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Generative AI Leader 認定試験範囲の解説

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November 11, 2025

Generative AI Leader 認定試験範囲の解説

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  1. 自己紹介 - 概要 • クラウドエース株式会社 廣瀬 隆博 • Google Cloud 歴

    3 年 4 カ月(2025 年 11 月現在) ◦ Google Cloud Partner Top Engineer 2024 ◦ Google Cloud Partner All Certification Holders 2025 ◦ Google Cloud 認定トレーナー @taka_hirose
  2. 自己紹介 - ブログ • Google Cloud 認定資格の解説記事をコンプリートすべく執筆中 ◦ 3 か月に

    1 記事を目標 ◦ 公開済み ▪ [2023/3Q] 日本語化された Professional Cloud DevOps Engineer 認定試験範囲の解説 ▪ [2024/1Q] Professional ChromeOS Administrator 認定試験範囲の解説 ▪ [2024/2Q] Professional Google Workspace Administrator 認定試験範囲の解説 ▪ [2024/3Q] Professional Machine Learning Engineer 認定試験範囲の解説 ▪ [2025/2Q] Professional Cloud Developer 認定試験範囲の解説 ▪ [2025/2Q] Professional Cloud Database Engineer 認定試験範囲の解説 ▪ [2025/3Q] Associate Google Workspace Administrator 認定試験範囲の解説 ▪ [2025/3Q] Generative AI Leader 認定試験範囲の解説  <- 今日はココ! ▪ [2025/3Q] Professional Chrome Enterprise Administrator 認定試験範囲の解説 ◦ 予定 ▪ [2025/4Q] Professional Security Operations Engineer 認定試験範囲の解説
  3. 生成 AI の基礎 • Google の生成 AI モデル ◦ Gemini(ジェミニ・ジェミナイ)

    ▪ Google のフラッグシップ モデルであり、汎用的な 基盤モデル として、とても強力な性能を発 揮する
  4. 生成 AI の基礎 • Google の生成 AI モデル ◦ Gemma(ジェマ)

    ▪ Gemini と同じ技術基盤から作られた、軽量でオープンなモデル
  5. 生成 AI の基礎 • Google の生成 AI モデル ◦ Imagen(イマジェン)

    ▪ 写実性と表現の忠実性を追求した、高品質な画像生成モデル
  6. 生成 AI の基礎 • Google の生成 AI モデル ◦ Veo

    ▪ テキストや画像の指示から、高品質で長時間の動画を生成するモデル
  7. Google Cloud の生成 AI に関する取り組み • AI ファースト ◦ 2016

    年 Google「AI って、今後くるよね!スマホより AI に注力するよ!!」
  8. Google Cloud の生成 AI に関する取り組み • 責任ある AI ◦ AI

    が 「なぜこの答えになったのか」責任を持って説明するよ!
  9. Gemini アプリ • 生成 AI と言われてみんなが想像するやつ ◦ 生成 AI モデル名が

    Gemini であり、それを用いた Web アプリケーションが Gemini アプリ ◦ Gemini 以外のモデルも使えます!
  10. Gem • Gemini を自分好みにカスタマイズ ◦ 活用例 ▪ ブログ記事をレビューさせる ▪ 英文を翻訳させる

    ▪ ビジネスメールを校正させる Google も提供しているの ですぐに試せる
  11. NotebookLM • 事前に様々な情報を与えておき、その内容を用いて生成 AI が回答してくれる ◦ 情報元 ▪ テキスト ▪

    Web サイト ▪ PDF ▪ 動画 ▪ 音楽 ▪ Google Workspace ◦ 活用例 ▪ 就業規則集 ▪ 事例集 情報を 与える
  12. Vertex AI Studio・Google AI Studio • [Vertex AI Studio] 機械学習モデルの構築、デプロイ、管理を統合的に行うため

    のプラットフォームであり、Google Cloud 上で稼働する ◦ 開発者やデータ サイエンティストといったプロフェッショナル向けのサービス • [Google AI Studio] ブラウザだけで手軽に 生成 AI を試すことを目的としたサービス ◦ プログラム知識がなくても使用可能だが、 エンタープライズ向けの機能が不足している 手軽 高度
  13. Contact Center as a Service • コール センターがサービス化されており、AI も活用できる ◦

    旧名称 : Contact Center AI Platform 画像引用元:Contact Center AI の活用でより多くのユーザーにリーチする: 2021 年まとめ
  14. プロンプト エンジニアリング • 例示 ◦ プロンプトに 例を与えるか否か で出力される結果をコントロールする ▪ Zero-Shot

    : 例を与えない、最もシンプルな形式であり、直接タスクを指示する • プロンプト例 : ◦ この文章を翻訳して ◦ この記事を要約して
  15. プロンプト エンジニアリング • 例示 ◦ プロンプトに 例を与えるか否か で出力される結果をコントロールする ▪ One-Shot

    : 例を 1 つ与えることで、出力の方向性やフォーマットを限定する • プロンプト例 :
  16. プロンプト エンジニアリング • 例示 ◦ プロンプトに 例を与えるか否か で出力される結果をコントロールする ▪ Few-Shot

    : 複数の例を与えることで、 One-Shot では難しい「独自の規則」に従った結果を 出力させる • プロンプト例 :
  17. プロンプト エンジニアリング • 役割 ◦ 役割を明確に与えることで出力結果をコントロールします ▪ プロンプト例 : •

    あなたは採用面接官として、 新卒採用の応募者を評価する立場です ◦ 中途採用とは異なる観点での 回答に期待ができます
  18. プロンプト エンジニアリング • ファイン チューニング ◦ 既存の基盤モデルに、特定のデータセットなどを追加で学習させ、モデル自体を調整する ◦ 生成 AI

    の応答スタイルを特定の口調にしたり、専門用語への理解を深めたりするなど、生成 AI の 振る舞いを特定の用途に合わせてカスタマイズする 売上 原価 経費
  19. プロンプト エンジニアリング • ヒューマン・イン・ザ・ループ ◦ AI と人間の知能を統合したワークフローを構築する ◦ 金銭を取り扱う業務など、特に正確性と結果の説明が必要なシステムに用いられます ▪

    AI が出力した結果を人間がチェックし、問題なければワークフローを進めるような仕組み 画像引用元:【速報】Next Tokyo ’25 Day 2セッションレポート:freeeが目指す生成AI時代のデータ プラットフォーム戦略
  20. プロンプト エンジニアリング • 温度 ◦ 出力される結果のランダム性を調整するための設定値 ▪ 0 に近づけると事実に基づくようになる •

    法的な文章であれば温度を下げたほうが 事実に基づく結果が出力されやすい ▪ 1 に近づけるとランダムで創造的になる • 小説のアイデア出しような独創的な目的であれば、 温度を上げたほうが多くのアイデアが得られる 事実 独創