メンバー加入日: 2026
マルチエージェント アーキテクチャをデプロイする
Earned 10月 17, 2026 EDT
Google Kubernetes Engine の費用の最適化
Earned 10月 14, 2026 EDT
Gemini Enterprise Agent Platform を使用してマルチエージェント システムをデプロイする
Earned 10月 9, 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 9月 29, 2026 EDT
Security in Google Cloud の管理
Earned 9月 28, 2026 EDT
Google Cloud における AI と ML の概要
Earned 9月 27, 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」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。
「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。
このコースでは、Google Agent Development Kit を使用して複雑なマルチエージェント システムを構築する方法を学びます。各種ツールを備えた複数のエージェントを構築し、それらのエージェントを親子関係とフローで接続してエージェント間の対話方法を定義します。構築したエージェントは、ローカルで実行するとともに、Gemini Enterprise Agent Platform の Agent Runtime にデプロイしてマネージド エージェント フローとして実行します。このとき、インフラストラクチャに関する決定やリソースのスケーリングは、Agent Runtime によって行われます。 これらのラボは、このプロダクトのプレリリース版に基づいています。メンテナンスの更新が提供された場合、これらのラボにずれが生じる可能性があります。
「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。
このコースでは、Google Cloud 環境を保護するための基礎知識を習得します。ゼロトラストの原則や運命共有モデルなど、Google Cloud のセキュリティ モデルについて学びます。Cloud Identity や Workforce Identity 連携などのアカウント管理サービスを構成し、Identity and Access Management（IAM）のロール、条件、ポリシーを使用してアクセス制御を管理します。また、VPC、Cloud Firewall ティア、VPC Service Controls などのネットワーク セキュリティ制御を実装して、安全な境界を構築します。 「Security in Google Cloud」学習プログラムの基礎となるこのコースでは、後続の 2 つの専門コース（5 つのコースからなる「Google Cloud におけるセキュリティのベスト プラクティス」シリーズと、4 つのコースからなる「Mitigate Threats in Google Cloud」シリーズ）に必要な基本原則を確立します。
このコースでは、Google Cloud の AI および ML 機能について紹介します。特に、生成 AI と予測 AI の両方のプロジェクトの開発に重点を置きます。データから AI へのライフサイクル全体で利用可能なさまざまなテクノロジー、プロダクト、ツールについて説明するとともに、データ サイエンティスト、AI 開発者、ML エンジニアがインタラクティブな演習を通じて専門知識を強化できるよう支援します。