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メンバー加入日: 2026

エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 8月 20, 2026 EDT
Secure Enterprise AI Agents Earned 8月 13, 2026 EDT
AI インフラストラクチャ: ネットワーキング手法 Earned 8月 11, 2026 EDT
AI Infrastructure: ストレージ オプション Earned 8月 10, 2026 EDT
AI Infrastructure: デプロイタイプ Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 8月 3, 2026 EDT
GKE ネットワーキングの概要 Earned 7月 31, 2026 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 7月 30, 2026 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 7月 29, 2026 EDT
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 7月 28, 2026 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 7月 27, 2026 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 7月 24, 2026 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 7月 23, 2026 EDT
Google Cloud でのネットワーク オブザーバビリティ Earned 7月 22, 2026 EDT
Customer Experience Agent Studio: 基礎 Earned 7月 21, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める Earned 7月 17, 2026 EDT
Enterprise のエージェントとユースケース Earned 7月 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Image-to-Sheets Hack Earned 7月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Poke Holes in Your Strategy Earned 7月 16, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge Earned 7月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Content Generation with Gemini Made Easy Earned 7月 16, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM Earned 7月 16, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems – Your ultimate marketing sidekick Earned 7月 15, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 7月 13, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 7月 10, 2026 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 7月 3, 2026 EDT
Vertex AI を使用した ML オペレーション（MLOps）: モデルの評価 Earned 7月 2, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM Earned 6月 30, 2026 EDT
AI Boost Bites: Prompting like a Pro with Google Workspace Earned 6月 29, 2026 EDT
AI Boost Bites: Personalization with customized prompts Earned 6月 26, 2026 EDT
AI Boost Bites: Amplify Exec Voices with AI Earned 6月 26, 2026 EDT
AI Boost Bites: Exec Summaries with Gemini Gems Earned 6月 26, 2026 EDT
AI Boost Bites: TL;DR with Gemini in Docs & Drive Earned 6月 26, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Calendar Hacks in Gmail Earned 6月 26, 2026 EDT
AI Boost Bites: Tame Your Inbox with AI Earned 6月 26, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: AI Power-Ups for Google Workspace Earned 6月 25, 2026 EDT
NotebookLM でインサイトを見出す Earned 6月 25, 2026 EDT
Google Vids で魅力的な動画を作成 Earned 6月 23, 2026 EDT
Gemini in Google ドライブ Earned 6月 22, 2026 EDT
Gemini in Google Meet Earned 6月 19, 2026 EDT
Gemini in Google スプレッドシート Earned 6月 18, 2026 EDT
Gemini in Google スライド Earned 6月 17, 2026 EDT
Gemini in Google ドキュメント Earned 6月 17, 2026 EDT
Gemini in Gmail Earned 6月 16, 2026 EDT
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤 Earned 6月 16, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 6月 15, 2026 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 6月 11, 2026 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 6月 9, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 6月 8, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 6月 4, 2026 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 6月 3, 2026 EDT
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 5月 29, 2026 EDT
本番環境 ML システム Earned 5月 29, 2026 EDT
エージェントのメモリと状態を管理する Earned 5月 27, 2026 EDT
ツールによるエージェント機能の拡張 Earned 5月 27, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング Earned 5月 26, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築 Earned 5月 22, 2026 EDT
エージェントの動作を最適化する Earned 5月 21, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築を始める Earned 5月 21, 2026 EDT
エージェントの基礎 Earned 5月 21, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 5月 20, 2026 EDT
Gemini in BigQuery で生産性を高める Earned 5月 20, 2026 EDT
BigQuery で Gemini モデルを操作する Earned 5月 20, 2026 EDT
Gemini Enterprise の概要 Earned 5月 14, 2026 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 5月 14, 2026 EDT
Developing Data Models with LookML - 日本語版 Earned 5月 14, 2026 EDT
BigQuery ML を推論に使用する Earned 5月 13, 2026 EDT
Understanding LookML in Looker Earned 5月 12, 2026 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 5月 12, 2026 EDT

このコースでは、Google Cloud の生成 AI を活用したコラボレーターである Gemini が、Google のプロダクトとサービスを使用してアプリケーションを開発、テスト、デプロイ、管理するうえでどのように役立つかを学習します。Gemini を利用して、ウェブ アプリケーションを開発および構築する方法、アプリケーションのエラーを修正する方法、テストを作成する方法、データをクエリする方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）がどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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Learn how to secure and govern AI agents on Google Cloud. This course provides a practical roadmap to securing agent memory, enforcing strict access controls with IAM and VPC Service Controls, and deploying real-time conversation guardrails to ensure safe, compliant enterprise deployments. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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「AI インフラストラクチャ: ネットワーキング手法」コースへようこそ。 このコースでは、Google Cloud の高帯域かつ低レイテンシなインフラストラクチャを活用し、AI システムを構成する各コンポーネント間のデータ転送と通信を最適化する方法を学びます。このコースを修了すると、データの取り込みやトレーニングから推論に至るまで、AI パイプライン全体においてネットワーキングが果たす重要な役割を理解し、ワークロードを最大限の速度で実行するためのベスト プラクティスを適用できるようになります。

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このコースでは、Google Cloud で利用可能なストレージ ソリューションについて、AI とハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）のワークロードに特化した内容を包括的に学びます。ML ライフサイクルの各段階に適したストレージを選択する方法を学びます。トレーニング中の I/O パフォーマンスを最適化する方法、データ準備のために大規模なデータセットを管理する方法、モデルのアーティファクトを低レイテンシで提供する方法について学びます。実践的な例とデモを通じて、AI イノベーションを加速させる堅牢なストレージ ソリューションを設計する専門知識を習得できます。

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このコースでは、Google Cloud で AI とハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）のワークロードをデプロイ、管理、最適化するための包括的なガイドを提供します。一連のレッスンと実践的なデモを通じて、Google Compute Engine（GCE）を使用した高度にカスタマイズ可能な環境から、Google Kubernetes Engine（GKE）などのマネージド ソリューションまで、さまざまなデプロイ戦略について学びます。具体的には、クラスタを作成し、推論用に GKE をデプロイする方法を学習します。

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AI を支える強力なハードウェアにご関心をお持ちですか？このモジュールでは、パフォーマンスの最適化が図られた AI コンピュータについて解説し、それがなぜ重要なのかを説明します。CPU、GPU、TPU が AI タスクを高速化する仕組み、それぞれの特徴、AI ソフトウェアがそれらを最大限に活用する方法について探ります。最後には、AI プロジェクトに最適な GPU を選択する方法を正確に理解し、AI ワークロードに適した選択を行えるようになります。

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AI Hypercomputer を使い始めたい方に最適なコースです。AI Hypercomputer の基礎と、それが AI ワークロードで AI を支援する仕組みについて説明します。GPU、TPU、CPU など、ハイパーコンピュータ内の各種コンポーネントについて学び、ニーズに合った適切なデプロイ アプローチを選択する方法を知ることができます。

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「Google Kubernetes Engine のネットワークの構成」シリーズの最初のコースであるこのコースでは、Google Cloud アーキテクチャ センターを使用して、GKE インフラストラクチャをサポートする VPC ネットワーク ソリューションの設計を開始する方法を学びます。

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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、急速に進化するセキュリティ上の課題に対処することが求められます。このコースでは、クラウド セキュリティの基礎、Google Cloud の安全性を重視した設計のインフラストラクチャの価値、多層防御戦略について説明します。また、AI を活用した運用とコンプライアンス ツールが、組織が厳格なグローバル規制要件を満たすのにどのように役立つかについても説明します。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。 「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。 このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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クラウド テクノロジーは組織に大きな力をもたらします。データと組み合わせることで、イノベーションの触媒となり、カスタマー エクスペリエンスの向上を促進します。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、組織がクラウドを活用して、データをよりアクセスしやすく、実用的で、価値のあるものにする方法を学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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このミニコースでは、受講者が Google Cloud でのネットワーク オブザーバビリティについて理解したうえで、ネットワーク トラフィックを包括的に可視化して、問題を事前に特定し、インフラストラクチャを最適化する方法を学びます。Google Cloud におけるネットワーク オブザーバビリティの仕組みを理解することで、組織はシームレスなアプリケーション配信を確保し、全体的なクラウド アーキテクチャと運用を強化できます。

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このコースは、会話デザイナーとビルダーを対象としており、Customer Experience Agent Studio（CX Agent Studio）を使用して、高度なマルチエージェントのマルチモーダル カスタマー エクスペリエンス エージェントを設計、構築、テストするためのコンセプトと実践的なスキルを身に付けることを目的としています。

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Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始めて、スキルバッジを獲得しましょう。さまざまなデータソースをアプリケーションに接続し、強力で統合された検索・分析エンジンを構築します。Deep Research エージェント、マルチエージェント アイディエーション、NotebookLM を使用した集中的な分析などの高度な機能を習得します。

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AI エージェントがビジネスの成果を促進する仕組みについて学習します。エージェント タイプを KPI にマッピングし、実際のボトルネックを解決するユースケースを確認します。次に、Gemini Enterprise が、ノーコード ソリューションからハイコード ソリューションまで、適切なエージェントの構築とオーケストレーションをどのように支援するのかについて学びます。

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This video covers how to eliminate tedious manual data entry using Gemini. Learn how to take a picture or screenshot of data (from PDFs, paper, or images) and prompt Gemini to instantly convert it into a structured Google Sheet. Discover this simple hack to save countless hours transcribing data, turning Gemini into your personal data entry assistant. Just snap, prompt, and export!

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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze publicly available information, combine it with internal documents, and extract key competitive insights.

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This video will cover how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities in Google Docs to brainstorm ideas, draft various marketing content, and collaborate with your team.

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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.

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This video covers how to create your own Gemini Gems, advanced AI capabilities that can automate repetitive tasks and supercharge your productivity.

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このコースでは、Model Armor の重要なセキュリティ機能を復習し、このサービスを使いこなすための技術が身についていることを確認します。LLM に関連するセキュリティ リスクと、Model Armor にによる AI アプリケーションの保護の仕組みについて説明します。

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AI は、革新的な技術である一方で、新たなセキュリティ上の課題を生み出す可能性も否定できません。このコースでは、セキュリティとデータ保護の責任者を対象に、組織内で AI を安全に管理するための戦略を説明します。AI 特有のリスクを事前に特定して軽減し、機密データを保護し、コンプライアンスを確保しながら、復元力の高い AI インフラストラクチャを構築するための枠組みについて学ぶ。4 つの業界のユースケースを通して、これらの戦略が実際の場面でどのように活用されているかを探る。

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このコースでは、責任ある AI および AI に関する原則のコンセプトを紹介します。AI / ML の実践における公平性とバイアスを特定し、バイアスを軽減するための実践的な手法を取り扱います。具体的には、Google Cloud プロダクトとオープンソース ツールを使用して責任ある AI のベスト プラクティスを実装するための実践的な方法とツールを検証します。

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このコースでは、ML の実務担当者に、生成 AI モデルと予測 AI モデルの両方を評価するための重要なツール、手法、ベスト プラクティスを身につけていただきます。モデル評価は、ML システムが本番環境で信頼性が高く、正確で、高性能な結果を確実に提供するための重要な分野です。 参加者は、さまざまな評価指標、方法論のほか、さまざまなモデルタイプやタスクにおけるそれらの適切な適用について理解を深めます。このコースでは、生成 AI モデルによってもたらされる固有の課題に重点を置き、それらの課題に効果的に取り組むための戦略を提供します。参加者は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォームを活用して、モデルの選択、最適化、継続的なモニタリングのための堅牢な評価プロセスを実装する方法を学びます。

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This video covers how to use NotebookLM as a personal research assistant by adding sources, asking questions, and generating new content formats based on your documents.

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This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.

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This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.

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This video will cover how to leverage Gemini Gems to create authentic social media posts in your leader's unique voice. Learn to overcome the challenge of scaling executive social presence by training a Gem with writing samples and clear instructions. Discover how to generate engaging posts quickly, saving time while amplifying thought leadership and ensuring authenticity.

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This video covers how you can create your own Brevity Gem to summarize and transform messy notes or long documents into clear, concise, executive-ready summaries.

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This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Workspace to manage your calendar from your Gmail inbox. You'll learn how to ask Gemini about your schedule in the side panel and how to create new events without switching apps. You'll also learn how to use Gemini's one-click scheduling feature when it automatically detects event details in an email.

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This video covers how to use Gemini in Gmail to summarize emails, find information, and draft replies, helping you manage your inbox more efficiently.

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This video covers five key ways to use Google's AI tools, including Gemini in Workspace, the Gemini app, and NotebookLM, to enhance your daily productivity.

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このコースでは、PDF、ウェブページ、音声ファイルなどのさまざまなソースを 1 つのインテリジェントなワークスペースに集約する方法を学びます。ドキュメントとチャットして特定の情報を見つけたり、即座に要約を生成したり、AI による引用で回答を検証したりする方法を学びます。

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このコースでは、一部の Google Workspace ユーザーが利用できるオンラインの動画制作および編集アプリ、Google Vids について学びます。レッスンとデモを通じて、職場で動画を通じて魅力的なストーリーを作成し伝える方法を学びます。また、メディア、音声、動画クリップをシームレスに取り込む、スタイルをカスタマイズする、作成した動画を簡単に共有するといった方法も学べます。 Google Vids の一部の機能では、作業効率を高めるために生成 AI を使用しています。Gemini を含む生成 AI ツールは不正確または不適切な情報を示す場合があるため、Gemini 機能を医療、法律、金融、またはその他の専門的な助言として利用しないでください。また、Gemini 機能による提案は Google の見解を述べるものではなく、Google に帰属するものでもないことにもご留意ください。

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このコースでは、Gemini in Google ドライブを使用してファイルを管理および取得する方法について解説します。自然言語を使用してアセットを検索する方法、ファイルを開かずに AI による概要から特定の事実を抽出する方法、複数のメディア形式を即座に要約する方法、ファイルのコレクションをプロジェクトとして保存して調査に繰り返し活用する方法を学びます。

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このコースでは、Gemini in Google Meet を使用して動画コラボレーションを強化する方法について解説します。メモの自動作成、テキストや音声のリアルタイム翻訳の活用、見逃した議論の内容を非公開で確認する方法、音声や動画の品質の瞬時に最適化する方法について学びます。

詳細

このコースでは、Gemini in Google スプレッドシートを使用して、データの整理を自動化し、複雑な数値を処理する方法について説明します。高度なスプレッドシートの専門知識がなくても、未加工のテキストからテーブルを構造化したり、自然言語を使用してデータを自動入力したり、ネイティブのスプレッドシートの数式をオンデマンドで生成したり、大まかな分析情報や可視化を迅速に抽出したりする方法を学びます。

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このコースでは、Gemini in Google スライドを使用して、コンセプトを視覚的に魅力的なプレゼンテーションに変換する方法について説明します。単一のプロンプトまたは既存のソースドキュメントから構造化された資料を生成する方法、自動化されたデザイン強化を使用してスライドのレイアウトを改良する方法、カスタムのベクター グラフィックと写真を作成する方法、正確なスピーカー ノートとともにスライド上のコピーを動的に作成する方法を学びます。

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このコースでは、Gemini in Google ドキュメントを使用して、文章作成とコンテンツ作成を効率化する方法について説明します。ドキュメントの新規作成、インタラクティブなツールによるトーンの調整や明瞭化、複雑なファイルの要約、長文テキストの構造化されたアセットへのシームレスな変換など、他の Google Workspace アプリケーションで利用できる機能について学びます。

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このコースでは、Gemini in Gmail を使用してメール管理を最適化する方法について説明します。長いスレッドの要約、自然言語を使用した情報の取得、プロフェッショナルな返信文の下書き作成、受信トレイ内でのコミュニケーション戦略の整理などを学びます。

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Gemini for Google Workspace は、Google Workspace の生成 AI 機能をお客様に提供します。この学習プログラムでは、Gemini の主な機能と、それらの機能を使用して Google Workspace の生産性と効率を向上させる方法について学びます。

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「Gen AI エージェント: 組織の変革」は、Gen AI Leader 学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。

詳細

「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。

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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えています。リーダーは、実際のビジネス成果に結びつけるために、生成 AI の力をどのように活用できるでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。

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「生成 AI: 基本概念の理解」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまなデータタイプが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。

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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルおよびプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。

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Google Cloud の基礎: コア インストラクチャ では、Google Cloud に関する重要なコンセプトと用語について説明します。このコースでは動画とハンズオンラボを通じて学習を進めていきます。Google Cloud の多数のコンピューティング サービスとストレージ サービス、そしてリソースとポリシーを管理するための重要なツールについて比較しながら説明します。

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Cloud TPU コースへようこそ。このコースでは、さまざまなシナリオにおける TPU の長所と短所を検討し、各種 TPU アクセラレータを比較して最適なものを選択できるようにします。また、AI モデルのパフォーマンスと効率を最大化する戦略を学び、柔軟な ML ワークフローにおける GPU / TPU の相互運用性の重要性について理解を深めます。魅力的なコンテンツと実践的なデモを通じて、TPU を効果的に活用するための方法を段階的に確認していきます。

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このコースでは、本番環境で高パフォーマンスな ML システムを構築するためのコンポーネントとベスト プラクティスについて学習します。また、ML システムを構築するうえで最も一般的な考慮事項を紹介します。これには、静的トレーニング、動的トレーニング、静的な推論、動的な推論、分散型 TensorFlow、TPU などが含まれます。このコースでは、優れた予測能力にとどまらない、優れた ML システムの特性を探索することに焦点を当てています。

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クエリに応答する基本的な LLM エージェントを構築したら、次はこれをステートフルにします。セッション状態を使用して、コンテキストを維持し、ユーザーの設定を記憶し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するエージェントを構築します。エージェントを、ステートレスな応答者からインテリジェントなアシスタントに変貌させます。

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高度な構成を備えたエージェントを構築できたら、次はエージェントに実際の機能を付与します。ウェブの検索、コードの実行、データベースのクエリ、カスタム アクションの実行を可能にするツールをエージェントに搭載します。エージェントを、インテリジェントな応答者から行動を起こす有能なアシスタントへと変貌させます。

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「Agent Development Kit（ADK）を使用した AI エージェントのエンジニアリング」の中級スキルバッジを獲得できるコースを修了すると、 現実世界の言語モデルにおける研究課題の策定、簡単なトークナイザーの構築、Transformer 言語モデルのトレーニング用データセットの準備、小規模言語モデルのトレーニング ループの実行といったスキルを実証できます。

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Agent Development Kit（ADK）を使用して、複雑でプロダクション レディな AI エージェントを構築する方法について学習します。このコースでは、ADK のオープンソース フレームワークについて学び、簡単なプロンプト エンジニアリングから、エンタープライズ クラスのマルチエージェント システムに適したコードファーストの構造化ソフトウェア開発アプローチに移行する方法を習得します。

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初めてのエージェントを構築できたところで、次のステップに進みましょう。このコースでは、高度な指示、モデル選択、計画機能、構造化出力パターンを適用して、基本的な AI エージェントを高度で正確なアシスタントに変える方法を学び、スキルを向上させます。 コミュニティ フォーラムでは質問やディスカッションを行えます。ぜひご参加ください。

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Google の Agent Development Kit（ADK）を使用して AI エージェントを初めて構築、構成、実行してみることで、エージェントに関する理解を実践に活かしましょう。 この実践的なコースでは、完全な ADK 開発環境をセットアップしたうえで、Python コードと YAML 構成の両方を使用してエージェントを作成し、複数のインターフェースを介してエージェントを実行します。また、エージェントの動作を定義するコア パラメータについても学習し、コース 1 で学習した内容を実際に使えるコードに適用します。

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このコースでは、AI エージェントの基礎について解説し、エージェントが現実の場面でどのように真価を発揮するのかを確認します。自律的で目標指向のふるまいという観点から AI システムを理解したいと考えている開発者、アーキテクト、技術的意思決定者にとっての基盤となります。

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このコースでは、生成 AI モデルのデプロイと管理において MLOps チームが直面する特有の課題に対処するために必要な知識とツールを提供し、AI チームが MLOps プロセスを合理化して生成 AI プロジェクトを成功させるうえで Vertex AI がどのように役立つかを説明します。

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このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。

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このコースでは、BigQuery の生成 AI タスクで AI / ML モデルを使用する方法をご紹介します。顧客管理を含む実際のユースケースを通して、Gemini モデルを使用してビジネス上の問題を解決するワークフローを学びます。また、理解を深めるために、このコースでは SQL クエリと Python ノートブックの両方を使用したコーディング ソリューションの詳細な手順も提供しています。

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このコースでは、AI エージェント、エンタープライズ検索、NotebookLM、インテリジェントなデータアクセスを統合し、組織の課題を解決する強力なプラットフォーム「Gemini Enterprise」を紹介します。受講者は、Gemini Enterprise の機能を実例とハンズオンのアクティビティを通して実際のビジネスニーズに結び付けながら、そのアーキテクチャや、ロールを超えたデータアクセスとプライバシーの取り扱いについて説明できるようになります。

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このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスにおける関連性の高いコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するためのビジュアリゼーションとダッシュボードの作成や共有を行えるようになります。

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このコースを受講すると、スケーラブルでパフォーマンスの高い LookML（Looker モデリング言語）モデルを開発し、ビジネス ユーザーの疑問解決に役立つ標準化されたすぐに使えるデータを提供できるようになります。このコースの修了時には、組織の Looker インスタンスでデータをキュレートして管理するための LookML モデルの構築と維持が可能になります。

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推論のための BigQuery ML の概要、データ アナリストがこれを使用すべき理由、そのユースケース、サポートされる ML モデルについて学びます。また、これらの ML モデルを BigQuery で作成し、管理する方法も学びます。

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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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