Cloud Computing

Breaking down the data silos between IT (business data) and OT (industrial data) is critical for manufacturers seeking to harness the power of AI for competitive advantage. This week, at Hannover Messe, Google Cloud is excited to announce the latest release of its signature solution, Manufacturing Data Engine, to help manufacturers unlock the full potential […]

Rice University and Google Public Sector are partnering to launch the Rice AI Venture Accelerator (RAVA), designed to drive early-stage AI innovation and commercialization. This collaboration enables RAVA to connect AI-first startups with leading enterprises in healthcare, energy, transportation, and the public sector, aiming to drive AI-powered solutions to pressing industry challenges. In an increasingly

Two interviews for the price of one, direct from HumanX 2025! Ryan sits down with Raj Patel, AI transformation lead at Holistic AI, and then chats with Audioshake cofounder and CEO Jessica Powell.

※この投稿は米国時間 2025 年 3 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Implement Consulting Group が今回発表した新しいレポート「The AI opportunity for eGovernment in the EU」によると、生成 AI を導入することで、生産性の向上を通じて EU の行政機関に 1,000 億ユーロの機会がもたらされ、EU の市民と企業が大きなメリットを得られる可能性があります。 AI は、単なる技術進歩として導入を検討するものではなく、EU 全域の電子政府の進化に「不可欠」な要素であり、生産性の向上がその鍵となります。 太字で示したこの一文は、転換期の到来を告げるものです。理論面での議論を超えて、ヨーロッパの政府が今後どのように市民との交流を図り、生活に不可欠なサービスを提供していくかを決定するうえで、AI が果たす必要のある重要な役割を示しています。Google の委託を受けて作成されたこのレポートは、EU とその加盟国にとって重要な、ある機会を浮き彫りにしています。それは、AI の可能性を「信奉する組織」から、デジタル インフラストラクチャ内にこの画期的なテクノロジーを「迅速に導入する組織」への進化です。 「信奉」から「迅速な導入」への切り替えには、大きな意味があります。長年にわたり、公共部門における効率の向上、サービスのパーソナライズ、イノベーションの推進に関して、AI が秘める可能性が認識されてきました。 生成 AI は、EU 加盟国の行政機関の生産性を 10% 向上させる可能性があります。これは、同じリソースで年間 1,000 億ユーロ分の価値を上乗せできることを意味します。この潜在的な価値の 60% は行政手続きの効率化に由来するもので、空いたリソースを健康や福祉などの重要な分野に割り当てることができます。残りの 40% は、サービスの質とスピードの改善によるもので、これにより行政サービスの利便性が向上します。その要因は、AI により膨大なデータを分析し、市民のニーズをより深く理解することで、政府がよりパーソナライズされたサービス、さらには将来を見据えたサービスを提供できるようになることにあります。市民のライフイベントに応じて、特定の書類や給付の必要性を予測するシステムを想像してみてください。 ルーティン タスクの自動化や文書処理の改善といった低リスクの用途は、生成 AI

According to Gartner®, “Gartner clients now report that 90% or more of their time is spent preparing data (as high as 94% in complex industries) for advanced analytics, data science and data engineering.”1. Last year, we introduced BigQuery data preparation, which helps data analyst teams wrangle data with help from Gemini in BigQuery. With it,