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Suzuki Naoya

メンバー加入日: 2025

ゴールドリーグ

25160 ポイント
API を使用して Cloud Storage を操作する Earned 12月 4, 2025 EST
Sensitive Data Protection を使ってみる Earned 12月 3, 2025 EST
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 9月 20, 2025 EDT
Cloud Spanner インスタンスの作成と管理 Earned 9月 18, 2025 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 12, 2025 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 9月 12, 2025 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 9月 2, 2025 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 9月 2, 2025 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 9月 2, 2025 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 9月 2, 2025 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 9月 2, 2025 EDT
Cloud Speech API: 3 つの方法 Earned 8月 21, 2025 EDT
メタデータの拡充と BigLake データの検出 Earned 8月 15, 2025 EDT
エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG Earned 8月 6, 2025 EDT
Cloud Storage での安全なデータレイクの作成 Earned 7月 27, 2025 EDT
Dataplex を使ってみる Earned 7月 24, 2025 EDT
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む Earned 6月 27, 2025 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 6月 24, 2025 EDT
Google Cloud Speech API を使用する Earned 6月 17, 2025 EDT
Pub/Sub を使ってみる Earned 6月 16, 2025 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 6月 15, 2025 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール Earned 6月 11, 2025 EDT
Dataplex を使用したデータメッシュの構築 Earned 5月 29, 2025 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 5月 16, 2025 EDT

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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「Sensitive Data Protection を使ってみる」コースを修了して初級 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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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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「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 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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「b>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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「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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音声関連の API ツールを使用して、音声の合成と文字起こしを行う方法を学ぶ「Cloud Speech API: 3 つの方法」コースを修了して 初級スキルバッジを獲得しましょう。

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メタデータの拡充と BigLake データの検出スキルバッジ コースを修了すると、BigQuery、BigLake、 Dataplex Universal Catalog のスキルを証明できます。BigLake 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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このコースでは、BigQuery で検索拡張生成(RAG)ソリューションを使用して AI ハルシネーションを軽減する方法を説明します。エンベディングの作成、ベクトル空間の検索、改善された回答の生成を含む RAG ワークフローについて解説し、これらの手順の背後にある概念的な理由と、BigQuery を使用した実践的な実装方法についても説明します。このコースを完了すると、BigQuery、Gemini などの生成 AI モデル、エンベディング モデルを使用して RAG パイプラインを構築し、独自の AI ハルシネーションのユースケースに対処できるようになります。

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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 Dataplex レイクの確立などです。

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「Dataplex を使ってみる」コースを修了して初級スキルバッジを獲得することで、 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実証できます。

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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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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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「Google Cloud Speech API を使用する」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、Speech-to-Text API リクエストの作成、音声の文字起こし、 音声文字変換、音声の文字起こしを学べます。

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「Pub/Sub を使ってみる」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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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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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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「Dataplex 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、Dataplex 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、Dataplex 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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「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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