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Pilawal Thanapol

メンバー加入日: 2025

ダイヤモンド リーグ

9203 ポイント
Build AI Agents with Enterprise Databases Earned 4月 7, 2026 EDT
Agent Development Kit（ADK）と Agent Engine 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 4月 7, 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 4月 7, 2026 EDT
ネットワーク エンジニア向けの Gemini Earned 4月 6, 2026 EDT
Build intelligent agents with Agent Development Kit (ADK) Earned 4月 6, 2026 EDT
Vertex AI と Flutter による 生成 AI エージェントの構築 Earned 4月 6, 2026 EDT
アプリケーション開発者向けの Gemini Earned 4月 5, 2026 EDT
エンベディング作成、ベクトル検索、BigQuery での RAG Earned 4月 5, 2026 EDT
ベクトル検索とエンベディング Earned 4月 5, 2026 EDT
クラウド アーキテクト向けの Gemini Earned 4月 5, 2026 EDT
DevOps エンジニア向けの Gemini Earned 4月 5, 2026 EDT
Vertex AI Search for Commerce Earned 4月 5, 2026 EDT
Agent Assist and its Gen AI Capabilities Earned 4月 5, 2026 EDT
Create Agents with Generative Playbooks Earned 4月 5, 2026 EDT
セキュリティ エンジニア向けの Gemini Earned 4月 5, 2026 EDT
AI Boost Bites: Automate tasks with Gemini and Apps Script Earned 4月 5, 2026 EDT
Gemini Code Assist を使用したアプリケーション開発を開始する Earned 4月 5, 2026 EDT
Gemini モデルの機能を強化する Earned 4月 5, 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 4月 4, 2026 EDT
Gemini Code Assist でアプリ開発を効率化する Earned 4月 4, 2026 EDT
AI の世界におけるセキュリティの基礎 Earned 4月 4, 2026 EDT
Model Armor: AI デプロイの保護 Earned 4月 4, 2026 EDT
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発 Earned 4月 4, 2026 EDT
Agent Platform におけるプロンプト設計 Earned 4月 3, 2026 EDT
Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化 Earned 4月 2, 2026 EDT
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成 Earned 4月 2, 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 4月 2, 2026 EDT
BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する Earned 4月 1, 2026 EDT
BigQuery で予測データ分析を行う Earned 4月 1, 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 4月 1, 2026 EDT
Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 Earned 4月 1, 2026 EDT
Security Command Center による脅威と脆弱性の緩和 Earned 3月 31, 2026 EDT
Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング Earned 3月 31, 2026 EDT
Google Cloud におけるモニタリング Earned 3月 31, 2026 EDT
API を使用して Cloud Storage を操作する Earned 3月 30, 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 3月 30, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes の管理 Earned 3月 30, 2026 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ Earned 3月 29, 2026 EDT
Cloud Run でのサーバーレス アプリケーションの開発 Earned 3月 29, 2026 EDT
Google Cloud コンピューティングの基礎 Earned 3月 28, 2026 EDT

Build AI agents that can leverage enterprise databases using the MCP Toolbox for Databases. You will define secure database interaction tools, and implement intelligent querying capabilities (leveraging vector embeddings, structured queries).

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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、Vertex AI Agent Engine 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 Engine 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、これらのラボに遅延が生じる可能性があります。

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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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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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This structured course is for developers interested in building intelligent agents using the Agent Development Kit (ADK). It combines hands-on experience, core concepts, and practical application, to provide a comprehensive guide to using ADK. You can also join our community of Google Cloud experts and peers to ask questions, collaborate on answers, and connect with the Googlers making the products you use every day.

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このコースでは、Google のポータブル UI ツールキットである Flutter を使用してアプリを開発し、そのアプリを Google の生成 AI モデル ファミリーである Gemini と統合する方法について学びます。また、AI エージェントとアプリケーションを構築、管理するための Google のプラットフォームである Vertex AI Agent Builder も使用します。

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このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーター、Gemini が、デベロッパーのアプリケーション構築にどのように役立つかについて学びます。コードの説明、Google Cloud サービスの提案、アプリケーションのコード生成を Gemini に指示する方法について学びます。ハンズオンラボを使用して、Gemini でアプリケーション開発ワークフローがどのように向上するかを体験します。 Duet AI は、次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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このコースでは、BigQuery で検索拡張生成（RAG）ソリューションを使用して AI ハルシネーションを軽減する方法を説明します。エンベディングの作成、ベクトル空間の検索、改善された回答の生成を含む RAG ワークフローについて解説し、これらの手順の背後にある概念的な理由と、BigQuery を使用した実践的な実装方法についても説明します。このコースを完了すると、BigQuery、Gemini などの生成 AI モデル、エンベディング モデルを使用して RAG パイプラインを構築し、独自の AI ハルシネーションのユースケースに対処できるようになります。

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このコースでは、AI を活用した検索テクノロジー、ツール、アプリケーションについて学びます。ベクトル エンベディングを利用するセマンティック検索、セマンティック アプローチとキーワード アプローチを組み合わせたハイブリッド検索、グラウンディング対応 AI エージェントとして AI のハルシネーションを最小限に抑える検索拡張生成（RAG）をご紹介します。Vertex AI Vector Search を実践的な経験を積んで、インテリジェントな検索エンジンを構築しましょう。

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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、管理者によるインフラストラクチャのプロビジョニングにどのように役立つかについて学習します。Gemini にプロンプトを入力して、インフラストラクチャの説明、GKE クラスタのデプロイ、既存のインフラストラクチャの更新についての情報を取得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 GKE のデプロイ 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、Google の次世代モデルである Gemini に名称変更されました。

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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、エンジニアによるインフラストラクチャの管理にどのように役立つかについて学習します。アプリケーション ログを検索して理解するように Gemini に指示する方法、GKE クラスタを作成する方法、ビルド環境の作成方法を調査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 DevOps 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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This on-demand course provides partners the skills required to design, deploy, and monitor Vertail AI Search for Commerce solutions including retail search and recommendation AI for enterprise customers.

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Unlock the power of generative AI to create intelligent, automated agents. After completing this course, you'll be equipped to develop a data store agent that can instantly answer complex questions by automatically extracting and synthesizing information from your websites, documents, or structured data. Say goodbye to static FAQs—your new agent will provide dynamic, accurate answers and even surface the original source URLs, all with a simple and rapid setup.

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This course will teach you how to build conversational experiences for Conversational Agents using Generative Playbooks. You'll start with an introduction to playbooks and learn how to set up your first one. You'll also learn about the importance of testing, as well as key production considerations like quota limits and integration. The course concludes with a case study that shows how to use playbooks for generative steering.

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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、クラウド環境とリソースを安全に保つうえでどのように役立つかを学習します。サンプル ワークロードを Google Cloud の環境にデプロイする方法、Gemini を使用してセキュリティ構成ミスを特定、修正する方法を学びます。ハンズオンラボでは、Gemini を使用することでクラウドのセキュリティ ポスチャ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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This video covers how to use Gemini and Apps Script to automate manual tasks across Google Workspace. You'll learn to prompt Gemini to generate Apps Script code that automatically drafts email reminders in Google Sheets for tasks not marked 'Complete.' Automate your workflow with little to no technical expertise, freeing up time for more important work and eliminating manual follow-ups.

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「Gemini Code Assist を使用したアプリケーション開発を開始する」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、 Google の AI コーディング アシスタントの機能を活用する方法を学びます。

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「Gemini モデルの機能を強化する」 の中級スキルバッジを獲得すると、次のスキルを実証できます。Gemini モデルの高度な機能 （コードの生成と実行、グラウンディング、制御されたコンテンツ生成、 合成データの作成など）を活用して、より強力で洗練された AI アプリケーションを構築できます。

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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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あらゆるレベルの開発者を対象としたこのコースでは、Google Cloud の AI を活用したアプリ開発支援ソリューション、Gemini Code Assist のコア機能について学習します。インテリジェントなコードの提案や予測入力から、リアルタイムのエラー検出やリファクタリング支援まで、Gemini Code Assist を活用して生産性とコードの質を大幅に向上させてより生産的で楽しめる作業に集中するために、貴重な時間を節約する方法をご紹介します。

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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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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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「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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「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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「Document AI を使用して大規模なデータ キャプチャを自動化」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、 Document AI を使用してデータを抽出、処理、取得する方法を学びます。

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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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「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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「BigQuery でマルチモーダル ベクトル検索を実装する」スキルバッジを獲得できるこの中級コースを修了すると、 Gemini in BigQuery を使用した SQL の生成とデバッグ、感情分析の実施、 テキストの要約とキーワードの特定、エンベディングの生成、検索拡張生成（RAG）パイプラインの作成、 マルチモーダル ベクトル検索の実装に関する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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「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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Google Cloud でのクラウド セキュリティの基礎の実践 スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Identity and Access Management（IAM）でのロールの作成と割り当て、 サービス アカウントの作成と管理、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーク全体でのプライベート接続の有効化、 Identity-Aware Proxy を使用したアプリケーション アクセスの制限、Cloud Key Management Service（KMS）を使用した鍵と暗号化されたデータの管理、 限定公開 Kubernetes クラスタの作成に関するスキルを実証できます。

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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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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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「Google Cloud におけるモニタリング」入門スキルバッジ コースを修了すると、 Google Cloud のリソースをモニタリングするための Cloud Monitoring ツールの使用」のスキルを習得できます。

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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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「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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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 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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「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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