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Google Cloud コンソールでスキルを試す
Prestes Murilo
メンバー加入日: 2026
ゴールドリーグ
4744 ポイント
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 4月 22, 2026 EDT
「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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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、従来の機械学習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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What does it take to manage cloud resources with precision and visibility? In this challenge, you’ll start by working with Cloud Storage using the CLI and defining secure access through custom IAM roles. You’ll then deploy and manage serverless functions using Cloud Run, both from the command line and the console. On the observability side, you’ll set up Cloud Monitoring, track performance across multiple projects, and create alerts using logs-based metrics. Finally, you’ll deploy a Java application on App Engine to see how these components come together in a real-world setup.
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What does it take to run applications that stay fast, reliable, and ready to scale? In this challenge, you’ll explore the pieces that make it possible—from designing databases with Cloud Spanner and connecting them to modern web apps, to managing deployments with Google Cloud Deploy. You’ll also learn networking basics, configure an Internal Application Load Balancer, and even create a no-code chat app with AppSheet to see how quickly ideas can turn into working applications.
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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。
この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。
このコースは、次の順で完了する必要があります。
1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ
3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ
4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI
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「Vertex AI 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、 Vertex AI 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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Did you know that millions of teams use Google tools every day to meet, collaborate, and manage work—often without seeing the cloud doing the heavy lifting behind the scenes? This challenge brings together essential Google Workspace and Google Cloud basics in one smooth learning journey. You’ll start with familiar tools like Meet, Drive, and Sheets, then move into the fundamentals that power them—managing access with IAM, creating virtual machines, working in Cloud Shell with gcloud, and setting up reliable storage. Step by step, you’ll see how everyday work connects to the infrastructure that keeps everything running.
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Google Cloud コンピューティングの基礎コースは、クラウド コンピューティングのバックグラウンドや経験がほとんどまたはまったくない方を対象としています。クラウドの基礎、ビッグデータ、ML の中核となるコンセプトと、Google Cloud を活用できる場面や方法の概要を示します。
この一連のコースを修了すると、これらのコンセプトについて明確に理解し、実践的なスキルを実証できます。
このコースは、次の順で完了する必要があります。
1. Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
2. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ
3. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud でのネットワーキングとセキュリティ
4. Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI
この最初のコースでは、クラウド コンピューティングの概要、Google Cloud の使用方法、さまざまなコンピューティング オプションについて説明します。
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 4月 22, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 4月 22, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のネットワークとセキュリティ
Earned 4月 22, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎
Earned 4月 18, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革
Earned 4月 13, 2026 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する
Earned 4月 13, 2026 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 4月 13, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 4月 13, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 4月 13, 2026 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 4月 13, 2026 EDT
責任ある AI の概要
Earned 4月 13, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 4月 13, 2026 EDT
生成 AI の概要
Earned 4月 13, 2026 EDT
Arcade For Brazil April 2026
Earned 4月 11, 2026 EDT
Arcade for Brazil March 2026
Earned 4月 10, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のインフラストラクチャ
Earned 4月 9, 2026 EDT
Vertex AI におけるプロンプト設計
Earned 4月 3, 2026 EDT
Arcade for Brazil Feb 2026
Earned 2月 28, 2026 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎: クラウド コンピューティングの基本
Earned 2月 7, 2026 EST