Google生成AIの選び方と業務特化型AI基盤:G-gen奥田氏が「TECH+」で解説

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G-gen 奥田梨紗氏がGoogle 生成AIの選定と活用を解説

G-genからは、Google Cloud Top Engineer 2025を受賞したクラウドソリューション部 データインテリジェンス課の奥田梨紗氏が登壇します。奥田氏は、Googleの生成AIサービスの選定基準や使い分け、そして業務特化型AI基盤の考え方について解説する予定です。

イベント概要

  • イベント名:TECH+ データ×AIアクセラレーション Days 2026 Jun. データ×AIの本番運用を極める──組織・プロセス・技術がつながる実践知

  • 開催日時:2026年6月15日(月)〜6月17日(水)

  • 開催形式:オンライン開催

  • 主催:株式会社マイナビ TECH+セミナー運営事務局

  • イベント詳細https://news.mynavi.jp/techplus/lp/2026/enterprise/dataaiacceleration_202606/

G-gen 登壇概要

  • 登壇日時:2026年6月17日(水)10:50〜11:20 (Day 3 データ×AIアクセラレーション)

  • セッション番号:C-2

  • 登壇者:株式会社G-gen クラウドソリューション部 データインテリジェンス課 奥田 梨紗

  • セッションタイトル:現場で成果を出す Google 生成AIの選び方 〜 Gemini / NotebookLM / Agent Platform(旧称:Vertex AI)の使い分けと Gemini Enterprise app による業務特化型AI基盤〜

  • セッション概要
    Googleの生成AIサービスは急速に進化しており、「Gemini」という名称がAIモデル名や複数のサービス名として使われることから、各サービスの違いや自社の業務・セキュリティ要件に合うものがどれか分かりにくいという課題が生じています。
    本セッションでは、企業が生成AIを導入する上で重要な「データ保護(学習利用の有無)」と「アカウント管理」の観点から、Gemini、NotebookLM、Gemini Enterprise Agent Platform(旧称:Vertex AI)といったGoogleの生成AIサービスの使い分けを比較表を交えて整理します。さらに、組織横断でAI活用を実現する「Gemini Enterprise」や、BigQuery(ビッグクエリ)と生成AIを組み合わせた活用についても紹介し、企業の生成AI活用を一気通貫で支援するG-genの視点が提供されます。

登壇者プロフィール:奥田 梨紗氏

株式会社G-gen クラウドソリューション部 データインテリジェンス課に所属。2019年からベトナム現地企業やオフショア企業での経験を積み、2024年4月にG-genへ入社しました。Google Cloudを活用したデータ分析基盤および生成AI領域を専門とし、企業のデータ活用・AI導入を支援しています。Google Cloud Partner Top Engineer 2025にも選出されており、本セッションではGoogleの生成AIサービスの選定・使い分けや、BigQueryと生成AIを組み合わせた活用について、実務的な視点から解説します。

株式会社G-genについて

G-genは「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」をミッションに、顧客のクラウド導入を支援する企業です。マルチクラウド、データ分析基盤、システム・アプリ開発などを得意とするクラウド専業インテグレーターとして、Google Cloudを効果的に利用できるよう、利用支援やエンジニアサポート、デジタルプロダクト開発などのサービスを展開しています。

会社概要

  • 社 名:株式会社G-gen

  • 代表者:代表取締役 羽柴孝

  • 本 社:東京都新宿区揚場町1番21号 飯田橋升本ビル2階

  • 資本金:5,000万円

  • 事業内容:Google Cloud、Google Workspaceのリセール、インテグレーションおよび運用・保守

関連リンク

*Google Cloud、及びGoogle Workspaceは、Google LLCの商標です。


AI Workstyle Lab編集部コメント

奥田氏のセッションは、Googleの多岐にわたる生成AIサービスを自社のビジネスにどう組み込むべきか悩む企業にとって、具体的な道筋を示すものとなるでしょう。特に、データ保護やアカウント管理の観点からのサービス選定は、DX推進における重要な判断基準です。業務特化型AI基盤の構築は、企業の生産性向上や新たな価値創造に直結し、競争優位性を確立する上で不可欠な要素となると考えられます。

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記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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