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Natanael Ahman

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

63786 ポイント
Google Cloud におけるセキュリティの管理 Earned 9月 29, 2026 EDT
Google Threat Intelligence Earned 9月 29, 2026 EDT
Security Command Center: Vulnerabilities and Misconfigurations Earned 9月 29, 2026 EDT
Security Command Center: Identify and Prioritize Risks Earned 9月 29, 2026 EDT
Security Command Center Fundamentals Earned 9月 29, 2026 EDT
Security Command Center Enterprise の利用を開始する Earned 9月 29, 2026 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 9月 23, 2026 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 9月 17, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎: Google Cloud のデータ、ML、AI Earned 9月 17, 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 9月 17, 2026 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 Earned 9月 17, 2026 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 9月 17, 2026 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PSOE 認定試験対策 Earned 9月 15, 2026 EDT
メタデータの拡充と Lakehouse データの検出 Earned 9月 15, 2026 EDT
バイブ コーディングと MCP を使用してスマートなクラウド アプリケーションを構築する Earned 9月 15, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: ルーティングとアドレス指定 Earned 9月 15, 2026 EDT
ネットワーク エンジニア向けの Gemini Earned 9月 15, 2026 EDT
Google Cloud のネットワーキング: 基礎 Earned 9月 15, 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 9月 15, 2026 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ Earned 9月 15, 2026 EDT
Google Cloud で Cloud Run を使用したアプリケーション開発: 基礎 Earned 9月 14, 2026 EDT
Google Cloud におけるロギングとモニタリング Earned 9月 14, 2026 EDT
Google Cloud 上での Cloud Run functions を使用したアプリケーション開発 Earned 9月 14, 2026 EDT
アプリケーションに適した Google Cloud データベースの選択 Earned 9月 12, 2026 EDT
Google Cloud で Terraform を使ってみる Earned 9月 12, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine を使ってみる Earned 9月 12, 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 9月 12, 2026 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 9月 11, 2026 EDT
NCC を使用したクラウド ネットワークの接続 Earned 9月 10, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 9月 10, 2026 EDT
クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装 Earned 9月 10, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 9月 10, 2026 EDT
Lakehouse データの保護 Earned 9月 10, 2026 EDT
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む Earned 9月 10, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google Earned 9月 9, 2026 EDT
Google API を使用して音声と言語を分析する Earned 9月 8, 2026 EDT
事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装 Earned 9月 8, 2026 EDT
Google Cloud Speech API を使用する Earned 9月 8, 2026 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール Earned 9月 8, 2026 EDT
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装 Earned 9月 8, 2026 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する Earned 9月 8, 2026 EDT
Eventarc を使用してイベント ドリブン アプリケーションを構築する Earned 9月 8, 2026 EDT
Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する Earned 9月 8, 2026 EDT
Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理 Earned 9月 8, 2026 EDT
Arcade Base Camp September 2026 Earned 9月 8, 2026 EDT
Arcade Adventure: Modern Cloud Architecture Earned 9月 8, 2026 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 9月 7, 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 7, 2026 EDT
Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行 Earned 9月 7, 2026 EDT
Arcade Voyage: App Modernization Earned 9月 7, 2026 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 9月 7, 2026 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う Earned 9月 6, 2026 EDT
Pitch Perfect Earned 9月 6, 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 9月 5, 2026 EDT
Arcade Simulator: DevOps Engineer Earned 9月 4, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 9月 4, 2026 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 9月 3, 2026 EDT
Cloud Storage での安全なデータレイクの作成 Earned 9月 3, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Security Earned 9月 3, 2026 EDT
Google Cloud リソースのモニタリングと管理 Earned 9月 3, 2026 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 9月 3, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの構築 Earned 9月 3, 2026 EDT
Google Cloud ネットワークの設定 Earned 9月 3, 2026 EDT
Cloud Storage でのストリーミング データレイクの作成 Earned 9月 3, 2026 EDT
Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装 Earned 9月 3, 2026 EDT
Google AI Studio で AI を活用したプロトタイプを開発する Earned 9月 3, 2026 EDT
Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する Earned 9月 2, 2026 EDT
イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装 Earned 9月 2, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 9月 2, 2026 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 9月 2, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 9月 2, 2026 EDT
マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする Earned 9月 1, 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 1, 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 8月 31, 2026 EDT
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: コアサービス Earned 8月 29, 2026 EDT
Arcade Re-Trail: Vaults & Vectors Earned 8月 28, 2026 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築 Earned 8月 28, 2026 EDT
Arcade Adventure: Data Vault Earned 8月 24, 2026 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: パイプラインの開発 Earned 8月 20, 2026 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎 Earned 8月 20, 2026 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備 Earned 8月 18, 2026 EDT
Arcade Voyage: Google Sheets Earned 8月 13, 2026 EDT
Arcade Trail: Cloud Delivery Systems Earned 8月 12, 2026 EDT
認定試験の学習ガイドを作成する: ACE 認定試験対策 Earned 8月 12, 2026 EDT
AI インフラストラクチャ: ネットワーキング手法 Earned 8月 12, 2026 EDT
AI Infrastructure: ストレージ オプション Earned 8月 12, 2026 EDT
AI Infrastructure: デプロイタイプ Earned 8月 11, 2026 EDT
AI Infrastructure: Cloud TPU Earned 8月 11, 2026 EDT
AI Infrastructure: Cloud GPU Earned 8月 11, 2026 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 8月 11, 2026 EDT
How to Use TPUs for Inference Earned 8月 11, 2026 EDT
Architecting an AI Inference Stack Earned 8月 11, 2026 EDT
Arcade Base Camp August 2026 Earned 8月 11, 2026 EDT
Cloud Next Generation Firewall のニーズを計画する Earned 8月 11, 2026 EDT
Cloud Next Generation Firewall の概要 Earned 8月 11, 2026 EDT
認定資格試験の学習ガイドを作成する: PCNE 認定試験対策 Earned 8月 11, 2026 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 8月 10, 2026 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 8月 10, 2026 EDT
Google Cloud によるインフラストラクチャとアプリケーションのモダナイゼーション Earned 8月 10, 2026 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 8月 10, 2026 EDT
Spans and Plans Earned 8月 10, 2026 EDT
Arcade Simulator: Network Security Engineer Earned 8月 10, 2026 EDT
Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求 Earned 8月 9, 2026 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 8月 9, 2026 EDT
Google DeepMind : 08 Capstone: Develop Your Model for Real-World Impact Earned 8月 9, 2026 EDT
Google DeepMind: 07 Accelerate Your Model Earned 8月 9, 2026 EDT
Google DeepMind: 05 Fine-Tune Your Model Earned 8月 9, 2026 EDT
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned 8月 9, 2026 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned 8月 8, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned 8月 8, 2026 EDT
Google DeepMind: 04 Discover The Transformer Architecture Earned 8月 8, 2026 EDT
Gemini Notebook で新たな知見を得る Earned 8月 7, 2026 EDT
Google Vids で魅力的な動画を作成 Earned 8月 7, 2026 EDT
Gemini in Google ドライブ Earned 8月 7, 2026 EDT
Gemini in Google Meet Earned 8月 7, 2026 EDT
Gemini in Google スプレッドシート Earned 8月 7, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 8月 7, 2026 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する Earned 8月 7, 2026 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る Earned 8月 7, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 8月 7, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて Earned 8月 7, 2026 EDT
Gemini in Google スライド Earned 8月 6, 2026 EDT
Gemini in Google ドキュメント Earned 8月 6, 2026 EDT
Gemini in Gmail Earned 8月 6, 2026 EDT
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤 Earned 8月 6, 2026 EDT
AI エージェントの概要 Earned 8月 6, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 8月 6, 2026 EDT
責任ある AI の概要 Earned 8月 6, 2026 EDT
生成 AI の概要 Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Presentation Scripts with Gemini Earned 8月 6, 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 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Become a Homework Hero for Your Kids Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Presentations in Seconds with Nano Banana Pro Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini と Apps Script でタスクを自動化する Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Google Workspace で効果的なプロンプトを作成する Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Get Your Competitor's Playbook in Minutes Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create Your Ultimate College Scouting Report Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: From Napkin Sketch to Functional App Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Talk to Your Data in Sheets Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Make Any Big Purchase with Confidence Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create Your Own Retro Arcade Game Earned 8月 6, 2026 EDT
AI Boost Bites: Turn Your Ideas into Animated Art Earned 8月 6, 2026 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 8月 5, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に Earned 8月 4, 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 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: The Recruiter's Playbook in Gmail Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Charts with a Prompt Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create Your Own Productivity Tools Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build a Personalized Weather App Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Calendar Hacks in Gmail Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Become a Creative Mashup Artist Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create a 3D Solar System Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Notes to Sheets with Gemini Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Slides Fast with Gemini Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems によるエグゼクティブ サマリー Earned 8月 4, 2026 EDT
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 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: ノーコードのスプレッドシートとスクリプト Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Become an AI Art Director for Your World Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gamify Your Study Guides Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Guided Learning with Gemini Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Advanced Analysis in Sheets Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: One-Click Campaign Visuals Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Supercharge Research with Gemini Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Create the Perfect Portrait Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Become a "Vibe DJ" Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your Personal Feedback Agent Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: ドキュメントを数秒で作成 Earned 8月 4, 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 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Bring your photos to life with AI Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Email Content Creation Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini によるスライドの要約 Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI Magic in a Sheets Cell Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Build Your AI Strategic Partner Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Streamline Event Planning with AI Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI で受信トレイを整理 Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI を使ってエグゼクティブのコミュニケーションを強化 Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Shareable Gems Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your AI Chart Detective Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Your Personal AI Tutor Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: 戦略の弱点を見つける Earned 8月 4, 2026 EDT
AI Boost Bites: Animated Charts with Gemini Earned 8月 4, 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 8月 3, 2026 EDT
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 8月 3, 2026 EDT
Google Security Operations - Deep Dive Earned 8月 2, 2026 EDT
Introduction to Google Security Operations: Unified SecOps Earned 8月 2, 2026 EDT
Introduction Google Security Operations (SOAR) Earned 8月 2, 2026 EDT
Introduction to Google Security Operations (SIEM) Earned 8月 2, 2026 EDT
Cloud Run で AI モデルをデプロイしてスケールする Earned 7月 31, 2026 EDT
組織向けに Gemini Code Assist を構成する Earned 7月 31, 2026 EDT
エンドツーエンドの SDLC のための Gemini Earned 7月 30, 2026 EDT
ツールによるエージェント機能の拡張 Earned 7月 30, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 7月 29, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 7月 29, 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 7月 29, 2026 EDT
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性 Earned 7月 29, 2026 EDT
開発者向けの責任ある AI: 解釈可能性と透明性 Earned 7月 29, 2026 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 7月 29, 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 29, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 7月 29, 2026 EDT
Enterprise のエージェントとユースケース Earned 7月 29, 2026 EDT
エージェントの基礎 Earned 7月 29, 2026 EDT
Google DeepMind: 小規模言語モデルのトレーニング Earned 7月 28, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める Earned 7月 27, 2026 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 7月 25, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine の費用の最適化 Earned 7月 25, 2026 EDT
Safe Spaces Earned 7月 25, 2026 EDT
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和 Earned 7月 23, 2026 EDT
安全なソフトウェア デリバリー Earned 7月 22, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026 Earned 7月 22, 2026 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 7月 21, 2026 EDT
API を使用して Cloud Storage を操作する Earned 7月 21, 2026 EDT
Cloud Run Functions を使用したサーバーレス アプリケーションの構築 Earned 7月 20, 2026 EDT
Arcade Adventure: Low-Code Development Earned 7月 20, 2026 EDT
AppSheet を使用したアプリ作成 Earned 7月 20, 2026 EDT

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。

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Google Threat Intelligence は脅威をこれまで以上に可視化し、世界中のセキュリティ チームにタイムリーで詳細な脅威インテリジェンスを提供します。このコースでは、Google Threat Intelligence のさまざまな機能と、組織がこのプロダクトを活用して脅威によるリスクを未然に軽減する一般的な方法について説明します。

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Learn how to use Security Command Center (SCC) to triage vulnerabilities and misconfigurations identified by platform security detectors. 

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In the context of a real-world use case, learn how to use Security Command Center’s virtual red teaming feature to identify risks. Then, learn how attack exposure scores help you prioritize issues and how risk reports keep stakeholders in the loop.

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Learn about the fundamental features of Security Command Center on Google Cloud. Spend time in this course to understand assets, detection and compliance. Security Command Center is a key part of your Google Cloud security journey, complete these modules and quiz to earn a completion badge.

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このコースでは、Google Cloud サービス全体で脅威の防止、検出、対応ができるよう組織をサポートする、クラウドネイティブ アプリケーション保護プラットフォーム（CNAPP）ソリューションである Google Cloud Security Command Center（SCC）Enterprise の概要を説明します。 受講していただくと、強化された脅威検出、徹底的な脆弱性管理、統合されたケース管理といった SCC Enterprise のコア機能を学べます。 また、脅威管理と脆弱性評価の基本的なコンセプトについても解説するとともに、ご自身のマルチクラウド環境で SCC Enterprise を使用してセキュリティ リスクを特定、調査、修復する方法を学べる実践的なデモもご用意しています。

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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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「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 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 このシリーズの最後のコースでは、マネージド ビッグデータ サービス、ML とその価値、スキルバッジを獲得して Google Cloud に関するスキルセットをさらに実証する方法について説明します。

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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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Google Cloud での DevOps ワークフローの実装 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、 Git リポジトリの作成と管理、 Google Kubernetes Engine（GKE）上でのデプロイのリリース、管理、スケール、 コンテナ イメージのビルドと GKE へのデプロイを自動化する CI / CD パイプラインの設計といったスキルを実証できます。

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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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Gemini Notebook を使用して、Professional Security Operations Engineer 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドを作成する方法を学びます。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。

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メタデータの拡充と Lakehouse データの検出スキルバッジ コースを修了すると、BigQuery、Lakehouse、 Knowledge Catalog のスキルを証明できます。Lakehouse 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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「バイブ コーディングと MCP を使用してスマートなクラウド アプリケーションを構築する」コースでは、 Google の AI コーディング アシスタントと MCP サーバーの力を活用する方法を学びます。コースを修了するとスキル バッジを獲得できます。

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「Google Cloud のネットワーキング」シリーズの 2 番目のコース「ルーティングとアドレス指定」へようこそ。 このコースでは、Google Cloud のネットワーク機能に関連するルーティングとアドレス指定の中核となるコンセプトについて説明します。 モジュール 1 では、Google Cloud でのネットワーク ルーティングとアドレス指定について学習し、IPv4 のルーティング、お客様所有 IP アドレスの使用、Cloud DNS の設定などの主要な構成要素を取り上げることで、基礎知識を身に付けます。モジュール 2 では、プライベート接続のオプションに話題を移し、内部 IP アドレスを使用して Google やその他のサービスにプライベート アクセスするユースケースや手法について説明します。 このコースを修了すると、Google Cloud 内のネットワーク トラフィックを効果的にルーティングおよびアドレス指定する方法をしっかりと把握できるようになります。

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、ネットワーク エンジニアによる VPC ネットワークの作成、更新、管理にどのように役立つかについて学びます。検索エンジンで調べられる内容を超えた、自身のネットワーキング タスクに固有のガイダンスの提供を Gemini に指示する方法を学習します。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することで Google Cloud VPC ネットワークの作業がどのように簡単になるかを体験します。 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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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。 

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「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。

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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。

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このコースでは、アプリケーションを実行するための Cloud Run サーバーレス プラットフォームについて説明します。Cloud Run の基礎とそのリソースモデル、コンテナ ライフサイクルについて学習します。また、サービス ID、サービスへのアクセスを制御する方法、アプリケーションを Cloud Run にデプロイする前にローカルで開発、テストする方法も確認します。Google Cloud の他のサービスと統合して、フル機能のアプリケーションをビルドする方法も説明しています。

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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。

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このコースでは、Google のサーバーレス フルマネージド Functions as a Service（FaaS）プロダクトである Cloud Run functions について学びます。このサービスを使用すると、クラウド インフラストラクチャからの HTTP リクエストと HTTP イベントに応答するための単一目的の関数コードを実装できます。

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このコースでは、Google Cloud でアプリケーションを効果的に開発するために、ニーズに適したデータベースを分析して選択する方法を学びます。リレーショナル データベースと NoSQL データベースについて理解し、Cloud SQL、AlloyDB、Spanner の知識を深めて、データベースの強みを生成 AI などのアプリケーションの要件に合わせる方法を学びます。また、Vector Search の構成とアプリケーションのクラウド移行の実践的な経験を積むことができます。

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。

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"「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。"

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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。

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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さまざまなソリューションの各要素について学習し、実際のデプロイを演習します。これらの要素には、ネットワークや仮想マシン、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。コンソールと Cloud Shell を使用して Google Cloud を運用する方法についても学習します。また、クラウド アーキテクトの役割、インフラストラクチャ設計の方法、Virtual Private Cloud（VPC）を使用した仮想ネットワークの構成、プロジェクト、ネットワーク、サブネットワーク、IP アドレス、ルート、ファイアウォール ルールについても学習します。

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NCC を使用したクラウド ネットワークの接続 コースを修了して中級の スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、 Network Connectivity Center を使用して、オンプレミス、クラウド エンタープライズ ネットワーク、ハイブリッド ネットワークを接続し、 それらを Google Cloud 上の単一の一元化されたハブを介して、スポークとして管理する方法を学びます。

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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。

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「クラウドコラボレーションと生産性ワークフローの実装」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。このコースでは、 Google のコラボレーション プラットフォームの概要と、 Gmail、カレンダー、Meet、ドライブ、スプレッドシート、AppSheet の使用方法を学びます。

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「BigQuery ML を使用した ML モデルの作成」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、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。

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「Lakehouse データの保護」入門スキルバッジ コースを修了すると、Knowledge Catalog 内の IAM、BigQuery、Lakehouse、 Data Catalog を使用して Lakehouse テーブルを作成し、保護するスキルを証明できます。

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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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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 API を使用して音声と言語を分析する」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、Natural Language and Speed API を実際の環境で使用する方法を 学習します。

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「事前トレーニング済み API を使用した音声および言語ソリューションの実装」コースを完了してスキルバッジを獲得し、音声関連の API ツールを使用して音声を合成および文字起こしする方法を学びます。

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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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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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「Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装」コースを修了して 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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「Cloud Vision API を使用して画像を解析する」コースを修了するとスキルバッジを獲得できます。このコースでは、画像からのテキスト抽出など、さまざまなタスクで Cloud Vision API を活用する方法を学びます。

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Eventarc を使用したイベント ドリブン アプリケーションの構築」コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。このコースでは、 Eventarc を使用して Pub/Sub トピックや Cloud Storage バケットなどのさまざまなリソースのイベント トリガーを作成します。

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「Google Cloud のサービス アカウントと IAM ロールを構成する」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。このコースでは、サービス アカウントやカスタムロールについてと、gcloud を使用して権限を設定する方法について学びます。

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「Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスの作成と管理」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Cloud SQL for PostgreSQL インスタンスとデータベースを移行、構成、管理するスキルを証明できます。

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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Cloud architecture is a lot more fun when you actually know which levers to pull. In this adventure, you'll wire up Pub/Sub messaging, sling storage buckets from the terminal, and trigger Cloud Run functions without getting tangled in server management. Once your pipeline is moving, you'll lock the front door with IAM permissions and wire up real-time monitoring so nothing breaks while you're away. Finish both challenge labs to prove you can build fast, break nothing, and keep the whole machine running smoothly.

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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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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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「Database Migration Service を使用した MySQL データの Cloud SQL への移行」入門スキルバッジ コースを完了すると、 Database Migration Service で利用可能なさまざまなジョブタイプと接続オプションを使用した、 MySQL データの Cloud SQL への移行や、 Database Migration Service ジョブを実行する際の MySQL ユーザーデータの移行などのスキルを証明できます。

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Great code shouldn't get bogged down by infrastructure headaches. In this voyage, you'll master modern deployment patterns by turning ideas into production-ready microservices. From generating dynamic files and decoupling services with Pub/Sub to deploying polyglot apps across three different languages on App Engine, you'll cover the full developer lifecycle. Complete the challenge labs and show you know how to build fast, scale effortlessly, and keep things resilient.

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「Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発」コースの中級スキルバッジを獲得すると、 データ マネジメントのための Cloud Run と Cloud Storage の統合、 Cloud Run と Pub/Sub を使用した復元力のある非同期システムの構築、 Cloud Run を使用した REST API ゲートウェイの構築、Cloud Run でのサービスの構築とデプロイといったスキルを実証できます。

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中級コース「BigQuery で予測データ分析を行う」を修了してスキルバッジを取得すると、 CSV ファイルや JSON ファイルをインポートして BigQuery にデータセットを作成し、 BigQuery の高度な SQL 分析機能を活用してデータを分析するスキルを身につけていることを示せます。たとえば、BigQuery ML を使って サッカーの試合イベント データをもとに予想得点モデルをトレーニングし、ワールドカップで決まったそれぞれのゴールがどれほど「予想外ですごかった」かを評価することなどが可能になります。

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Great teams don't just wing it—they execute a game plan. In this track, you'll captain your backend from the tactical board to the final whistle. Tune Spanner schemas for high-pressure traffic, whip pinpoint Pub/Sub messages across your services , and score clean API deployments with Cloud Run. Beat the challenge labs to claim your badge!

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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。

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Welcome to this month's Arcade Simulator, where you'll step into the shoes of a DevOps Engineer tasked with keeping production environments fast, scalable, and resilient. You'll lay down a secure foundation with multi-VPC networks and access controls, then deploy multi-tier load balancers to distribute compute traffic seamlessly. Clear both challenge labs to prove you can automate, secure, and scale enterprise infrastructure without missing a beat.

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「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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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 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 Knowledge Catalog レイクの確立などです。

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Streaming high-velocity data is great, but only if your pipeline doesn't break under pressure. In this trail, you'll wire up Pub/Sub and Python Dataflow to stream live data straight into Cloud Storage, then lock the whole environment down. By encrypting keys with Cloud KMS, cataloging assets, and isolating networks with VPC Peering, you'll clear both challenge labs and prove you can build real-time data lakes that are as fast as they are secure.

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「Google Cloud リソースのモニタリングと管理」入門スキルバッジ コースを修了すると、IAM 権限の付与と取り消し、 モニタリング エージェントとロギング エージェントのインストール、イベント ドリブンな Cloud Run 関数 の作成、デプロイ、テストなどのスキルが証明されます。

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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 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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Google Cloud ネットワークの設定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 Platform で基本的なネットワーキング タスクを実行する方法を学習します。具体的には、カスタム ネットワークの作成、サブネット ファイアウォール ルールの追加、VM の作成、そして VM 同士が通信する際のレイテンシのテストについて学びます。

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「Cloud Storage でのストリーミング データレイクの作成」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、Pub/Sub、Dataflow、Cloud Storage を併用して Google Cloud 上でストリーミング データレイクを作成します。

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「Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装」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、Cloud Storage バケットの作成方法、 Cloud Storage コマンドラインの使用方法、バケットロックを使用してバケットでオブジェクトを保護する方法を 学ぶことができます。

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「Google AI Studio で AI を活用したプロトタイプを開発する」入門スキルバッジ コースを修了すると、 効果的なプロンプトの作成、画像と動画の分析にマルチモーダル機能を活用する方法、テンプレートとテキスト プロンプトから機能的な AI 駆動型アプリケーションのプロトタイプを作成する方法、 カスタム AI ソリューションを構築してデプロイするために API キーを使用する方法を学習できます。

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「Google App Engine でアプリケーションをデプロイして管理する」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、Python、Go、PHP で App Engine を使用する方法を学びます。

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「イベント駆動型のメッセージングと自動化ワークフローの実装」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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「Google Cloud コンピューティングの基礎」クエストを修了してスキルバッジを獲得しましょう。 クエストでは、Compute Engine を使用して、仮想マシン（VM）、永続ディスク、ウェブサーバーを操作する方法を学習します。

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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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「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。

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「マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする」の上級スキルバッジ コースを完了すると、次のスキルを証明できます。 ADK を使用したマルチエージェント システムの構築、エージェント間（A2A）プロトコルを使用したエージェントの接続、 Model Context Protocol（MCP）を使用した外部ツールの統合、完全なマルチエージェント ソリューションの Agent Engine へのデプロイ。

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「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。

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「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。

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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。

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Since last month's Arcade Trail wrapped up earlier than expected, we’re opening up this bonus game only for this month so you can grab that missed Arcade Point! You'll start on the vault side with Google Cloud Storage—managing buckets, exploring APIs, and locking down sensitive data with Bucket Lock. Then, you'll shift to event-driven vectors at the command line, triggering Cloud Run Functions and routing real-time messages through Pub/Sub. Complete with two hands-on challenge labs, this trail gets your streak back on track while building real-world storage and serverless skills.

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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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Who says sharing complex data across boundaries has to be a compliance nightmare? This adventure is your blueprint for delivering modern Analytics-as-a-Service on Google Data Cloud. You'll start by building secure, authorized views on BigQuery to safely expose data to partners without exposing underlying tables. Next, you'll learn to consume customer-specific datasets and streamline cross-organization data delivery. Packed with a hands-on challenge lab, this adventure gives you the practical skills to publish, share, and scale data seamlessly while keeping security tight.

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Dataflow コースシリーズの 2 回目である今回は、Beam SDK を使用したパイプラインの開発について詳しく説明します。まず、Apache Beam のコンセプトについて復習します。次に、ウィンドウ、ウォーターマーク、トリガーを使用したストリーミング データの処理について説明します。さらに、パイプラインのソースとシンクのオプション、構造化データを表現するためのスキーマ、State API と Timer API を使用してステートフル変換を行う方法について説明します。続いて、パイプラインのパフォーマンスを最大化するためのベスト プラクティスを再確認します。コースの終盤では、Beam でビジネス ロジックを表現するための SQL と DataFrame、および Beam ノートブックを使用してパイプラインを反復的に開発する方法を説明します。

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このコースは、Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理に関する 3 コースシリーズのパート 1 です。この最初のコースでは、始めに Apache Beam とは何か、そして Dataflow とどのように関係しているかを復習します。次に、Apache Beam のビジョンと Beam Portability フレームワークの利点について説明します。Beam Portability フレームワークによって、デベロッパーが好みのプログラミング言語と実行バックエンドを使用できるビジョンが実現します。続いて、Dataflow によってどのように費用を節約しながらコンピューティングとストレージを分離できるか、そして識別ツール、アクセスツール、管理ツールがどのように Dataflow パイプラインと相互に機能するかを紹介します。最後に、Dataflow でそれぞれのユースケースに合った適切なセキュリティ モデルを実装する方法について学習します。

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このコースでは、Professional Data Engineer（PDE）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握したうえで、自分の試験への準備状況を確認し、個々の学習計画を作成できます。

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Transforming raw spreadsheet data into structured business intelligence requires precise validation, efficient navigation, and dynamic visual reporting. This voyage path builds core analytical competencies using Google Sheets. You will begin by implementing strict data validation rules, configuring targeted search workflows, and ensuring data integrity across large datasets. You will then advance to building dynamic charts and executing complex analytical formulas to extract meaningful insights. Finalized with a comprehensive challenge lab, this voyage prepares you to build reliable, presentation-ready analytical workbooks.

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Accelerating software delivery while maintaining stability demands automated build, artifact, and release pipelines. This trail covers the core practices for implementing continuous integration and continuous delivery (CI/CD) on Google Cloud. You will begin by managing container images with Artifact Registry and building automated pipelines for Google Kubernetes Engine using Cloud Build. Next, you will configure continuous delivery workflows with Google Cloud Deploy to safely promote releases across environments. Concluding with a practical challenge lab, this trail prepares you to establish resilient, production-ready deployment pipelines.

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Gemini Notebook を使用して、Associate Cloud Engineer 認定試験に向けて自分に合った学習ガイドを作成する方法を学びます。 Gemini Notebook の機能を確認して、Gemini Notebook でノートブックを作成し、認定試験に向けた練習に学習ガイドを使用する方法を身に付けます。

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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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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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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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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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This course is for developers interested in learning how to use TPUs for inference—from architecture to deployment, and how to solve common implementation challenges.

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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1.

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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重要なアセットとコンプライアンス要件を特定する。

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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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Gemini Notebook を使用して、Professional Cloud Network Engineer 認定試験に向けた自分専用の学習ガイドを作成する方法を学びます。Gemini Notebook の機能を確認し、ノートブックにソースを追加して、Gemini Notebook のエクスペリエンスを試験勉強用にパーソナライズする方法を学びます。

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あらゆる規模の組織が、事業運営の変革にクラウドの能力と柔軟性を活用しているなかで、 けれども、クラウド リソースを効果的に管理、スケーリングするのは複雑なタスクになる場合があります。 このコースでは、クラウドにおける最新の運用、信頼性、レジリエンスに関する基本的概念と、Google Cloud がこういった取り組みをどのように支援できるのかについて理解を深めます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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組織がデータやアプリケーションをクラウドへ移行する際には、急速に進化するセキュリティ上の課題に対処することが求められます。このコースでは、クラウド セキュリティの基礎、Google Cloud の安全性を重視した設計のインフラストラクチャの価値、多層防御戦略について説明します。また、AI を活用した運用とコンプライアンス ツールが、組織が厳格なグローバル規制要件を満たすのにどのように役立つかについても説明します。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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多くの従来型企業では、既存のシステムやアプリで昨今の顧客の期待に応え続けることが難しくなっています。この場合、経営者は、老朽化した IT システムの保守を続けるのか、新たな製品やサービスに投資をするのか、選択を迫られることになります。このコースではそうした課題を明らかにするとともに、そうした課題をクラウド テクノロジーによって乗り越えるためのソリューションについて学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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AI と ML は、幅広い業種に急速な変革をもたらしているインフォメーション テクノロジーにおける重要な進化です。 「Google Cloud の AI を活用したイノベーション」では、AI と ML を活用して組織でビジネス プロセスを変革する方法について学習します。 このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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It’s all about global spans and execution plans. First, you'll get under the hood of Google Cloud Spanner to design schemas, load data at scale, and master query plan optimization. From there, you'll execute your serverless backend plan by wiring up Cloud Run Functions, Pub/Sub messaging, and API Gateway. Packed with two challenge labs, you'll leave with full control over enterprise data and event-driven APIs.

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Welcome to this month's Arcade Simulator where you will step into the shoes of a Network Security Engineer. In this simulation, you'll first lock down access control across your infrastructure—crafting custom IAM roles, scripting permissions, and setting up Identity-Aware Proxy to secure user authentication without traditional VPNs. Then, you'll take control of hybrid enterprise topology, using Network Connectivity Center to link multi-cloud networks, VPCs, and site-to-site HA-VPNs. Complete with two realistic challenge labs, this simulation equips you to eliminate access blind spots, secure cross-cloud traffic, and build a fortress-grade network on Google Cloud.

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クラウド テクノロジーは組織に大きな力をもたらします。データと組み合わせることで、イノベーションの触媒となり、カスタマー エクスペリエンスの向上を促進します。「Google Cloud によるデータ トランスフォーメーションの探求」では、組織がクラウドを活用して、データをよりアクセスしやすく、実用的で、価値のあるものにする方法を学びます。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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デジタル トランスフォーメーションは、現代の組織にとって重要なプロセスです。クラウド コンピューティングで強固なベースラインを確立することは、有意義なイノベーションを推進するための第一歩となります。「Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション」では、組織が業務をモダナイズするのに役立つコア テクノロジーと戦略的フレームワークを紹介します。このコースでは、クラウドの基本的なコンセプト、グローバル ネットワーク インフラストラクチャ、責任の共有モデルについて説明し、リーダーが自信を持ってクラウドへの移行を進められるようにします。このコースは Cloud Digital Leader 学習プログラムの一部で、個人が自分の役割において成長し、ビジネスの未来を構築することを目的としています。

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In this Google DeepMind course, you will complete a capstone project that brings together the technical knowledge, ethical awareness, and creative problem-solving skills that you have developed throughout the Google DeepMind: AI Research Foundations curriculum. You will apply what you have learned to a problem of your choosing. You will first plan your project to ensure that you are clear on your project aims and intended impact. You will then collect and prepare data for your model. Finally, you will implement a full fine-tuning workflow using Gemma 3 with low-rank adaptation (LoRA) and evaluate its performance. You will receive guidance, but the emphasis will be on adaptation and experimentation - skills that are essential for applied AI research.

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Train more powerful models with a single GPU. In this course, you will learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU. First, you will learn how to estimate the number of computations and the amount of computer memory required to train large neural networks. You will then discover techniques for reducing the computing and memory requirements when training a model. Techniques which you will apply for fine-tuning a Gemma model with 4 billion parameters. Finally, you will consider the potential environmental impacts of machine learning, with a focus on where questions of energy, water, and e-waste intersect with justice and equity.

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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task. You will start with full-parameter fine-tuning using a small language model. To tune larger models like Gemma, you will learn parameter-efficient techniques with a focus on LoRA. Finally, you will be briefly introduced to reinforcement learning as an alternative to supervised fine-tuning (SFT). You will also explore how AI is imagined and made sense of in cultural contexts. You will consider why responsible AI is not just about technical safety but also about building governance systems that reflect community values and protect the public interest.

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In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture. You will investigate how transformer language models process prompts to make context-sensitive next-token predictions. Through practical activities you will explore the attention mechanism, visualize attention weights, and encounter advanced concepts like masked attention and multi-head attention. You will also learn other techniques that are necessary to build neural networks that are well-suited to be used as language models. Finally, through activities on values, stakeholder mapping and community engagement, you will practice concrete tools for ensuring AI projects are developed with communities, not just for them.

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このコースでは、PDF、ウェブページ、音声ファイルなどのさまざまなソースを 1 つのインテリジェントなワークスペースに集約する方法を学びます。ドキュメントとチャットして特定の情報を見つけ、即座に要約を生成し、AI による引用で回答を検証できるようになります。

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このコースでは、一部の Google Workspace ユーザーが利用できるオンラインの動画制作および編集アプリ、Google Vids について学びます。レッスンとデモを通じて、職場で動画を通じて魅力的なストーリーを作成し伝える方法を学びます。また、メディア、音声、動画クリップをシームレスに取り込む、スタイルをカスタマイズする、作成した動画を簡単に共有するといった方法も学べます。 Google Vids の一部の機能では、作業効率を高めるために生成 AI を使用しています。Gemini を含む生成 AI ツールは不正確または不適切な情報を示す場合があるため、Gemini 機能を医療、法律、金融、またはその他の専門的な助言として利用しないでください。また、Gemini 機能による提案は Google の見解を述べるものではなく、Google に帰属するものでもないことにもご留意ください。

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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、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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「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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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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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。

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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、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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AI Boost Bites is a video series designed to help you leverage Google's AI tools in your daily work. Each episode, under 10 minutes, features a quick video demonstrating a real-world AI use case or topic. After the video, you'll get a challenge to apply what you've learned. It's an easy, interactive way to boost your AI skills and improve your productivity.

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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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In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to support your child's education. Master the art of prompting for deep dives that provide quick refreshers for parents and fun, engaging details to spark your child's curiosity.

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In this video, you'll learn to use Nano Banana Pro to create visually compelling slides. Master the art of using AI to turn data into infographics, "beautify" messy content, and generate on-brand cover slides in seconds.

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この動画では、Gemini と Apps Script を使用して Google Workspace 全体で手動タスクを自動化する方法について説明します。Google スプレッドシートで「完了」とマークされていないタスクについて、リマインダー メールの下書きを自動作成する Apps Script コードを生成するよう Gemini に指示する方法を学びます。技術的な専門知識がほとんどなくてもワークフローを自動化できるため、より重要な作業に時間を割くことができ、手動でのフォローアップも不要になります。

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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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In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to conduct competitive marketing analysis. You'll see how to submit a research prompt, approve the personalized research plan Gemini creates, and receive a detailed, synthesized report on competitor campaigns to inform your strategy.

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In this video, you'll learn to use creative prompts in Gemini to make complex research fun and easy to understand. You'll see how to ask Gemini to research a topic and present the findings in a creative format, like a sports scouting report and a head-to-head bracket, to better visualize and compare your options.

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In this video, you'll learn to use Gemini Canvas to turn a simple drawing into a working app. You'll upload a sketch, use a simple prompt to generate code, watch a live preview build itself, and make iterative changes to your app prototype using natural language.

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In this video, you'll learn to use the "Ask Gemini" feature in Google Sheets to manage your data with natural language. You'll see how to ask Gemini to create dropdowns, highlight sales data, create a pivot table, filter by month, and sort by revenue.

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In this video, you'll learn to use Gemini Deep Research to make complex purchasing decisions with confidence. You'll see how to write a nuanced, personal prompt about your specific needs and receive a synthesized, comparative report that cuts through the clutter of online reviews.

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In this video, you'll learn to use a simple text prompt in Gemini Canvas to build a playable game. You'll see how to create a Tic-Tac-Toe game, use a follow-up prompt to customize its theme to a retro 8-bit style, and share the final game with a link.

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In this video, you'll learn to create complex animated art using Gemini Canvas. You'll see how to write a descriptive prompt to generate a kinetic typography animation with distortion effects, and then use a follow-up prompt to completely change its color style.

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「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。

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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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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 streamline your email workflow using Gemini. Master the art of generating to-do lists from your inbox, crafting specific outreach prompts for better results, and polishing your drafts to perfection.

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In this video, you'll learn to create dynamic visualizations in Google Sheets without the manual setup. Master the art of prompting Gemini to generate charts for marketing campaigns, sales projections, or inventory trends, and learn how to customize them to fit your needs.

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In this video, you'll learn to build a custom personal utility app using Gemini Canvas. You'll see how to write a detailed prompt to create a Pomodoro timer tailored to your specific needs, and then use follow-up prompts to adjust its visual design.

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In this video, you'll learn to build a working prototype of a personalized weather app using Gemini Canvas. You'll see how to specify the cities for a 7-day forecast and then use a follow-up prompt to change the app's theme to a minimal, dark mode interface.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Workspace to manage your calendar from your Gmail inbox. You'll learn how to ask Gemini about your schedule in the side panel and how to create new events without switching apps. You'll also learn how to use Gemini's one-click scheduling feature when it automatically detects event details in an email.

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In this video, you'll learn the "creative mashup artist" technique for combining images. You'll see how to generate a subject and a scene as two separate images, and then use a final blending prompt to fuse the astronaut from the first image and the court from the second into one new picture.

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In this video, you'll learn to create an interactive 3D simulation using Gemini Canvas. You'll see how to build a 3D model of the solar system from a single sentence and then use follow-up prompts to add interactive and educational features, like clickable planets and fun facts.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets to automatically generate organized trackers from unstructured data. You'll learn how to write a prompt that references other Google Drive files using the "@" symbol. You'll also see how Gemini builds a fully formatted, color-coded table with drop-down menus based on the data in your notes, saving you significant manual effort.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Slides to build polished presentations efficiently. You'll see how to create slides by referencing content directly from your Google Drive files using the "@" symbol. You'll also learn to generate custom, professional images from a simple text prompt to visually enhance your presentation.

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この動画では、独自の Brevity Gem を作成して、整理されていないメモや長いドキュメントを要約し、明確で簡潔な、経営幹部向けの要約に変換する方法について説明します。

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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、Google スプレッドシート内で Gemini の高度な AI 機能を活用し、技術やコーディングの知識がなくても、数分で簡単にデータを取得して分析情報を生成する方法を説明します。

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In this video, you'll learn to art direct your images in the Gemini app. You'll see how to use multi-turn editing to furnish an empty room step-by-step, and how to "remix" a photo by applying the color and texture of a butterfly's wings to a pair of rainboots.

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In this video, you'll learn to turn your study guides into interactive quizzes using Gemini Canvas. You'll see how to upload your notes and use a simple prompt to generate a quiz with multiple choice and fill-in-the-blank questions that provide immediate feedback.

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In this video, you'll learn to use the Guided Learning experience in Gemini to build a deep understanding of any topic. You'll see how to start a conversation, engage with Gemini's probing questions, and use interactive tools like diagrams and quizzes to guide your learning journey.

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In this video, you'll learn to use Gemini in Google Sheets for advanced data analysis. You'll learn how to create data visualizations, like a scatter plot, using a simple prompt. You'll also learn how to ask Gemini to analyze your data for strategic insights and recommendations, such as how to save money.

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In this video, you'll learn to use the Create menu in Gemini Canvas to instantly convert a block of text into a variety of visual formats. You’ll see how to take a brainstormed marketing campaign and turn it into both a shareable infographic and an internal webpage with just one click.

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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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In this video, you'll learn to create imaginative portraits in the Gemini app that maintain your likeness. You'll see how to use the "Subject, Action, Scene, Style" formula for better prompts, transport yourself into a vintage photo, and combine a photo of yourself and your dog into one new image.

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In this video, you'll learn to build a working music synthesizer using a simple text prompt in Gemini Canvas. You'll see how to specify controls like waveform, attack, and sustain, and then interact with the generated instrument to create and experiment with your own unique sounds.

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This video covers how to build a personalized "Work with Me" agent using Gemini Gems, which helps streamline foundational feedback and makes your meetings more strategic and efficient.

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この動画では、Google ドキュメントの「自動化作成サポート」機能を使用して、ドライブ内の他のファイルのコンテンツを参照しながら、書式設定された完全なドキュメントを生成する方法を説明します。

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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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In this video, you'll learn to turn still images into dynamic videos using Gemini. Master the art of prompting for motion and audio to animate sketches and photographs, instantly elevating your visual storytelling.

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This video covers how to use Gemini in Gmail to draft new emails, refine their tone, respond with context from Drive files, and use smart reply suggestions.

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この動画では、Gemini in Google スライドを使用して会議の要約を自動生成し、フォローアップ メールの下書きを作成する方法を説明します。これにより、会議後のワークフローを効率化し、時間を節約できます。

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In this video, you'll learn to use the =AI() function in Google Sheets to automate your work. You'll see how to generate text like slogans, summarize paragraphs of customer feedback, and categorize data by classifying inquiries and analyzing sentiment.

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In this video, you'll learn to build a custom Gemini Gem that acts as your personal executive advisor. Master the art of defining instructions and uploading "knowledge" files to create a partner that helps you strategize and lead with confidence.

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In this video, you'll learn to use an AI assistant to streamline large-scale event planning. You'll see how to prompt an AI to brainstorm off-site ideas, create fair groups for icebreakers, build a shuttle schedule based on arrival times, and analyze survey feedback for gains and losses.

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この動画では、Gemini in Gmail を使用してメールの要約、情報の検索、返信の下書き作成を行い、受信トレイをより効率的に管理する方法を説明します。

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この動画では、Gemini Gem を活用して、リーダー独自の口調で信頼性の高いソーシャル メディア投稿を作成する方法を説明します。文章のサンプルと明確な指示で Gem をトレーニングすることで、経営幹部のソーシャル プレゼンスを拡大するという課題を克服する方法を学びます。魅力的な投稿をすばやく生成し、時間を節約しながらソート リーダーシップを強化し、信頼性を確保する方法を学びます。

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This video covers how to use the "Share" feature in Gemini to distribute custom Gems to teammates, managing permissions and file access to scale expertise across your organization.

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In this video, you'll learn to use Gemini as your personal data analyst. Master the art of turning screenshot "spaghetti" charts into clear strategic insights by asking plain-English questions about the patterns you see.

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In this video, you'll learn to build a reusable, custom "Study Guide Gem." You'll see how to write the core instructions for your Gem once, and then use it again and again to transform messy notes and articles into a perfectly structured study guide with a summary, outline, and glossary.

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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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In this video, you'll learn to create an animated bar chart race using Gemini Canvas. You'll see how to write a prompt to visualize data over time and then use a follow-up prompt to refine the animation, such as slowing it down for a presentation.

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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 3 番目のコースでは、クラウドの自動化、管理ツール、安全なネットワークの構築について説明します。

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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。

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Take these next steps to learn more about the Google Security Operations Platform. Build on fundamental knowledge to go deeper on customization and tuning.

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This course provides a foundational introduction to Google SecOps, focusing on the platform’s architecture, deployment, and configuration. Partners will explore how SecOps integrates SIEM and SOAR components into a unified environment that enhances visibility, scalability, and security efficiency. Through short, hands-on videos and practical demonstrations, the course equips participants with the knowledge to plan and deploy SecOps environments confidently.

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This course introduces the SOAR component of Google SecOps, guiding learners through setup, response automation, and reporting. With demos, hands-on examples, and quizzes, participants will learn how to simplify investigations and make day-to-day security operations more efficient. The course is designed around short videos, averaging about five minutes each, divided into granular topics to support different learning styles and fit into the time learners have available.

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This course provides a comprehensive, end-to-end exploration of Google SecOps SIEM, guiding learners from foundational concepts to advanced investigation and detection engineering. Participants will gain hands-on experience with data ingestion, normalization, RBAC configuration, searching, and dashboarding using both legacy and native capabilities. Through structured modules, demos, and curated examples, the course emphasizes real-world investigation workflows, UDM-based analytics, and YARA-L rule development. By the end of the course, learners will be equipped to operationalize SIEM effectively within their environment and build scalable processes for detection, investigation, and reporting.

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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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このコースは、Google Cloud コンソールの基本的な知識があり、組織の Gemini Code Assist の構成を担当する Google Cloud 開発者と DevOps エンジニアを対象としています。このコースでは、Gemini Code Assist の利点を紹介し、さまざまな Gemini Code Assist エディションの機能を比較します。また、組織内で Gemini Code Assist を構成して管理する方法も説明します。

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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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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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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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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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「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。

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このコースでは、AI のプライバシーと安全性に関する重要なトピックを紹介します。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 AI のプライバシーと安全性の推奨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、AI の解釈可能性と透明性のコンセプトを紹介します。デベロッパーとエンジニアにとって AI の透明性が重要であることについて説明します。データと AI モデルの両方で解釈可能性と透明性を達成できる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、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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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。

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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。

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上級コース「Google DeepMind: 小規模言語モデルのトレーニング」を修了してスキルバッジを獲得すると、以下のスキルを習得したことを 証明できます。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。無料 サブスクリプションに登録すると、このラボに無料でアクセスできます。また、毎月 35 クレジットを無料で受け取れます。

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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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「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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「Google Kubernetes Engine の費用の最適化」の中級スキルバッジを獲得すると、 マルチテナント クラスタの作成と管理、各 Namespace のリソース使用状況のモニタリング、 効率向上のためのクラスタと Pod の自動スケーリングの構成、最適なリソース配分のためのロード バランシングの設定、 アプリケーションの健全性と費用対効果を確保するための liveness プローブと readiness プローブの実装といったスキルを実証できます。

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Building a true "safe space" in the cloud means protecting your applications from external threats while keeping your internal infrastructure stable and efficient. This challenege starts by turning Security Command Center into your ultimate defensive shield—learning to spot risks, investigate threats, and secure your perimeter. From there, you'll bring that same safe-space philosophy to Google Kubernetes Engine (GKE) by isolating workloads safely with multi-tenant namespaces and protecting your budget through smart autoscaling ensuring your cloud environments remain secure and perfectly optimized.

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「Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和」の中級コースを修了してスキルバッジを獲得することで、 次のスキルを実証できます。 環境の脅威の防止と管理、アプリケーションの脆弱性の特定と軽減、 セキュリティ異常に対応。

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「安全なソフトウェア デリバリー」の中級スキルバッジを獲得すると、DevSecOps の原則に沿って、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC） にセキュリティをプロアクティブに統合するスキルを証明できます。 Google Kubernetes Engine（GKE）と Cloud Run を活用して安全なコンテナ イメージのデプロイを行う方法、自動化された脆弱性スキャンを実装してリスクを事前に特定する方法、 Artifact Registry を使用してアプリケーション開発を効率化しながらセキュリティに重点を置く方法を学びます。さらに、堅牢な開発プロセスを実現する Cloud Build の統合スキルや、環境をきめ細かく制御するアドミッション コントロール ポリシーの実装スキルも習得できます。」

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Welcome to Base Camp, where you’ll develop key Google Cloud skills (available in Spanish and Portuguese too!) and earn an exclusive credential that will open doors to the cloud for you. No prior experience is required!

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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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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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「Build Serverless Applications with Cloud Run Functions」コースを修了すると、入門スキルバッジを獲得できます。このコースでは、Google Cloud コンソールとコマンドラインで Cloud Run functions を使用する方法を学びます。 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。

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Who says you need a mountain of code to build great software? This adv is your fast lane to rapid app development and automation. First, you'll jump into Google AppSheet to build and launch fully functional apps entirely code-free. Then, you'll master the backend with Cloud Run Functions, deploying event-driven code via the console and command line. Packed with two hands-on challenge labs, this quest is your ticket to building slick apps and scaling them effortlessly on Google Cloud.

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「AppSheet を使用したアプリ作成」コースを修了すると、スキルバッジを獲得できます。 このコースでは、AppSheet を使用してアプリを構築、構成、公開する方法を学びます。

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