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Usse Vincent Prabhu Swaroop

メンバー加入日: 2026

ゴールドリーグ

26974 ポイント
Apps Script と AppSheet を使用した開発 Earned 10月 22, 2026 EDT
認定資格の学習ガイドを作成する: PCSE 認定試験対策 Earned 10月 9, 2026 EDT
Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築 Earned 9月 22, 2026 EDT
コネクテッド シートで BigQuery データを分析する Earned 9月 21, 2026 EDT
クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装 Earned 9月 21, 2026 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 9月 18, 2026 EDT
Apps Script を使用して BigQuery データと Google Workspace を統合する Earned 9月 14, 2026 EDT
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和 Earned 9月 14, 2026 EDT
Agent Platform で生成 AI を使ってみる Earned 9月 14, 2026 EDT
Google データクラウドを使用してデータを共有する Earned 9月 14, 2026 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 9月 14, 2026 EDT
Arcade Simulator: DevOps Engineer Earned 9月 14, 2026 EDT
Cloud Storage での安全なデータレイクの作成 Earned 9月 13, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Security Earned 9月 13, 2026 EDT
Cloud Storage でのストリーミング データレイクの作成 Earned 9月 13, 2026 EDT
イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装 Earned 9月 12, 2026 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 9月 12, 2026 EDT
NCC を使用したクラウド ネットワークの接続 Earned 9月 11, 2026 EDT
Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する Earned 9月 11, 2026 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 9月 11, 2026 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する Earned 9月 11, 2026 EDT
Dataplex によるデータの整理と統制 Earned 9月 11, 2026 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 9月 11, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング Earned 9月 11, 2026 EDT
Arcade Adventure: Modern Cloud Architecture Earned 9月 11, 2026 EDT
Pitch Perfect Earned 9月 10, 2026 EDT
AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築 Earned 9月 9, 2026 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 9月 9, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 9月 9, 2026 EDT
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む Earned 9月 9, 2026 EDT
グローバルおよびリージョンのロード バランシング ソリューションを構築する Earned 9月 9, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 9月 8, 2026 EDT
安全なソフトウェア デリバリー Earned 9月 8, 2026 EDT
IAM による特権アクセス Earned 9月 8, 2026 EDT
Chrome Enterprise Premium のセキュリティ機能を使用してクラウド トラフィックを保護する Earned 9月 7, 2026 EDT
BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する Earned 9月 7, 2026 EDT
Google スプレッドシートで関数、数式、グラフを使う Earned 9月 7, 2026 EDT
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化 Earned 9月 6, 2026 EDT
Cloud Spanner インスタンスの作成と管理 Earned 9月 6, 2026 EDT
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装 Earned 9月 6, 2026 EDT
Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装 Earned 9月 5, 2026 EDT
Google Cloud へのデータベース移行: 戦略 Earned 9月 5, 2026 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う Earned 9月 4, 2026 EDT
Google Cloud におけるモニタリング Earned 9月 4, 2026 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築 Earned 9月 3, 2026 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 9月 3, 2026 EDT
Google Cloud での ML の API の使用 Earned 9月 2, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 9月 2, 2026 EDT
Apigee X を使用した API の開発と保護 Earned 9月 1, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 8月 31, 2026 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 8月 31, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 8月 31, 2026 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール Earned 8月 31, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 8月 31, 2026 EDT
Apigee X のデプロイと管理 Earned 8月 31, 2026 EDT
Spans and Plans Earned 8月 30, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 8月 21, 2026 EDT
Google Workspace Studio の Gemini Earned 8月 21, 2026 EDT
Gemini in Google Vids Earned 8月 21, 2026 EDT
Gemini in Google ドライブ Earned 8月 21, 2026 EDT
Gemini in Google Chat Earned 8月 21, 2026 EDT
Gemini in Google Meet Earned 8月 21, 2026 EDT
Gemini in Google スプレッドシート Earned 8月 21, 2026 EDT
Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする Earned 8月 21, 2026 EDT
Gemini in Google スライド Earned 8月 21, 2026 EDT
Gemini in Google ドキュメント Earned 8月 21, 2026 EDT
Gemini in Gmail Earned 8月 21, 2026 EDT
Google Sheets - Advanced Topics - 日本語版 Earned 8月 21, 2026 EDT
メタデータの拡充と Lakehouse データの検出 Earned 8月 21, 2026 EDT
Arcade Adventure: Data Vault Earned 8月 19, 2026 EDT
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤 Earned 8月 18, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 8月 15, 2026 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コマンドライン Earned 8月 15, 2026 EDT
API Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する Earned 8月 15, 2026 EDT
Google Cloud リソースのモニタリングと管理 Earned 8月 15, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 8月 14, 2026 EDT
Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する Earned 8月 14, 2026 EDT
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations Earned 8月 14, 2026 EDT
Security Command Center: Identify and Prioritize Risks Earned 8月 14, 2026 EDT
Security Command Center Fundamentals Earned 8月 14, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google Earned 8月 13, 2026 EDT
Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装 Earned 8月 13, 2026 EDT
ツールによるエージェント機能の拡張 Earned 8月 12, 2026 EDT
Google Antigravity で離陸: AI を使用してビデオゲームを構築する Earned 8月 12, 2026 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 8月 12, 2026 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 8月 11, 2026 EDT
Arcade Trail: Cloud Delivery Systems Earned 8月 11, 2026 EDT
Arcade Simulator: Network Security Engineer Earned 8月 8, 2026 EDT
Arcade Base Camp August 2026 Earned 8月 6, 2026 EDT
Google Cloud における生成 AI を使用したウェブサイトのモダナイゼーション Earned 8月 5, 2026 EDT
Google Cloud での生成 AI アプリの作成 Earned 8月 5, 2026 EDT
API を使用して Cloud Storage を操作する Earned 8月 5, 2026 EDT
Natural Language API で感情分析を行う Earned 8月 4, 2026 EDT
エージェントのメモリと状態を管理する Earned 8月 3, 2026 EDT
エージェントの動作を最適化する Earned 8月 3, 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 8月 3, 2026 EDT
マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする Earned 8月 3, 2026 EDT
Google Security Operations - Deep Dive Earned 8月 2, 2026 EDT
Introduction Google Security Operations (SOAR) Earned 8月 2, 2026 EDT
Introduction to Google Security Operations (SIEM) Earned 8月 2, 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 8月 2, 2026 EDT
Safe Spaces Earned 7月 31, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine の費用の最適化 Earned 7月 30, 2026 EDT
Arcade Adventure: Low-Code Development Earned 7月 29, 2026 EDT
Gemini Enterprise を使用したマルチエージェント ワークフローのオーケストレーション Earned 7月 29, 2026 EDT
人間中心の AI Earned 7月 29, 2026 EDT
Cloud Run Functions を使用したサーバーレス アプリケーションの構築 Earned 7月 27, 2026 EDT
Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築 Earned 7月 25, 2026 EDT
Arcade Simulator: Data Mesh Architect Earned 7月 25, 2026 EDT
Introduction to Google Security Operations: Unified SecOps Earned 7月 25, 2026 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 7月 22, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める Earned 7月 20, 2026 EDT
Enterprise のエージェントとユースケース Earned 7月 20, 2026 EDT
エージェントの基礎 Earned 7月 20, 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 20, 2026 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PMLE 認定試験対策 Earned 7月 20, 2026 EDT
[DEPRECATED] エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 7月 17, 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 16, 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 16, 2026 EDT
最初のエージェントをデプロイする Earned 7月 16, 2026 EDT
本番環境でエージェントを構築してデプロイする Earned 7月 16, 2026 EDT
AppSheet を使用したアプリ作成 Earned 7月 15, 2026 EDT
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 Earned 2月 23, 2026 EST
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 2月 23, 2026 EST
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 2月 23, 2026 EST
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 2月 23, 2026 EST
ベクトル検索とエンベディング Earned 2月 23, 2026 EST
Vertex AI Studio の概要 Earned 2月 23, 2026 EST
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 2月 22, 2026 EST
画像キャプション モデルの作成 Earned 2月 20, 2026 EST
Transformer モデルと BERT モデル Earned 2月 20, 2026 EST
Encoder-Decoder アーキテクチャ Earned 2月 20, 2026 EST
アテンション機構 Earned 2月 20, 2026 EST
画像生成の概要 Earned 2月 19, 2026 EST
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 2月 19, 2026 EST
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 2月 19, 2026 EST
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 2月 19, 2026 EST
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 2月 19, 2026 EST
生成 AI: chatbot を超えて Earned 2月 19, 2026 EST
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 2月 19, 2026 EST
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 2月 19, 2026 EST
責任ある AI の概要 Earned 2月 19, 2026 EST
大規模言語モデルの概要 Earned 2月 19, 2026 EST
生成 AI の概要 Earned 2月 19, 2026 EST

「Apps Script と AppSheet を使用した開発」コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、chat bot の構築方法と、 任意のドキュメントでの使用方法を学びます。

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Gemini Notebook を使用して、Professional Cloud Security Engineer 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、ノートブックを作成し、認定試験の対策として学習ガイドを活用する方法を身につけます。

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「Google Cloud における Terraform を使用したインフラストラクチャの構築」の中級スキルバッジを獲得すると、 Terraform を使用した Infrastructure as Code（IaC）の原則、Terraform 構成を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニングと管理、 状態の効果的な管理（ローカルおよびリモート）、組織内での再利用性を念頭に置いた Terraform コードのモジュール化といったスキルを実証できます。

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「コネクテッド シートで BigQuery データを分析する」スキルバッジ コースを修了すると、コネクテッド シートを使用して Google スプレッドシートから数十億行の BigQuery データにアクセスし、分析、可視化、共有できるようになります。

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「クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装」コースを修了して入門レベルのスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Google のコラボレーション プラットフォームの概要と、 Gmail、カレンダー、Meet、ドライブ、スプレッドシート、AppSheet の使用方法を学びます。

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「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Managed Service for Apache Spark でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。

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「Apps Script を使用して BigQuery データと Google Workspace を統合する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 AppSheet を介して Workspace プロダクトを BigQuery に接続するスキルを証明できます。

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「Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和」の中級コースを修了してスキルバッジを獲得することで、 次のスキルを実証できます。 環境の脅威の防止と管理、アプリケーションの脆弱性の特定と軽減、 セキュリティ異常に対応。

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「Agent Platform で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。

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「Google データクラウドを使用してデータを共有する」スキルバッジ コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud の データ共有パートナーに関する実践的な経験を積むことができます。これらのパートナーは、顧客が分析ユースケースで活用できる独自のデータセットを 保有しています。顧客は、このデータをサブスクライブし、自身のプラットフォーム内で クエリを実行し、それを独自のデータセットで拡張して、 可視化ツールを使用して顧客向けのダッシュボードを作成します。

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「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Data Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。

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Welcome to this month's Arcade Simulator, where you'll step into the shoes of a DevOps Engineer tasked with keeping production environments fast, scalable, and resilient. You'll lay down a secure foundation with multi-VPC networks and access controls, then deploy multi-tier load balancers to distribute compute traffic seamlessly. Clear both challenge labs to prove you can automate, secure, and scale enterprise infrastructure without missing a beat.

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「Cloud Storage での安全なデータレイクの作成」スキルバッジ コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Cloud Storage バケットのセキュリティ確保と設定、Gemini を使用したテキスト生成、IAM アクセス制御の管理、データ ガバナンスのための Knowledge Catalog レイクの確立などです。

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Streaming high-velocity data is great, but only if your pipeline doesn't break under pressure. In this trail, you'll wire up Pub/Sub and Python Dataflow to stream live data straight into Cloud Storage, then lock the whole environment down. By encrypting keys with Cloud KMS, cataloging assets, and isolating networks with VPC Peering, you'll clear both challenge labs and prove you can build real-time data lakes that are as fast as they are secure.

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「Cloud Storage でのストリーミング データレイクの作成」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Pub/Sub、Dataflow、Cloud Storage を併用して Google Cloud 上でストリーミング データレイクを作成します。

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「イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装」クエストを修了すると スキルバッジを獲得できます。 このクエストでは、Cloud コンソールでの Pub/Sub の使用方法、Cloud Scheduler ジョブで作業を効率化する方法、 大量のイベント取り込みで Pub/Sub Lite を使用してコストを 削減できるタイミングについて学習します。

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「Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 Firebase を使用したサーバーレス ウェブ アプリケーションの設計とビルド、 データベース管理における Firestore の活用、Cloud Build を使用したデプロイ プロセスの自動化、 アプリケーションと Google アシスタント機能の統合といったスキルを実証できます。

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NCC を使用したクラウド ネットワークの接続 コースを修了して中級の スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Network Connectivity Center を使用して、オンプレミス、クラウド エンタープライズ ネットワーク、ハイブリッド ネットワークを接続し、 それらを Google Cloud 上の単一の一元化されたハブを介して、スポークとして管理する方法を学びます。

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「Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する」コースを修了して入門レベルのスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、サービス アカウントやカスタムロールについてと、gcloud を使用して権限を設定する方法について学びます。

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Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。

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「Cloud Vision API を使用して画像を解析する」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。このコースでは、画像からのテキスト抽出など、さまざまなタスクで Cloud Vision API を活用する方法を学びます。

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「Dataplex を使用したデータの整理と管理」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Dataplex アセットの作成、アスペクト タイプの作成、Dataplex のエントリへのアスペクトの適用に関するスキルを証明できます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。 バッジはトピックに習熟していることの証明であり、仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。

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「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。

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「BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。

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Cloud architecture is a lot more fun when you actually know which levers to pull. In this adventure, you'll wire up Pub/Sub messaging, sling storage buckets from the terminal, and trigger Cloud Run functions without getting tangled in server management. Once your pipeline is moving, you'll lock the front door with IAM permissions and wire up real-time monitoring so nothing breaks while you're away. Finish both challenge labs to prove you can build fast, break nothing, and keep the whole machine running smoothly.

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Great teams don't just wing it—they execute a game plan. In this track, you'll captain your backend from the tactical board to the final whistle. Tune Spanner schemas for high-pressure traffic, whip pinpoint Pub/Sub messages across your services , and score clean API deployments with Cloud Run. Beat the challenge labs to claim your badge!

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「AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、IAM 権限の構成、 Kubernetes を使用したワークロードのオーケストレーション、Compute Engine を使用したウェブ アプリケーションのホスト、 ロード　バランシングの構成の各方法について学びます。

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入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。

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「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。

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「ストリーミング分析を BigQuery に読み込む」 スキルバッジ コースを修了してスキルバッジを獲得し、ストリーミングで Pub/Sub、Dataflow、BigQuery を組み合わせて 分析のためにデータをストリーミングしましょう。

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「グローバルおよびリージョンのロード バランシング ソリューションを構築する」の中級スキルバッジ コースを修了して、 同じ VPC ネットワーク内への内部クライアント VM のデプロイと活用、トラフィック分散のテスト、 グローバル外部アプリケーション ロードバランサに適したバックエンド インフラストラクチャの構築、ウェブ アプリケーション サービスをホストするための起動スクリプトやネットワーク タグを使用したバックエンド VM インスタンスとロードバランサ コンポーネントの構成に関するスキルを実証しましょう。

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Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Docker コンテナ イメージの構成とビルド、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタの作成と管理、kubectl を活用した効率的な クラスタ管理、堅牢な継続的デリバリー（CD）による Kubernetes アプリケーションのデプロイ手法といったスキルを実証できます。

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「安全なソフトウェア デリバリー」の中級スキルバッジを獲得すると、DevSecOps の原則に沿って、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC） にセキュリティをプロアクティブに統合するスキルを証明できます。 Google Kubernetes Engine（GKE）と Cloud Run を活用して安全なコンテナ イメージのデプロイを行う方法、自動化された脆弱性スキャンを実装してリスクを事前に特定する方法、 Artifact Registry を使用してアプリケーション開発を効率化しながらセキュリティに重点を置く方法を学びます。さらに、堅牢な開発プロセスを実現する Cloud Build の統合スキルや、環境をきめ細かく制御するアドミッション コントロール ポリシーの実装スキルも習得できます。」

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「IAM による特権アクセス」中級スキルバッジ コースを完了すると、 Identity and Access Management（IAM）、最小権限の原則、 一時的に昇格されたジャストインタイム（JIT）のアクセス権を使用したカスタム ロールと、 Identity-Aware Proxy（IAP）を使用したウェブ アプリケーションのセキュリティ保護のスキルを証明できます。

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「Chrome Enterprise Premium のセキュリティ機能を使用してクラウド トラフィックを保護する」スキルバッジ コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Chrome Enterprise Premium を活用して重要なアプリやサービスへの安全なアクセスを提供する方法、最新の ゼロトラスト プラットフォームでセキュリティ ポスチャーを改善する方法、ID とコンテキスト アウェア アクセス制御を使用してリソースへのアクセスを安全に提供する方法、クライアント コネクタを使用してハイブリッド クラウド ワークロードをサポートする方法を学習します。

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「BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する」スキルバッジを獲得できるこの中級コースを修了すると、 Gemini in BigQuery を使用した SQL の生成とデバッグ、感情分析の実施、 テキストの要約とキーワードの特定、エンベディングの生成、検索拡張生成（RAG）パイプラインの作成、 マルチモーダル ベクトル検索の実装に関するスキルを実証できます。

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「Google スプレッドシートで関数、数式、グラフを使う」中級コースを修了して スキルバッジを獲得すると、 関数を使用したデータの分析、グラフを使用したデータの可視化、およびデータの検索、 検証、フォーマット設定、表示に関するスキルを証明できます。

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「Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化」コースを修了して、入門レベルのスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Document AI を使用してデータを抽出、処理、取得する方法を学びます。

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「Cloud Spanner インスタンスの作成と管理」スキルバッジを 獲得できる入門コースを修了すると、 Cloud Spanner のインスタンスとデータベースの作成と操作、 さまざまな手法による Cloud Spanner データベースの読み込み、 Cloud Spanner データベースのバックアップ、スキーマの定義、クエリプランの理解、 Cloud Spanner インスタンスに接続された最新ウェブアプリのデプロイといったスキルを実証できます。

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「Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装」コースを修了して スキルバッジを獲得すると、Sensitive Data Protection サービス （Cloud Data Loss Prevention API を含む）を使用して、Google Cloud 上の機密データを検査、秘匿化、匿名化するためのスキルを実証できます。

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「Google Cloud への CI / CD パイプラインの実装」コースを修了して中級のスキルバッジを獲得しましょう。 Artifact Registry、Cloud Build、Cloud Deploy の使用方法を学習できます。Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Cloud Run、GKE を使用します 。このコースでは、継続的インテグレーション（CI） パイプラインの構築、アーティファクトの保存と保護、脆弱性のスキャン、承認されたリリースの有効性の証明 の方法を説明します。さらに、アプリケーションを GKE と Cloud Run の両方にデプロイするという実践的な経験を積むことができます。

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データベースを Google Cloud に移行する準備はできていますか？このコースでは、移行戦略の立て方を学びます。オンプレミス環境の高額な費用やベンダー ロックインといった課題に対して、ビジネスの推進要因を評価する方法を学びます。Migration Center を使用して資産を可視化し、TCO を分析して、段階的なウェーブ計画を策定します。適切な移行パスを選択し、ワークロードに適した Google Cloud ソリューションを特定する方法を学びます。最終的には、データに基づくビジネスケースと明確なロードマップを作成し、経営幹部の賛同を得て、移行を成功に導く準備を整えることができます。

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中級コース「BigQuery で予測データ分析を行う」を修了してスキルバッジを取得すると、 CSV ファイルや JSON ファイルをインポートして BigQuery にデータセットを作成し、 BigQuery の高度な SQL 分析機能を活用してデータを分析するスキルを身につけていることを示せます。たとえば、BigQuery ML を使って サッカーの試合イベント データをもとに予想得点モデルをトレーニングし、ワールドカップで決まったそれぞれのゴールがどれほど「予想外ですごかった」かを評価することなどが可能になります。

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「Google Cloud におけるモニタリング」入門スキルバッジ コースを修了すると、 Google Cloud のリソースをモニタリングするための Cloud Monitoring ツールの使用」のスキルを習得できます。

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「Google Cloud でのウェブサイトの構築」スキルバッジ コースを修了して入門レベルの スキルバッジを獲得しましょう。 このコースは「Get Cooking in Cloud」シリーズに基づいており、次の内容を扱います。 Cloud Run でウェブサイトをデプロイするCompute Engine でウェブアプリをホストするGoogle Kubernetes Engine でウェブサイトを作成、デプロイ、 スケーリングするCloud Build を使用してモノリシック アプリケーションからマイクロサービス アーキテクチャに移行する

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安全な Google Cloud ネットワークの構築コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを ビルド、スケール、保護するための複数のネットワーク関連リソースについて学習します。

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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。

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「Google Cloud での Kubernetes の管理」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 kubectl を活用したデプロイの管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）でのアプリケーションのモニタリングとデバッグ、継続的デリバリーの手法におけるスキルを実証できます。

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「Apigee X を使用した API の開発と保護」スキルバッジ コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。 このコースでは、API をモダナイズする方法、サービス アカウントと Google 認証を使用して、Apigee API プロキシからバックエンド サービスに安全にアクセスする方法、 API プロダクトとデベロッパー ポータルを使用して API を製品化する方法、 API キー、OAuth、プライベート変数、障害の処理などの機能を使用して API を保護する方法、 Pub/Sub や Cloud Logging などの Google Cloud サービスと Apigee を統合する方法、 Natural Language API や Geocoding API などの Google Cloud の API を呼び出す方法を学習します。

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Google Cloud ネットワークの設定コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Google Cloud Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。

詳細

「Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定」コースを完了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Cloud Storage、Identity and Access Management、Cloud Functions、Pub/Sub のテクノロジーの基本機能を使用して、ストレージ中心のクラウド インフラストラクチャを構築し接続する方法を学びます。

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「Google Cloud コンピューティングの基礎」クエストを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 クエストでは、Compute Engine を使用して、仮想マシン（VM）、永続ディスク、ウェブサーバーを操作する方法を学習します。

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Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はいずれも データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud プラットフォーム サービスです。この 3 種の サービスを併用してさまざまなデータドリブン アプリケーションを作成できます。この スキルバッジでは、Cloud Storage を使用して画像を保存し、Cloud Functions を使用して 画像を処理し、Cloud Pub/Sub を使用して画像を別のアプリケーションに送信します。

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「Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます: Compute Engine における仮想マシンの作成とデプロイ、 ネットワーク ロードバランサとアプリケーション ロードバランサの構成。

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「Apigee X のデプロイと管理」クエストを修了するとスキルバッジを獲得できます。 X このクエストでは、Apigee X アーキテクチャ、Google Cloud プロジェクト内の Apigee X 組織のプロビジョニング方法、 Apigee API と UI を使用した Apigee X の管理、 Cloud Armor と Apigee 脅威保護ポリシーを使用して API を保護する方法を学びます。

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It’s all about global spans and execution plans. First, you'll get under the hood of Google Cloud Spanner to design schemas, load data at scale, and master query plan optimization. From there, you'll execute your serverless backend plan by wiring up Cloud Run Functions, Pub/Sub messaging, and API Gateway. Packed with two challenge labs, you'll leave with full control over enterprise data and event-driven APIs.

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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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このコースは、Google Workspace ユーザーがアプリケーションをまたがるタスクを効率的に自動化し、生産性を大幅に向上させ、日常業務を効率化できるようにすることを目的としています。受講者は、Google Workspace Studio で自動化を設計、構成し、各ステップをカスタマイズする実践的なスキルを習得できます。

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このコースでは、Google Workspace の AI 搭載作成ツールである Google Vids を紹介します。Google Vids を使用すると、編集経験がなくても、未加工のドキュメントをプロフェッショナルで魅力的な動画に変換できます。テンプレートと自動化ツールを使用して下書きをすばやく生成する方法や、文字起こしベースの編集、動的な視覚効果、カスタム音楽を使用してコンテンツをカスタマイズする方法を学びます。最後に、AI アバターとナレーションを統合して、さまざまなビジネス ユースケースでプレゼンテーションのナレーションをシームレスに行う方法を学びます。

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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、Google Chat で Gemini を使用してビジネス メッセージを効率化する方法について説明します。要約で通知のノイズを削減する方法、自然言語検索で埋もれた意思決定を見つける方法、リアルタイムの文章作成ツールでメッセージのトーンを調整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。

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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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Google Cloud Managed Service for Prometheus を使った Kubernetes 環境のモニタリングについて学ぶ 「Google Cloud Managed Service for Prometheus で環境をモニタリングする」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。

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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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Google スプレッドシートの中級コースは、初級のコースで説明されたコンセプトを元に進められます。 このコースでは、Google スプレッドシートでテーマを適用してカスタマイズする方法を学習し、条件付き書式のオプションを確認します。 Google スプレッドシートの高度な数式と関数をいくつか学習します。関数を使用した数式を作成する方法を確認し、さらに Google スプレッドシート内のデータを参照して検証する方法を学びます。 スプレッドシートには、何百万という数、数式、テキストを入力しておくことができます。このようなデータは要約や可視化を行わないと、十全に活用することが難しい場合があります。このコースでは、グラフやピボット テーブルなど、Google スプレッドシートのデータ可視化オプションを確認します。 Google フォームは、データを収集して迅速なデータ分析を可能にするオンライン アンケートです。フォームで収集したデータをスプレッドシートに接続する作業や、既存のスプレッドシートからフォームを作成する作業を通じて、フォームとスプレッドシートがどのように連携するのかを確認します。

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メタデータの拡充と Lakehouse データの検出スキルバッジ コースを修了すると、BigQuery、Lakehouse、 Knowledge Catalog のスキルを証明できます。Lakehouse テーブルを作成し、メタデータ管理とテーブルデータの検出を強化できます。

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Who says sharing complex data across boundaries has to be a compliance nightmare? This adventure is your blueprint for delivering modern Analytics-as-a-Service on Google Data Cloud. You'll start by building secure, authorized views on BigQuery to safely expose data to partners without exposing underlying tables. Next, you'll learn to consume customer-specific datasets and streamline cross-organization data delivery. Packed with a hands-on challenge lab, this adventure gives you the practical skills to publish, share, and scale data seamlessly while keeping security tight.

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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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「Google Cloud ネットワークの構築」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 アプリケーションをデプロイしてモニタリングするための複数の方法について学びます。具体的には、IAM ロールの確認とプロジェクト アクセスの追加 / 削除、 VPC ネットワークの作成、Compute Engine VM のデプロイとモニタリング、 SQL クエリの記述、Compute Engine での VM のデプロイとモニタリング、Kubernetes を使用した複数のデプロイ アプローチによるアプリケーションのデプロイなどです。

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Cloud Storage、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub はいずれも データの保存、処理、管理に使用できる Google Cloud プラットフォーム サービスです。この 3 種の サービスを併用してさまざまなデータドリブン アプリケーションを作成できます。この スキルバッジでは、Cloud Storage を使用して画像を保存し、Cloud Functions を使用して 画像を処理し、Cloud Pub/Sub を使用して画像を別のアプリケーションに送信します。

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「API Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する」スキルバッジ コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、API Gateway を使用して、フルマネージド ゲートウェイを API のデプロイ、保護、管理に活用する方法を 学びます。

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「Google Cloud リソースのモニタリングと管理」入門スキルバッジ コースを修了すると、IAM 権限の付与と取り消し、 モニタリング エージェントとロギング エージェントのインストール、イベント ドリブンな Cloud Run 関数 の作成、デプロイ、テストなどのスキルが証明されます。

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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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「Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する」コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Python、Go、PHP で App Engine を使用する方法を学びます。

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Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors. 

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In the context of a real-world use case, learn how to use Security Command Center’s virtual red teaming feature to identify risks. Then, learn how attack exposure scores help you prioritize issues and how risk reports keep stakeholders in the loop.

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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.

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Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.

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「Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装」スキルバッジ コースを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 このコースでは、Cloud Storage バケットの作成方法、 Cloud Storage コマンドラインの使用方法、バケットロックを使用してバケットでオブジェクトを保護する方法を 学ぶことができます。

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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。 Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）プログラムの他のコンテンツも併せてご確認ください。 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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このコースでは、Google Antigravity でエージェントをオーケストレートして、推進力のあるスピードでソフトウェアを構築する方法を学びます。このハンズオン コースでは、まず Antigravity をインストールして使い始める方法を説明します。次に、Firebase を使用して、Antigravity で構築したアプリのサービスを有効にします。最後に、Antigravity のエージェントにプロンプトを入力して並列に作業させることで、ビデオゲーム「Voyager」を構築します。

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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Git リポジトリの作成と管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。

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「Looker での LookML オブジェクトの構築」スキルバッジを獲得できる入門コース を修了すると、 新しいディメンション、メジャー、ビュー、派生テーブルの構築、要件に基づくメジャー フィルタとメジャー タイプの設定、 ディメンションとメジャーの更新、 Explore の構築と改良、ビューと既存の Explore との結合、 ビジネス要件に基づいて作成すべき LookML オブジェクトの決定に関するスキルがあることを証明できます。

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Accelerating software delivery while maintaining stability demands automated build, artifact, and release pipelines. This trail covers the core practices for implementing continuous integration and continuous delivery (CI/CD) on Google Cloud. You will begin by managing container images with Artifact Registry and building automated pipelines for Google Kubernetes Engine using Cloud Build. Next, you will configure continuous delivery workflows with Google Cloud Deploy to safely promote releases across environments. Concluding with a practical challenge lab, this trail prepares you to establish resilient, production-ready deployment pipelines.

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will step into the shoes of a Network Security Engineer. In this simulation, you'll first lock down access control across your infrastructure—crafting custom IAM roles, scripting permissions, and setting up Identity-Aware Proxy to secure user authentication without traditional VPNs. Then, you'll take control of hybrid enterprise topology, using Network Connectivity Center to link multi-cloud networks, VPCs, and site-to-site HA-VPNs. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to eliminate access blind spots, secure cross-cloud traffic, and build a fortress-grade network on Google Cloud.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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生成 AI を使用してユーザーがより快適に検索できるようにすることで、ウェブサイトのナビゲーション エクスペリエンスを向上する。このコースでは、ウェブサイトに含まれるコンテンツをユーザーが見つけやすくするために、Vertex AI Search を使用して生成検索機能を提供する方法を学習します。また、ウェブサイト編集者として、生成 AI による提案を利用して短時間で効率的にコンテンツの翻訳や改善を行う方法も学びます。

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生成 AI アプリケーションは、大規模言語モデル（LLM）の発明以前にはほぼ不可能であった、新しいユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。アプリケーション デベロッパーが Google Cloud 上で生成 AI を活用し、魅力的で強力なアプリを構築するにはどうすればよいでしょうか？ このコースでは、生成 AI アプリケーションについて学びます。また、プロンプト設計と検索拡張生成（RAG）を使用して、LLM を活用した強力なアプリケーションを構築する方法についても学びます。さらに、生成 AI アプリケーションで使用できるプロダクション レディなアーキテクチャについて学び、LLM と RAG ベースのチャット アプリケーションを構築します。

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API を使用して Cloud Storage を操作する入門スキルバッジを終了すると Cloud Storage API を含む、API を使用してCloud Storage リソースを操作するスキルを証明できます。

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Natural Language API で感情分析を行うクエストを完了してスキルバッジを獲得しましょう。 このクエストでは、API が感情をどのようにしてテキストから感情を導きすかを学びます。

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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。 Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）プログラムの他のコンテンツも併せてご確認ください。 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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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。 Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）プログラムの他のコンテンツも併せてご確認ください。 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。 Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）プログラムの他のコンテンツも併せてご確認ください。

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「マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする」の上級スキルバッジ コースを完了すると、次のスキルを証明できます。 ADK を使用したマルチエージェント システムの構築、エージェント間（A2A）プロトコルを使用したエージェントの接続、 Model Context Protocol（MCP）を使用した外部ツールの統合、完全なマルチエージェント ソリューションの Agent Engine へのデプロイ。

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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.

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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.

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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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Building a true "safe space" in the cloud means protecting your applications from external threats while keeping your internal infrastructure stable and efficient. This challenege starts by turning Security Command Center into your ultimate defensive shield—learning to spot risks, investigate threats, and secure your perimeter. From there, you'll bring that same safe-space philosophy to Google Kubernetes Engine (GKE) by isolating workloads safely with multi-tenant namespaces and protecting your budget through smart autoscaling ensuring your cloud environments remain secure and perfectly optimized.

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「Google Kubernetes Engine の費用の最適化」の中級スキルバッジを獲得すると、 マルチテナント クラスタの作成と管理、各 Namespace のリソース使用状況のモニタリング、 効率向上のためのクラスタと Pod の自動スケーリングの構成、最適なリソース配分のためのロード バランシングの設定、 アプリケーションの健全性と費用対効果を確保するための liveness プローブと readiness プローブの実装といったスキルを実証できます。

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Who says you need a mountain of code to build great software? This adv is your fast lane to rapid app development and automation. First, you'll jump into Google AppSheet to build and launch fully functional apps entirely code-free. Then, you'll master the backend with Cloud Run Functions, deploying event-driven code via the console and command line. Packed with two hands-on challenge labs, this quest is your ticket to building slick apps and scaling them effortlessly on Google Cloud.

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「Gemini Enterprise を使用したマルチエージェント ワークフローのオーケストレーション」入門スキルバッジ コースを修了すると、Gemini Enterprise を活用したエージェント アシスタントを使用して、ファースト パーティとサードパーティのソース間でのデータ統合、マルチメディア マーケティング資料の作成、システム間でのビジネス アクションの自動化を行うスキルがあることを証明できます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。バッジはトピックに習熟していることの証明であり、仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。

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タスク主導のワークフローから人間中心の AI オーケストレーションへの重要な転換について説明します。拡張と自動化を戦略的に見極め、機械の効率性と人間の直感のバランスを取る考え方を学びます。

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「Build Serverless Applications with Cloud Run Functions」コースを修了すると、入門スキルバッジを獲得できます。このコースでは、Google Cloud コンソールとコマンドラインで Cloud Run functions を使用する方法を学びます。 スキルバッジは、ハンズオンラボと課題の評価を通じて特定のプロダクトに関する実践的な知識を証明するものです。コースを修了してバッジを獲得することも、チャレンジラボに直接挑戦して今すぐバッジを獲得することもできます。バッジはトピックに習熟していることの証明であり、 仕事用プロフィールの充実、ひいてはキャリアの可能性拡大につながります。獲得したバッジを確認するには、プロフィールにアクセスしてください。

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「Knowledge Catalog を使用したデータメッシュの構築」入門コースを修了してスキルバッジを獲得すると、Knowledge Catalog を使用してデータメッシュを構築し、 Google Cloud 上のデータ セキュリティ、ガバナンス、検出を強化するスキルを実証できます。このコースでは、Knowledge Catalog でアセットにタグを付け、IAM ロールを割り当て、データ品質を評価する方法を練習し、そのスキルをテストします。

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will be a Data Mesh Architect. In this simulation, you'll first tackle BigQuery to build date-partitioned tables, solve complex join pitfalls, and master nested data structures. Then, you'll shift to decentralized governance using Dataplex Knowledge Catalog to organize assets, assign metadata, and enforce strict cloud security. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to break down data silos, scale your infrastructure, and run a secure, seamless data mesh.

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This course provides a foundational introduction to Google SecOps, focusing on the platform’s architecture, deployment, and configuration. Partners will explore how SecOps integrates SIEM and SOAR components into a unified environment that enhances visibility, scalability, and security efficiency. Through short, hands-on videos and practical demonstrations, the course equips participants with the knowledge to plan and deploy SecOps environments confidently.

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「BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 データの結合による新しいテーブルの作成、結合のトラブルシューティング、UNION を使用したデータの連結、日付パーティション分割テーブルの作成、 BigQuery での JSON、配列、構造体の操作に関するスキルを証明できます。

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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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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、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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Gemini Notebook を使用して、Professional Machine Learning Engineer（PMLE）認定試験に向けてパーソナライズされた学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、ノートブックを作成し、その学習ガイドを使用して認定資格試験に向けて練習します。

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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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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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エージェントを localhost から本番環境に移行します。このコースでは、ADK エージェントを Vertex AI Agent Engine と Cloud Run にデプロイする方法を学びます。メモリバンクを使用するセッション間メモリについても、任意で受講できます。

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Google の Agent Development Kit（ADK）と Google Cloud の堅牢なインフラストラクチャを使用したマルチ エージェント システムのアーキテクチャとデプロイについて確認します。サーバーレスの Cloud Run から高パフォーマンスの GKE まで、最適なホスティング環境を特定しながら、階層型エージェント ツリーと決定論的ワークフロー エージェントを設計する方法を学びます。これにより、セキュリティとスケーラビリティに優れた、プロダクション レディな AI エージェントの構築が可能になります。

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「AppSheet を使用したアプリ作成」コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。 このコースでは、AppSheet を使用してアプリを構築、構成、公開する方法を学びます。

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Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、次のスキルを実証できます。 Gemini を使用したマルチモダリティにより、マルチモーダル プロンプトを使用してテキストと視覚データから情報を抽出し、動画の説明を生成して、 動画の範囲を超えた追加情報を取得する。Gemini を使用したマルチモーダル検索拡張生成（RAG）により、テキストと画像を含むドキュ引用を出力する。

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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、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる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、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。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 AI のプライバシーと安全性の推奨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、AI を活用した検索テクノロジー、ツール、アプリケーションについて学びます。ベクトル エンベディングを利用するセマンティック検索、セマンティック アプローチとキーワード アプローチを組み合わせたハイブリッド検索、グラウンディング対応 AI エージェントとして AI のハルシネーションを最小限に抑える検索拡張生成（RAG）をご紹介します。Vertex AI Vector Search を実践的な経験を積んで、インテリジェントな検索エンジンを構築しましょう。

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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。

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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、ディープ ラーニングを使用して画像キャプション生成モデルを作成する方法について学習します。エンコーダやデコーダなどの画像キャプション生成モデルのさまざまなコンポーネントと、モデルをトレーニングして評価する方法を学びます。このコースを修了すると、独自の画像キャプション生成モデルを作成し、それを使用して画像のキャプションを生成できるようになります。

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このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。

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このコースでは、機械翻訳、テキスト要約、質問応答などのシーケンス ツー シーケンス タスクに対応する、強力かつ広く使用されている ML アーキテクチャである Encoder-Decoder アーキテクチャの概要を説明します。Encoder-Decoder アーキテクチャの主要なコンポーネントと、これらのモデルをトレーニングして提供する方法について学習します。対応するラボのチュートリアルでは、詩を生成するための Encoder-Decoder アーキテクチャの簡単な実装を、TensorFlow で最初からコーディングします。

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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。

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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。

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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。

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「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つつあります。リーダーとして、その力をどのように活用し、真のビジネス成果につなげればよいのでしょうか？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、Gen AI Leader 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、さまざまな種類のデータが生成 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。基盤モデルやプロンプト 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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「Agent Platform におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Agent Platform のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。

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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の ML の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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