直近1ヶ月のGoogle Cloudのリリースサマリー(2025年06月)

※この記事は生成AIによって生成されています。

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Google Cloud 最新リリース情報 (2025年5月)

今月の Google Cloud の最新情報をお届けします。Gemini、BigQuery、Spanner、Vertex AI など、注目のアップデートを分かりやすく解説します。

Gemini

• Context Drawer でファイルとフォルダの管理が可能に: Gemini Code Assist のコンテキストとして使用するファイルやフォルダを Context Drawer で確認・管理できるようになりました。これにより、プロンプトのコンテキストとして考慮する情報をより細かく制御できます。
  • ビジネスユースケース: 大規模なコードベースで作業する際に、関連するファイルのみをコンテキストとして指定することで、より正確で効率的なコード補完や提案を得られます。
• 生成された組織ポリシーのテスト: Gemini Cloud Assist で生成した組織ポリシーを Cloud Assist チャットで直接テストできるようになりました。
• Cloud Monitoring アラートに関するプロンプト: Cloud Monitoring のアラートに関する質問を Gemini Cloud Assist にできるようになりました。
• Artifact Analysis の脆弱性に関するプロンプト: Artifact Analysis で検出された脆弱性に関する質問を Gemini Cloud Assist にできるようになりました。

Looker

• Studio in Looker の機能追加 (プレビュー):
  • Looker の一部の権限が Studio in Looker レポートに適用されるようになりました。
  • Studio in Looker レポートで一部のダウンロードおよびエクスポート機能がサポートされるようになりました。
  • レスポンシブレイアウトを使用したレポートの作成が可能になりました。
  • パラメータやクエリ結果変数などの変数を使用できるようになりました。
• Presto JDBC ドライバのバージョン更新: Presto JDBC ドライバのバージョンが 0.291 に更新されました。
• Gemini in Looker のモデル制限: gemini_in_looker 権限を Looker インスタンス上の特定のモデルに適用できるようになりました。
• Amazon Redshift 2.1+ および Amazon Redshift Serverless 2.1+ のサポート: Amazon Redshift 2.1+ または Amazon Redshift Serverless 2.1+ SQL ダイアレクトを使用した接続を作成できるようになりました。
• Private Service Connect を使用した Looker (Google Cloud core) インスタンスの作成: Private Service Connect を使用して、ハイブリッドネットワーク構成で Looker (Google Cloud core) インスタンスを作成できるようになりました。
• JDBC ドライババージョンの選択: 接続の作成または編集時に JDBC ドライババージョンを選択できるようになりました。
• Conversational Analytics の Code Interpreter (プレビュー): 自然言語の質問を Python コードに変換し、実行して高度な分析と可視化を提供する Code Interpreter が利用可能になりました。
• sync_lookml_dashboard API エンドポイントの機能追加: 同期するダッシュボードのサブセットを指定するためのオプションの dashboard_ids パラメータが追加されました。

AlloyDB for PostgreSQL

• AlloyDB Omni Kubernetes オペレーター 1.4.1 が GA に: レプリケーション関連パラメータの上書き、63 文字の DBCluster 名のサポート、安定性とユーザーエクスペリエンスの向上が含まれます。
• AlloyDB AI クエリエンジン (プレビュー): 自然言語と SQL を組み合わせて使用できる ai.if、ai.rank、ai.generate などの演算子が利用可能になりました。画像、動画、テキストに対して埋め込みを生成できます。
• AlloyDB Omni バージョン 16.3.0 (UBI ベースイメージ) が GA に: Red Hat 認定イメージで、PostGIS や Orafce などのサードパーティ拡張機能が含まれています。
• メンテナンス拒否期間の設定: 最新バージョンの AlloyDB で、メンテナンス拒否期間を設定できるようになりました。
• Cloud SQL for PostgreSQL から AlloyDB への移行: Cloud SQL for PostgreSQL のバックアップを使用して AlloyDB に移行できるようになりました。
• AlloyDB Studio での IAM 認証のサポート: AlloyDB Studio で IAM 認証を使用できるようになりました。
• Dataflow を使用したベクター埋め込み ETL パイプラインの構築: ファイルまたはリアルタイムソースから AlloyDB に埋め込みを生成および取り込むためのベクター埋め込み ETL パイプラインを構築できるようになりました。
• pg_ivm 拡張機能のサポート: マテリアライズドビューのインクリメンタルビューメンテナンスを提供する pg_ivm 拡張機能がサポートされるようになりました。
• インスタンスの起動、停止、再起動: Google Cloud コンソールと Google Cloud CLI を使用して、プライマリおよびリードプールの AlloyDB インスタンスを起動、停止、再起動できるようになりました。

Spanner

• 効率的なバックアップコピー: 増分バックアップのコピー時に、Spanner はコピーされたバックアップを復元するために必要なチェーン内の古いバックアップもすべてコピーします。宛先インスタンスに同じソースチェーンからコピーされた古いバックアップで終わるバックアップチェーンがすでに含まれている場合、Spanner は既存のバックアップの冗長なコピーの作成を回避して、ストレージとネットワークのコストを節約します。
• INTERVAL データ型のサポート: GoogleSQL と PostgreSQL で、期間または時間の量を表す INTERVAL データ型がサポートされるようになりました。
• SPLIT_SUBSTR() 関数のサポート: GoogleSQL で、区切り文字を使用して入力文字列を分割し、指定されたセグメントインデックスから始まる特定の数のセグメントで構成されるサブストリングを返す SPLIT_SUBSTR() 関数がサポートされるようになりました。
• GoogleSQL エイリアスのサポート: ADDDATE()、SUBDATE()、LCASE()、UCASE() などの GoogleSQL エイリアスがサポートされるようになりました。
• 事前フィルタリングされたベクターインデックスの作成: 特定のフィルタ条件に一致するデータベース内の行のみをインデックス化する事前フィルタリングされたベクターインデックスを作成できるようになりました。

Apigee X

• Apigee Extension Processor でリクエストおよびレスポンスボディの処理をサポート (パブリックプレビュー): ロードバランサーサービス拡張機能を作成する際に、リクエストボディ処理、レスポンスボディ処理、またはその両方をサポートするように拡張プロセッサプロキシの動作をカスタマイズできます。
• サーバー送信イベント (SSE) のパブリックプレビュー: Apigee は、サーバー送信イベント (SSE) エンドポイントからクライアントへの継続的なレスポンスストリーミングをリアルタイムでサポートするようになりました。
• LLM/GenAI ワークロード用の Apigee ポリシーのパブリックプレビュー: LLM/GenAI ワークロードをサポートする 4 つの新しい Apigee ポリシー (SemanticCacheLookup、SemanticCachePopulate、SanitizeUserPrompt、SanitizeModelResponse) が利用可能になりました。
• Apigee での Gemini Code Assist API 開発機能の一般提供: Gemini Code Assist in Apigee を使用して VS Code 内で API 開発ライフサイクルを加速できます。
• Apigee での大きなメッセージペイロードのサポート: Apigee は、最大 30MB のメッセージペイロードをサポートするようになりました。
• PublishMessage ポリシーの改善: PublishMessage ポリシーは、Pub/Sub に書き込まれるデータのソースとしてリクエストまたはレスポンスメッセージコンテンツを使用する <UseMessageAsSource> 要素と、Pub/Sub に書き込まれるリクエストまたはレスポンスメッセージに含める文字列属性 (キー/値ペア) を指定できる <Attributes> 要素をサポートするようになりました。
• AppGroups 機能の改善: スコープと属性を appGroupAppKey を使用してキーに対して POST 操作を介して AppGroup App Key に追加できるようになりました。

BigQuery

• クロスリージョントランスファーのサポート: バッチロードとデータエクスポートで、リージョンやマルチリージョン間でデータを転送できるようになりました。
• Pub/Sub ストリーミングデータの共有: BigQuery 共有を通じて Pub/Sub ストリーミングデータを共有できるようになりました。
• オプションのジョブ作成モード: ダッシュボードやデータ探索で使用する小規模なクエリを高速化するためのオプションのジョブ作成モードが利用可能になりました。
• BigQuery リソース使用率チャートの変更: イベントタイムラインチャートのデフォルトのタイムラインが 1 時間から 6 時間に変更され、新しい予約スロット使用率ビューを含むビューが改善されました。
• 列メタデータインデックスのサポート: BigQuery テーブルと外部テーブルの両方で列メタデータインデックスが利用可能になりました。
• ルーチンへのアクセスコントロールの設定: ルーチンへのアクセスコントロールを設定できるようになりました。
• Teradata から BigQuery への移行: BigQuery Data Transfer Service を使用して Teradata データを BigQuery に移行する際に、BigQuery 翻訳エンジンの出力をスキーママッピングとして指定できるようになりました。
• イベントドリブントランスファーの作成: Cloud Storage から BigQuery にデータを転送する際に、イベントドリブントランスファーを作成できるようになりました。
• dbt-bigquery アダプターでの BigQuery DataFrames の使用: dbt-bigquery アダプターを使用して、BigQuery DataFrames で定義された Python コードを実行できます。
• Google アカウントのユーザー認証情報を使用したパイプラインの作成、スケジュール、実行: Google アカウントのユーザー認証情報を使用して、パイプラインの作成、スケジュール、実行、およびノートブックとデータ準備のスケジュールを設定できるようになりました。
• 継続的クエリの機能強化: 継続的クエリを監視するために、カスタムジョブ ID プレフィックスを使用したり、Cloud Monitoring で継続的クエリに固有のメトリックを表示したりできます。継続的クエリは、スロットの自動スケーリングを使用して、ワークロードに合わせて割り当てられた容量を動的にスケーリングできます。
• カスタム制約の使用: 組織ポリシーでカスタム制約を使用して、一部の BigQuery リソースの特定のフィールドをより細かく制御できます。
• 保存されたクエリの自動保存: 保存されたクエリに対する変更が自動的に保存されるようになりました。
• Gemini in BigQuery のセットアップ: Gemini in BigQuery をセットアップする際に、BigQuery Studio User および BigQuery Studio Admin ロールを付与するように求められるようになりました。
• クエリテキストセクションの表示: BigQuery 実行グラフでクエリテキストセクションを表示して、ステージステップがクエリテキストにどのように関連しているかを理解できます。
• Spanner からのクロスリージョンフェデレーションクエリ: BigQuery ユーザーは、BigQuery リージョン以外のリージョンから Spanner テーブルをクエリできるようになりました。
• BigQuery と BigQuery DataFrames を使用したマルチモーダル分析、変換、およびデータエンジニアリング (ELT) ワークフローの有効化:
  • ObjectRef 値を使用して非構造化データを標準テーブルに統合し、ObjectRefRuntime 値を使用して分析および変換ワークフローでこのデータを操作します。
  • BigQuery ML SQL 関数または BigQuery DataFrames メソッドと Gemini およびマルチモーダル埋め込みモデルを使用して、生成 AI を使用してマルチモーダルデータを分析し、埋め込みを生成します。
  • BigQuery DataFrames でマルチモーダル DataFrames を作成し、オブジェクト変換メソッドを使用して画像変換と PDF ファイルのチャンク化を行います。
  • Python ユーザー定義関数 (UDF) を使用して、画像変換と PDF ファイルのチャンク化を行います。
• Snowflake から BigQuery への自動データ転送のスケジュール: BigQuery Data Transfer Service を使用して、Snowflake から BigQuery への自動データ転送をスケジュールできるようになりました。
• TreeAH インデックスタイプのサポート: ベクターインデックスは、Google の ScaNN アルゴリズムを使用する TreeAH インデックスタイプをサポートするようになりました。
• SQL 機能の一般提供: GROUP BY STRUCT、GROUP BY ARRAY、GROUP BY ALL 句が BigQuery で一般提供されるようになりました。
• 複数列の選択とデータ準備タスクの実行: 複数列を選択し、列の削除を含むデータ準備タスクを実行できます。
• サーバーレス Spark セッションの作成と BigQuery ノートブックでの PySpark コードの実行: サーバーレス Spark セッションを作成し、BigQuery ノートブックで PySpark コードを実行できるようになりました。

Bigtable

• Data Boost の使用: BigQuery で Bigtable データを分析する際に Data Boost を使用できます。
• Bigtable Studio からのクエリ結果のエクスポート: Bigtable Studio からクエリ結果をエクスポートできるようになりました。

Dataform

• 厳密な act-as モードの使用: Dataform で特定のユーザーアクションに対して追加のセキュリティチェックを有効にするために、厳密な act-as モードを使用できます。

Dataplex

• データプロファイルスキャンの制限の緩和: Dataplex データプロファイルスキャンは、BigQuery テーブルあたり 300 列に制限されていましたが、BigQuery テーブルのすべての 10,000 列でデータプロファイルスキャンを実行できるようになりました。
• ユニバーサルカタログメタデータの一括エクスポート: ユニバーサルカタログメタデータを Cloud Storage にエクスポートし、包括的なメタデータの取得が必要なタスクに使用できます。エクスポートされたメタデータを BigQuery でクエリおよび分析することもできます。
• カスタムコネクタの利用: マネージド接続パイプライン用のカスタムコネクタが、さまざまなサードパーティデータソースで利用できます。
• カスタム制約の使用: 組織ポリシーでカスタム制約を使用して、一部の Dataplex およびデータリネージリソースの特定のフィールドをより細かく制御できます。

Dataproc

• Dataproc Serverless for Spark の機能強化: サーバーレス Spark ワークロードを監視およびデバッグできる Dataproc Serverless バッチおよびインタラクティブセッション用の Spark UI に、トラブルシューティングを強化するためのイベントタイムラインおよびタスク量子化ビューが追加されました。
• ゼロスケールクラスターの作成: Dataproc でゼロスケールクラスターを作成できるようになりました。

Eventarc

• カスタム組織ポリシー制約のサポート: Eventarc Advanced および Eventarc Standard で、一部の Eventarc リソースに対してカスタム組織ポリシー制約を作成するためのサポートが一般提供されるようになりました。

Apigee UI

• デバッグ UI の改善: Apigee は、リビジョン、環境、現在のデプロイステータスに関係なく、特定のプロキシのすべての最近のデバッグセッションを一覧表示できる Management API を提供するようになりました。

Cloud CDN

• コンテンツターゲティングのサポート: Cloud CDN はコンテンツターゲティングをサポートし、エンドユーザーコンテキストに合わせてカスタマイズされたアセットをキャッシュして配信できます。
• キャッシュタグを使用した無効化: キャッシュタグを使用した無効化が一般提供されるようになりました。

Cloud NAT

• Private NAT での Cloud Run のサポート: Private NAT で Cloud Run がサポートされるようになりました。

Cloud Run

• Direct VPC egress での Private NAT のサポート: Direct VPC egress で Private NAT がサポートされるようになりました。
• Ruby 3.4 ランタイムのサポート: Ruby 3.4 ランタイムのサポートがプレビューで提供されるようになりました。
• ラベルの伝播: 以前に gcloud functions コマンドまたは Cloud Functions v2 API を使用して Cloud Run 関数に設定したラベルは、Cloud Run に関数をデプロイする際に Cloud Run に伝播されます。
• Cloud Run サービス URL の応答性の向上: 複数のリージョンで、レイテンシに敏感なアプリケーションの Cloud Run サービス URL の応答性が向上しました。
• Python 3.13 ランタイムのサポート: Python 3.13 ランタイムのサポートが一般提供されるようになりました。
• PHP 8.4 ランタイムのサポート: PHP 8.4 ランタイムのサポートがプレビューで提供されるようになりました。

Cloud TPU

• カレンダーモードでの Cloud TPU のリクエスト (パブリックプレビュー): Dynamic Workload Scheduler を利用して、最大 120 日先まで TPU の可用性を確認し、スケジュールに基づいて容量をリクエストできます。
• Cloud TPU の予約共有 (パブリックプレビュー): 複数のプロジェクト間で予約を共有したり、Vertex AI と予約を共有したりできます。

Filestore

• Filestore CSI ドライバを使用した NFSv4.1 プロトコルのサポート: Filestore CSI ドライバを使用して、Google Kubernetes Engine (GKE) クラスターから NFSv4.1 プロトコルで Filestore インスタンスを作成できるようになりました。

Datastream

• MySQL ソースの GTID ベースのレプリケーション: MySQL ソースのグローバルトランザクション識別子 (GTID) ベースのレプリケーションが一般提供されるようになりました。
• MongoDB ソースのサポート: Datastream は MongoDB をソースとしてサポートするようになりました。
• europe-north2 (ストックホルム) リージョンでの利用: Datastream が europe-north2 (ストックホルム) リージョンで利用できるようになりました。
• Private Service Connect インターフェースのサポート: Datastream で Private Service Connect インターフェースをプライベート接続方法として使用できるようになりました。

Places API

• AI を活用した要約: AI を活用した要約が一般提供されるようになりました。場所の要約、レビューの要約、エリアの要約がサポートされています。

Cloud Build

• Developer Connect に接続されたリポジトリからのビルドトリガーの作成: Developer Connect に接続されたリポジトリからビルドするビルドトリガーを作成できるようになりました。

Cloud Trace

• 生成 AI アプリケーションの計測: OpenTelemetry と LangGraph フレームワークを使用して生成 AI アプリケーションを計測し、AI エージェントが実行したアクションに関する情報を収集できます。

Document AI

• カスタム抽出モデル pretrained-foundation-model-v1.5-2025-04-25 の提供: Gemini 2.5 Flash LLM を搭載したカスタム抽出モデル pretrained-foundation-model-v1.5-2025-04-25 が、米国のリージョンでパブリックプレビューとして利用可能になりました。

Cloud Quotas

• カスタム制約の使用: 組織ポリシーでカスタム制約を使用して、一部の Cloud Quotas リソースの特定のフィールドをより細かく制御できます。

Backup and DR

• Db2 データベースのバックアップと復元: Backup and DR Service は、永続ディスクスナップショットを使用した Db2 データベースのバックアップと復元をサポートするようになりました。
• ログとアラート機能の強化: バックアップ/リカバリアプライアンスのログとアラート機能が強化され、アプライアンスのヘルスとステータスをプロアクティブに監視できるようになりました。

Cloud Logging

• JSON データ型の列のフィールドの自動推論: Log Analytics は、データ型が JSON の場合に列のフィールドを自動的に推論できるようになりました。

Google SecOps

• カスタムログタイプのセルフサービス作成: カスタムログタイプのセルフサービス作成がサポートされるようになりました。
• 新しいライトテーマ: Google SecOps に新しいライトテーマオプションが導入されました。
• 新しい Storage Transfer Service (STS) ベースのフィード: STS を使用して新しいフィードを作成できるようになりました。
• 環境ロードバランシング: 環境ロードバランシング機能により、マルチテナント環境での安定性と公正なリソース共有が向上します。

これらのアップデートが、皆様の Google Cloud の活用に役立つことを願っています。