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Kumar Ram

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

10712 ポイント
重要な Google Cloud インフラストラクチャ: 基礎 Earned 9月 5, 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 3, 2026 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う Earned 9月 3, 2026 EDT
Pitch Perfect Earned 9月 3, 2026 EDT
安全なソフトウェア デリバリー Earned 7月 31, 2026 EDT
Arcade Base Camp July 2026 Earned 7月 31, 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 27, 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 7月 24, 2026 EDT
Gemini Enterprise アプリケーションの作成を始める Earned 7月 24, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革 Earned 7月 24, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 7月 15, 2026 EDT
発者向けの責任ある AI: 公平性とバイアス Earned 7月 3, 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 2, 2026 EDT
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 Earned 6月 30, 2026 EDT
AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築 Earned 6月 28, 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 6月 28, 2026 EDT
BigQuery ML を推論に使用する Earned 6月 28, 2026 EDT
生成 AI のための ML オペレーション（MLOps) Earned 6月 27, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 6月 25, 2026 EDT
Cloud Spanner インスタンスの作成と管理 Earned 6月 25, 2026 EDT
Google Cloud におけるデータの保存、処理、管理 - コンソール Earned 6月 24, 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 6月 24, 2026 EDT
API Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する Earned 6月 23, 2026 EDT
Google Slides - 日本語版 Earned 6月 22, 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 6月 22, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 6月 21, 2026 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する Earned 6月 21, 2026 EDT
AppSheet を使用したアプリ作成 Earned 6月 21, 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 6月 21, 2026 EDT
Natural Language API で感情分析を行う Earned 6月 21, 2026 EDT
コネクテッド シートで BigQuery データを分析する Earned 6月 21, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 6月 21, 2026 EDT
Cloud Vision API を使用して画像を解析する Earned 6月 21, 2026 EDT
Google Cloud でのウェブサイトの構築 Earned 6月 21, 2026 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築 Earned 6月 20, 2026 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 6月 19, 2026 EDT
Apps Script を使用して BigQuery データと Google Workspace を統合する Earned 6月 19, 2026 EDT
Work Meets Play: Cloud Canvas Earned 6月 19, 2026 EDT
Looker での LookML オブジェクトの構築 Earned 6月 18, 2026 EDT
Logic Log Earned 6月 18, 2026 EDT
Looker でのデータモデルの管理 Earned 6月 17, 2026 EDT
Build Global and Regional Load Balancing Solutions Earned 6月 17, 2026 EDT
Arcade Base Camp June 2026 Earned 6月 17, 2026 EDT
Google Cloud での Sensitive Data Protection の実装 Earned 6月 17, 2026 EDT
Arcade Trail: Data Engineering and Information Protection Earned 6月 17, 2026 EDT
AI Boost Bites: あなただけのフィードバック エージェント Earned 6月 17, 2026 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備 Earned 6月 16, 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 6月 16, 2026 EDT
Arcade Voyage: Identity Management and Pre-trained AI APIs Earned 6月 16, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解 Earned 6月 16, 2026 EDT
Google Drive - 日本語版 Earned 6月 16, 2026 EDT
Responsible AI for Digital Leaders with Google Cloud Earned 6月 16, 2026 EDT
AI Infrastructure: AI Hypercomputer の概要 Earned 6月 16, 2026 EDT
Google Cloud で実現する信頼とセキュリティ Earned 6月 16, 2026 EDT
Google Cloud の AI を活用したイノベーション Earned 6月 16, 2026 EDT
Google Cloud Operations を使用したスケーリング Earned 6月 16, 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 6月 16, 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 6月 16, 2026 EDT
Google Cloud によるデジタル トランスフォーメーション Earned 6月 16, 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 6月 16, 2026 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 6月 16, 2026 EDT
Arcade Adventure: App Dev and Cloud Observability Earned 6月 16, 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 6月 15, 2026 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発 Earned 6月 15, 2026 EDT
Cloud Storage とデータ保護ソリューションの実装 Earned 6月 15, 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 6月 15, 2026 EDT
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定 Earned 6月 15, 2026 EDT
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini Earned 6月 14, 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 6月 13, 2026 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 6月 12, 2026 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用 Earned 6月 12, 2026 EDT
責任ある AI の概要 Earned 6月 12, 2026 EDT
大規模言語モデルの概要 Earned 6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 6月 12, 2026 EDT
生成 AI の概要 Earned 6月 11, 2026 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装 Earned 6月 11, 2026 EDT

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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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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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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「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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「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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「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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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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「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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「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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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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クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理 コースを修了して、スキルバッジを獲得しましょう。 Apache ウェブサーバーを使用した一般公開ウェブサイトのデプロイ、 起動スクリプトを使用した Compute Engine VM の構成、 Windows の踏み台インスタンスとファイアウォール ルールを使用したセキュアな RDP の構成、ビルドした Docker イメージの Kubernetes クラスタへのデプロイと更新、 CloudSQL インスタンスの作成と MySQL データベースのインポートといったスキルを実証できます。 このスキルバッジは、 Google Cloud Certified Professional Cloud Architect 認定資格試験に出題されるトピックを理解するのに 役立つリソースです。

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「AWS プロフェッショナルのための Google Cloud インフラストラクチャの構築」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、IAM 権限の構成、 Kubernetes を使用したワークロードのオーケストレーション、Compute Engine を使用したウェブ アプリケーションのホスト、 ロード　バランシングの構成の各方法について学びます。

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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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推論のための BigQuery ML の概要、データ アナリストがこれを使用すべき理由、そのユースケース、サポートされる ML モデルについて学びます。また、これらの ML モデルを BigQuery で作成し、管理する方法も学びます。

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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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「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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「Cloud Spanner インスタンスの作成と管理」スキルバッジを 獲得できる入門コースを修了すると、 Cloud Spanner のインスタンスとデータベースの作成と操作、 さまざまな手法による Cloud Spanner データベースの読み込み、 Cloud Spanner データベースのバックアップ、スキーマの定義、クエリプランの理解、 Cloud Spanner インスタンスに接続された最新ウェブアプリのデプロイといったスキルを実証できます。

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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 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 Gateway でサーバーレス API をデプロイして保護する」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、API Gateway を使用して、フルマネージド ゲートウェイを API のデプロイ、保護、管理に活用する方法を 学びます。

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Google スライドを使用すると、営業用、プロジェクト用、トレーニング モジュール用にプロフェッショナルなプレゼンテーションを作成して提示できます。 Google スライドのプレゼンテーションは、クラウドに安全に保存されます。プレゼンテーションはウェブブラウザで直接作成でき、特別なソフトウェアは必要ありません。 さらに、複数のユーザーが同時に作業することができ、他のユーザーの変更内容をリアルタイムで見ることもできます。変更はすべて自動的に保存されます。このコースでは、Google スライドを開いて空のプレゼンテーションを作成する方法と、テンプレートからプレゼンテーションを作成する方法を学習します。プレゼンテーションのテーマやレイアウトのオプション、コンテンツとスピーカーノートの追加や書式設定の方法について学びます。表、画像、グラフなどを追加してスライドを充実させる方法を学習します。また、スライドの切り替え効果やオブジェクトのアニメーションなどの視覚効果をプレゼンテーションで使用する方法についても学びます。スライドを整理する方法について説明し、スライドの複製と順序付け、既存のスライドのインポート、スライドのコピー、スライドの非表示などのオプションを確認します。プレゼンテーションを他のユーザーと共有する方法のほか、共同編集者の権限、変更履歴、バージョン管理についても学習します。Google スライドには、チームの共同編集を容易にするさまざまな機能が用意されています。チームでの共同編集にコメントとアクション アイテムを活用する方法を学習します。 スライドを提示することが最終的な目標であるため、スライドを他の人にプレゼンテーションする方法や、利用可能なプレゼンテーション ツールについて学習します。

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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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「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 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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「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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「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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Natural Language API で感情分析を行うクエストを完了してスキルバッジを獲得しましょう。 このクエストでは、API が感情をどのようにしてテキストから感情を導きすかを学びます。

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「コネクテッド シートで BigQuery データを分析する」スキルバッジ コースを修了すると、コネクテッド シートを使用して Google スプレッドシートから数十億行の BigQuery データにアクセスし、分析、可視化、共有できるようになります。

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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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「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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「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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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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「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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「Apps Script を使用して BigQuery データと Google Workspace を統合する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 AppSheet を介して Workspace プロダクトを BigQuery に接続するスキルを証明できます。

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Great ideas come to life when creativity meets the right tools. Inspired by how Adobe connects its creative universe with Google Workspace to boost collaboration, this challenge shows you how to build seamless, efficient workflows. You’ll start with the basics of setting up shared spaces in Google Drive, managing communications in Gmail, and building no-code apps with AppSheet. From there, you'll connect your workspace to powerful data tools—using Apps Script to automate tasks across Sheets and Maps, analyzing massive datasets with Connected Sheets, and sending that data directly into slide presentations. By the end, you'll know how to bridge the gap between data and design to keep your projects running smoothly.

詳細

「Looker での LookML オブジェクトの構築」スキルバッジを獲得できる入門コース を修了すると、 新しいディメンション、メジャー、ビュー、派生テーブルの構築、要件に基づくメジャー フィルタとメジャー タイプの設定、 ディメンションとメジャーの更新、 Explore の構築と改良、ビューと既存の Explore との結合、 ビジネス要件に基づいて作成すべき LookML オブジェクトの決定に関するスキルがあることを証明できます。

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Building a reliable platform for data analysis requires structured data modeling and clean, maintainable code. In this challenge, you’ll start with the building blocks of LookML, creating custom dimensions, measures, and derived tables to shape your data exactly how you need it. From there, you'll work on making your platform faster and easier to use by setting up caching, defining datagroups, and modularizing your code using extends. By following these development best practices, you'll walk away knowing how to build efficient, scalable data models that your team can easily rely on.

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「Looker でのデータモデルの管理」スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 次のスキルを身につけていることを実証できます。LookML プロジェクトを健全に維持する、SQL Runner を利用してデータを検証する、 LookML のベスト プラクティスを実践する、パフォーマンス向上のためにクエリとレポートを最適化する、 永続的な派生テーブルとキャッシュ保存ポリシーを実装する。

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Complete the intermediate Build Global and Regional Load Balancing Solutions skill badge course to demonstrate skills in the following: deploy and utilize an internal client VM within the same VPC network and test traffic distribution, backend infrastructure suitable for a global external application Load Balancer, and backend VM instances and load balancer components using startup scripts and network tags to host a web application service.

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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 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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Raw data is only useful if it is clean, structured, and secure. In this track, you’ll start by processing and preparing data using Dataprep, Dataflow templates, and Apache Spark. You'll learn how to clean up datasets so they are ready for machine learning models. From there, you'll focus on security by working with tools that find and mask sensitive information like personal IDs and credentials. You'll practice redacting critical details and creating safe, de-identified copies of your data in Cloud Storage. By finishing the hands-on challenge labs, you’ll show you can handle big data workflows while keeping confidential information completely safe.

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この動画では、Gemini Gem を使用してパーソナライズされた「Work with Me」エージェントを構築する方法を説明します。このエージェントは、基本的なフィードバックを効率化し、会議をより戦略的かつ効率的にするのに役立ちます。

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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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「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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Keeping your cloud resources secure and making your apps smarter are two essential skills for any cloud developer. In this voyage, you’ll start with the security fundamentals, learning how to configure service accounts, manage IAM permissions using gcloud, and set up custom roles. Once you've secured your environment, you'll work with Google Cloud's pre-trained AI tools—converting text to synthetic speech, translating languages on the fly, and transcribing audio files into text. Complete with two practical challenge labs to test your skills, you'll walk away knowing how to safely manage access to your cloud project while adding powerful language and speech features to your applications.

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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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Google ドライブは Google のクラウドベースのファイル ストレージ サービスです。Google ドライブでは、すべての作業を 1 か所にまとめ、追加のソフトウェアを必要とせずにさまざまなファイル形式を表示でき、どのデバイスからでもファイルにアクセスできます。 このコースでは、Google ドライブの操作方法を学びます。ファイルやフォルダをアップロードする方法や、ファイルの種類に関係なく作業する方法のほか、Google ドライブでファイルを簡単に表示、配置、整理、変更、削除する方法についても学びます。 Google ドライブには共有ドライブが含まれています。共有ドライブを使用して、チームでファイルを保存したり、検索したり、ファイルにアクセスしたりできます。新しい共有ドライブの作成、メンバーの追加と管理、共有ドライブのコンテンツの管理などの方法を学びます。 Google Workspace とはつまり、コラボレーションと共有機能そのものです。Google ドライブで利用できる共有オプションを確認し、さまざまなユーザー ロールや割り当て可能な権限について学びます。 また、テンプレートを使用して一貫性を確保し、時間を節約する方法についても確認します。 Google ドライブには、さまざまなツールやオプションが用意されています。このコースでは、それらのオプションの中から、オフラインで作業する方法、ドライブ ファイル ストリームを使用する方法、Google Workspace Marketplace からアプリをインストールする方法について説明します。

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This course equips learners with the essential knowledge and practical tools to develop and implement artificial intelligence (AI) responsibly. Through an exploration of ethical considerations, best practices, and governance procedures, participants will gain an understanding of how to navigate the complex landscape of AI while upholding ethical standards and minimizing potential risks.

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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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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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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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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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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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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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「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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入門スキルバッジ コース「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」を修了すると、 Compute Engine における仮想マシンのモニタリング、 複数プロジェクトの監視を目的とした Cloud Monitoring の利用、モニタリング機能とロギング機能の Cloud Functions への拡張、 アプリケーションに対するカスタム指標の作成と送信、カスタム指標に基づく Cloud Monitoring アラートの構成に関するスキルを実証できます。

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Writing code is just the first step; you also need to know how to deploy it smoothly and keep it running at its best. In this adventure, you’ll get started with serverless setups by running code on Cloud Run Functions and connecting your services using Google Cloud Pub/Sub. From there, you'll work on the operations side—building out clean development environments, keeping tabs on multiple projects at once, and setting up smart alerts so you can spot and fix issues early. With a couple of challenge labs thrown into the mix, you’ll walk away with the skills needed to build, monitor, and scale apps on Google Cloud.

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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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「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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「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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「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 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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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、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML の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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「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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「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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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。 このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。

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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。

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このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。

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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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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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「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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