このコースでは、データを AI 活用へつなげるためのワークフローに役立つ AI 搭載の機能スイート、Gemini in BigQuery について説明します。この機能スイートには、データの探索と準備、コード生成とトラブルシューティング、ワークフローの検出と可視化などが含まれます。このコースでは、概念の説明、実際のユースケース、ハンズオンラボを通じて、データ実務者が生産性を高め、開発パイプラインを迅速化できるよう支援します。
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この入門レベルのコースでは、アプリケーション開発者を対象に、Google Cloud のエコシステムを使用して安全、スケーラブル、インテリジェントなクラウドネイティブ アプリケーションを構築する方法を説明 します。インフラストラクチャの設定を行わずにアプリケーションの開発やスケーリングを行う方法、 データ分析を実施する方法、データから分析情報を得る方法、トレーニング済み ML の API を使って開発し、ML のエキスパートでなくても ML を活用する方法を学びます。 また、さまざまな Google サービスや API とのシームレスな統合を利用して、 インテリジェントなアプリを作成します。
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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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Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
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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。
「Vertex AI の Gemini API で生成 AI を使ってみる」の中級スキルバッジを獲得すると、 テキスト生成、画像と動画の分析によるコンテンツ作成の強化、Gemini API 内での関数呼び出し手法の適用といったスキルを実証できます。 Gemini の高度な手法の活用、マルチモーダル コンテンツの生成、AI を活用したプロジェクトの機能拡張を行う方法を学びましょう。 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、習熟していることを証明し、 仕事用プロフィールを充実させ、最終的にはキャリアの可能性を広げることにつながります。 プロフィールにアクセスすると、 獲得したバッジを確認できます。
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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。 スキルバッジは、 Google Cloud のプロダクトとサービスに関する習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジ クエストと最終評価チャレンジラボを完了し、 デジタルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。
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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。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。 このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了してスキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。
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このハンズオンラボのコレクションでは、 Google Cloud サービスおよびツールと Workspace アプリケーションを統合する効果を実証します。Node.js を使用してアンケート ボットを構築したり、 Natural Language API を使用して Google ドキュメント内の感情を認識したり、 Apps スクリプトを使用して chat bot を構築したりします。
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「Google Cloud での ML の API の使用 」コースを修了して、上級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、ML と AI テクノロジーを活用する 3 つの API（Cloud Vision API、Cloud Translation API、Cloud Natural Language API） の基本機能について学習します。 スキルバッジは、Google Cloud の プロダクトとサービスに関する習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 これは、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を 証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了して スキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。
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Earn the introductory skill badge by completing the Automate Data Capture at Scale with Document AI course. In this course, you learn how to extract, process, and capture data using Document AI.
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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、Dataproc 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。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、 スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。
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音声関連の API ツールを使用して、音声の合成と文字起こしを行う方法を学ぶ「Cloud Speech API: 3 つの方法」コースを修了して 初級スキルバッジを獲得しましょう。
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「Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築」入門スキルバッジを取得して、画像認識、自然言語処理、
Google の強力な Gemini モデルと Imagen モデルを使用した画像生成、Vertex AI プラットフォームへのアプリケーションのデプロイなどのスキルを証明しましょう。
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「Vertex AI 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、 Vertex AI 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。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキル バッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。
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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。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 インタラクティブなハンズオン環境で知識の応用力が試されます。このスキルバッジと最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得してネットワークで共有しましょう。
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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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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、従来の機械学習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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Complete the introductory Build LookML Objects in Looker skill badge course to demonstrate skills in the following: building new dimensions and measures, views, and derived tables; setting measure filters and types based on requirements; updating dimensions and measures; building and refining Explores; joining views to existing Explores; and deciding which LookML objects to create based on business requirements.
「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。 スキルバッジは、 Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジです。 インタラクティブなハンズオン環境で 知識の応用力が試されます。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。
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In this course, you will get hands-on experience applying advanced LookML concepts in Looker. You will learn how to use Liquid to customize and create dynamic dimensions and measures, create dynamic SQL derived tables and customized native derived tables, and use extends to modularize your LookML code.
「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。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキル バッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。
このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
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このコースでは、ML について定義し、ビジネスで ML をどのように活用できるのかを学習します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。インタラクティブなラボでは、事前トレーニング済みの ML API の呼び出しを実行するほか、BigQuery ML で SQL のみを使用して独自の ML モデルを構築します。
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このコースシリーズの 3 番目のコースは、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」です。ここでは、高度な関数と、複雑なクエリを管理可能なステップに分割する方法を学びながら、SQL に関する知識を深めます。 BigQuery の内部アーキテクチャ（列ベースのシャーディング ストレージ）についてや、ARRAY と STRUCT を使用した、ネストされたフィールドと繰り返しフィールドなどの高度な SQL トピックについて説明します。最後に、クエリのパフォーマンスを最適化する方法と、承認済みビューを使用してデータを保護する方法について説明します。 このコースを修了したら、「Applying Machine Learning to Your Data with Google」コースに登録してください。
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これは「Data to Insights」コースシリーズの 2 つ目のコースです。ここでは、新しい外部データセットを BigQuery に取り込み、Looker Studio で可視化する方法について説明します。また、複数テーブルの JOIN と UNION など、中級者向けの SQL のコンセプトについても説明します。JOIN や UNION を使用すると、複数のデータソースのデータを分析できます。 注: すでに SQL に関する知識をお持ちの方も、BigQuery に固有の要素（クエリ キャッシュやテーブル ワイルドカードの処理など）について学ぶことができます。 このコースを修了したら、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」コースに登録してください。
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このコースでは、データ アナリストが共通して直面する課題と、その課題を Google Cloud のビッグデータ ツールを使用して解決する方法を取り上げます。その過程で SQL を学習しながら、BigQuery と Dataprep を使用してデータセットを分析し、変換する方法について理解を深めます。
これは「From Data to Insights with Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights」コースを受講してください。
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This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on GCP. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.
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ML は、IT 分野で最も急速に成長している技術の一つであり、Google Cloud Platform はその発展に大きく貢献してきました。 Google Cloud では多数の API により、ほぼすべての ML ジョブに対応するツールを提供しています。 この入門コースでは、ラボを通じて言語処理に活用できる ML の実践演習を行います。 これにより、テキストからのエンティティの抽出、 感情分析と構文解析、音声文字変換のための Speech-to-Text API の使用方法を学ぶことができます。
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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google…
Gemini in BigQuery で生産性を高める
Earned 2月 16, 2025 EST
Google デベロッパー向け基礎
Earned 2月 16, 2025 EST
データ サイエンティストとアナリスト向けの Gemini
Earned 2月 16, 2025 EST
Build Custom Processors with Document AI
Earned 2月 16, 2025 EST
開発者向けの責任ある AI: プライバシーと安全性
Earned 2月 15, 2025 EST
Gemini によるマルチモダリティとマルチモーダル RAG を使用したリッチ ドキュメントの検査
Earned 2月 14, 2025 EST
Vertex AI の Gemini API で生成 AI を使ってみる
Earned 2月 13, 2025 EST
Google Cloud コンピューティングの基礎
Earned 2月 13, 2025 EST
Gemini と Streamlit を使用した生成 AI アプリの開発
Earned 2月 10, 2025 EST
Workspace: アドオン
Earned 2月 8, 2025 EST
Google Cloud での ML の API の使用
Earned 2月 8, 2025 EST
Automate Data Capture at Scale with Document AI
Earned 2月 4, 2025 EST
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 2月 2, 2025 EST
Cloud Speech API: 3 つの方法
Earned 2月 1, 2025 EST
Gemini と Imagen を使用した実際の AI アプリケーションの構築
Earned 2月 1, 2025 EST
Vertex AI におけるプロンプト設計
Earned 2月 1, 2025 EST
Google Cloud におけるアプリ開発環境の設定
Earned 6月 28, 2024 EDT
責任ある AI の概要
Earned 12月 30, 2023 EST
大規模言語モデルの概要
Earned 12月 30, 2023 EST
生成 AI の概要
Earned 12月 30, 2023 EST
Build LookML Objects in Looker
Earned 6月 5, 2023 EDT
Google Kubernetes Engine の費用の最適化
Earned 6月 3, 2023 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 2, 2023 EDT
Google Cloud での DevOps ワークフローの実装
Earned 5月 26, 2023 EDT
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発
Earned 5月 26, 2023 EDT
Compute Engine でのロード バランシングの実装
Earned 5月 22, 2023 EDT
Google Cloud での Kubernetes アプリケーションのデプロイ
Earned 5月 22, 2023 EDT
Build a Website on Google Cloud
Earned 5月 16, 2023 EDT
安全な Google Cloud ネットワークの構築
Earned 5月 13, 2023 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 5月 13, 2023 EDT
Google Cloud ネットワークの構築
Earned 5月 13, 2023 EDT
Applying Advanced LookML Concepts in Looker
Earned 2月 16, 2022 EST
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する
Earned 2月 13, 2022 EST
BigQuery ML を使用した ML モデルの作成
Earned 2月 10, 2022 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 2月 8, 2022 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版
Earned 2月 7, 2022 EST
Developing Data Models with LookML - 日本語版
Earned 2月 7, 2022 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 2月 6, 2022 EST
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版
Earned 2月 6, 2022 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery - 日本語版
Earned 2月 5, 2022 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版
Earned 2月 4, 2022 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版
Earned 2月 3, 2022 EST
Anthos: Service Mesh
Earned 5月 30, 2020 EDT
ML 入門: 言語処理
Earned 5月 30, 2020 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned 5月 30, 2020 EDT
Google Cloud Essentials
Earned 5月 29, 2020 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned 5月 15, 2020 EDT
ベースライン: インフラストラクチャ
Earned 5月 9, 2020 EDT