0. はじめに
2026/10/23にGoogle Cloud認定資格「Generative AI Leader（GAIL）」を受験しましたのでその記録です。
前回のPCDBE合格体験記で予告していた通り、Google Cloud認定資格の11個目としてGAILに挑戦しました。
1. 試験概要
GAILの概要は以下の公式ページにまとまっています。
- 試験時間：90分
- 問題数：50～60問(多肢選択式)
- 料金：99USD(税別)
- 前提条件：なし(職種や、実務での技術的な経験の有無を問わない資格とされています)
- 有効期間：3年
2. 学習期間と学習方法
実質的な学習期間は受験前日の10/22の1日のみでした。
9月の初旬に実施されていたGoogle Cloud公式のオンラインセミナーへの参加と、公式のGoogle Cloud Skills Boostの学習パスを使用しました。
加えて、いつも参考にしているG-gen Tech Blogの対策記事も読みました。
今回は、いつも使っているUdemyの模擬試験ではなく、公式のコンテンツとG-gen Tech Blogの対策記事のみで対策しています。
3. 試験当日と結果
結果は無事合格することができました。
試験時間は90分でしたが、実際にかかったのは20分程度でした。
出題数は確か45問でした。
公式ページには50～60問と記載がありますが、実際はそれよりも少ない問題数でした。
合格通知はCredlyが試験終了から30分程度で届きました。
体感難易度としては、技術的に深い知識は不要で、生成AIの基礎やビジネス活用の考え方が中心でした。
ただ、普通に用語の知識は必要なので、1日の学習でも合格できたとはいえ、決して簡単ではなかったかと思います。
4. まとめ
今回はGoogle Cloud認定資格のGenerative AI Leaderに合格しました。
次は2026年10月24日に「Professional Cloud Network Engineer」を受験予定です。
AWSとGoogle Cloudのサービスの対比は別記事シリーズで引き続きまとめています。
受験履歴・個人的難易度ランキングも、更新していきます。
サマリ
| 受験日 | 資格名称 | 結果 |
|---|---|---|
| 2026/08/01 | Cloud Digital Leader | 合格 |
| 2026/08/15 | Associate Cloud Engineer | 合格 |
| 2026/08/22 | Associate Data Practitioner | 合格 |
| 2026/09/06 | Professional Cloud Architect | 合格 |
| 2026/09/11 | Associate Google Workspace Administrator | 合格 |
| 2026/09/17 | Professional Cloud Security Engineer | 合格 |
| 2026/09/29 | Professional Data Engineer | 合格 |
| 2026/10/03 | Professional Cloud Developer | 合格 |
| 2026/10/09 | Professional Cloud DevOps Engineer | 合格 |
| 2026/10/16 | Professional Cloud Database Engineer | 合格 |
| 2026/10/23 | Generative AI Leader | 合格 |
個人的難易度
| 順位 | 資格名称 | 一言メモ |
|---|---|---|
| 1位 | Professional Cloud Security Engineer | AWSのセキュリティ資格とはスコープの取り方が大きく異なり、個別サービスの知識よりもセキュリティの考え方そのものが幅広く問われる。Google Workspace・Chrome Enterpriseとの組み合わせ問題も多く、今までで一番苦労した |
| 2位 | Professional Data Engineer | データ分析系サービスの実務経験が浅く、似た用途のサービス(BigQuery・Dataflow・Dataproc・Cloud Composer等)の使い分けイメージを掴むのに苦労した |
| 3位 | Professional Cloud Database Engineer | Cloud SQL・AlloyDB・Spanner・Bigtable・Firestore等の使い分けや、Database Migration Serviceによる移行が中心。似たサービスの細かい違いを掴むのに苦労した |
| 4位 | Professional Cloud Developer | GKEの問題が多く、過去の経験から解きやすかった |
| 5位 | Professional Cloud DevOps Engineer | SLO・SLI・エラーバジェット等のSREの考え方が中心。CI/CDやCloud Monitoring・Cloud LoggingなどPCDと重なる範囲も多く、解きやすかった |
| 6位 | Associate Data Practitioner | データ分析系サービスの実務経験がなく、構成イメージを組み立てるのに一番時間がかかった。理解が進めばもっと簡単な気がする |
| 7位 | Professional Cloud Architect | ACEと同じくらいの体感。ケーススタディ形式ではあるが、CDL・ACE・ADPの知識の延長で対応できた |
| 8位 | Associate Google Workspace Administrator | 実務経験・実機操作の裏付けがなく、管理コンソールの細かい設定項目のイメージを掴むのに苦労した |
| 9位 | Generative AI Leader | 技術的に深い知識は不要で、生成AIの基礎やビジネス活用の考え方が中心だけど、普通に用語の知識は必要なので難しい |
| 10位 | Associate Cloud Engineer | CDLよりは難しいが、ほぼ同じレベル感。AWSとの細かい違いやBigQueryなどの特徴を掴むのにややキャッチアップが必要かも |
| 11位 | Cloud Digital Leader | SAAレベルの基礎知識があれば特に苦労せず解ける。AWSでいうCLFと同じくらいの体感 |
参考