こんにちは。SCSKの山口です。
今回は、Google Cloud認定資格の受験レポート その②です。
はじめに
先日投稿した受験前レポートをまだご覧になっていない方はまずはこちらをご覧ください。
受験前レポートの投稿からちょっと時間が空いてしまったのですが、実は一発目のチャレンジ（英語試験）で落ちてしまいました。。
内容が難しかったというより、英文の問題文をうまく読み解けていなかった気がします。
久々の不合格でショックを受けていたのですが、「Google CloudのAll Certificationが始まるから落ち込んでられない、、」と何とか立ち直りました。
そんな中、タイミングよく日本語版の試験がリリースされました。
二度目の挑戦（日本語試験）では無事合格できたので、受験後レポートを書こうと思います。
受験前とのギャップ
その①ブログでも書いている通り、Google Cloudの生成AI関連サービスが多く問われそうな印象でしたが、ここはまさにその通りでした。
ただし、問題文に要件が書いてあって、選択肢から適切なサービスを選択するようなシンプルな問題もあれば、
○○の要件に合わせて、△△サービスを選定しましたが、これは△△サービスのどの特徴を活かしたものですか？のような問題も多くでました。
選択肢がすべて正しいこと（サービスの特徴）を言っているものもあったので、ちょっと時間をかけて考えました。
初級の資格ではありますが、各サービスの特徴/長所のような一歩踏み込んだ内容についても抑えておくとかなり有利です。
各サービスの特徴/長所に関しては、その①ブログにも「特徴」「ユースケース」としてまとめているのでそちらをご覧ください。
個人的頻出ワード
今回は、その①に登場したサービス・概念を、個人的な主観と記憶を頼りにランク付けしていきます。
機械学習の基礎概念
| キーワード | ランク（★が多いほど頻出） |
| 教師あり学習 | ★★ |
| 教師なし学習 | ★★★ |
| 深層学習（ディープラーニング） | ★ |
| 強化学習 | ★★★ |
問われ方としては、「この学習方法はどれですか？」という基本的な問われ方が多かったです。
個人的に、「教師なし学習」と「強化学習」を選択させるような問題が多かったので、★3つにしました。
深層学習は登場していなかった気がします。（もしかしたらダミー選択肢に居たかも。）
Generative AIの応用とカスタマイズ＋運用
| キーワード | ランク |
| ファインチューニング | ★ |
| プロンプトエンジニアリング | ★★★ |
| RAG | ★★★ |
| グラウンディング | ★★ |
| ヒューマンインザループ | ★ |
プロンプトエンジニアリング、RAGがとにかく出題された気がします。
企業が生成AI活用で直面している問題に対してどの手法を用いるか？という観点で選択肢を選ぶ問題が頻出です。
プロンプトエンジニアリング、RAGそれぞれで解決できるケースをイメージできるようにしておきましょう。
基盤モデル・ソリューション
| キーワード | ランク |
| Gemini | ★★★ |
| Gemma | ★★ |
| Veo | ★★ |
| Imagen | ★★★ |
| NotebookLM | ★★★ |
| Gemini for Google Workspace | ★ |
| Agentspace | ★★★ |
| Conversational Agents | ★★ |
| Contact Center as a Service | ★★ |
ここが問われる問題が一番多かった印象です。
特にGemini、Agentspaceあたりは★10個くらいつけたいくらい問われます。
その他のキーワードに関しても、概要が頭に浮かぶようにしておいた方が良いです。
まとめ
英語版の試験で一度落ちてしまいましたが、日本語版で再度受験し、難易度的には初級に近いなという印象を受けました。
今回ご紹介したキーワードの概要がイメージでき、説明レベルになっていれば十分戦えるのではないかと思います。（※あくまで202509時点の筆者の主観です。）
個人的には、最先端を走るGoogleのAI関連サービスを知ることができる良い試験だと思います。
まだGoogle Cloudの認定資格にチャレンジしたことがない方も是非チャレンジしていただきたいと思います。