian12, 2.2.78-rocky9, 2.2.78-ubuntu22, 2.2.78-ubuntu22-arm
  ・2.3.25-debian12, 2.3.25-ml-ubuntu22, 2.3.25-rocky9, 2.3.25-ubuntu22, 2.3.25-ubuntu22-arm
  

Cloud Composer

• Cloud Composer 2 の環境が Turin (europe-west12) で作成できなくなりました
  Cloud Composer 2 環境は、 Turin ( europe-west12 )では作成できなくなりました。今後は、このリージョンでは Cloud Composer 3 environments のみがサポートされます。
  

Looker Studio

• CSV コネクタの機能強化がすべてのユーザーに提供されます
  CSV コネクタの機能強化がすべての Looker Studio ユーザーに提供されます。
  この機能は以前、Looker Studio Pro ユーザーのみが利用可能であると発表されていました。
  詳細については、「 CSV connector 」をご参照ください。
  

データベース

Bigtable

• Bigtable ツールの一般提供開始
  Agent Development Kit ( ADK ) の Bigtable ツールは、一般提供が開始されました。
  これらのツールを使用することで、Bigtable と対話する AI エージェントを構築し、 Bigtable テーブルやインスタンスに関するメタデータを発見したり、 LLM を活用した SQL クエリを実行することが可能です。
  

セキュリティと ID

Security Command Center

• Risk Engine の強化されたヒューリスティックの提供開始
  2026年3月に、Risk Engine では、default high-value resources をより正確に識別するための強化されたヒューリスティックが導入されます。
  お客様側での対応は不要です。これによって、default high-value resource set を使用しているお客様は、検出結果、リソース、および問題の露出スコアに変化が見られる可能性があります。
  カスタムリソース値設定を使用しているお客様には影響はありません。
  

Sensitive Data Protection

• CRIME_STATUS infoType ディテクタのプレビュー提供開始
  CRIME_STATUS infoType ディテクタは、プレビューで提供されています。
  すべての infoType に関する詳細については、「 InfoType detector reference 」をご参照ください。
  

ストレージ

Cloud Storage

• Storage Insights を使用して公開アクセス可能なオブジェクトを特定する方法
  今後は、Storage Insights のデータセットを使用して、公開アクセス可能なオブジェクト を特定することが可能です。
  オブジェクトメタデータスキーマには、オブジェクトの公開アクセスステータスを提供するフィールドが含まれており、これによって公開アクセス可能なオブジェクトを大規模に理解、整理、管理することが可能です。

• Rapid Bucket の一般提供が開始されました
  Rapid Bucket は、一般提供が開始されました。
  Rapid Bucket を使用すると、バケットの場所としてゾーンを定義することで、Rapid ストレージクラスにオブジェクトを保存することが可能です。
  このアーキテクチャにより、ストレージとコンピュートリソース間のデータアクセスと I/O パフォーマンスが最適化されます。
  Rapid Bucket は、AI/ML や大規模なデータ分析のようなデータ集約型のワークロードに最適です。
  詳細については、「 Rapid Bucket 」および「 Create zonal buckets 」をご参照ください。

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

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