Google Cloud認定に新試験Generative AI Leaderが追加されたので試験概要を調べてみた＆合格しました！

Google Cloud認定の基礎レベルに生成AIに特化した新しい試験が追加されました！

Google Cloud
Generative AI Leader  |  Google Cloud
https://cloud.google.com/developers/generative-ai-leader
A Generative AI Leader is a visionary professional with comprehensive knowledge of how generative AI (gen AI) can transform businesses.

2025/5/15（木）からまだ英語試験のみですが受験できます。

試験ガイドとGoogle Cloud Skills Boostのラーニングパス、模擬試験も用意されています。
また試験ガイドをGemini 2.5 Proで日本語翻訳してみました。

Google Cloud認定生成AIリーダーは、生成AI（gen AI）がビジネスにおいてどのように変革をもたらし、活用できるかについての包括的な知識を持つ、先見性のある専門家です。この個人は、Google Cloudの生成AI製品およびサービスに関するビジネスレベルの知識を有しています。彼らは、GoogleのAIファーストのアプローチと最先端の製品およびソリューションが、組織を革新的で責任あるAI導入へと導く方法を認識しています。技術チームと非技術チームの両方と有意義な会話を行い、コラボレーションを促進し、生成AIを活用したイニシアチブに影響を与えることができます。Google Cloudのエンタープライズ対応の製品に関する知識を活用して、さまざまなビジネス機能や業界にわたる生成AIの潜在的なユースケースを特定し、イノベーションを加速させることができます。彼らの専門知識は戦略的リーダーシップと影響力にあり、技術的な実装ではありませんが、生成AIの概念とテクノロジーについては概念的な理解をしています。

セクション1：生成AIの基礎（試験の約30%）

1.1 生成AI（gen AI）の中核的な概念とユースケースを説明する。考慮事項には以下が含まれます：

  • 中核的な生成AIの概念の定義（例：人工知能、自然言語処理、機械学習、生成AI、基盤モデル、マルチモーダル基盤モデル、拡散モデル、プロンプトチューニング、プロンプトエンジニアリング、大規模言語モデル）。
  • 機械学習のアプローチの説明（例：教師あり学習、教師なし学習、強化学習）。
  • 機械学習ライフサイクルの各段階（データ収集、データ準備、モデルトレーニング、モデルデプロイ、モデル管理）および各段階に対応するGoogle Cloudツールの特定。
  • ビジネスユースケースに適した基盤モデルの選択方法の特定（例：モダリティ、コンテキストウィンドウ、セキュリティ、可用性と信頼性、コスト、パフォーマンス、ファインチューニング、カスタマイズ）。
  • 生成AIが作成、要約、発見、自動化できるビジネスユースケースの特定（例：テキスト生成、画像生成、コード生成、動画生成、データ分析、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンス）。
  • さまざまなデータタイプが生成AIでどのように使用され、ビジネスにどのような影響を与えるかの説明。
  • AIにおけるデータ品質とデータアクセシビリティの特性と重要性の説明（例：完全性、一貫性、関連性、可用性、コスト、フォーマット）。
  • 構造化データと非構造化データの違いの特定、および各タイプの実際の例の特定。
  • ラベル付きデータとラベルなしデータの違いの特定。

1.2 さまざまなデータタイプが生成AIでどのように使用され、ビジネスにどのような影響を与えるかを説明する。
考慮事項には以下が含まれます：

  • AIにおけるデータ品質とデータアクセシビリティの特性と重要性の説明（例：完全性、一貫性、関連性、可用性、コスト、フォーマット）。
  • 構造化データと非構造化データの違いの特定、および各タイプの実際の例の特定。
  • ラベル付きデータとラベルなしデータの違いの特定。

1.3 生成AIランドスケープの中核となるレイヤーとビジネスへの影響を特定する。
考慮事項には以下が含まれます：

  • インフラストラクチャ
  • モデル
  • プラットフォーム
  • エージェント
  • アプリケーション

1.4 Googleの基盤モデルのユースケースと強みを特定する。考慮事項には以下が含まれます：

  • Gemini
  • Gemma
  • Imagen
  • Veo

セクション2：Google Cloudの生成AI製品（試験の約35%）

2.1 生成AI分野におけるGoogle Cloudの強みを説明する。考慮事項には以下が含まれます：

  • GoogleのAIファーストアプローチと将来のイノベーションへのコミットメントが、最先端の生成AIソリューションにどのようにつながるかの説明。
  • Google Cloudがエンタープライズ対応のAIプラットフォーム（例：責任ある、安全な、プライベートな、信頼性の高い、スケーラブルな）をどのように提供しているかの説明。
  • Googleの包括的なAIエコシステム（例：Google製品およびサービス全体での生成AIの統合）の利点の認識。
  • Google Cloudのオープンなアプローチの利点の説明。
  • Google CloudのAI最適化インフラストラクチャの重要なコンポーネントとその利点の特定（例：ハイパーコンピュータ、Googleカスタム設計のTPU、GPU、データセンター、クラウドコンピューティング）。
  • Google CloudのAIプラットフォームがユーザーにデータに対する制御（例：セキュリティ、プライバシー、ガバナンス、オープンで主要なファーストパーティモデル、事前構築済みおよびカスタマイズ可能なソリューション、エージェント）をどのように提供するかの説明。
  • Google CloudのAIプラットフォームがAI開発をどのように民主化するか（例：ローコードおよびノーコードツール、事前学習済みモデル、API）の説明。

2.2 Google Cloudの事前構築済み生成AI製品がAIを活用した作業をどのように可能にするかを説明する。
考慮事項には以下が含まれます：

  • GeminiアプリとGemini Advanced（例：Gems）の機能、ユースケース、ビジネス価値の認識。
  • Google Agentspace（例：Cloud NotebookLM API、マルチモーダル検索、カスタムエージェント機能）の機能、ユースケース、ビジネス価値の認識。
  • Gemini for Google Workspaceの機能、ユースケース、ビジネス価値の認識。

2.3 Google Cloudの生成AI製品が顧客体験をどのように改善するかを説明する。
考慮事項には以下が含まれます：

  • Google Cloudの外部検索製品（例：Vertex AI Search、Google検索）の機能、ユースケース、ビジネス上の利点の認識。
  • Googleのカスタマーエンゲージメントスイート（例：会話型エージェント、Agent Assist、会話型インサイト、Google Cloud Contact Center as a Service）の機能、ユースケース、ビジネス価値の認識。

2.4 Google Cloudが開発者によるAI構築をどのように支援するかを説明する。考慮事項には以下が含まれます：

  • Vertex AI Platform（例：Model Garden、Vertex AI Search、AutoML）の機能、ユースケース、ビジネス価値の認識。
  • Google CloudのRAG（検索拡張生成）製品（例：Vertex AI Searchによる事前構築済みRAG、RAG API）の機能、ユースケース、ビジネス価値の認識。
  • Vertex AI Agent Builderを使用してカスタムエージェントを構築する場合の機能、ユースケース、ビジネス価値の認識。

2.5 生成AIエージェント向けのツールの目的と種類を定義する。考慮事項には以下が含まれます：

  • エージェントが外部環境と対話し、タスクを達成するためにツール（例：拡張機能、関数、データストア、プラグイン）をどのように使用するかの特定。
  • エージェントツール向けの関連するGoogle Cloudサービスと事前構築済みAI APIの特定（例：Cloud Storage、データベース、Cloud Functions、Cloud Run、Vertex AI、Speech-to-Text API、Text-to-Speech API、Translation API、Document Translation API、Document AI API、Cloud Vision API、Cloud Video Intelligence API、Natural Language API、Google Cloud APIライブラリ）。
  • Vertex AI StudioとGoogle AI Studioをいつ使用するかの判断。

セクション3：生成AIモデルの出力を改善するためのテクニック（試験の約20%）

3.1 基盤モデルの制限を積極的に克服する方法を説明する。考慮事項には以下が含まれます：

  • 基盤モデルの一般的な制限の特定（例：データ依存性、知識のカットオフ、バイアス、公平性、ハルシネーション、エッジケース）。
  • 制限に対処するためのGoogle Cloud推奨プラクティスの説明（例：グラウンディング、検索拡張生成[RAG]、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、人間参加型ループ[HITL]）。
  • 生成AIモデルの継続的な監視と評価のためのGoogle推奨プラクティスの認識（例：自動モデルアップグレード、主要業績評価指標、セキュリティパッチとアップデート、バージョン管理、パフォーマンストラッキング、ドリフトモニタリング、Vertex AI Feature Store）。

3.2 プロンプトエンジニアリングのテクニックと、それがより良い結果をどのように推進するかを説明する。考慮事項には以下が含まれます：

  • プロンプトエンジニアリングの定義と、大規模言語モデル（LLM）との対話におけるその重要性の説明。
  • プロンプティングテクニックとユースケースの特定（例：ゼロショット、ワンショット、フューショット、ロールプロンプティング、プロンプトチェイニング）。
  • 高度なプロンプティングテクニックとそれらを使用するタイミングの特定（例：Chain-of-thoughtプロンプティング、ReActプロンプティング）。

3.3 グラウンディング技術とそのユースケースを特定する。考慮事項には以下が含まれます：

  • LLMにおけるグラウンディングの概念の説明と、ファーストパーティのエンタープライズデータ、サードパーティデータ、ワールドデータによるグラウンディングの区別。
  • 検索拡張生成（RAG）が生成AIモデルからの生成出力にどのように影響を与えるかの説明。
  • Google Cloudのグラウンディング製品：
    a. Vertex AI Searchによる事前構築済みRAG
    b. RAG API
    c. Google検索によるグラウンディング
  • サンプリングパラメータと設定が生成AIモデルの動作を制御するためにどのように使用されるかの特定（例：トークン数、温度、top-p [Nucleusサンプリング]、安全設定、出力長）。

セクション4：成功する生成AIソリューションのためのビジネス戦略（試験の約15%）

4.1 変革的な生成AIソリューションを成功裏に実装するためのGoogle Cloud推奨ステップを説明する。考慮事項には以下が含まれます：

  • さまざまな種類の生成AIソリューションの認識（例：テキスト生成、画像生成、コード生成、パーソナライズされたユーザーニーズ）。
  • 生成AIのニーズに影響を与える主要な要因の特定（例：ビジネス要件、技術的制約）。
  • 特定のビジネスニーズに適した生成AIソリューションの選択方法の説明。
  • 生成AIを組織に統合するためのステップの特定。
  • 生成AIイニシアチブの影響を測定するためのテクニックの特定。

4.2 安全なAIとその、AIシステムを悪意のある攻撃や誤用から保護することの重要性を定義する。考慮事項には以下が含まれます：

  • MLライフサイクル全体を通じたセキュリティの説明。
  • GoogleのSecure AI Framework（SAIF）の目的と利点の特定。
  • Google Cloudセキュリティツールとその目的の認識（例：セキュアバイデザインインフラストラクチャ、Identity and Access Management（IAM）、Security Command Center、ワークロード監視ツール）。

4.3 ビジネスにおける責任あるAIの重要性を説明する。考慮事項には以下が含まれます：

  • 責任あるAIと透明性の重要性の説明。
  • プライバシーに関する考慮事項の説明（例：プライバシーリスク、データ匿名化、仮名化）。
  • データ品質、バイアス、公平性の影響の説明。
  • AIシステムにおける説明責任と説明可能性の重要性の説明。

実際受けて合格してきたのでここからは感想です。

試験対策

上記に軽く目を通したくらいで特にこれといった対策はせず。
Vertex AIや生成AIの概要は頭に入ってるので何とかなるだろうと行きました。

所感

全45問あり、集中力を切らさず英語が読めれば難しい試験ではありませんでした。
Vertex AIについても実際の使い方に関する深い質問もないので、生成AIやプロンプトエンジニアリングの基礎知識とGoogle CloudおよびGoogle Workspaceの生成AIサービスの概要を押さえておけば十分合格できると思います。

これらに触れてない人はあらかじめSkills Boostなどで勉強しておくといいでしょう、英語は模擬試験に出てくる単語をある程度抑えておけば、高校英語レベルで何とかなると思います。

再び全冠返り咲き！
パートナー企業に所属していることが条件ですが、今年から「Google Cloud Partner All Certification Holders」というアワードも新設されたので既存資格も資格を更新して狙っていきたいと思います！

受けてきたGoogle Cloud, Google Cloud認定, 資格

Posted by danishi