会員登録すると
学習することができます。
会員登録する（無料）
学習することができます。
登録済みの方はこちら
ログイン
学ぶ目的
Generative AI Leader とは
Google Cloud の認定資格の1つで、生成AIが事業をどう変えるかを、ビジネスの言葉で説明できる人を認定します。技術の実務経験の有無は問われず、前提条件もありません。問われるのは実装の腕ではなく、何を選び、どう進めるかの判断です。
試験の形式
- 時間と問題 … 90分、50〜60問の多肢選択
- 言語 … 英語・日本語・スペイン語
- 受け方 … オンライン監督（自宅など）か、テストセンター
- 有効期間 … 3年。期限の前に更新の試験を受けられる
合格点は公表されていません。受験料と申し込みの方法は、公式の案内で確かめます。
4つの分野と比率
- 生成AIの基礎 … 約30%
- Google Cloud の生成AIの提供物 … 約35%
- モデルの出力を良くする手法 … 約20%
- 生成AIを成功させるビジネス戦略 … 約15%
資格と転職の関係
資格は応募の入場券ではありません。でも、生成AIの基礎と導入の考え方を体系的に押さえた証明になり、面接で説明できる根拠になります。
サービスの名前が変わっている
2026年4月に、Vertex AI は Agent Platform（Gemini Enterprise Agent Platform）に名前が変わりました。古い教材では旧名で書かれていることがあります。
このレクチャーで学ぶこと
- 試験の形式（時間・問題数・言語・受け方・有効期間）
- 4つの分野と出題の比率
- 資格が転職でどう役に立つか
- サービスの名前の変更と、学習計画の立て方
質問
まだ質問は投稿されていません。
質問投稿
ログイン後に質問の投稿ができます。
理解度チェックテストに
合格しました！
おめでとうございます！
Google Cloud 生成AIリーダー
Google Cloud Generative AI Leader対策 ― 生成AIの基礎とGoogle Cloudの提供物を、導入の判断に使える言葉で説明する
試験の全体像と学び方 ― 4つの分野と出題の比率を知り、合格までの計画を立てる
理解度チェックテストに合格しました！
＼ SNSにシェアする ／
＃1
未完了
試験の全体像と学び方 ― 4つの分野と出題の比率を知り、合格までの計画を立てる
＃2
未完了
生成AIの基礎 ― AI・機械学習・基盤モデルの関係と、学習の種類を説明する
＃3
未完了
データと生成AIの全体像 ― データの質、5つの層、Googleの基盤モデルを使い分ける
＃4
未完了
Google Cloudの強みと、すぐ使える生成AI ― Geminiアプリ・Gemini Enterprise・Workspaceを使い分ける
＃5
未完了
顧客体験と開発者向けの提供物 ― Customer Engagement Suite・Agent Platform・エージェントの道具を選ぶ
＃6
未完了
基盤モデルの限界とプロンプト ― ハルシネーションに備え、手法を目的で選ぶ
＃7
未完了
グラウンディングとRAGと出力の設定 ― 根拠のある答えにし、temperatureとtop-pを調整する
＃8
未完了