【内容】

・Pendoというサービスの紹介がメインのセッション

・Pendoとはソフトウェア体験をデータ化し、課題を特定→データに基づくパーソナライズアクションにつなげるサービス

・ユーザーのUI操作を分析し、ページ遷移でどこからどこのページ遷移で離脱が起きたのか、どの機能がどれくらい利用されているのかなどのデータ分析を行い、アプリの改修・開発に活用可能

・ガイド機能の出し分けもあり、特に問題のないユーザーにはガイドを出さない運用も可能

・BigQueryやLookerとの連携で顧客提供価値を最大化

【感想】

・ユーザーのUI操作のデータ収集や活用に知見があまりなかったので、とても勉強になりました。

・データ分析の結果をもとに、開発すべき機能やリリースをやめる機能の優先順位付けなど、興味深い機能が盛りだくさんでした。

【内容】

・事例として、自社開発サービスやIoTプロジェクトの紹介など

・Omnis：Google Cloud音声認識APIを活用したコンタクトセンター業務効率化ソリューション

・立体駐車場の出庫時間予測システム：AI画像解析により立体駐車場の出庫を最適化する所要時間を予測するシステムを構築。ポイント：リアルタイムの状況変化に対応するために3つのAIモデルを活用、出庫の予測所要時間をAI解析、可視化し、顧客不満を解消 

・水耕栽培農園における育成不良苗検出システム 

【感想】

・前半にあった事例の紹介がとても興味深かったです。1つ1つの事例について技術的な詳細の紹介がなかったので、もっと詳細を知りたかったです、、。

【内容】

①AIエージェントの登場と進化

・AIエージェントとは、人間の代わりに特定のタスクを一連の作業に分解し、利用可能なツールを活用して各アクション（思考＋アクション）を自律的に遂行するアプリケーション

・「作業の指示」から「タスクの依頼」へ（作業オーナーが人間からAIへ）

・ReAct（Reasoning and Acting）：「推論」→「行動」のループによりLLMの性能を向上させるアプローチ、これによりLLMの精度がかなり向上

②Agent Development Kit （ADK）詳解

・ADKはAIエージェント開発に最適化されたPythonおよびJava向けのフレームワーク

・少ないコードでAIエージェントを開発できることが魅力の1つ

・主要オブジェクトはRunner, LlmAgent, SessionServiceの3つ

・ローカル開発やテストのための機能も充実

・「Sub Agent」と「Agent as a Tool」の比較：

Sub Agentの場合は、サブエージェントとユーザーが直接対話する

Agent as a Toolの場合は、ユーザーとの対話はRoot Agentが担当し、サブエージェントをツールとして利用する

用途や目的にあわせた設計が必要

③Vertex AI Agent Engineの紹介

・Vertex AI Agent Engineはスケーラブルなデプロイメント、エンドツーエンドの管理、モデルへの非依存、フレームワークへの非依存が特徴

・Agent Engineの活用でエージェント開発に専念できる：SessionServiceやMemoryServiceをマネージドサービスとして提供

・Cloud Runの場合はSessionServiceやMemoryServiceのために外部データストアの利用が必要

・Memory Bankを利用すると、Vertex AI Agent Engine上で提供する複数のセッションをまたいでデータ（長期記憶）の格納・共有が可能に

Vertex AI Agent Engine の概要

④Google Agentspaceとの統合

・Google Agentspaceをエージェントのハブとすることでより活用を促進

⑤まとめ

・AIエージェントは、ビジネスにおけるAI活用の可能性をさらに広げる

・Google Cloudでは、エンドツーエンドでエージェント開発を支援するプラットフォームを提供

・ADKは複雑なマルチエージェントアプリケーションの開発に便利

【感想】

・最近、ADKを利用しているため楽しみにしていたセッションの1つでした。

・ADKのサービスの概要や用語について分かりやすく解説してくださったセッションという印象です。

・Vertex AI Agent Engineもまだプレビュー機能も多いですが、AIエージェント開発がどんどん便利に簡単にできるようになると感じました。その中でエンジニアとしてどのような知識や技術を身につけるべきか考えさせられました。

2日間のイベントはあっという間で、非常に刺激的な時間でした。

特に印象的だったのは、AIエージェント開発まわりの進化のスピード感です。開発のためのサービスがどんどんアップデートしている印象を受けました。

また、他社の取り組みや魅力的な事例紹介も多く、具体的な技術についてもっと知りたいと刺激をいただきました！

どんどんアップデートされていくGoogle Cloudサービスの情報を引き続きキャッチアップしつつ、エンジニアとして、どのようなスキルを伸ばすべきか、そしてそれをどう顧客の価値につなげていくかを意識して引き続き、取り組んでいきたいと感じました。