この記事は Chrome Developers Blog の記事 "Chrome 112 beta" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
この記事は Chrome Developers Blog の記事 "Chrome 112 beta" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。

特に記載のない限り、下記の変更は Android、ChromeOS、Linux、macOS、Windows 向けの最新の Chrome ベータ版チャンネル リリースに適用されます。ここに記載されている機能の詳細については、リンクまたは ChromeStatus.com の一覧でご確認ください。2023 年 3 月 9 日の時点で Chrome 112 はベータ版です。PC 向けの最新版は Google.com で、Android では Google Play ストアでダウンロードできます。

 CSS

 CSS のネスト

CSS のスタイルルールの中に別のスタイルルールをネストできるようになります。外側のセレクタと内側のルールを組み合わせることができるので、スタイルシートのモジュール性と保守性が向上します。詳しくは、CSS のネストに関するこちらの記事をご覧ください。

 CSS animation-composition プロパティ

animation-composition プロパティを使うと、複数のアニメーションが同時に同じプロパティに影響を与える場合に、使用する複合操作を指定することができます。このデモの例をご覧ください。  

 ウェブ API

 トップレベルのフレームが権限の変更を監視している場合に [Reload this page] 情報バーを非表示

トップレベルのフレームが PermissionStatus の onchange イベントをサブスクライブしている場合、[Reload this page] 情報バーが抑制されます。このサブスクライブにより、ページ情報ダイアログで行われたカメラやマイクの権限変更に対して、アプリケーションが動的に反応することが示されます。イベント リスナーが存在するかどうかにかかわらず、権限が取り消されるとメディア ストリームが直ちに終了するという既存の動作は変わりません。

 FormData コンストラクタにオプションの submitter パラメータを追加

FormData コンストラクタに送信ボタンを渡せるようになります。ボタンに名前がある場合、またはボタンがイメージボタンである場合は、フォームのデータセットに影響します。これにより、ボタンによってトリガーされる通常のフォーム送信と同じデータセットを持つ FormData オブジェクトを作成できるようになります。

 集合表記と文字列プロパティに対応する正規表現の v フラグ

正規表現の文字クラスに、集合演算、文字列リテラル、ネストクラス、文字列の unicode プロパティを追加します。集合演算と文字列の unicode プロパティにより、特定の unicode 文字を含む正規表現のマッチ文字列を簡単に作れるようになります。

たとえば、 /[\p{Script_Extensions=Greek}&&\p{Letter}]/v はすべてのギリシャ文字にマッチします。

 <dialog> の初期フォーカス アルゴリズムの更新

<dialog> 要素が開いたときフォーカスを受け取る要素の選択に関して、いくつかの変更が行われます。 

  • ダイアログのフォーカス設定手順で、フォーカスが可能なすべての要素ではなく、キーボードによるフォーカスが可能な要素が参照されます。
  • autofocus 属性が設定されている場合は、dialog 要素自体がフォーカスを受け取ります。
  • フォーカスが body 要素に「リセット」されるのではなく、フォールバックとして dialog 要素自体がフォーカスを受け取ります。

 WebAssembly の末尾呼び出し

WebAssembly に明示的末尾呼び出しと間接末尾呼び出しのオペコードを追加します。

 Web Worker の WebGLContextEvent

WebGLContextEvent 型は、Khronos の WebGL 仕様で何年も前から定義されていますが、Blink でこの型が Web Worker に公開されていなかったことは最近までわかりませんでした。

ほとんどのアプリケーションは、イベント リスナーを追加してこの型を受け取っているだけで、グローバル スコープでプロトタイプを探しません。この変更は Blink で WebGLContextEvent の Web IDL を修正しただけの簡単なものですが、ウェブに公開されます。

 Service Worker が no-op フェッチ ハンドラをスキップ

この機能により、no-op Service Worker フェッチ ハンドラがスキップされるため、これが設定されているページのナビゲーションが高速になります。

サイトによっては、no-op(何もしない)フェッチ リスナー(例 : onfetch = () => {})が設定されている場合があります。フェッチ リスナーを設定することはプログレッシブ ウェブアプリ(PWA)要件の 1 つだったので、これはサイトを PWA として認識させるための措置だったと考えられます。ただしこれは、Service Worker を起動して no-op リスナーを実行する負荷を増やすだけであり、コードが何もしないので、キャッシュやオフライン機能といった機能的なメリットがもたらされることはありません。

このようなページへのナビゲーションを高速にするため、Chrome 112 以降では、ユーザー エージェントにより Service Worker のすべてのフェッチ リスナーが no-op であると判断された場合に、ナビゲーションのクリティカル パスから Service Worker の起動とリスナーのディスパッチを省略します。

この変更の一環として、Service Worker のすべてのフェッチ リスナーが no-op であった場合、デベロッパーに無用なフェッチリスナーを削除してもらうために、Chromium がコンソールに警告を表示するようになります。無用なフェッチ リスナーが使用されなくなり、将来的にこの機能のサポートを終了できることを期待しています。

 WebView の HTTPS コネクションの Accept-encoding: br(Brotli)

Brotli(content-encoding type: br)は汎用ロスレス圧縮アルゴリズムで、現在利用できる最高の汎用圧縮手法よりも高い圧縮率とスピードを提供します(詳しくは、google/brotli と RFC 7932 をご覧ください)。 

Brotli(Accept-Encoding: br)の HTTP content-encoding type は バージョン 50 以降の Chrome でサポートされていますが、これまで WebView では有効になっていませんでした。安定性を確保するため、この機能は段階的にロールアウトされ、WebView ベータ版の 50% で利用できるようになる予定です。

 進行中のオリジン トライアル

Chrome 112 では、以下のオリジン トライアルにオプトインできます。

 FedCM: 自動再認証 API

最新バージョンの FedCM には、自動再認証機能のオプトインが含まれています。これにより、最初に FedCM を使って認証を行ったユーザーが再度アクセスしたときに、ユーザーを自動的に再認証できるようになります。

現在、ユーザーが FedCM を通して IdP(ID プロバイダ)のある RP(リライング パーティ)でフェデレーション アカウントを作成すると、ウェブサイトに次回アクセスするときに、ユーザー インターフェースで同じ手順を実行しなければなりません。つまり、ログインフローを再開するには、明示的に確認して再認証する必要があります。FedCM の主な目的の 1 つは密かなトラッキングを防ぐことなので、ユーザーがフェデレーション アカウントを作成する前であれば、このユーザー エクスペリエンス(UX)が妥当です。しかし、ユーザーがこの手順を行った後では、不要で面倒な手続きになります。そこで Chrome は、再アクセスするユーザー用にさらに効率的な UX を導入し、RP がそれを選択できるようにします。

FedCM 自動再認証オリジン トライアルに登録する

 逆トライアル

RTCPeerConnection の getStats() メソッドは、type == "track" または "stream" の統計オブジェクトを返さなくなります。この機能は Chrome 112 で削除されますが、このトライアルにオプトインすると、必要な変更を行うための時間を増やすことができます。

この逆トライアルに登録する

 WebView の X-Requested-With のサポート終了

この逆オリジン トライアルでは、X-Requested-With ヘッダーを使用するサービスを呼び出す際に、クロスオリジン事前有効化をサポートします。このオプションは、Chrome 112 以降の WebView で利用可能です。この機能の使用方法については、オリジン トライアルの設定手順をご覧ください。

WebView の X-Requested-With 逆トライアルに登録する

 サポートの終了と機能の削除

このバージョンの Chrome では、以下のサポートの終了と機能の削除が行われます。サポートの終了が予定されている機能、現在サポートが終了している機能、以前に削除された機能のリストは、ChromeStatus.com をご覧ください。

今回の Chrome のリリースでは、1 つの機能のサポートが終了します。

 document.domain セッターのサポート終了

document.domain セッターを使うと、デベロッパーが同一オリジン ポリシーを緩和できますが、これによって私たちが維持しようとしている根本的なセキュリティ境界が複雑になり、Spectre 後の Chromium のプロセスモデル変更の障害にもなります。現在、これは Origin-keyed エージェント クラスタを通してオプトインできます。

今回の Chrome のリリースでは、1 つの機能が削除されます。

 RTCPeerConnection の getStats() メソッドから統計オブジェクト track と stream を削除

RTCPeerConnection の getStats() メソッドは、type == "track" または "stream" の統計オブジェクトを返さなくなります。Chrome 112 で削除されますが、逆トライアル(前述)によってこれらの指標の利用期間を Chrome 115 まで延長できます。


Posted by Eiji Kitamura - Developer Relations Team



Google Cloud Day ’23 Tour のセッション情報を一挙公開しました。

デジタル トランスフォーメーション(DX)を進める幅広い業界のトップリーダーを各都市でお招きする基調講演、今話題の「ジェネレーティブ AI」や「内製化」「カルチャー変革」を深掘りする Tokyo 特別公演、実践的な技術が学べるブレイクアウト セッション、Google Cloud パートナーが最新ソリューション事例やプロダクトをご紹介するスポンサー セッションをお届けします。

GCD '23 Tour の幕開けとなる Tokyo でのおすすめセッションを一部ご紹介します。



Google Cloud Day ’23 Tour のセッション情報を一挙公開しました。

デジタル トランスフォーメーション(DX)を進める幅広い業界のトップリーダーを各都市でお招きする基調講演、今話題の「ジェネレーティブ AI」や「内製化」「カルチャー変革」を深掘りする Tokyo 特別公演、実践的な技術が学べるブレイクアウト セッション、Google Cloud パートナーが最新ソリューション事例やプロダクトをご紹介するスポンサー セッションをお届けします。

GCD '23 Tour の幕開けとなる Tokyo でのおすすめセッションを一部ご紹介します。

☁︎ デジタル庁ガバメントクラウドでのアプリケーションモダン化の取り組み(デジタル庁 )

☁︎ ホットペッパーグルメにおけるリアルタイムレコメンド基盤の構築(リクルート)

☁︎ DMM TV における GKE の活用事例 ~サービス開発と負荷試験について~(DMM.com)

☁︎ プロダクト開発で知るべき、DEI とチームオペレーションの重要性(Google Cloud)


東京、大阪、名古屋、福岡の各都市の特色を引き出すコツンテンツをご用意していますので、ぜひ、公式サイトから最新情報をチェックしてください。


大阪、名古屋、福岡はハイブリッド開催 

ハイブリッド開催の大阪、名古屋、福岡では、ご登録の際に会場参加をご希望された方を会場にご招待します。会場では、Google Cloud のエキスパートに直接質問ができるブースやハンズオン プログラムをご用意します。会場と一体になって臨場感を楽しみながら Google Cloud の最新テクノロジーへの理解を深めましょう。

ご興味のある方は公式サイトからご登録の際に、ぜひ、会場参加に関する質問にチェックを入れて、各都市の締め切りまでにご登録をお願いします。お申込み多数の場合は抽選となります。

オリジナル T シャツをプレゼント

ご登録いただいた方から抽選で 100 名様に Google Cloud Day '23 Tour オリジナル T シャツをプレゼントします。イベント T シャツを着て一緒に盛り上がりましょう!



Google Cloud Day '23 Tour 開催概要 

5 ⽉ 23 ⽇ (火) - 25 ⽇(木)  Google Cloud Day '23 Tour in Tokyo(オンライン)

6 ⽉ 2 ⽇(金)  Google Cloud Day '23 Tour in Osaka(ハイブリッド)

6 ⽉ 22 ⽇(木)  Google Cloud Day '23 Tour in Nagoya(ハイブリッド)

6 ⽉ 30 ⽇(金)  Google Cloud Day '23 Tour in Fukuoka(ハイブリッド)


対象 : 開発者、ビジネスの意思決定者やリーダー

対象プロダクト : Google Cloud、Google Workspace


ハッシュタグ : #GoogleCloudDay   (右記のハッシュタグと組み合わせてお使いください #appdev  #da  #db  #ML  #infra  #GWS   #security)


お問い合わせ先 : 

Google Cloud Day '23 Tour 事務局  

gcd23-office@event-info.com




GDSC とは

Google Developer Student Clubs(GDSC)プログラムは、Google のテクノロジーに関心のある学生向けのコミュニティです。本プログラムでは、学生の皆さんが日々直面している身近なコミュニティ(部活・サークル・研究室)における問題を、テクノロジーの力で解決することを目指しています。

GDSC は、IT 業界に関心のあるすべての大学・大学院生なら参加可能です。 世界中の学生達や現役エンジニアとの交流に加え、限定イベントへの参加など、さまざまな活動やワークショップを通じて、学生の開発能力とリーダーシップ力の向上を支援します。

米国を始め、ヨーロッパ、オーストラリア、東南アジア、アフリカ、インド、中東・北アフリカ、ラテンアメリカ地域などなど、合わせて 113 カ国以上、1500 拠点から世界中の学生たちが活動しているグローバルなプログラムです。

GDSC プログラムが日本に展開されて早くも 3 年目となる今年は、さらに日本中で学生エンジニアが増えるよう、応援していきたいと考えています。

先輩 Lead 達に加え、Google 社員や現役エンジニアから学びながら、あなたのキャンパスでも GDSC サークルのリーダーとして活躍してみませんか?


このような方の参加をお待ちしています :

  • 世界を変えていく・社会的インパクトを作ることに情熱がある方
  • テクノロジーを使って、身近な人たちが直面している課題を解決したいと想う方
  • コンピュータ プログラミングやソフトウェア エンジニアリングに(ある程度)技術的な理解をお持ちの方


GDSC とは

Google Developer Student Clubs(GDSC)プログラムは、Google のテクノロジーに関心のある学生向けのコミュニティです。本プログラムでは、学生の皆さんが日々直面している身近なコミュニティ(部活・サークル・研究室)における問題を、テクノロジーの力で解決することを目指しています。

GDSC は、IT 業界に関心のあるすべての大学・大学院生なら参加可能です。 世界中の学生達や現役エンジニアとの交流に加え、限定イベントへの参加など、さまざまな活動やワークショップを通じて、学生の開発能力とリーダーシップ力の向上を支援します。

米国を始め、ヨーロッパ、オーストラリア、東南アジア、アフリカ、インド、中東・北アフリカ、ラテンアメリカ地域などなど、合わせて 113 カ国以上、1500 拠点から世界中の学生たちが活動しているグローバルなプログラムです。

GDSC プログラムが日本に展開されて早くも 3 年目となる今年は、さらに日本中で学生エンジニアが増えるよう、応援していきたいと考えています。

先輩 Lead 達に加え、Google 社員や現役エンジニアから学びながら、あなたのキャンパスでも GDSC サークルのリーダーとして活躍してみませんか?


このような方の参加をお待ちしています :

  • 世界を変えていく・社会的インパクトを作ることに情熱がある方
  • テクノロジーを使って、身近な人たちが直面している課題を解決したいと想う方
  • コンピュータ プログラミングやソフトウェア エンジニアリングに(ある程度)技術的な理解をお持ちの方
  • チームを引っ張ってみた経験・リーダーシップのある方

  • ※ 必須条件 : 卒業まで 2 学期(1 年)以上残っている現役大学生・大学院生(休学中の学生含む)の方が応募可能なプログラムです。


GDSC を通してできること

  • Google のトレーニング コンテンツを使用して、デベロッパーとしてのスキルを高める
  • IT 領域に対して苦手意識を持っている人にも、開発の楽しさを教える
  • 自分の「作りたい」を実現するために、
    • チームメンバーを率いることができる、リーダーシップスキルを身につける
    • 「こんな技術系のコミュニティがあったらいいな」を形にする、コミュニティ構築スキルを学ぶ
    • 身近なコミュニティにおいての問題解決に向けたソリューション(アプリやサービス)のプロトタイプ・構築方法を学ぶ
    • Google 社員や現役エンジニア、エキスパートからのメンタリングを受ける
  • Google の一部イベントや会議への優先招待
  • 共通の趣味・IT 業界への関心を持つ世界中の学生と繋がる
  • Solution Challenge コンテストへの参加 : Google テクノロジーを使って、国連の 17 の持続可能な開発目標のどれかに対するソリューションを構築してみる🌍
    (Top 100 に採択されたチームには素敵な賞品や機会が盛りだくさん!)


現役 Lead からの一言

Lead を卒業後のご予定は?

ソフトウェア エンジニアとしてのキャリアを構築しながら、引き続き GDSC Tsuda に貢献する予定です。私は GDSC Tsuda で、エンジニアになろうとする主に初心者の女子学生へ向け、イベントを開催してきました。中でも印象的だったのは、エンジニア就活のための説明会を開いたときです。この説明会は、エンジニアとして就活をしたくても、学部が文系など技術的なバックグラウンドでないことが要因となり正確な情報が入りづらいという問題を、解決するものでした。こうした活動の中で私は、参加者やチャプターメンバーと sisterhood のようなつながりが築け、今後も学んだことをこのコミュニティに還元したいと思うようになりました。  
- Kurumi, GDSC Tsuda University Lead


Lead として一番印象的だったことは?

GDSC 早稲田大学の Lead として一番大事にしていたことは、バックグラウンドの異なる学生たち(技術系の学生とそうでない学生)のギャップを埋め、橋渡しをする、という点です。 
今年の活動の中で、最も印象的だったイベントは、さまざまなバックグラウンドやスキルレベルの学生たちを集め、国連の 17 の持続可能な開発目標(SDGs)の課題に対して、チームでソリューションを構築してみるハッカソンでした。 学生たちがチームで協力し、現実的な社会問題に対する解決策を提案する姿には、感銘を受けました。この経験は、学生たちにとっても、彼らが考えていたこれまでの自分の限界を超え、さらに押し広げることに役だったはずです。 
GDSC Lead を務めたことは、自分のキャンパスの学生たちの生活に良い影響を与える機会となり、私にとっても非常にやりがいのある経験となりました。 私たちの取り組みが、学生の皆さんが自分の能力に自信を持つ助けとなり、テクノロジーへの情熱を追求するきっかけの一つになれたことを願っています。 
- Advaith, GDSC Waseda University Lead

2023~2024 学年度のオンライン申請が開始しました

オンライン申請期間 : 2023 年 4 月 1 日(土)~ 6 月 1 日(木)

インタビュー : 2023 年 6 月 2 日(金)~ 7 月 21 日(金)

最終 GDSC Lead 発表 : 2023 年 7 月 31 日(月)

※各ステップの結果は、個別通知し、上記の日程は変更になる場合がございます。



詳しくはこちら

Google Cloud Day '23 Tour の基調講演スピーカーを発表しました。 の各都市でデジタル トランスフォーメーション(DX)を進める をそれぞれの基調講演にお招きします。また、 では ...

Google Cloud Day '23 Tour の基調講演スピーカーを発表しました。東京、大阪、名古屋、福岡の各都市でデジタル トランスフォーメーション(DX)を進める各業界のトップリーダーをそれぞれの基調講演にお招きします。また、GCD '23 in Tokyo では、Day 2 & 3 に特別講演もお届けします。さらに、抽選で 100 名様にオリジナル T シャツをプレゼント!ぜひ、最新情報を公式サイトにてご確認ください。


Tokyo 基調講演

☁ オンライン 5 ⽉ 23 ⽇ (火)10:00 -11:00

企業の DX の促進を後押しする Google Cloud の最新ソリューション、特に「内製化」「データ活用」「コラボレーション」に関して、そして今、注目の AI に関するアップデートを発表します。また、ゲストスピーカーをお迎えし、AbemaTV 西尾氏からは、2022 年に開催された「FIFA ワールドカップ カタール 2022」に関して、損害保険ジャパン 村上氏から、自社が取り組む DX についてお話をお聞きします。


Tokyo 特別講演

☁ Day 2 オンライン 5 ⽉ 24 ⽇(水)10:00 - 10:40

最近の AI の進歩により、企業は「ジェネレーティブ AI をどのように活用すべきか」検討しているのではないでしょうか。例えば、ジェネレーティブ AI 対応アプリケーションの開発、ニーズにあったモデルのカスタマイズ、データやプライバシーをどのように保護するかなど。Google Cloud は、エンタープライズ レベルの安全性、セキュリティ、プライバシーを備えたジェネレーティブ AI アプリケーションの開発支援ツールを発表しました。このセッションでは、Generative AI App Builder Vertex AI での ジェネレーティブ AI 対応などについて解説します。


☁ Day 3 オンライン 5 ⽉ 25 ⽇(木)10:00 - 10:40

DX 加速に伴い、内製化やクラウドの活用が企業に求められる中、外部委託を行ってきた企業は、最新技術に関する知識不足、エンジニア不足やカルチャー課題に直面しています。そこで、DX 先進企業の、中外製薬と東急に直撃インタビュー!エンジニア採用や育成、カルチャー変革を克服し、内製化に成功した秘訣クラウドの有効活用方法を探ります。


Osaka 基調講演 

☁  ハイブリッド 6 ⽉ 2 ⽇(金)13:00 - 13:40

関西エリアにおける製造業・小売業の DX 推進を牽引するお客様による基調講演をお届けします。製造業の DX に取り組む京セラ、小売業に置ける働き方改革、データの民主化・内製化を推進するエイチ・ツー・オー リテイリングをお招きして Google Cloud の最新ソリューションの活用についてお話しいただきます。



Nagoya 基調講演

☁  ハイブリッド 6 ⽉ 22 ⽇(木)13:00 - 13:40

東海エリアを支える製造業のデータ活用AI 活用事例をテーマに、ヤマハ発動機によるデータドリブン経営と製造現場でのデータ活用の事例をご紹介します。また、デジタルで飛躍を目指す日本特殊陶業より、Google Cloud を徹底的に活用した取り組みについてお話しいただきます。


Fukuoka 基調講演

☁ ハイブリッド 6 ⽉ 30 ⽇(金)13:00 - 13:40

九州の地から日本、そして世界に向けて、ビジネス リーダーの声をお届けします。デジタル活用を通じた「Banking」への変革に挑戦される みんなの銀行、最先端のデジタル技術で DX 戦略を推進し、従来の枠にとらわれない新たな価値創造に挑む QTnet からキーパーソンをお迎えし、各社が DX 実現の先に見据える 「新たな未来」 についてお聞きします。


☁ 大阪、名古屋、福岡の会場参加 受付中 ☁

大阪、名古屋、福岡はハイブリッドで開催します。ご登録の際に、会場参加をご希望の方を会場にご招待します。ご興味がありましたら、公式サイトからご登録の際に、会場参加に関する質問にチェックを入れて各都市の締め切りまでにご登録をお願いします。お申込み多数の場合は抽選となります。

Google Cloud が企業の皆様とともに取り組む DX の実現と、新たなビジネス価値について、経営的、技術的観点から深く学べる機会です。みなさまのご参加お待ちしています。

対象 : 開発者、ビジネスの意思決定者やリーダー

対象プロダクト : Google Cloud、Google Workspace

ハッシュタグ : #GoogleCloudDay(右記のハッシュタグと組み合わせてお使いください #appdev #da #db #ML #infra #GWS #security)

お問い合わせ先 : 
Google Cloud Day '23 Tour 事務局
gcd23-office@event-info.com



この記事は Google Ads API チーム、Nadine Wang による Google Ads Developer Blog の記事 "Changes to location targeting in Google Ads Search, Shopping, Display, and Performance Max campaigns" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。 ...
この記事は Google Ads API チーム、Nadine Wang による Google Ads Developer Blog の記事 "Changes to location targeting in Google Ads Search, Shopping, Display, and Performance Max campaigns" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。

2023 年 4 月 14 日より、Google Ads API の検索、ショッピング、ディスプレイ、P-MAX キャンペーンの地域ターゲティング設定が変更されます。この変更の目的は、地域ターゲティングのポートフォリオを簡素化し、広告主のパフォーマンスを向上させることです。地域ターゲティング設定を以下のいずれかの値に設定しようとすると、すべてのバージョンでエラーがスローされます。


Campaign.geo_target_type_setting フィールド
検索、ショッピング、ディスプレイ キャンペーンで、positive_geo_target_type を SEARCH_INTEREST に設定できなくなります。デフォルト値は PRESENCE_OR_INTEREST です。
P-MAX、検索、ショッピング、ディスプレイ キャンペーンで、negative_geo_target_type を PRESENCE_OR_INTEREST に設定できなくなります。デフォルト値は PRESENCE です。

上記の値が使われたときに返されるエラーは、SettingError.SETTING_VALUE_NOT_COMPATIBLE_WITH_CAMPAIGN です。


2023 年 4 月 24 日より、必要に応じて新しいデフォルト値へのフィールドの自動移行を行い、無効な組み合わせをなくしていきます。自動移行はキャンペーンごとに行われます。Google 広告アカウントの移行が完了していることを確認するには、次の 2 つのクエリを実行します。クエリが 0 行を返せば、移行は完了しています。

SELECT campaign.id, campaign.geo_target_type_setting.positive_geo_target_type, campaign.advertising_channel_type FROM campaign WHERE campaign.advertising_channel_type IN ('DISPLAY', 'SEARCH', 'SHOPPING') AND campaign.geo_target_type_setting.positive_geo_target_type = 'SEARCH_INTEREST' LIMIT 1
SELECT campaign.id, campaign.advertising_channel_type, campaign.geo_target_type_setting.negative_geo_target_type FROM campaign WHERE campaign.geo_target_type_setting.negative_geo_target_type = 'PRESENCE_OR_INTEREST' AND campaign.advertising_channel_type IN ('DISPLAY', 'PERFORMANCE_MAX', 'SEARCH', 'SHOPPING') LIMIT 1

どこでサポートを受けることができますか

質問やご不明な点などございましたら、フォーラムまたは googleadsapi-support@google.com までご連絡ください。


この記事は Scott Huffman, Vice President, Engineering and Josh Woodward, Senior Director, Product Management による Google Developers Blog の記事 "PaLM API & MakerSuite: an approachable way to start prototyping and building generative AI applications" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。


ゲームや対話エージェントからクリエイティブなブレインストーミングやコーディング ツールまで、人々のテクノロジーとの関わり方を変えるジェネレーティブ AI アプリケーションの新しい波が来ています。Google では、ジェネレーティブ AI を使った次世代のアプリケーションを簡単に作れる API やツールをすべてのデベロッパーに提供し、AI を身近なものにしたいと願っています。2023 年 3 月 14 日 (日本時間) 、私たちは、Google の大規模言語モデル(LLM)を簡単かつ安全に試すことができる新しいデベロッパー向けサービスである PaLM API を発表しました。この API と同時に、デベロッパーがすばやく簡単にプロトタイピングを開始できるツール、MakerSuite をリリースします。これらのツールは、プライベート プレビューを通じて一部のデベロッパーに提供される予定で、また近日中にウェイトリストも公開する予定です。


PaLM API を使って Google の大規模言語モデル(LLM)にアクセスする

PaLM API は、Google の大規模言語モデルを簡単に利用できる API です。コンテンツ生成やチャットに最適化された対話型モデルや、要約や分類などに最適化された汎用モデルにアクセスできます。まずはサイズや機能面で効率的なモデルを 2023 年 3 月 14 日より提供し、近日中に他のモデルやサイズも追加する予定です。



すばやく構築できる

私たちはここ数年、Google 検索への MUM の導入や、AI テストキッチン (英語) での LaMDA 導入のトライアルなど、大規模な言語モデルの構築と展開を推し進めてきました。その過程でジェネレーティブ AI の開発ワークフローについて多くを学び、それがすぐに断片化してしまう課題を知りました。プロンプトを組み立てては直すことの繰り返しや、合成データによるデータセットの拡張、カスタムモデルのチューニングなどのために、ばらばらのツールを組み合わせる必要があります。そこで私たちは、このワークフローを簡素化するツール、MakerSuite をリリースすることにしました。MakerSuite を使えば、イテレーティブなプロンプト作成や、合成データによるデータセットの拡張、カスタムモデルのチューニングを簡単に行えます。プロンプトをコードに移す準備ができたら、MakerSuite で Python や Node.js など、お気に入りの言語やフレームワークのコードとして書き出すことができます。



モデルをチューニングする

ジェネレーティブ AI モデルは、デベロッパーがすぐに使える強力な機能を備えています。さらに、個々の用途に応じてモデルのチューニングすることで、より良い性能が得られます。Maker Suite を使えば、デベロッパーがパラメータを効率的に調整する技術 (英語) を活用して、用途に合わせてチューニングされたモデルを作成できます。チューニングしたモデルをブラウザ上ですばやくテストし、繰り返し使用できます。



合成データでデータセットを拡張する

AI を使った開発には高品質なデータが欠かせませんが、すぐに利用できるデータだけでは学習に限界があるケースも少なくありません。MakerSuite では、少数のデータをサンプルとしてデータ拡張用のデータを合成し、新たに作成したデータセットの管理や操作が可能です。この合成データは、モデルのチューニングや評価など、さまざまなシーンで活用できます。



最先端の embedding(埋め込み)を生成する

LLM から得られる embedding は、セマンティック検索からレコメンデーション、分類まで、幅広い応用の可能性が見いだされており、いま大きな期待が寄せられています。PaLM API で生成された embedding を使えば、既存のデータや外部のデータソースを活用したジェネレーティブ AI アプリケーションの構築が可能になります。また、TensorFlow、Keras、JAX、その他のオープンソース ライブラリで構築されたアプリケーションで embedding を使用することも可能です。



責任と安全性を担保した構築

私たちは、Google の AI の基本方針 に従ってモデルを構築し、Responsible AI (責任ある AI)の基礎を提供します。デベロッパーが個々のアプリケーションにおいて責任と安全性の基準を定め遵守するには、それらをコントロールできることが重要です。Google のツールは、デベロッパーがそれぞれのアプリケーションやユースケースに応じて安全性の検証や調整するための簡単な手段を提供します。



ジェネレーティブ AI アプリケーションをスケールさせる

これらのデベロッパー ツールによって、ジェネレーティブ AI アプリケーションのプロトタイピングや構築を簡単に始められるのと同時に、サービスのスケーラビリティが必要になった場合の対応も容易です。PaLM API と MakerSuite は Google のクラウド基盤で提供されており、ホスティングやサービングのスケーラビリティについて心配する必要はありません。自分のアイデアをより大きな規模で展開したり、エンタープライズグレードのサポートや、セキュリティとコンプライアンス、サービスレベル合意(SLA)などが必要なケースでは、Google Cloud Vertex AI を活用し、エンタープライズ向け検索サービスや対話型 AI などの高度な機能の数々との組み合わせで、ジェネレーティブ AI モデルの機能を活用できます。


いまとてもエキサイティングな AI の潮流の中で、Google は、デベロッパーの皆さんの開発作業をより快適にするためのツールを作り続けたいと考えています。新しいデベロッパーを受け入れ、新機能を展開し、この技術をさらに広いデベロッパー コミュニティに提供していく予定です。また同時に、フィードバックに耳を傾け、学習し、デベロッパーが今いる環境でこれらのツールを最大限活用するために改善を続けていきます。

この記事は Scott Huffman, Vice President, Engineering and Josh Woodward, Senior Director, Product Management による Google Developers Blog の記事 "PaLM API & MakerSuite: an approachable way to start prototyping and building generative AI applications" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。


ゲームや対話エージェントからクリエイティブなブレインストーミングやコーディング ツールまで、人々のテクノロジーとの関わり方を変えるジェネレーティブ AI アプリケーションの新しい波が来ています。Google では、ジェネレーティブ AI を使った次世代のアプリケーションを簡単に作れる API やツールをすべてのデベロッパーに提供し、AI を身近なものにしたいと願っています。2023 年 3 月 14 日 (日本時間) 、私たちは、Google の大規模言語モデル(LLM)を簡単かつ安全に試すことができる新しいデベロッパー向けサービスである PaLM API を発表しました。この API と同時に、デベロッパーがすばやく簡単にプロトタイピングを開始できるツール、MakerSuite をリリースします。これらのツールは、プライベート プレビューを通じて一部のデベロッパーに提供される予定で、また近日中にウェイトリストも公開する予定です。


PaLM API を使って Google の大規模言語モデル(LLM)にアクセスする

PaLM API は、Google の大規模言語モデルを簡単に利用できる API です。コンテンツ生成やチャットに最適化された対話型モデルや、要約や分類などに最適化された汎用モデルにアクセスできます。まずはサイズや機能面で効率的なモデルを 2023 年 3 月 14 日より提供し、近日中に他のモデルやサイズも追加する予定です。



すばやく構築できる

私たちはここ数年、Google 検索への MUM の導入や、AI テストキッチン (英語) での LaMDA 導入のトライアルなど、大規模な言語モデルの構築と展開を推し進めてきました。その過程でジェネレーティブ AI の開発ワークフローについて多くを学び、それがすぐに断片化してしまう課題を知りました。プロンプトを組み立てては直すことの繰り返しや、合成データによるデータセットの拡張、カスタムモデルのチューニングなどのために、ばらばらのツールを組み合わせる必要があります。そこで私たちは、このワークフローを簡素化するツール、MakerSuite をリリースすることにしました。MakerSuite を使えば、イテレーティブなプロンプト作成や、合成データによるデータセットの拡張、カスタムモデルのチューニングを簡単に行えます。プロンプトをコードに移す準備ができたら、MakerSuite で Python や Node.js など、お気に入りの言語やフレームワークのコードとして書き出すことができます。



モデルをチューニングする

ジェネレーティブ AI モデルは、デベロッパーがすぐに使える強力な機能を備えています。さらに、個々の用途に応じてモデルのチューニングすることで、より良い性能が得られます。Maker Suite を使えば、デベロッパーがパラメータを効率的に調整する技術 (英語) を活用して、用途に合わせてチューニングされたモデルを作成できます。チューニングしたモデルをブラウザ上ですばやくテストし、繰り返し使用できます。



合成データでデータセットを拡張する

AI を使った開発には高品質なデータが欠かせませんが、すぐに利用できるデータだけでは学習に限界があるケースも少なくありません。MakerSuite では、少数のデータをサンプルとしてデータ拡張用のデータを合成し、新たに作成したデータセットの管理や操作が可能です。この合成データは、モデルのチューニングや評価など、さまざまなシーンで活用できます。



最先端の embedding(埋め込み)を生成する

LLM から得られる embedding は、セマンティック検索からレコメンデーション、分類まで、幅広い応用の可能性が見いだされており、いま大きな期待が寄せられています。PaLM API で生成された embedding を使えば、既存のデータや外部のデータソースを活用したジェネレーティブ AI アプリケーションの構築が可能になります。また、TensorFlow、Keras、JAX、その他のオープンソース ライブラリで構築されたアプリケーションで embedding を使用することも可能です。



責任と安全性を担保した構築

私たちは、Google の AI の基本方針 に従ってモデルを構築し、Responsible AI (責任ある AI)の基礎を提供します。デベロッパーが個々のアプリケーションにおいて責任と安全性の基準を定め遵守するには、それらをコントロールできることが重要です。Google のツールは、デベロッパーがそれぞれのアプリケーションやユースケースに応じて安全性の検証や調整するための簡単な手段を提供します。



ジェネレーティブ AI アプリケーションをスケールさせる

これらのデベロッパー ツールによって、ジェネレーティブ AI アプリケーションのプロトタイピングや構築を簡単に始められるのと同時に、サービスのスケーラビリティが必要になった場合の対応も容易です。PaLM API と MakerSuite は Google のクラウド基盤で提供されており、ホスティングやサービングのスケーラビリティについて心配する必要はありません。自分のアイデアをより大きな規模で展開したり、エンタープライズグレードのサポートや、セキュリティとコンプライアンス、サービスレベル合意(SLA)などが必要なケースでは、Google Cloud Vertex AI を活用し、エンタープライズ向け検索サービスや対話型 AI などの高度な機能の数々との組み合わせで、ジェネレーティブ AI モデルの機能を活用できます。


いまとてもエキサイティングな AI の潮流の中で、Google は、デベロッパーの皆さんの開発作業をより快適にするためのツールを作り続けたいと考えています。新しいデベロッパーを受け入れ、新機能を展開し、この技術をさらに広いデベロッパー コミュニティに提供していく予定です。また同時に、フィードバックに耳を傾け、学習し、デベロッパーが今いる環境でこれらのツールを最大限活用するために改善を続けていきます。


今後の進捗状況については Google Developers のニュースレターでお知らせするので、ぜひ購読をおすすめします。


Reviewed by Kaz Sato, Staff Developer Advocate, Google Cloud & Tamao Imura, Developer Marketing Manager, Google


この記事は Google Ads API チーム、Thanet Knack Praneenararat による Google Ads Developer Blog の記事 "Announcing v13 of the Google Ads API" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。 ...
この記事は Google Ads API チーム、Thanet Knack Praneenararat による Google Ads Developer Blog の記事 "Announcing v13 of the Google Ads API" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。

この度、Google Ads API の v13 リリースをお知らせします。v13 の一部の機能を使うには、クライアント ライブラリとクライアントのコードをアップグレードする必要があります。更新版のクライアント ライブラリとコードサンプルも公開しました。



主な機能は以下のとおりです。

  • 旅行関係の目標達成のための P-MAX と TravelAssetSuggestionService のサポートを追加し、必須アセット(広告見出し、説明文、長い説明文など)を提案できるようにしました。これらのアセットは、旅行関係の目標達成のための P-MAX キャンペーンでアセット グループを作成するために使用できます。
  • 実行制限秒数を設定する BatchJobMetadata.execution_limit_seconds を追加しました。このフィールドで指定された時間よりも長く実行されるバッチジョブはキャンセルされます。
  • 同じ gbraidconversion_actionconversion_date_time の組み合わせを異なる日に対してアップロードできなくなります。これを行おうとすると、ConversionUploadError.CLICK_CONVERSION_ALREADY_EXISTS エラーが発生します。
  • Asset.field_type_policy_summaries で、それぞれのアセット フィールド タイプのポリシーのサマリーについて、詳しい情報を取得できます。
  • Google 広告アカウントと別のプロダクトのアカウントとの間のリンクの追加や削除を行う ProductLinkService を追加しました。
  • 電話、コールアウト、サイトリンクのフィードベースの最適化案は、アセットベースの最適化案に置き換えられます。
  • ResponsiveSearchAdAssetRecommendation.current_ad を削除しました。
  • ProductBiddingCategoryInfo.country_code を削除しました。
  • ターゲット CPM 入札戦略の目標についてさらに詳しい情報を提供できるように、TargetCpm.target_frequency_goal を追加しました。

さらに詳しく知りたい方へ

以下のリソースが役立ちます。ご質問やさらにサポートが必要な方は、フォーラムからご連絡ください。



Posted by Thanet Knack Praneenararat - Ads Developer Relations Team