Generative AI Leader を公式教材と Gemini で 1 週間で取得

Google Cloud の認定資格 Generative AI Leader に、1 週間の学習で合格しました。教材は Google Cloud の公式学習ガイドと模擬試験に絞り、理解の補助には Gemini Notebook と Gemini、Nano Banana を使っています。学習時間は累計 10〜14 時間で、かかった費用は受験料の $99 だけでした。勉強の進め方と、受けてみて分かった出題の特徴をまとめます。

Generative AI Leader の試験概要

Generative AI Leader は、生成 AI の基礎とビジネスでの活用を問う Google Cloud の認定資格です。受験に前提条件はなく、実務での技術経験も問われません。2026 年 10 月時点の公式情報では、試験の基本情報は次のとおりです。

出題は 4 つの領域に分かれています。このうち 3 つは Google Cloud に固有の内容ではなく、生成 AI 全般の知識です。

試験の詳細は Google Cloud の Generative AI Leader 認定資格のページ で確認できます。

AI・クラウドの資格がない状態から受けた理由

受験前の時点で、手元の資格に生成 AI とクラウドの領域のものは 1 つもありませんでした。IT 系では応用情報技術者、モバイルシステム技術検定 2 級、IoT システム技術検定（中級）を持っていますが、それ以外は危険物取扱者（乙種第 4 類）や高圧ガス製造保安責任者、一般計量士、第 2 種放射線取扱主任者など、IT 以外の現場で取った資格です。

KDDIアイレットのコンサルティング部では、営業やエンジニアと一緒に AI・クラウドの案件に関わります。その立場で入門的な知識が抜けたままではいけないと考え、資格の勉強を体系的に学ぶ手段として使うことにしました。資格そのものより、試験範囲に沿って一通り学べることを重視しています。

走り出す前に、決めたことは 2 つだけです。

• 教材: 公式のものだけに絞る。有料の問題集や講座は買わない
• 期間: 1 週間に固定する。毎日 1〜2 時間を学習に充てる

受験したのは 2026 年 2 月で、一度で合格しました。

公式教材を Gemini Notebook に集めて学ぶ

学習の中心は、教材をすべて Gemini Notebook（当時は NotebookLM）の 1 つのノートブックに集め、そこから問題や解説を引き出すやり方でした。自宅の PC とスマートフォンから、毎日 1〜2 時間ずつ取り組んでいます。

ノートブックに入れた教材

ノートブックに入れたのは次の 3 種類です。いずれもテキストの資料なので、ノートブックへの集約と相性が良いと感じました。

1. 公式の学習ガイド: 無償で日本語版があり、学習の背骨にしました
2. 補足のテキスト: 用語や周辺知識を補うため、Web で見つけた資料を追加しました
3. 模擬試験の結果: 誤答と解説を貼り付け、「自分が弱い領域を多めに出題して」と頼んで弱点を集中的に問うクイズを作らせました

公式の模擬試験は問題数が少なめですが、それでも自分の苦手な傾向は分かります。その結果をそのまま教材に変えられるのが、ノートブックに集約した利点でした。

分からない箇所を補う Gemini と Nano Banana

学習を進めると、分からない箇所が必ず出てきます。たとえば教師あり学習と教師なし学習の違いは理解できても、強化学習が何なのかが分からない、という場面です。

こういうときは Gemini に「小学生でも分かる平易な表現で説明して」と頼み、言葉で説明してもらいました。それでも腑に落ちない概念は、Nano Banana に図にしてもらうと大まかな構造を掴みやすくなりました。文章を読み返すより、図を 1 枚見るほうが早く理解できる概念が多かったです。

この「読む、聞く、絵で掴む」を 1 週間続け、手応えが出てきたところでテストセンターを予約して受験しました。

受けて分かった出題の特徴

実際に受けてみて、Google Cloud の資格という枠に収まらない試験だと感じました。気付いたことは 2 つあります。

単体で教材として完成している公式学習ガイド

公式の学習ガイドは必要な情報が体系的に整理されていて、読むだけでも十分な勉強になります。無償・日本語で入手でき、受験しない人にとっても、生成 AI の用語と全体像を短時間で揃える入門教材として使えます。ノートブックに読ませて問題を作る使い方も便利でしたが、ガイドそのものを通読したことも学習の土台になりました。

公式学習ガイド（日本語版）は次の URL から入手できます。

サービス知識だけでは解けない課題型の設問

Google Cloud のマネージドサービスに関する設問はもちろん出ます。ただ、それ以上に多かったのが、AI という技術の初歩的な知識を問う設問と、ビジネス上の課題に対して適切なソリューションを選ぶ設問でした。

後者は「エンドユーザーにこういう課題がある。どのソリューションが適切か」を問う形式で、難易度は比較的高めです。サービスの仕様を暗記していても正解できず、課題とソリューションの対応を考える必要があります。クラウドベンダーを問わず使える「課題からソリューションを選ぶ」力を鍛える機会になりました。

次は Professional Cloud Architect に挑戦する

Generative AI Leader で作った土台の上に、アーキテクチャ設計の知識を積み上げるため、次は Google Cloud の Professional Cloud Architect（PCA）に挑戦しています。

ただ、PCA は AI ツールだけで対策するのは厳しいと感じ、Udemy の模擬試験を併用しています。AI で学べる範囲と、体系的な講座が必要な範囲の境目を見極めるのが、今回の挑戦のもう 1 つのテーマです。

まとめ

Generative AI Leader は、公式教材と AI による自習だけで、1 週間・累計 10〜14 時間の学習で合格できました。同じやり方を試す場合に押さえておきたい点は次のとおりです。

• 教材: 公式の学習ガイドに絞る。無償・日本語で、要点が整理されている
• 進め方: 教材と模擬試験の結果を Gemini Notebook に集約し、弱点のクイズと平易な解説を引き出す。図解は Nano Banana に任せる
• 期間: 1 日 1〜2 時間を 1 週間。前提条件なしで受験できる
• 得られるもの: 資格に加えて、Google Cloud に限らない生成 AI の共通言語

資格取得に AI を使った記録としては、生成 AI パスポートの受験レポート もあわせてご覧ください。