皆さんこんにちは！
久しぶりの投稿になりました…。前回投稿したのが 2025年7月29日とのことで、かれこれ10か月程度 サボっていた 投稿していなかったことになります。なお、2025年7月29日に投稿した記事は執筆時点で 31いいね をいただいており、これほどまでに皆さんに見ていただけると思っていなかったため、とても嬉しく思っております。よって、この場をお借りして、一読いただいた皆さんには感謝するとともに、宣伝をしておこうかなと思います。（笑）
まだ読まれていない方は、是非一読いただければ幸いです。
さて前置きはこの程度にしておいて、今回は@2626が、Google Cloud の認定資格である Generative AI Leader を取得しましたので、それらの感想とともに過去の資格取得との勉強方法の違いについてお伝えできればと思います。
なお、本記事は筆者の受験日（2026年5月7日）時点における記事です。本試験を受けられる際は、試験内容等変更されている可能性もありますので、公式HPをご確認いただきますようご注意ください。
Generative AI Leader について
概要
Generative AI Leader とは生成 AI がビジネスにどのように利用できるかを理解して組織への導入を主導できる人材を認定するための資格です。Google Cloud の中では初級（Foundational）レベルの認定資格なので、正直いうと難しい試験ではありません。ただし、生成AIを専門的に業務で利用していない人は、世の中で生成AIがどのように活用されているのかを知ることによって、学びになる部分もあるかと思います。また、勉強するきっかけやモチベーションの一環として本資格取得を掲げるのもいいかと思います。
詳しくは公式のHPにも書かれておりますので、そちらをご確認ください。ちなみに50～60 問の多肢選択式問題 と書かれていますが、筆者が受験したときは全部で 45 問だったので、書かれていることが全部本当なのか分かりません（日本語で受験したことも影響している可能性もあります）。$99 ドルなのは本当です（高すぎ）
試験範囲・内容（2026/5/7時点）
- 生成 AI の基礎（試験内容の約 30%）
- Google Cloud の生成 AI サービス（試験内容の約 35%）
- 生成 AI モデル出力を改善する手法（試験内容の約 20%）
- 生成 AI ソリューションを成功に導くビジネス戦略（試験の約 15%）
とあります。上記の通り、Google Cloud に関する高度な知識は必要ありませんので、Google Cloud を実際に触ったことの無い方でも受けやすい試験かと思います。
筆者の前提知識
プロフィールにも記載している通り、会社で生成AIに関する検証や開発を行っております。また、日常的に Google Cloud を利用しております。（ただし、ほとんど Vertex AI しか使っておりません。）ただし、それほど難しい暗記量ではないので、クラウドサービスがどんなものか知っている程度の知識からのスタートだとしても、1 ~ 2 週間程度ちゃんと取り組めば、十分合格できる難易度です。
勉強に利用した本・Webサイト
試験を受けている人が少ないのか、日本語の記事はあまり多くありません。しかし、勉強の際に参考になる記事がいくつかあったので、紹介しておきたいと思います。
Google Cloud 公式 Generative AI Leader 認定試験学習ガイド
当然ですが、公式の試験学習ガイドには必ず目を通しましょう。
Google Skill Generative AI Leader 認定資格
こちらも公式で提供されている認定資格の学習プログラムです。全部で数時間あれば十分に全体を網羅できると思います。
Cloud Ace 社公式コラム
上記のURLは第1回の集中講座というタイトルの記事です。全部で9回分あり、どの記事もとても参考になりましたので、一度全ての記事に目を通されることをおすすめいたします。
雲の向こう側｜クラウドや AI の魅力をエモーショナルに
Cloud Ace 社と同じような記事ですが、こちらも参考になりました。全部で11回分あり、各記事の最後には確認問題もあるので、勉強の参考になります。
Generative AI Leader 模擬試験
「英語しかない」と書かれていますが、ちゃんと日本語もあるので安心してください。
試験を実際に受けた感想として、最も本試験の形式に近いと思われます（公式だから当たり前か）。何度か受けてみることをおすすめします。
勉強方法
公式ドキュメントを読む
下記は必ず目を通しておきましょう。
- Google Cloud 公式 Generative AI Leader 認定試験学習ガイド
- Google Skill Generative AI Leader 認定資格
- Generative AI Leader 模擬試験
NotebookLM・Gemini を活用する
Google Skill Generative AI Leader 認定資格でも出てきますが、NotebookLM がとても役に立ちました。というのは、この試験の参考になる問題もあまり多くありませんので、もっと実践的な問題が欲しくなるんですね…。
そこで NotebookLM や Gemini が役に立ちます。NotebookLM で上記のURLの内容をソースに追加することで、問題を作ってくれます。また、右サイドバーには、「クイズ」や「フラッシュカード」がありますが、これらを用いることでクイズを作成してくれたり、フラッシュカードを作成してくれます。
Gemini は DeepResearch機能を用いました。無料ユーザでも1日ごとに利用できます。ハルシネーションのリスクはあるので、回答を鵜呑みにしない方がいいとは思いますが、ある程度知識が付いてきた最終チェックや問題が足りないなぁと感じてきた頃にはこの問題の回答は本当に正しいのか検証する力も身に付いていると思いますので、個人的には勉強方法としておすすめかなと思います。
ただし、何も知らない状態でこの方法で勉強するのは、やはりハルシネーションのリスクはありますので、最初は公式ドキュメント等を確認して基礎的な力はちゃんと身に着けておきましょう。
また、Gemini利用時は下記のようなプロンプトを使用しました。是非参考にしてください。
あなたは Google Cloud Generative AI Leader の試験の作成者です。
下記の例、条件に従って問題を作成してください。
### 条件
- 30問作成すること
- 単答：4択で正解は1つ
- 多答：5択で正解は2つ
- 下記の試験範囲を参考にして問題の割合を考えること
- 回答は一番下にまとめて記載すること
### 試験範囲
1. 生成 AI の基礎（試験内容の約 30%）
1. Google Cloud の生成 AI サービス（試験内容の約 35%）
1. 生成 AI モデル出力を改善する手法（試験内容の約 20%）
1. 生成 AI ソリューションを成功に導くビジネス戦略（試験の約 15%）
### 例
ある人事部門は、生成 AI モデルをデプロイして、応募書類を審査し、選考通過者のリストを採用担当者に提供しています。採用担当者は、適格と思われる候補者が常に見落とされていることに気づきますが、AI は候補者の順位付けや除外に関する説明を提供しません。同社は、この透明性の欠如に対処する必要があります。どうすればよいですか。
A. 生成 AI モデル用に、より大規模で多様なデータセットを収集する。
B. 生成 AI モデルをファインチューニングする。
C. 説明可能な生成 AI ポリシーを実装する。
D. 生成 AI モデルの公平性評価を開発する。
結果
無事一発で合格いたしました。ただし、具体的な点数やどの問題で間違えたかは分からないようです。なお試験の結果自体は、試験完了直後にただちに表示されます。後日バッチがメールで送られてきました。
感想
試験自体はそれほど難しくないですが、知らないサービスがあったり学びになることもあったので、会社から支給されている Google アカウントがある、Google Cloud で何かしらのサービスを利用している（利用する予定のある）方は特におすすめできる内容です。
また勉強方法に関しても、筆者はこれまで「応用情報技術者試験」「統計検定準1級」などを過去に受けてきましたが、生成AIの発展を受けて新しい勉強方法が確立されてきているんだなとしみじみと感じました。「英語の資料しかないから勉強しにくい」とか「教材に書かれていることが分からない」とかを講師に聞いたり、頑張ってサイトを探さなくてもいい時代になってきているのは確かだと思います。