Liang Thomas
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ゴールドリーグ
16265 ポイント
AI Boost Bites: Gemini の画像からスプレッドシートへの変換ハック
Earned 5月 14, 2026 EDT
AI Boost Bites: 戦略の弱点を見つける
Earned 5月 12, 2026 EDT
Generate and Edit Media in Agent Platform
Earned 5月 12, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: NotebookLM for Competitive Edge
Earned 5月 11, 2026 EDT
AI Boost Bites: カスタム プロンプトを使用したパーソナライズ
Earned 5月 10, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini in Google ドキュメントと Gemini in ドライブでの要約
Earned 5月 8, 2026 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する
Earned 5月 8, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に
Earned 5月 7, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Customer insights with NotebookLM
Earned 5月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gem – マーケティングの強力なアシスタント
Earned 5月 5, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Find the Story in Your Data
Earned 5月 3, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI でイベント計画を効率化する
Earned 5月 3, 2026 EDT
[DEPRECATED] AI Boost Bites: Intro to NotebookLM
Earned 5月 2, 2026 EDT
AI Boost Bites: Supercharge Research with Gemini
Earned 4月 30, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini でプレゼンテーション スクリプトを作成
Earned 4月 30, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革
Earned 4月 29, 2026 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する
Earned 4月 29, 2026 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 4月 29, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 4月 29, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 10月 7, 2025 EDT
Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合
Earned 7月 28, 2025 EDT
Vertex AI Studio の概要
Earned 7月 3, 2025 EDT
画像生成の概要
Earned 6月 17, 2025 EDT
アプリケーション開発者向けの Gemini
Earned 10月 15, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 10月 4, 2024 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計
Earned 10月 4, 2024 EDT
責任ある AI の概要
Earned 10月 2, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 7月 9, 2023 EDT
生成 AI の概要
Earned 5月 14, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 6月 26, 2021 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned 6月 26, 2021 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発
Earned 6月 26, 2021 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 6月 26, 2021 EDT
ベースライン: データ、ML、AI
Earned 6月 26, 2021 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 6月 26, 2021 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 6月 26, 2021 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築
Earned 6月 19, 2021 EDT
Google Cloud の Kubernetes
Earned 1月 24, 2021 EST
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 1月 24, 2021 EST
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 1月 17, 2021 EST
Google Cloud の基礎
Earned 1月 17, 2021 EST
この動画では、Gemini を使用して、面倒な手動データ入力を排除する方法について説明します。PDF、紙、画像などのデータから写真やスクリーンショットを撮り、Gemini に指示して構造化された Google スプレッドシートに即座に変換する方法を学びます。Gemini をデータ入力アシスタントとして活用し、データ文字起こしにかかる時間を大幅に短縮する簡単な方法をご紹介します。撮影して、プロンプトを入力し、エクスポートするだけです。
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この動画では、AI を使用して戦略の弱点や隠れた前提を特定する方法について説明します。AI プロンプトを使用して計画を簡単にストレステストし、ギャップを明らかにして戦略的思考を強化する「弱点を洗い出す」方法を学びます。
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This course dives into the world of media creation with Gemini Enterprise Agent Platform using Nano Banana and Veo. Learn to design text and image-based prompts to produce high-quality, consistent images, and captivating, cinematic video clips. You'll also learn to refine generated assets using core editing functions. Finally, this course guides you through multi-tool workflow implementations for creative control and consistency, empowering you to transform images into video clips and leverage Gemini for prompt writing assistance and feedback.
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This video will cover how to use NotebookLM to gather and analyze
publicly available information, combine it with internal documents, and
extract key competitive insights.
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この動画では、Google Workspace で Gemini の結果をカスタマイズする方法について説明します。「@」記号を使用してドキュメントや研究論文をプロンプトに直接組み込み、ニーズに合わせてカスタマイズされた、より的を絞った関連性の高い AI 出力を得る方法を学びます。
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この動画では、Gemini を使用して Google Workspace の長いドキュメントを要約し、必要な情報をすばやく取得して時間を節約する方法について説明します。Gemini を使用してドキュメント全体または選択したテキストのみを要約する方法と、Gemini in ドライブを使用して複数のファイルを要約する方法を学びます。
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この動画では、効果的な AI コミュニケーションのためのプロンプト エンジニアリングの基本について説明します。シンプルなフレームワーク（ペルソナ、タスク、コンテキスト、フォーマット）を学び、明確なプロンプトを作成して、Gemini in Google Workspace からより良い結果をより迅速に得られるようにします。自然言語を使用し、具体的に指示し、反復処理を行って、最適な AI アシスタントを実現する方法を学びます。
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この動画では、Google ドキュメントで Gemini の高度な AI 機能を活用して、アイデアのブレインストーミング、さまざまなマーケティング コンテンツの下書き、チームとのコラボレーションを行う方法について説明します。
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This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
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この動画では、反復的なタスクを自動化し、生産性を大幅に向上させる高度な AI 機能である Gemini Gems を作成する方法について説明します。
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In this video, you'll learn to use NotebookLM to analyze raw data and find compelling stories. You'll see how to ground the AI in your specific documents, prompt it to generate newsworthy PR claims, and ask it to find hidden correlations between different data points to uncover new insights.
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この動画では、ブレインストーミングや運営の段取りからイベント後のフィードバック分析まで、AI アシスタントを活用して大規模なチームイベントの計画を効率化する方法を紹介します。
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This video covers how to use NotebookLM as a personal research
assistant by adding sources, asking questions, and generating new content
formats based on your documents.
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In this video, you'll learn pro tips for conducting thorough competitive research with Gemini Deep Research. You'll see how to enhance a basic prompt by assigning a persona, specifying a table format for the output, and directing the AI to search specific sources like Reddit for richer insights.
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この動画では、Gemini Advanced を使用してトピックを調査し、プレゼンテーションの概要を作成してから、Gemini in Google ドキュメントを使用して要点を生成する方法を説明します。
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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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Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合に関する短いコースです。ここでは、Gemini API とその生成 AI モデルについて学習し、Gemini モデルにコードからアクセスする方法を学びます。これらのモデルの機能は、アプリからのテキスト、画像、動画のプロンプトを使用してテストできます。
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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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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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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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「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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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。
詳細
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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「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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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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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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「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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ビッグデータ、ML、AI は今日のコンピュータ業界ではホットなトピックですが、 これらの分野は非常に専門性が高く、 入門レベルの教材を見つけるのは困難です。幸いなことに、Google Cloud はこうした分野でユーザー フレンドリーなサービスを提供しており、 この入門レベルのコースを通じて、BigQuery、Cloud Speech API、 Video Intelligence などのツールを使い始めるための第一歩を踏み出せます。
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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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「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 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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Kubernetes は最も人気のあるコンテナ オーケストレーション システムであり、Google Kubernetes Engine は特に Google Cloud でマネージド Kubernetes Deployment をサポートするよう 設計されています。この上級レベルのコースでは、 Docker イメージとコンテナを構成し、本格的な Kubernetes Engine アプリケーションをデプロイする実践演習を行います。 また、コンテナ オーケストレーションを独自のワークフローに統合するために必要な 実践的なスキルを学びます。 ハンズオン チャレンジラボを受講して、 スキルを証明し、知識を確認することもできます。このコースの修了後、 Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイコースの 最後にあるチャレンジラボを追加で完了して、Google Cloud の限定デジタルバッジを獲得しましょう。
詳細
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。
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
この入門レベルのコースでは、 Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。Cloud Shell コマンドの記述、 初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーションの実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。
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