【最終回】 Generative AI Leader 資格集中講座！最終チェック & 合格への道しるべ

こんにちは！クラウドエースのエモーショナルエバンジェリスト、ラリオスです。

「Generative AI Leader 資格集中講座」シリーズ、ついに最終回を迎えました！前回（第 8 回）は、AI プロジェクトを成功に導くためのビジネス戦略や、「責任ある AI」「セキュア AI」といった非常に重要なテーマについて学びましたね。

▼ 第 8 回目はこちら
【第 8 回】 Generative AI Leader 資格集中講座！生成 AI 導入戦略・責任ある AI 実践

このシリーズでは、Google Cloud 公式のスタディガイドを使って解説していきます。スタディガイドは以下のリンクからご登録いただければダウンロードできます。スタディガイドを参照しながら読み進めていただくと、より効果的に学習できます。

スタディガイドはこちらからダウンロードできます。

最終回となる今回は、これまでの総まとめとして、試験直前の最終チェックに役立つ重要ポイントをぎゅっと凝縮してお届けします。これまでの学習内容を効率的に復習し、自信をもって「Generative AI Leader」認定資格の合格を目指しましょう！

基本的な情報｜Generative AI Leader 認定資格とは？

まずは、この認定資格の基本的な情報を改めて確認しておきましょう。

資格の概要と目的

Google Cloud の Generative AI Leader 認定資格は、生成 AI がビジネスをどのように変革し、実際にどう活用できるのかを包括的に理解しているリーダーであることを証明するものです。技術的な実装スキルより、Google Cloud のツールやサービスを活用してビジネス視点で生成 AI の導入・活用を推進できる能力が求められます。「Foundational レベル（初級）」に位置づけられており、技術的なバックグラウンドがないビジネスパーソンでも、戦略的思考があれば合格を目指せるのが特徴です。

難易度と合格のポイント

他の Google Cloud 認定資格と比較すると、この試験は深い技術的知識より、ビジネス文脈での生成 AI 理解と Google Cloud サービスの活用方法が重視されます。単なる用語の暗記ではなく、「なぜこの技術が重要なのか」「このサービスでビジネスにどんなメリットがあるのか」を説明できるレベルでの理解が合格の鍵です。とくに、Google の「AI First」思想が具体的な製品・サービスにどう反映されているかを意識して学習すると、知識のつながりが見えてきます。

出題範囲の全体像

試験は、大きく分けて以下の 4 つのセクションから出題されます。カッコ内は、おおよその出題割合です。

セクション 1｜生成 AI の基礎（〜30%）
セクション 2｜Google Cloud の生成 AI サービス（〜35%）
セクション 3｜AI モデルの出力改善テクニック（〜20%）
セクション 4｜生成 AI ソリューションのビジネス戦略（〜15%）

これまでのシリーズで、各セクションの重要ポイントを詳しく解説してきましたので、苦手な分野があれば、ぜひ該当する回の記事を読み返してみてくださいね。

効果的な試験対策の進め方

本シリーズの徹底活用

各記事の「ラリオス的！とくに注目したいポイント」や「★ここ重要！」のセクション、そして「ラリオスからの挑戦状！実践演習クイズ」を繰り返し確認し、知識の定着と応用力を高めましょう。

公式ドキュメントの確認

Google Cloud が提供する「試験ガイド（Exam Guide）」と「スタディガイド（Study Guide）」には出題範囲や重要用語がまとめられているため、必ず確認してください。

公式トレーニングの活用

Google Cloud Skills Boost の無料オンライントレーニングコースは試験内容に沿ったカリキュラムで、動画・テキスト・小テストを組み合わせて自分のペースで学習できます。

※現在、公式ドキュメントとトレーニングは英語のみが提供されていますが、NotebookLM や Gemini を活用して翻訳しましょう！

セクション別｜最重要ポイント超凝縮レビュー

試験の出題範囲である 4 つの主要セクションについて、絶対に押さえておきたい重要ポイントを整理します。これまでの学習内容を体系的に結びつけて理解を深めましょう。

また、シリーズ記事全体の内容を網羅した「NotebookLM」を作成しました。

※ご利用には Google アカウントのログインが必要ですが、そのアカウント情報が知られることはありません。

本記事の解説を読みながら NotebookLM に質問してもよいですし、時間がなければ NotebookLM を使うだけでも合格対策になるはずです！

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マインドマップ活用アドバイス

NotebookLM にはマインドマップも作成してあります。このマインドマップは試験に出る重要キーワードと概念の関連性を整理したものです。各セクションの学習前後に全体像の確認にご活用ください。

それでは、各セクションのポイントを見ていきましょう。

セクション 1｜生成 AI の基礎（〜 30%）

このセクションでは、生成 AI とその関連技術の基本概念、およびビジネスでの活用例の理解度が問われます。各用語の意味と相互関係を正確に把握することがセクション攻略の鍵です。ここでは、シリーズの第 1 回目と第 2 回目をおさらいしていきます。

AI、ML、生成 AI、ディープラーニングの関係性を自分の言葉で説明できますか？
- AI（人工知能）
  人間の知的な振る舞いを機械で模倣する広範な技術です。
- ML（機械学習）
  その AI を実現するための一分野で、データから学習してタスクを実行します。
- 生成 AI（Generative AI）
  ML を応用し、新しいオリジナルのコンテンツ（文章、画像、コードなど）を創り出すことに特化した技術です。
- ディープラーニング
  ML の一手法で、多層のニューラルネットワークを用いて複雑なパターンを抽出します。
  AI、ML、Gen AI の包含関係を覚えておきましょう！
基盤モデルと LLM（大規模言語モデル）の特徴を理解していますか？
- 基盤モデル
  多様な形式の膨大なデータで事前学習された汎用性の高い大規模 AI モデルで、翻訳や要約、コンテンツ生成など幅広いタスクに対応できます。ファインチューニングによって特定の業務に適応させることも可能です。LLM は、基盤モデルの中でもとくに自然言語の理解と生成に特化したモデルです。
プロンプトエンジニアリングの基本的な考え方とテクニックの概要を知っていますか？ AI から望ましい出力を得るための「指示（プロンプト）」を工夫する技術です。
- Zero-shot（例なし）、One-shot（例 1 つ）、Few-shot（例複数）
- Role prompting（役割設定）
- CoT（思考の連鎖）
- ReAct（推論と行動）
機械学習の基本的なアプローチとデータの種類を区別できますか？
- 学習方法｜教師あり学習（ラベル付きデータを使用）、教師なし学習（ラベルなしデータを使用）、強化学習（試行錯誤と報酬を通じて学習）
- データの種類｜構造化データ（表形式など）、非構造化データ（テキスト、画像、音声など）
- 高品質データ｜AI の性能はデータの品質（正確性、完全性、代表性、一貫性、関連性）に大きく左右されます。
機械学習ライフサイクルと生成 AI ランドスケープの全体像をイメージできますか？
- 機械学習ライフサイクル｜データ収集・準備 → モデルトレーニング → デプロイ → 管理
- 生成 AI ランドスケープ｜アプリケーション → エージェント → プラットフォーム → 基盤モデル → インフラストラクチャ

セクション 2｜Google Cloud の生成 AI サービス（〜35%）

このセクションでは、Google Cloud の生成 AI 関連サービス・ツールについて、その機能とビジネス価値の理解が問われます。個々のサービス名を覚えるだけでなく、「なぜこのサービスが必要なのか」「どのようなビジネス課題を解決できるのか」という視点が重要です。ここでは、シリーズの第 3 回目、第 4 回目、第 5 回目をおさらいしていきます。

Google の AI 戦略を理解していますか？
「AI First」の思想と「オープン性」が、Google Cloud のサービス群にどう反映されているかを把握しましょう。
主要なサービスとその役割を説明できますか？
- Gemini ファミリー
  Gemini アプリ、Advanced（Pro）、Gems、Google Workspace with Gemini、Gemini for Google Cloud
- モデル
  Imagen、Veo、Chirp、Gemma
- ツール
  NotebookLM、Google Vids
- Vertex AI
  Model Garden、Model Builder、Model Registry、Pipelines、Vertex AI Search
- 開発環境
  Google AI Studio と Vertex AI Studio
- ソリューション
  Customer Engagement Suite、Google Agentspace
- 主要な AI 関連 API
  Speech-to-Text、Document AI、Text-to-Speech、Translation、Cloud Vision API、Cloud Video Intelligence API、Natural Language API
生成 AI を支えるデータ基盤サービスを理解していますか？
BigQuery、Cloud Storage、Pub/Sub などが、AI モデルの学習や RAG の情報源として重要な役割を果たします。
AI エージェントの基本的な概念と構成要素を把握していますか？
目標達成のために自律的に行動する AI。推論ループ、ツール、モデルといった要素で構成されています。

セクション 3｜AI モデルの出力改善テクニック（〜20%）

このセクションでは、生成 AI モデルからより質の高い出力を得るための各種テクニックについて学びます。これらのテクニックを適切に使いこなすことが、AI 活用の成否を分ける重要なポイントです。ここでは、シリーズの第 6 回目と第 7 回目をおさらいしていきます。

プロンプティングテクニックを使いこなせていますか？
Zero-shot、One-shot、Few-shot、Role prompting、Prompt chaining、ReAct、CoT などの基本的な考え方を理解しておきましょう。
グラウンディングと RAG の重要性を説明できますか？
- グラウンディング
  AI の回答を信頼できる情報源に「根拠づける」ことで、ハルシネーションを抑制します。
- RAG（検索拡張生成）
  グラウンディングを実現するための具体的なアーキテクチャです。
サンプリングパラメータの役割を知っていますか？
- Temperature（温度）
  出力の「創造性」や「ランダム性」を調整します。
- Top-p（核サンプリング）
  出力のランダム性を制御する方法の一つです。
基盤モデルがもつ限界を認識していますか？
データ依存性、知識のカットオフ、バイアス、ハルシネーション、エッジケースといった限界と、その対策を理解しておくことが重要です。
HITL（ヒューマンインザループ）の必要性を理解していますか？
AI の判断に人間の知見や倫理観を組み込むアプローチです。とくに責任が伴う判断において不可欠です。
モデル管理（MLOps）の主要な活動と Vertex AI の関連機能を説明できますか？
バージョニング（Model Registry）、パフォーマンス追跡・ドリフトモニタリング（Model Monitoring）、データ管理（Feature Store）、自動化（Pipelines）と、それを支援する Vertex AI の機能を結びつけて理解しましょう。
ファインチューニングの目的と効果、他のテクニックとの使い分けは？
事前トレーニング済みの基盤モデルを、特定のタスクやドメインに合わせて追加データで再調整するテクニックです。プロンプトエンジニアリングや RAG との使い分けを理解しましょう。

セクション 4｜生成 AI ソリューションのビジネス戦略（〜15%）

この最終セクションでは、生成 AI ソリューションのビジネス導入戦略と、「責任ある AI」「セキュア AI」の実践について学びます。ここでは、シリーズの第 8 回目をおさらいしていきます。

プロジェクト開始前の考慮事項を整理できていますか？
ニーズ（スケール、カスタマイズ、プライバシーなど）とリソース（人材、予算、時間）を慎重に評価することが大切です。
効果的な生成 AI 戦略の要素を説明できますか？
トップダウンとボトムアップのアプローチの組み合わせが重要です。
「責任ある AI（Responsible AI）」の核心を理解していますか？
AI を倫理的に活用し、害を避けるための指針です。公平性、透明性、説明可能性（XAI）といった原則が重要です。
「セキュア AI（Secure AI）」の目的と主要な要素を知っていますか？
AI アプリケーションを悪意のある攻撃や誤用から保護するための取り組みです。SAIF や IAM といった考え方やツールが重要です。
ユースケースに応じたモデル選択の要因を判断できますか？
モダリティ、コンテキストウィンドウ、パフォーマンス、可用性と信頼性などを総合的に判断する必要があります。

ラリオス流！合格への最終チェックリスト

さあ、いよいよ試験本番に向けての最終準備です！これまでの学習内容が身についているか、以下のチェックリストで最終確認を行いましょう。各項目について自信をもって説明できる状態を目指してください。もし少しでも不安があれば、各セクションの冒頭に記載した関連シリーズ記事やスタディガイドをもう一度見直しましょう。

セクション 1｜生成 AI の基礎

▢ AI、機械学習（ML）、生成 AI、ディープラーニング、それぞれの関係性を、具体的な例を交えながら説明できますか？

▢ 「基盤モデル」とは何か、その主な特徴（汎用性、事前学習、ファインチューニングによる適応など）を 3 つ以上挙げられますか？

▢ 「大規模言語モデル（LLM）」が、基盤モデルの中でどのような位置づけで、何を得意としているか説明できますか？

▢ プロンプトエンジニアリングがなぜ重要なのか、その基本的な考え方を説明できますか？

▢ Zero-shot、One-shot、Few-shot、Role prompting、Chain-of-Thought（CoT）、ReAct といった主要なプロンプティングテクニックについて、それぞれの目的と簡単な使い方を説明できますか？

▢ 教師あり学習、教師なし学習、強化学習の 3 つのアプローチについて、それぞれどのようなデータ（ラベル付き/なし）を使い、どのようなタスクに適しているか、具体例を挙げて説明できますか？

▢ 「高品質データ」の 5 つの主要な特性（正確性、完全性、代表性、一貫性、関連性）を挙げ、それぞれがなぜ AI の性能にとって重要なのか説明できますか？

▢ 機械学習ライフサイクル（データ収集・準備、モデルトレーニング、モデルデプロイ、モデル管理）の各ステージで、どのような活動が行われ、どのような Google Cloud ツールが利用される可能性があるか、具体的に説明できますか？

▢ 生成 AI ランドスケープ（アプリケーション、エージェント、プラットフォーム、モデル、インフラストラクチャ）の各層がどのような役割を担っているか、具体的な例を交えて説明できますか？

セクション 2｜Google Cloud の生成 AI サービス

▢ Google が「AI First」を掲げる理由と、それが Google Cloud のサービスにどのように反映されているか説明できますか？また、Google Cloud の「オープン性」がビジネスにもたらすメリット（例｜ベンダーロックイン回避）を具体的に説明できますか？

▢ Gemini ファミリー（Gemini アプリ、Gemini Advanced、Gemini for Google Workspace、Gemini for Google Cloud）それぞれの主なターゲットユーザーとユースケースを説明できますか？また、Gems とは何か、どのような場合に役立つか説明できますか？

▢ NotebookLM の最大の特徴である「グラウンディング」とは何か、それがビジネス利用においてどのようなメリットをもたらすか説明できますか？

▢ Vertex AI が「統合プラットフォーム」と呼ばれる理由を、具体的な機能（例｜Model Garden、Model Builder、AutoML、MLOps 関連機能）と結びつけて説明できますか？

▢ Vertex AI Search がどのようなビジネス課題を解決でき、RAG アーキテクチャにおいてどのような役割を果たすか説明できますか？

▢ Google AI Studio と Vertex AI Studio の主な違いと、それぞれの適切な利用シーンを説明できますか？

▢ Customer Engagement Suite（with Google AI）の主要なコンポーネント（会話型エージェント、Agent Assist、会話型インサイト、CCaaS）が、それぞれどのようなビジネス価値を提供するか説明できますか？

▢ Google Agentspace が、どのように企業の社内情報活用や業務効率化に貢献できるか説明できますか？

▢ 主要な AI 関連 API（Speech-to-Text、Document AI、Text-to-Speech、Translation、Cloud Vision API、Cloud Video Intelligence API、Natural Language API）について、それぞれの得意なタスクと具体的なユースケースを 3 つ以上挙げられますか？

▢ Document AI API と Cloud Vision API の使い分け、Text-to-Speech API と音声生成モデル（Chirp など）の位置づけの違いを説明できますか？

セクション 3｜AI モデルの出力改善テクニック

▢ グラウンディングがなぜ重要で、どのような情報源（Google 検索、社内データなど）があるか説明できますか？

▢ RAG（検索拡張生成）の仕組みと、それがハルシネーション抑制や回答の信頼性向上にどう貢献するかを説明できますか？

▢ サンプリングパラメータ（とくに Temperature）が、AI モデルの出力の「創造性」や「一貫性」にどのような影響を与えるか、具体的なユースケースを交えて説明できますか？

▢ 基盤モデルがもつ主な限界（データ依存性、知識カットオフ、バイアス、ハルシネーション、エッジケース）をそれぞれ説明し、それらに対する一般的な対策アプローチを挙げられますか？

▢ HITL（ヒューマンインザループ）がどのような場合に必要となり、具体的にどのようなかたちで AI のワークフローに組み込まれるか説明できますか？

▢ モデル管理（MLOps）における主要な活動（バージョニング、パフォーマンス追跡、ドリフトモニタリング、データ管理、自動化など）と、それらを支援する Vertex AI の具体的な機能（Model Registry、Model Monitoring など）を説明できますか？

▢ ファインチューニングとは何か、その目的と効果、そしてプロンプトエンジニアリングや RAG といった他のテクニックと、どのような視点で使い分けるべきか説明できますか？

セクション 4｜生成 AI ソリューションのビジネス戦略

▢ AI プロジェクトを開始する前に検討すべき「ニーズ」と「リソース」に関する具体的な確認事項を 5 つ以上挙げられますか？

▢ 効果的な生成 AI 戦略を策定・実行するための重要な要素（トップダウンとボトムアップの組み合わせ、戦略的焦点、責任ある AI など）を説明できますか？

▢ 「責任ある AI（Responsible AI）」の基本的な考え方と、その中でとくに重要な原則（公平性、透明性、説明可能性 XAI など）を説明できますか？

▢ 「セキュア AI（Secure AI）」の目的と、Google が提唱する SAIF（Secure AI Framework）の概要、そして IAM のような具体的なセキュリティツールの役割を説明できますか？

▢ ビジネスのユースケースに応じて AI モデルを選択する際に考慮すべき主要な要因（モダリティ、コンテキストウィンドウ、パフォーマンス、可用性と信頼性など）を説明できますか？

このチェックリストが、みなさんの最終確認の一助となれば嬉しいです。すべてに自信をもって「はい！」と答えられるようになったら、合格はもう目の前です！

ラリオス的！最終合格アドバイス

ここまで本当によく頑張りましたね！「Generative AI Leader 資格集中講座」シリーズも、このアドバイスが最後です。試験本番で実力を最大限に発揮できるよう、心を込めて最後のエールを送らせてください。

試験当日は、まず深呼吸！落ち着いて問題と向き合おう
試験会場に着いたら、まずは大きく深呼吸してリラックスしましょう。問題文は焦らず何が問われているのかを把握することが大切です。とくにシナリオ形式の問題では、状況設定や課題を理解することが正解への第一歩です。
時間配分を意識して、分からない問題は潔くスキップもアリ！
自信のある問題から確実に解いていきましょう。少し考えても分からない問題は一旦スキップし、後で時間が余ったら再挑戦する戦略も有効です。一つの問題にこだわりすぎるのが一番もったいないですからね。
「自分ならどうするか？」ビジネスリーダーの視点を忘れずに
この試験は技術知識の暗記テストではありません。Generative AI Leader としての判断力や応用力が試されます。選択肢に迷った時は、「自分がプロジェクトリーダーだったら？」あるいは「自分が Google の社員だったらどうするか？」と、つねにビジネスの目的や価値を意識して考えてみてください。
苦手分野は、最後の最後まで諦めないで！
「理解が曖いかも…」という分野が見つかったら、試験直前まで諦めずに確認しましょう。たった一つの知識が合否を分けることもあります。このチェックリストや、これまでのシリーズ記事を繰り返しチェックしましょう！
全体像をもう一度頭の中で整理しよう
個別の知識がどうつながり、全体として何を意味するのかを理解することも重要です。マインドマップや各セクションの関連性を、もう一度頭の中で整理してみてください。
そして何より、自信をもって！
ここまで熱心に学習を続けてきたみなさんなら、必ず合格できると私は信じています。これまでの努力を信じて、自信をもって臨んでください！