Aguilar Joseph
メンバー加入日: 2026
ゴールドリーグ
22354 ポイント
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 3, 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 9月 3, 2026 EDT
人間中心の AI
Earned 9月 3, 2026 EDT
最初のエージェントをデプロイする
Earned 9月 2, 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 2, 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 9月 2, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める
Earned 8月 28, 2026 EDT
Enterprise のエージェントとユースケース
Earned 8月 28, 2026 EDT
エージェントの基礎
Earned 8月 26, 2026 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発
Earned 8月 9, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革
Earned 7月 30, 2026 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する
Earned 7月 25, 2026 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 7月 23, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 7月 22, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 7月 20, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps)
Earned 6月 13, 2026 EDT
認定試験の学習ガイドを作成する: PCA 認定試験対策
Earned 6月 12, 2026 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要
Earned 6月 2, 2026 EDT
Google Cloud におけるロギングとモニタリング
Earned 5月 29, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ハイブリッド クラウドとマルチクラウド
Earned 5月 26, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理
Earned 5月 24, 2026 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践
Earned 5月 23, 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 23, 2026 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要
Earned 5月 23, 2026 EDT
Google Cloud でのオブザーバビリティ
Earned 5月 20, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）を使用したエージェントの構築
Earned 5月 19, 2026 EDT
GKE でのスケーラブルなワークロードの管理
Earned 5月 19, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる
Earned 5月 19, 2026 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 5月 17, 2026 EDT
信頼性に優れた Google Cloud インフラストラクチャ: 設計とプロセス
Earned 5月 13, 2026 EDT
Google Cloud で Terraform を使ってみる
Earned 5月 9, 2026 EDT
Google Cloud におけるセキュリティの管理
Earned 5月 7, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ネットワーク アーキテクチャ
Earned 5月 1, 2026 EDT
AI エージェントの概要
Earned 5月 1, 2026 EDT
柔軟性のある Google Cloud インフラストラクチャ: スケーリングと自動化
Earned 4月 27, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: 基礎
Earned 4月 26, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 4月 25, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ロード バランシング
Earned 4月 24, 2026 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス
Earned 4月 23, 2026 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 4月 15, 2026 EDT
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。
詳細
「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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
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。
詳細
「Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキストの生成、Python SDK と Gemini API を使用した関数呼び出し、Cloud Run を使用した Streamlit アプリケーションのデプロイといったスキルを実証できます。 ここでは、Gemini にテキスト生成のプロンプトを与えるさまざまな方法を確認し、Cloud Shell を使用して Streamlit アプリケーションのテストとイテレーションを行い、Cloud Run にデプロイされる Docker コンテナとしてパッケージ化します。
詳細
「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。
詳細
「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。
詳細
「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。
詳細
「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。
詳細
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。
詳細
Gemini Notebook を活用して、Professional Cloud Architect 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドの作成方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook で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。
詳細
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。
詳細
Google Cloud のロギングとモニタリング、オブザーバビリティの 2 部構成コースへようこそGoogle Cloudの運用のコアとなるツールを大きく 2 つに分類すると、運用に関連するものと、アプリケーション パフォーマンス管理に関連するものに分かれます。本コース「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」では、運用に役立つロギング、モニタリング、サービス モニタリングについて学習します。このコースを受講したら、パート 2 の「Google Cloud でのオブザーバビリティ」を受講して、利用可能なアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学ぶことをおすすめします。
詳細
「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 6 番目のコース「ハイブリッド クラウドとマルチクラウド」へようこそ。最初のモジュールでは、Google Cloud のさまざまな接続オプションを説明します。Cloud Interconnect について掘り下げ、その種類とそれぞれの機能を確認します。2 番目のモジュールでは Cloud VPN の実装、高可用性 VPN トポロジ、Network Connectivity Center（NCC）による管理の効率化について説明します。このコースを修了すると、オンプレミス ネットワークや他のクラウド ネットワークを Google Cloud に拡張するためのさまざまな接続オプションについて説明できるようになります。また、Google Cloud の各種のハイブリッドおよびマルチクラウド接続サービスが特定のユースケースに適しているかどうかを検討する方法についても理解できます。さっそく始めましょう。
詳細
「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。
詳細
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。
詳細
「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。
詳細
このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。
詳細
2 部構成でお届けするコースシリーズの第 2 部「Google Cloud でのオブザーバビリティ」へようこそ。このコースを受講する前に、パート 1 の「Google Cloud におけるロギングとモニタリング」を修了することをおすすめします。このコースでは、Error Reporting、Cloud Trace、Cloud Profiler などのアプリケーション パフォーマンス管理ツールについて学びます。
詳細
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。
詳細
Google Kubernetes Engine を使用して、アプリケーションを大規模にモダナイズ、管理、モニタリングする方法を学びます。このコースでは、講義とハンズオンラボを通じて、Google Kubernetes Engine（GKE）、GKE フリート、Cloud Service Mesh、Config Controller の機能を学習し、デプロイします。これらの機能を活用することで、複数のプロバイダでホストされた複数のクラスタに分散しているような最新のアプリケーションでも、適切に管理できるようになります。
詳細
"「Google Kubernetes Engine を使ってみる」コースへようこそ。Kubernetes にご興味をお持ちいただきありがとうございます。Kubernetes は、アプリケーションとハードウェア インフラストラクチャとの間にあるソフトウェア レイヤです。Google Kubernetes Engine は、Google Cloud 上のマネージド サービスとしての Kubernetes を提供します。
このコースでは、Google Kubernetes Engine（一般に GKE と呼ばれています）の基礎と、Google Cloud でアプリケーションをコンテナ化して実行する方法を学びます。このコースでは、まず Google Cloud の基本事項を確認します。続けて、コンテナ、Kubernetes、Kubernetes アーキテクチャ、Kubernetes オペレーションの概要について学びます。"
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。
詳細
このコースでは、実績ある設計パターンを利用して、信頼性と効率に優れたソリューションを Google Cloud で構築する方法を学習します。本コースは、Google Compute Engine を使用した構築 または Google Kubernetes Engine を使用した構築 のコースの続きで、これらのコースで取り上げているテクノロジーの実践経験があることを前提としています。参加者は、講義、設計アクティビティ、ハンズオンラボを通して、ビジネス要件と技術要件を定義し、バランスを取りながら、信頼性、可用性、安全性、費用対効果に優れた Google Cloud のデプロイを設計する方法を学びます。
詳細
このコースでは、Google Cloud 向けに Terraform を使用する方法の概要を説明します。このコースを受講すると、Terraform を使用して Infrastructure as Code を実装し、その主要な特性と機能を使って Google Cloud インフラストラクチャを作成および管理する方法について説明できるようになります。
また、Terraform を使用して Google Cloud のリソースを構築、管理する実践的な演習を受けられます。
詳細
この自習式トレーニング コースでは、Google Cloud でのセキュリティの管理と手法全般について学習します。録画された講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Cloud Identity、Resource Manager、Cloud IAM、Virtual Private Cloud ファイアウォール、Cloud Load Balancing、Cloud ピアリング、Cloud Interconnect、VPC Service Controls など、安全な Google Cloud ソリューションのコンポーネントについて学び、演習を行います。
これは「Google Cloud におけるセキュリティ」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Google Cloud におけるセキュリティのベスト プラクティス」コースを受講してください。
詳細
「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 3 番目のコース「ネットワーク アーキテクチャ」へようこそ。
このコースでは、Google Cloud 内で効率的かつスケーラブルなネットワーク アーキテクチャを設計するための基礎について説明します。
モジュール 1「ネットワーク アーキテクチャの概要」では、サブネット、ルート、ファイアウォール、ロード バランシングなど、ネットワーク アーキテクチャの中核となるコンポーネントやコンセプトを紹介します。
モジュール 2「ネットワーク トポロジ」では、Google Cloud でよく使用されるさまざまなネットワーク トポロジの詳細とその長所と短所について説明します。
詳細
AI エージェントのコンセプトの概要を理解したうえで、AI エージェントが自律的なアクションと推論を使用して複雑な問題を解決する仕組みを学習します。また、エージェントがユーザーに代わって学習、計画し、目標を達成できるようにする技術的アーキテクチャ（モデル、ツール、オーケストレーション）について学びます。
詳細
このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud が提供する包括的で柔軟なインフラストラクチャとプラットフォーム サービスについて紹介します。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してさまざまなソリューションの要素について学び、実際にデプロイしてみます。これにはセキュリティを維持しながらネットワークを相互接続する方法や、ロード バランシング、自動スケーリング、インフラストラクチャの自動化、マネージド サービスも含まれます。
詳細
Google Cloud のネットワーキングは、6 部構成のコースシリーズです。6 部構成のコースシリーズの最初のコース「Google Cloud のネットワーキング: 基礎」へようこそ。
このコースでは、ネットワーキングの基礎、Virtual Private Cloud（VPC）、VPC ネットワークの共有など、ネットワーキングの主なコンセプトに関する包括的な概要を説明します。また、ネットワークのロギング手法とモニタリング手法についても説明します。
詳細
「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。
詳細
このトレーニング コースは、「Google Cloud のネットワーキング: 基礎」コースで説明したコンセプトをベースに構築されています。プレゼンテーションやデモ、ラボを通じて、ロード バランシング について詳しく学び、実装します。
詳細
このオンデマンド速習コースでは、Google Cloud で提供される包括的かつ柔軟なインフラストラクチャとプラットフォームのサービスについて、Compute Engine を中心に紹介します。受講者は、動画講義、デモ、ハンズオンラボを通してソリューションの各要素について学習し、演習を行います。これらの要素には、ネットワーク、システム、アプリケーション サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントが含まれます。また、実践的なソリューションの実装も取り上げ、顧客指定の暗号鍵、セキュリティとアクセス管理、割り当てと課金、リソース モニタリングなどについても学習します。
詳細
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。
詳細
