はじめに
2026年7月から9月にかけて、Google Cloud の Professional 認定資格 9 種と Associate Google Workspace Administrator の、合計 10 資格をすべて取得しました。
この記事では、各資格の個人的な難易度と、実際にやった勉強法をまとめます。
これから全冠を目指す方や、次に受ける資格を迷っている方の参考になれば幸いです。
※PCAは昨年に受験し今年更新しました。
筆者について
- Google Cloud を利用したプロジェクトでのアプリケーション開発に約2年半従事
- 主に Go / Java / TypeScript などを使用
- 業務で扱っている Google Cloud のサービスは GKE、Spanner、Cloud SQL、BigQuery など
- ネットワークなどのインフラ系は業務で扱っておらず、あまり知識はない
目次
- 個人的な難易度
- 勉強法
- 受験順について
- まとめ
1. 個人的な難易度
評価の軸
| 軸 | 意味 |
|---|---|
| 🗺️ 範囲の広さ | 覚えるサービスや機能の多さ |
| 🔬 専門性の深さ | 1つの分野をどこまで深く問われるか |
| 🧗 個人的難易度 | 広さと深さをふまえた総合的な体感 |
それぞれ 1〜3（🟢 1：低い / 🟡 2：中くらい / 🔴 3：高い）で評価しています。あくまで私の経験にもとづく主観です。
評価表（受験順）
資格のリンクを押すと各試験ガイドに飛びます。
| 順番 | 資格 | 🗺️ 広さ | 🔬 深さ | 🧗 個人的難易度 | コメント |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Cloud Architect | 🔴 3 | 🟢 1 | 🟡 2 | 出題範囲は一番広いが、サービスの使い分けがわかっていれば対応できる。ケーススタディは事前に読んでおくと安心 |
| 2 | Cloud Developer | 🟡 2 | 🟡 2 | 🟢 1 | Cloud Run や GKE など、普段触っているコンピューティング系が中心で取り組みやすかった |
| 3 | Cloud DevOps Engineer | 🟡 2 | 🟡 2 | 🟢 1 | Google Cloud の知識に加えて SRE の考え方（SLO やエラーバジェットなど）の理解が必要。普段の業務と重なる内容も多く、理解しやすかった |
| 4 | Data Engineer | 🟡 2 | 🟡 2 | 🟡 2 | 普段の業務では使用していないデータ系サービスが多く、覚えることが多かった |
| 5 | Security Operations Engineer | 🟢 1 | 🔴 3 | 🟡 2 | Google SecOps 製品は普段触っていないので、馴染みが薄く苦労した。覚える範囲は比較的狭かった印象 |
| 6 | Cloud Network Engineer | 🟡 2 | 🔴 3 | 🔴 3 | VPC 設計やハイブリッド接続など Google Cloud のサービスに加え、一般的なネットワークの知識も必要。業務で意識しない部分なので特に苦労した |
| 7 | Cloud Security Engineer | 🟡 2 | 🟡 2 | 🟡 2 | Network・SecOps と重なる部分が多く、知識を活かしやすかった |
| 8 | Workspace Administrator | 🟡 2 | 🟢 1 | 🟡 2 | Google Cloud とは毛色が違い、管理コンソールの機能を押さえる対策が必要。試験範囲は比較的広くないので対策しやすかった |
| 9 | Cloud Database Engineer | 🟢 1 | 🟡 2 | 🟢 1 | 業務で扱っており、重なる範囲も多かったので取り組みやすかった |
| 10 | Machine Learning Engineer | 🟡 2 | 🔴 3 | 🔴 3 | Google Cloud の AI 関連サービスに加えて、機械学習そのものの基礎知識も求められる。大学で機械学習を学んでいたが、それでも難しい印象を受けた |
2. 勉強法(全試験共通)
① 試験ガイドを読む
まず公式の試験ガイドで、出題範囲と各セクションの比重を確認しました。比重の大きい分野から対策すると効率的です。
例：Professional Cloud Architect の試験ガイド
② Claude（生成AI）で概要を把握する
筆者は Claude に課金しているので Claude を利用しましたが、他の生成AIでも問題ないと思います。試験ガイドの出題範囲を Claude に渡して、登場するサービスや概念の理解を助けてもらいました。
具体的には、次のようなことを聞いていました。
- 出題範囲の各項目について、関連サービスと使い分けを表にしてもらう
- 似ているサービスの違いを比較してもらう
⚠️ 生成AIの説明は誤りや古い情報を含むことがあります。重要なポイントは公式ドキュメントで確認してください
③ 模擬問題を解く
公式の模擬試験（サンプル問題）を解いて、問題の雰囲気と問われる知識の粒度を確認しました。
ここで全然わからなくても気にしないでください。筆者もボロボロでした。
④ Udemy で問題を解きながら理解する
筆者は会社で契約しているUdemy Businessの問題集を解き、間違えた問題や曖昧だった問題は、解説と公式ドキュメントで理解を深めました。適宜 Claude も利用して理解に努めました。
udemyの模擬問題で9割ほど取れていれば合格すると思います。
3. 受験順について
筆者は Architect → Developer → DevOps → Data → SecOps → Network → Security → Workspace → Database → ML の順で受けました。
独断と偏見で、筆者が思う効率のいい受験順を次に記載します。
Architect → Developer → Database → DevOps → Data → SecOps → Network → Security → Workspace → ML
※あくまで効率的に全冠するための順番です。
※前提知識は人によって異なるので、万人に当てはまるとは限りません。
まず Architect を受験することで、Google Cloud のサービスを満遍なく知ることができます。
Developer・Database・DevOps・Data はアプリケーション開発やデータ周りの知識が問われ、重なる内容も多いため、まとめて受けるのがおすすめです。
SecOps・Network・Security は、インフラ経験のある方以外にはなかなかハードだと思いますが、この3つは重なる内容が多いので、まとめて受けると良いと思います。
Workspace は他の資格から独立しているので、いつ受けても良いと思います。
ML は個人的には一番難しかったです。最後にしたのは、「これで Professional 全冠」と思えば気持ち的にも頑張れると思ったからです。内容的には Database・Data とも関わりがあるので、その2つの近くで受けても良いと思います。
4. まとめ
Google Cloud の Professional 認定資格全冠までの、個人的な難易度と勉強法を紹介しました。
全冠はあくまで通過点なので、引き続き鍛錬を続けていこうと思います。
この記事が、これから受験する方の参考になれば幸いです。