Gen AI Leader合格への道#1：試験概要と学習ロードマップ

1. はじめに：本記事の目的

本記事は、2025年5月14日（米国時間）に一般提供が開始されたGoogle CloudのGenerative AI Leader認定資格を取得するために必要となる知識を紹介するシリーズです。本連載は以下の内容に分かれています。 本連載が、Gen AI Leader合格を目指す皆さんの学習に少しでもなれば幸いです。また、たとえGenerative AI Leaderの認定試験を受験されないとしても、今回の内容がGoogle Cloudが考える生成AIの全体像や戦略、そしてその応用について、皆さんの理解を深める一助となれば大変嬉しく思います。
生成AIは今やビジネス変革の鍵を握る技術であり、その基礎から応用、そして責任ある利用までを包括的に学ぶことは、ビジネスを牽引するリーダーや現場担当者にとって価値あるものになると考えています。

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Generative AI Leader認定資格バッジ

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2. Generative AI Leader試験概要

Google Cloud Certified Generative AI Leaderは、生成AIがビジネスに変革をもたらし、どのように活用できるかについて包括的な知識を持つ先見的なプロフェッショナルであると定義されています。この認定資格は、Google CloudのGen AI製品とサービスに関するビジネスレベルの知識を有し、Googleの「AIファースト」のアプローチと最先端の製品・ソリューションが組織を革新的かつ責任あるAI導入へと導く方法を認識していることを示します。また、技術チームと非技術チームの両方との間で意味のある会話を行い、協力を促進し、Gen AIを活用した取り組みに影響を与えることができる能力も問われます。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、技術的な実装ではなく、Gen AIの概念とテクノロジーに関する概念的な理解が求められます。
参考：Generative AI Leader

長々とそれっぽく書きましたが、Google Cloud Certified Generative AI Leader＝生成AIのビジネス活用を推進するリーダー、と思ってもらえたらいいと思います。

認定試験の試験時間は90分で、問題数は50-60問です。
なお、本記事執筆時点（2025年7月1日）では、本試験は英語のみでの提供となっています。

この認定試験で問われる知識内容は、主に以下のセクションに分けられています。 参考：公式試験ガイド

  • ・セクション1：Gen AIの基礎 (~30%)
  • ・セクション2：Google CloudのGen AIサービス (~35%)
  • ・セクション3：Gen AIモデル出力改善テクニック (~20%)
  • ・セクション4：成功するGen AIソリューションのためのビジネス戦略 (~15%)

・セクション1：Gen AIの基礎

知識 知識内容
生成AIの基本概念 AI、機械学習（ML）、生成AI、ディープラーニング、基盤モデル、大規模言語モデル（LLM）といった、ジェネレーティブAIを構成する基本的な概念とそれらの相互関係
機械学習の主要アプローチ 教師あり学習、教師なし学習、強化学習のそれぞれが、データからどのように学習し、どのような問題解決に適しているか
MLライフサイクルの各段階とそのGoogle Cloudツール データ取り込みと準備からモデル訓練、デプロイ、管理に至る機械学習プロジェクトの各ステップを理解し、それぞれのフェーズで活用されるGoogle Cloudのツールを識別
ビジネスユースケースに応じた基盤モデルの選び方 モデルのモダリティ（テキスト、画像など）、コンテキストウィンドウ、セキュリティ、可用性、コスト、パフォーマンス、ファインチューニングやカスタマイズの可能性といった要素を考慮し、特定のビジネス課題に最適な基盤モデルを選択する方法
ビジネスユースケースに応じた基盤モデルの選び方 モデルのモダリティ（テキスト、画像など）、コンテキストウィンドウ、セキュリティ、可用性、コスト、パフォーマンス、ファインチューニングやカスタマイズの可能性といった要素を考慮し、特定のビジネス課題に最適な基盤モデルを選択する方法
生成AIが実現する多様なビジネスユースケース テキスト生成、画像生成、コード生成、データ分析、パーソナライズされたユーザー体験の提供など、生成AIが「創造」「要約」「発見」「自動化」といった形でビジネスにもたらす具体的な価値と応用例
データタイプとビジネス影響の関連付け 様々なデータタイプ（構造化データ、非構造化データ、ラベル付きデータ、ラベルなしデータ）が生成AIモデルにどのように利用され、それらがビジネス成果にどのような影響を与えるか
データ品質とデータアクセシビリティの重要性 データの正確性、完全性、代表性、一貫性、関連性といった品質特性、および可用性、コスト、フォーマットといったアクセス性の要素が、生成AIモデルの性能にとっていかに重要か
生成AIランドスケープの構成要素 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、アプリケーションという生成AIエコシステムの主要な層と、それぞれの役割
Googleの主要な基盤モデルとその強み Gemini、Gemma、Imagen、VeoといったGoogleが提供する基盤モデルについて、それぞれの特徴と具体的なユースケース、およびビジネスにおける強み

・セクション2：Google CloudのGen AIサービス

知識 知識内容
Google CloudにおけるGen AIの強み 「AIファースト」のアプローチ、企業対応プラットフォームとしての堅牢性、広範なエコシステム、オープンなアプローチ、AIに最適化されたインフラストラクチャ、データ制御機能、AI開発の民主化といった、Google Cloudが生成AI分野で持つ独自の強み
Google Cloudの事前構築済みGen AIサービス Geminiアプリ/Advanced、Agentspace、Workspace向けGeminiなどの提供される事前構築済みGen AIサービスの機能、多様なユースケースおよびそれらがビジネスにもたらす価値
顧客体験向上におけるGen AIサービスの役割 Vertex AI Search、Customer Engagement Suite（Conversational Agents、Agent Assist、Conversational Insights、CCaaS）といったGoogle CloudのGen AIサービスが、顧客体験をどのように変革し、向上させるか
開発者向けAI構築支援サービス Vertex AI Platform（Model Garden、Vertex AI Search、AutoML）、Google CloudのRAGサービス、Vertex AI Agent Builderなど、Google Cloudの開発者がAIアプリケーションを構築・デプロイするために提供するツールとサービス
Gen AIエージェントのツール機能の目的と種類 エージェントが外部システムと連携するための拡張機能、関数、データストア、プラグインといったツール機能の目的と、その種類
エージェントのツール機能に関連するGoogle Cloudサービスと事前構築済みAI API Cloud Storage、各種データベース、Cloud Functions、Cloud Run、Vertex AI、各種AI API、Google Cloud APIライブラリなど、エージェントのツール機能の実装に活用できるGoogle Cloudのサービスと事前構築済みAI API
Vertex AI StudioとGoogle AI Studioの使い分け 両プラットフォームの目的と機能の違い

・セクション3：Gen AIモデル出力改善テクニック

知識 知識内容
基盤モデルの一般的な限界 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（幻覚）、エッジケースへの対応など、基盤モデルが持つ固有の限界と課題
限界に対処するためのGoogle Cloud推奨プラクティス グラウンディング、RAG（Retrieval Augmented Generation）、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、HITL（Human-in-the-Loop）といった、モデルの出力を改善し、その限界に対処するためのGoogle Cloudが推奨する実践的なアプローチ
Gen AIモデルの継続的な監視と評価の重要性 自動モデルアップグレード、KPI（重要業績評価指標）を用いたパフォーマンス追跡、セキュリティパッチの適用、バージョニング、ドリフト監視、Vertex AI Feature Storeの活用など、デプロイ後のモデルパフォーマンスを継続的に最適化するためのGoogle推奨プラクティス
プロンプトエンジニアリング技術とその効果 プロンプトの定義、ゼロショット、ワンショット、フューショット、ロール、プロンプトチェーンといった基本的なプロンプトエンジニアリング技術とその効果
高度なプロンプト技術とその使用時期 Chain-of-ThoughtプロンプティングやReActプロンプティングといった、より複雑な推論を導き出すための高度なプロンプト技術とその適用場面
グラウンディング技術とそのユースケース グラウンディングの概念、RAG（Retrieval Augmented Generation）との関連性、およびGoogle Cloudのグラウンディングサービスを活用した具体的なユースケース
サンプリングパラメータがモデル挙動を制御する方法 トークン数、温度（temperature）、top-p、安全設定、出力長といったサンプリングパラメータが、生成AIモデルの出力の多様性や精度、安全性をどのように制御するために使用されるか

・セクション4：成功するGen AIソリューションのためのビジネス戦略

知識 知識内容
変革的なGen AIソリューションを実装するためのGoogle Cloud推奨ステップ 概念策定からデプロイ、継続的改善に至るまで、効果的な生成AIソリューションを組織に導入するためのGoogle Cloudが提唱する実践的なステップ
Gen AIソリューションの種類 テキスト生成、画像生成、コード生成、パーソナライズといった、生成AIが提供する多様なソリューションタイプとその特性
Gen AIのニーズに影響を与える主要因 ビジネス要件、技術的制約、既存のインフラストラクチャなど、生成AIソリューションの選択と導入に影響を与える主要な要因
特定のビジネスニーズに合ったGen AIソリューションの選択方法 ビジネス目標、利用可能なデータ、既存のシステム、チームのスキルセットなどを考慮し、最適なGen AIソリューションを選ぶためのアプローチ
Gen AIを組織に統合するステップ パイロットプロジェクトの実施、組織文化の醸成、スキルトレーニング、チェンジマネジメントなど、生成AIを効果的に組織全体に統合するためのステップ
Gen AIイニシアチブの影響を測定する技術 ROI（投資収益率）の評価、生産性向上指標、顧客満足度、コスト削減額など、生成AI導入のビジネス効果を定量的に測定するための技術
セキュアAIの定義とその重要性 MLライフサイクル全体でのセキュリティの確保、GoogleのSecure AI Framework (SAIF)、Google Cloudが提供するセキュリティツールなどを通して、AIシステムを脅威から保護するセキュアAIの概念とそのビジネスにおける重要性
ビジネスにおける責任あるAIの重要性 透明性、プライバシー保護、データ品質・バイアス・公平性、説明責任と説明可能性といった側面から、AIアプリケーションが倫理的に、かつ社会に良い影響を与える形で使用されるための「責任あるAI」の重要性

3. Generative AI Leader学習のロードマップ

Generative AI Leader認定資格の取得に向けて、以下の順序で学習してみてはいかがでしょうか。受験にあたっては自分自身の知識状態を踏まえて、自分にあったロードマップを考えてみてください。

  • ・本連載で全体像を予習
  • ・公式学習リソースで知識を定着・強化
  • ・公式模擬試験で実践力チェック
  • ・本番試験

・本連載で全体像を予習

本連載「Gen AI Leader合格への道」は、Generative AI Leader認定試験の出題範囲を網羅するように構成しています。まずは各記事を読み進めることで、試験で問われる幅広い知識領域について、日本語で効率的に全体像を把握し、基礎的な理解を深めてみてはいかがでしょうか。各記事が対応する試験のセクションや詳細な学習内容は、後述の「4. 本連載記事の各フェーズと学習内容」を参照してください。

・公式学習リソースで知識を定着・強化

本連載で予習した後は、Google Cloudが提供する公式学習リソースを活用して、知識の定着と強化を図ってみてください。公式資料は英語であるため、この段階で英語での情報に慣れておくことも重要だと思います

  • ・Google Cloud Skills Boostによる学習
    Googleが提供するオンライン学習プラットフォーム「Google Cloud Skills Boost」では、Generative AI Leader認定資格に関連する無料の学習パスが提供されています。これにより、実践的なハンズオンラボを通じて知識を深めることができます
    ♢ 参考：Generative AI Leader Learning Path
  • ・スタディガイド（Study Guide）で復習
    試験範囲の各トピックについて、さらに詳細な解説や学習すべきポイントがまとめられた公式のスタディガイドです。本連載で得た知識を補完し、より深い理解と体系的な復習を行うために活用しましょう
    ♢ 参考：Generative AI Leader Study Guide (English)

・公式模擬試験で実践力チェック

知識が定着したら、本番試験に臨む前に必ず公式模擬試験を受験しましょう。これにより、試験形式や時間配分に慣れ、自身の理解度を客観的に評価できます

  • ・公式模擬試験
    本試験の形式や出題傾向を把握するための公式模擬試験です。自身の理解度を確認し、弱点を見つけるために必ず受験しましょう
    ♢ 参考：Generative AI Leader Official Practice Exam

4. 本連載記事の各フェーズと学習内容

本連載「Gen AI Leader合格への道」の各記事が、Generative AI Leader認定試験のどのセクションに対応し、どのような学習内容を掘り下げるのかをまとめます。このロードマップに沿って学習を進めることで、試験範囲を体系的にカバーできると考えています

  • ・ Gen AI Leader合格への道#1：試験概要と学習ロードマップ（本記事）
    Gen AI Leader認定資格の概要、目的、試験で問われる主要な知識領域、および本連載の全体構成について解説します
  • ・ Gen AI Leader合格への道#2：生成AIがビジネスにもたらす価値と可能性
    Gen AIがビジネスでどのような変革をもたらし得るか、具体的なユースケース（創造、要約、発見、自動化）や、ビジネスへの影響、そしてGen AI戦略の立て方といった、ビジネス価値に関する部分に焦点を当てます
    ♢ 対応セクション：セクション1,4
  • ・ Gen AI Leader合格への道#3：生成AIの基礎概念
    AI、ML、Gen AI、基盤モデル、LLMといったGen AIのコア概念、機械学習のアプローチ、様々なデータタイプとデータ品質の重要性、そして基盤モデルの一般的な限界といった、基礎概念部分を詳しく解説します
    ♢ 対応セクション：セクション1,3
  • ・ Gen AI Leader合格への道#4：ランドスケープ理解と実践的リソース管理
    Gen AIソリューションを構成する各層（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）の役割と相互作用、Google Cloudのプラットフォーム（Vertex AI）やモデル（Model Garden, AutoML）、そしてGen AIプロジェクトに必要な人的・経済的・時間的リソースや、プロジェクトのニーズ（規模、カスタマイズ性、プライバシー、レイテンシーなど）といった部分を網羅します
    ♢ 対応セクション：セクション1,2,4
  • ・Gen AI Leader合格への道#5：生成AIを活用する
    Google Cloudが提供するGeminiアプリ、Workspace向けGemini、NotebookLM、Agentspaceといった、コーディングなしでGen AIの力を活用できる事前構築済みアプリケーション、そしてプロンプトエンジニアリング（ゼロショット、フューショット、ロール、チェーン、サンプリングパラメータなど）やグラウンディング、RAGといった、Gen AIモデルの効果的な活用テクニックに焦点を当てます
    ♢ 対応セクション：セクション2,3
  • ・Gen AI Leader合格への道#6：AIエージェントの基本とGoogle Cloudでの開発基盤
    AIエージェントの構成要素（基盤モデル、ツール、推論ループ）とエージェントの種類（決定論的、生成的）、そしてエージェントに機能を追加するためのツール（拡張機能、関数、データストア、プラグイン）や、開発のためのGoogle Cloudツール（Google AI Studio, Vertex AI Studio, 各種AI API, Cloud Run functionsなど）といった、エージェント開発の基礎部分を扱います
    ♢ 対応セクション：セクション1,2,3
  • ・Gen AI Leader合格への道#7：AIエージェントで実現する組織変革と成功戦略
    AIエージェントによる組織変革の可能性（Agentspace, カスタマーエンゲージメントスイートなど）、RAGとツーリング、成功するGen AI戦略に必要な要素（ビジョン、ユースケース、ケイパビリティ、組織変更、価値測定）、責任あるAIとセキュアなAIの重要性といった、発展的な内容と成功戦略を解説します
    ♢ 対応セクション：セクション2,3,4

まとめ

本記事では、Google Cloud Generative AI Leader認定資格の概要と、効果的な学習ロードマップ、そして活用すべき公式学習リソースをご紹介しました。この資格は、単なる技術知識だけでなく、生成AIを組織の戦略に統合し、倫理的かつ安全に活用するためのリーダーシップが問われるものです。
本連載を通して、皆さんがGenerative AI Leader認定資格の取得に必要な知識を習得できることはもちろん、Google Cloudが提唱する生成AIの全体像、戦略、そして実用的な応用について、より深い理解と洞察を得られることを願っています。 生成AIは、特定のツールやサービスに限定されるものではなく、ビジネスのあり方そのものを変革する可能性を秘めています。この連載が、皆さんがその変革の波に乗るための一助となれば幸いです。
次回は、「Gen AI Leader合格への道#2：生成AIがビジネスにもたらす価値と可能性」として、生成AIがビジネスにもたらす具体的な価値と可能性について掘り下げていきます