はじめに
筆者は Google Cloud の認定資格を 14 種すべて保有しているのですが、周囲から勉強法について聞かれることがしばしばあります。
インターネット上の良い記事を紹介しても良いのですが、「個々の試験対策」や「プロダクトごとの要点整理」に焦点を置いたものが多く、全資格の取得を目指すロードマップや、共通する学習アプローチについて言及したものが少ないように感じていました。
そこで、この記事では、Google Cloud の基礎知識やインフラ経験がある程度あるエンジニアが、すべての資格を効率よく取得するためのスケジュールや具体的な勉強方法を紹介します。
簡単に自己紹介
普段は金融系のマルチクラウド環境のインフラエンジニアとして働いています。
Google Cloud 以外に保有しているクラウド関連資格は、AWS の SAP（Solutions Architect - Professional）、ANS（Advanced Networking - Specialty）、SCS（Security - Specialty）など。
その他、ネットワークスペシャリストや情報処理安全確保支援士（未登録）にも合格しており、インフラ領域を得意としています。
1. 受験計画を立てる
予めスケジュールを立てて試験予約をすることで、先延ばしを防ぎ、締め切り駆動で進めるのがおすすめです。資格数が多いので、スケジュールを立てて効率的に取得すると良いです。
半年以内に集中して取得する
普段の業務で Google Cloud を利用しているなら、多少ハードですが、1 試験あたり 1〜3 週間のペースで、半年以内にすべて取得するスケジュールがおすすめです。
Professional 資格の有効期限は 2 年間であることも踏まえ、短期集中での取得には、以下のメリットがあります。
- 更新時期をまとめられる：すべての資格の有効期限が重なるため、更新時の試験対策を一度にまとめられます。これにより、次の 2 年間は試験勉強から離れ、実務や他の技術の習得に集中できます。
- 知識が残っているうちに受験できる：試験間で共通するサービス（IAM、Compute Engine、VPC、Cloud Logging など）の知識が頭に残っている状態で次の試験に臨めます。そのため、2 科目目以降の学習負担を大きく軽減できます。
試験の取得順序を考える
難易度の低い順に進めるのが王道なのはもちろんですが、最初から上位である Professional 資格の概要なども見て、先取りして準備しておくのがオススメです。
また、分野が重複する資格は、同時期または連続して受験するのもおすすめです。
- データ・機械学習系：PDE（Professional Data Engineer）と PMLE（Professional Machine Learning Engineer）
- インフラ・セキュリティ系：PCNE（Professional Cloud Network Engineer）と PCSE（Professional Cloud Security Engineer）
テストセンターでの受験
自宅でのオンライン受験は、部屋の片付けやネットワークの確認、トラブル発生時の対応などを自分で行う必要があり、試験以外の要素に神経を使うので、慣れないうちは避けたほうが良いと思います。
一方、テストセンターはそのような気を使わなくていいものの、予約できる日が限られています。
なので、早い段階で全ての資格の受験計画を立てて、予約してしまうのがオススメです。一応リスケもできますし。
2. 勉強の進め方
2-1：試験範囲の整理と難易度の把握
公式の試験ガイドから対象サービスや技術用語を確認します。
ただ、公式ガイドは項目が羅列されているだけで、重要度や関係性を把握しにくいのが難点です。
このような場合は、公式ガイドのテキストを ChatGPT や Gemini Notebook (旧 Notebook LM) に入力して、情報を整理すると便利です。
また、企業の技術ブログには試験の傾向やポイントがまとまっているため、事前に読んでおくと難易度をイメージしやすくなります。
特に私自身は当時、以下のような記事にとても助けられました。（※受験時のバージョンと現行試験の差分には注意してください）。
- Professional Security Operations Engineer 試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog
- Professional Machine Learning Engineer 認定試験範囲の解説 - Zenn
2-2：出題傾向の把握と生成 AI による模擬演習
実際の出題傾向や難易度を把握します。
- 公式模擬試験（10 問程度）：問題数は少ないですが、最も信頼できる出題基準になります。
- Udemy などの模擬問題：ただし、試験によっては最新の改訂に対応していなかったり、そもそも模擬問題が存在しなかったりします。
模擬問題が足りない場合などは、Gemini Notebook や ChatGPT に試験ガイドや公式ドキュメント（PDF や URL）を読み込ませ、オリジナルの模擬問題を作ってもらうのもおすすめです。
2-3：プロダクトの立て付けや仕様を自分なりに整理する
試験範囲のプロダクトについて、例えば以下の観点で整理し説明ができるようになっておくと良いと思います。
模擬問題を解く中で、自分で理由を説明できない問題を深ぼるのも良いと想います。
| 評価の観点 | 整理すべき内容の例 |
|---|---|
| 製品の機能と強み | AlloyDB は、PostgreSQL 互換の高性能フルマネージドデータベース。カラム型エンジンによる分析処理の高速化や、ベクトル検索などに強みがある。 |
| 類似製品との使い分け | Cloud Run と GKE（Standard）は、いずれもコンテナの実行基盤。ポータビリティや GPU 利用など詳細なカスタマイズが必要な場合は GKE を選択し、運用負荷を下げて迅速にデプロイしたい場合は Cloud Run を選択する。 |
| 制限事項や仕様 | 各サービスの仕様上の制限（例：Cloud Storage の単一オブジェクトに対する書き込み制限、各データベースの最大容量やトランザクション特性など）を説明できること。 |
自分の言葉での説明を生成 AI に投げて壁打ちするのもおすすめです。
AI の受け答えの信憑性が気になる場合は、適宜公式ドキュメントも確認しましょう。手前味噌ですが、以下では公式ドキュメントの読み方について紹介しています。
AI 時代こそ一次情報にあたろう: Google Cloud 公式ドキュメントの歩き方 #GoogleCloud - Qiita
ハンズオンの活用
机上の学習だけでは理解しにくい領域は、Google Cloud Skills Boost のラボを活用したり、コンソールを実際に動かしてイメージを掴むのがオススメです。
私自身は、インフラばかり触っていて、Workspace はイメージが湧きづらかったので、Associate Cloud Workspace Engineer の受験時に、Google Workspace を実際に利用してみたりしました。
3. 試験で迷ったときの指針
全ての問題で自信をもって回答できるのが理想ですが、試験は選択式なので、実際の試験問題で判断に迷ったときにヒントになる共通の考え方がいくつかあります。
代表的なものとして以下の二つを上げておきます。
-
最小権限の原則
- アクセス制御で、過剰な権限を与える選択肢はほぼ誤りです。カスタムロールの作成や、事前定義された最小限のロールを選ぶ選択肢を優先します。
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マネージドサービス・サーバーレスの優先
- 仮想マシン（Compute Engine）でシステムを自前構築するよりも、Cloud Run や BigQuery といったフルマネージド・サーバーレス製品を採用する構成が正解になりやすいです。運用負荷を最小化する設計が推奨されます。
実務ではいつもこれらが最適とは限りませんが、試験は「クラウドベンダーが推奨する設計（ベストプラクティス）」を問うているものだ、と理解しておくと、自ずと出題意図に即した回答に近づけると思います。
おわりに
今回は Google Cloud 認定資格の全取得に向けた、網羅的な考え方を紹介しました。
この記事が全取得を目指す方の一助となれば幸いです。