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Botcha Rajeswari

メンバー加入日: 2026

ダイヤモンド リーグ

15388 ポイント
Cloud Next Generation Firewall の概要 Earned 9月 26, 2026 EDT
Introduction to Looker Earned 9月 19, 2026 EDT
Google Cloud へのデータベース移行: 戦略 Earned 9月 18, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 9月 17, 2026 EDT
Cloud Run で AI モデルをデプロイしてスケールする Earned 9月 14, 2026 EDT
[DEPRECATED] エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 9月 12, 2026 EDT
[DEPRECATED] アプリケーション開発者向けの Gemini Earned 9月 12, 2026 EDT
最初のエージェントをデプロイする Earned 9月 11, 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 9月 11, 2026 EDT
Google Sheets - Advanced Topics - 日本語版 Earned 9月 10, 2026 EDT
ツールによるエージェント機能の拡張 Earned 9月 7, 2026 EDT
エージェントのメモリと状態を管理する Earned 9月 7, 2026 EDT
エージェントの動作を最適化する Earned 9月 7, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める Earned 9月 7, 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 9月 7, 2026 EDT
AI Infrastructure: オーケストレーションと自動化 Earned 9月 4, 2026 EDT
AI Infrastructure: ストレージ オプション Earned 9月 4, 2026 EDT
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 9月 4, 2026 EDT
Gemini in Google スプレッドシート Earned 9月 3, 2026 EDT
Google Workspace Studio の Gemini Earned 9月 3, 2026 EDT
Gemini アプリの概要 Earned 9月 3, 2026 EDT
Gemini in Google Vids Earned 9月 3, 2026 EDT
Gemini in Google ドライブ Earned 9月 3, 2026 EDT
Gemini in Google Chat Earned 9月 3, 2026 EDT
Gemini in Google Meet Earned 9月 3, 2026 EDT
Gemini in Google スライド Earned 9月 3, 2026 EDT
Gemini in Google ドキュメント Earned 9月 3, 2026 EDT
Gemini in Gmail Earned 9月 3, 2026 EDT
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤 Earned 9月 3, 2026 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 9月 2, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 9月 2, 2026 EDT
生成 AI の概要 Earned 9月 2, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 9月 2, 2026 EDT
Google Cloud Agent Governance and Security Earned 9月 2, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google Earned 9月 2, 2026 EDT
ADK と MCP を使用して連携型マルチエージェント システムを構築する Earned 9月 2, 2026 EDT
AI インフラストラクチャ: ネットワーキング手法 Earned 9月 2, 2026 EDT
AI Infrastructure: デプロイタイプ Earned 9月 2, 2026 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 9月 2, 2026 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 9月 2, 2026 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 8月 21, 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 7, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 7月 7, 2026 EDT

このトレーニング コースでは、Cloud NGFW の概要を説明します。トピックには、Cloud NGFW が提供する一元化されたファイアウォール管理、一元化されたファイアウォールの可視性、高度な脅威保護、ファイアウォール インサイトなどが含まれます。

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In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.

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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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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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AI 推論は、トレーニング済み ML モデルを使用し、学習したパターンを適用することで、新しい未知のデータについて予測を行うプロセスです。このコースは、Cloud Run に AI 推論サービスを迅速にデプロイする方法に関心のある開発者、データ サイエンティスト、ML エンジニアを対象としています。クラウドベースのサーバーレス アプリケーション デプロイ ソリューションに精通しているものの、Google Cloud サーバーレス プロダクトを使用して AI 推論を実行した経験がない方に適しています。 このコースでは、GPU を使用して AI 推論用のモデルをデプロイし、生成 AI アプリをデータ ストレージ サービスと統合する例を紹介します。

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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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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、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発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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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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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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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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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。 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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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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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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このコースでは、分散 AI および ML ワークロード向けに最適化された GKE クラスタの自動化と運用管理について説明します。アクセラレータ リソースのプロビジョニング、高度なワークロード キューイングの構成、容量制約の緩和、大規模な分散ジョブのオーケストレーションについて学びます。

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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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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、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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このトレーニングは、Google Workspace ユーザーが Gemini アプリをシームレスに統合し、データに安全にアクセスして、生産性を新たなレベルに引き上げられるようにすることを目的としています。受講者は、Gemini の機能を活用して創造性を高め、複雑なビジネス上の課題に対する問題解決を加速する方法を学びます。

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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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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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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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As enterprise teams transition to autonomous AI agents, security evolves toward proactive, identity-centric protection. In this course, you will implement a zero-trust security architecture for Cymbal Banking's underwriting platform using the Gemini Enterprise Agent Platform. By deploying a regional Egress Agent Gateway, configuring Model Armor and Semantic Governance (SGP) safety templates, assigning cryptographic SPIFFE identities to agent runtimes, and declaring a VPC-SC perimeter in Terraform, you will protect database boundaries and manage tools with production-grade governance.

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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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Google の Agent Development Kit（ADK）と Model Context Protocol（MCP）を使用して、マルチエージェント システムを設計、調整、デプロイする方法を学びます。旅行コンシェルジュの例を使用して、カスタム ガードレールを備えた専門エージェントのネットワークをオーケストレートする方法を学びます。このコースを修了すると、堅牢でスケーラブルな AI ワークフローに必要な設計パターンとデプロイ戦略を理解できます。

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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 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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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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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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