Hsu Slushie
メンバー加入日: 2024
ダイヤモンド リーグ
17929 ポイント
AI Boost Bites: Become an AI Art Director for Your World
Earned 8月 10, 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 10, 2026 EDT
Gemini in Google Vids
Earned 8月 10, 2026 EDT
Gemini in Google ドライブ
Earned 8月 10, 2026 EDT
Gemini in Google Meet
Earned 8月 10, 2026 EDT
Gemini in Google スプレッドシート
Earned 8月 4, 2026 EDT
Gemini in Google スライド
Earned 8月 4, 2026 EDT
Gemini in Google ドキュメント
Earned 8月 3, 2026 EDT
Gemini in Gmail
Earned 7月 31, 2026 EDT
Google Workspace with Gemini: AI ワークフローの基盤
Earned 7月 31, 2026 EDT
AI Boost Bites: Guided Learning with Gemini
Earned 7月 30, 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 7月 30, 2026 EDT
AI Boost Bites: Get Your Competitor's Playbook in Minutes
Earned 7月 30, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini Gems によるエグゼクティブ サマリー
Earned 7月 30, 2026 EDT
AI Boost Bites: 戦略の弱点を見つける
Earned 7月 30, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini でコンテンツ生成を簡単に
Earned 7月 29, 2026 EDT
AI Boost Bites: AI でイベント計画を効率化する
Earned 7月 29, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini でリサーチを強化
Earned 7月 29, 2026 EDT
AI Boost Bites: Gemini でプレゼンテーション スクリプトを作成
Earned 7月 27, 2026 EDT
生成 AI エージェント: 組織の変革
Earned 7月 27, 2026 EDT
生成 AI アプリ: 働き方を変革する
Earned 7月 26, 2026 EDT
生成 AI: 現在の状況を知る
Earned 7月 25, 2026 EDT
生成 AI: 基本概念の理解
Earned 7月 24, 2026 EDT
生成 AI: chatbot を超えて
Earned 7月 24, 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 7月 11, 2024 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 7月 10, 2024 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 7月 8, 2024 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 7月 7, 2024 EDT
Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合
Earned 7月 6, 2024 EDT
Generative AI Explorer - Agent Platform
Earned 7月 5, 2024 EDT
画像生成の概要
Earned 7月 5, 2024 EDT
Vertex AI Studio の概要
Earned 7月 5, 2024 EDT
責任ある AI: Google Cloud における AI に関する原則の適用
Earned 7月 4, 2024 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計
Earned 7月 4, 2024 EDT
責任ある AI の概要
Earned 6月 23, 2024 EDT
大規模言語モデルの概要
Earned 6月 17, 2024 EDT
生成 AI の概要
Earned 6月 17, 2024 EDT
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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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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このコースでは、Google Workspace の AI 搭載作成ツールである Google Vids を紹介します。Google Vids を使用すると、編集経験がなくても、未加工のドキュメントをプロフェッショナルで魅力的な動画に変換できます。テンプレートと自動化ツールを使用して下書きをすばやく生成する方法や、文字起こしベースの編集、動的な視覚効果、カスタム音楽を使用してコンテンツをカスタマイズする方法を学びます。最後に、AI アバターとナレーションを統合して、さまざまなビジネス ユースケースでプレゼンテーションのナレーションをシームレスに行う方法を学びます。
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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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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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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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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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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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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、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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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、ブレインストーミングや運営の段取りからイベント後のフィードバック分析まで、AI アシスタントを活用して大規模なチームイベントの計画を効率化する方法を紹介します。
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この動画では、ペルソナの割り当て、出力形式の指定、包括的な競合分析のための検索のガイドなど、Gemini Deep Research を使用する際の上級者向けのヒントを紹介します。
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この動画では、Gemini Advanced を使用してトピックを調査し、プレゼンテーションの概要を作成してから、Gemini in Google ドキュメントを使用して要点を生成する方法を説明します。
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「Gen AI エージェント: 組織の変革」は、Gen AI Leader 学習プログラムの最後となる 5 番目のコースです。このコースでは、組織でカスタム生成 AI エージェントを使用して特定のビジネス課題に対処する方法を学習します。基本的な生成 AI エージェントを構築する実践演習を行うとともに、モデル、推論ループ、ツールなどのエージェントの構成要素について見ていきます。
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「生成 AI アプリ: 働き方を変革する」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 4 つ目のコースです。このコースでは、Gemini for Workspace や NotebookLM など、Google の生成 AI アプリケーションを紹介します。グラウンディング、検索拡張生成、効果的なプロンプトの作成、自動化されたワークフローの構築などのコンセプトについて学びます。
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「生成 AI: 現在の状況を知る」は、生成 AI リーダー学習プログラムの 3 つ目のコースです。生成 AI は、私たちの働き方や、私たちを取り巻く世界との関わり方を変えつつあります。リーダーとして、その力をどのように活用し、真のビジネス成果につなげればよいのでしょうか？このコースでは、生成 AI ソリューションの構築におけるさまざまなレイヤ、Google Cloud のサービス、ソリューションを選択する際に考慮すべき要素について学びます。
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「生成 AI: 基本概念の理解」は、Gen AI Leader 学習プログラムの 2 つ目のコースです。このコースでは、AI、ML、生成 AI の違いを探り、さまざまな種類のデータが生成 AI によるビジネス課題への対処を可能にする仕組みを理解することで、生成 AI の基本概念を習得します。また、基盤モデルの限界に対処するための Google Cloud の戦略、および責任ある安全な AI の開発と導入における重要な課題に関するインサイトも得られます。
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「生成 AI: chatbot を超えて」は、生成 AI リーダー学習プログラムの最初のコースで、前提条件はありません。このコースは、chatbot の基礎的な理解をさらに広げ、組織で実現できる生成 AI の真の可能性を把握することを目的としています。基盤モデルやプロンプト エンジニアリングなど、生成 AI の力を活用するうえで重要な概念も紹介します。また、このコースでは、組織において優れた生成 AI 戦略を策定する場合に検討するべき重要事項も見ていきます。
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Google Cloud 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
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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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Google Cloud 上の Gemini とアプリケーションの統合に関する短いコースです。ここでは、Gemini API とその生成 AI モデルについて学習し、Gemini モデルにコードからアクセスする方法を学びます。これらのモデルの機能は、アプリからのテキスト、画像、動画のプロンプトを使用してテストできます。
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「Generative AI Explorer - Agent Platform」コースには、Google Cloud での生成 AI の使用方法に関する複数のラボが含まれます。ラボでは、Agent Platform で Gemini モデルを 使用する方法を学びます。プロンプト設計やベスト プラクティス、さらに Agent Platform を活用したアイディエーション、テキスト分類、テキスト抽出、テキスト要約などについても学習します。 また、Agent Platform でカスタム トレーニングを通じて基盤モデルをトレーニングし、 Agent Platform のエンドポイントにデプロイして、基盤モデルをチューニングする方法も学びます。
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このコースでは拡散モデルについて説明します。拡散モデルは ML モデル ファミリーの一つで、最近、画像生成分野での有望性が示されました。拡散モデルは物理学、特に熱力学からインスピレーションを得ています。ここ数年、拡散モデルは研究と産業界の両方で広まりました。拡散モデルは、Google Cloud の最先端の画像生成モデルやツールの多くを支える技術です。このコースでは、拡散モデルの背景にある理論と、モデルを Vertex AI でトレーニングしてデプロイする方法について説明します。
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このコースでは、生成 AI モデルとのやりとり、ビジネス アイデアのプロトタイプ作成、本番環境へのリリースを行うツールである Vertex AI Studio をご紹介します。現実感のあるユースケースや、興味深い講義、ハンズオンラボを通して、プロンプトの作成から成果の実現に至るまでのライフサイクルを詳細に学び、Gemini マルチモーダル アプリケーションの開発、プロンプトの設計、モデルのチューニングに Vertex AI を活用する方法を学習します。Vertex AI Studio を利用することで、生成 AI をプロジェクトに最大限に活かせるようになることを目指します。
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企業における AI と ML の利用が拡大し続けるなか、責任を持ってそれを構築することの重要性も増しています。多くの企業にとっての課題は、責任ある AI と口で言うのは簡単でも、それを実践するのは難しいということです。このコースは、責任ある AI を組織で運用化する方法を学びたい方に最適です。
このコースでは、Google Cloud が責任ある AI を現在どのように運用化しているかを、ベスト プラクティスや教訓と併せて学び、責任ある AI に対する独自のアプローチを構築するためのフレームワークとして活用できるようにします。
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「Agent Platform におけるプロンプト設計」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 Agent Platform のプロンプト エンジニアリング、画像分析、マルチモーダル生成手法のスキルを実証できます。効果的なプロンプトを作成する方法、目的どおりの生成 AI 出力を生成する方法、 Gemini モデルを実際のマーケティング シナリオに適用する方法を学びます。
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この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、責任ある AI の概要と重要性、および Google が責任ある AI を自社プロダクトにどのように実装しているのかについて説明します。また、Google の AI に関する 7 つの原則についても説明します。
詳細
このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。
詳細
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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