はじめまして！26卒新入社員の高木瑞季です。
本日は、現在多くの企業で導入され、ビジネスの基盤として欠かせない存在となっている「Google Cloud」について、社内での研修で受講した内容をご紹介します。

社内Google Cloud研修とは？

私たち新入社員のために、新卒2年目の先輩社員の皆さんが実施してくださる社内研修です！
この研修は、前年の2025年度から新たにスタートしました。
新規研修立ち上げのブログ記事はこちら

本研修は、「講義」で知識をインプットし、その後は「ハンズオン」で実際に環境を触ってみるという構成で進められました。座学で学んだことをすぐに実践できるため、サービスの仕組みをより深く、楽しみながら理解できるよう工夫されています！

研修の目的

  • 配属後、エンジニア・非エンジニア関わらず、スムーズに業務を行うために主要6サービスの概要を「名前を聞いて、何ができるサービスか即答できる状態」になる。
  • 配属後の作業を見据えて「怖がらずにコンソール画面を触れる」状態になる。

ハンズオン環境のご紹介

ハンズオン環境は「Google Cloud Skills Boost」を使いました。

Google Cloud Skills Boostとは、ハンズオンラボ、構造化された学習パスなどの技術トレーニングを受講することが可能な Google Cloud の学習リソースです。パートナー企業の従業員は全てのコンテンツを無償で利用することができます。


学んだサービスのご紹介

以下の主要なサービス6つについて学びました。皆さんもこれを読んで「何ができるサービスか即答できる状態」になりましょう！

Virtual Private Cloud（VPC）

VPCとは、Google Cloud上に構築される論理的に独立した仮想ネットワークサービスです。
Google Cloudという大きな「マンション」に、自分専用の「鍵付きの部屋」を借りるようなイメージです。鍵付きの部屋では、どこに家具家電を配置するか「自由度」が高く、「独立性」が保たれており、他の住人が自分の部屋には入れないよう「防犯」対策がなされています。

この「自分専用の部屋（VPC）」をより便利に、そして安全に使うために、以下の2つの要素についても学びました。

  • サブネット
    • 自分専用の部屋（VPC）を、用途に合わせて分割した論理的な区画。
    • 「キッチン」「寝室」のように、Webサーバー用やDB用など、役割を分けて管理しやすく。
  • ファイアウォール
    • 誰をマンションに入れ、誰を出して良いかを判断する「門番」の役割を果たす。
    • 事前に設定したルールに基づき、通信の入り口（受信）と出口（送信）でアクセス制御を実施。

つまり、「Virtual Private Cloudは自分専用の安全なプライベートネットワークを用意できるサービス」です！

ハンズオンでは、Google Cloud Skills Boostの「VPC ネットワーキングの基礎」を体験しました！
「ルート」を表示することで、各VPC ネットワークにはいくつかのデフォルトルートが用意されており、サブネット間でのトラフィックのルーティングや、条件を満たすインスタンスからインターネットへのトラフィックの送信に使用されることを確認しました。


Identity and Access Management（IAM）

IAMとは、システムを利用する「誰が（認証）」・「何をしてよいか（認可）」を安全かつ適切に管理する仕組みです。
Google Cloud上のリソースに対するアクセス権を統合的に管理するサービスで、「誰が」「何をしてよいか」「どのリソースに対して」を定義し、権限を制御します。

IAMの基本要素は以下の3つです。

  • プリンシパル
  • ロール
  • リソース

これら3つを紐づけてアクセス権の設定を定義したものを「IAMポリシー」と呼びます。

Google Cloudでは、ユーザーにポリシーを付与してアクセス権を制御するのではなく、「リソースに対してポリシーを付与」してアクセス権を制御する仕組みです。
そして、階層構造により「ポリシーの継承」も行われます。

つまり、「Identity and Access Managementはリソースのアクセス権限を安全に管理できるサービス」です！

ハンズオンでは、Google Cloud Skills Boostの「Cloud IAM: Qwik Start」と「IAM カスタムロール」を体験しました！
Cloud IAM: Qwik Startでは、ユーザーにロールを付与し、アクセス権の動きを確認しました。
IAM カスタムロールでは、さらに細かい権限設定が必要な際に、YAMLファイルを使用してカスタムロールを作成する方法を学びました。


Cloud Run

Cloud Runとは、Google Cloudが提供するフルマネージドなコンテナ実行環境でアプリケーションが実行できる、サーバーレスコンテナコンピューティングサービスです。

  • フルマネージド…サーバーやインフラの管理をGoogle Cloudに任せて、ユーザーはコーディングやアプリ開発に集中できるサービス形態。
  • コンテナ…いつでも、どこでも、同じように動く魔法の箱。
  • サーバーレス…サーバーの存在を忘れて、コード（中身）だけに集中できる仕組み。

「サーバーの管理が不要」で「自動でスケール（増減する）」特徴を活かし、以下のような場面で活躍します。

  • Webアプリ・API…WebサイトのバックエンドやAPIに最適。アクセスが急増しても自動でサーバーを増やして対応。
  • イベント駆動処理（Cloud Run Functions）…「画像のアップロード」などのイベントをきっかけに自動で処理を実行。
  • 定期バッチ処理（Cloud Run Jobs）…「毎日0時の集計」といった決まった時間にプログラムを自動で動かす処理を実行。

つまり、「Cloud Runは、サーバー管理を一切気にせず、コンテナ化されたアプリを瞬時に動かして自動でスケールできるサービス」です！

ハンズオンでは、Google Cloud Skills Boostの「Hello Cloud Run」を体験しました！
Cloud Shell上で、コンテナ化アプリケーションイメージをビルドし、Cloud Run にデプロイする手順を学びました。

Cloud SQL

Cloud SQLとは、Google Cloudが提供するフルマネージド型のリレーショナルデータベースサービスです。
特徴は以下の通りです。

  • Googleが完全管理（フルマネージド）…初期設定が簡単！構築・管理が不要！
  • 自動でデータをバックアップ…特定の時点までデータを巻き戻せる（PITR）。複数の地域でデータを保管。
  • 容量の大きさや処理性能をカスタマイズ…ストレージの自動容量拡張。最大128vCPU、864GBメモリ、64TBストレージ。

つまり、「Cloud SQLは面倒な設定や運用をGoogleに丸投げして、安全・手軽に使えるデータベース（MySQL / PostgreSQL / SQL Server）」です！

ハンズオンでは、Google Cloud Skills Boostの「Cloud SQL for MySQL: Qwik Start」を体験しました！
Cloud SQLでインスタンスを作成する方法や、Cloud Shell でインスタンスに接続し、データベースを作成してデータをアップロードする手順について学びました。

BigQuery

BigQueryとは、Google Cloudが提供するフルマネージド型のクラウドデータウェアハウス（DWH）です。
データウェアハウスとは、様々なシステムから集めた大量のデータを、分析しやすいように整理・蓄積する場所のことです。日本語に訳すと「データの倉庫」という意味になります。
特徴は以下の通りです。

  • Google完全管理…構築・管理が不要。処理性能・容量を気にせず拡張。
  • 大量のデータを超高速で分析…ストレージの最適化で検索速度UP！処理の分散・キャッシュで分析速度UP！
  • データを移動せずAIで分析…データが点々としていてもそのまま利用できる。専門的な知識を必要とせず、分析ができる。

つまり、「BigQueryは数億件以上の膨大なデータから、一瞬で欲しい情報を取り出して分析できる超高速なデータ倉庫サービス」です！

ハンズオンでは、Google Cloud Skills Boostの「BigQuery のサッカーデータの取り込み」「BigQuery でのサッカーデータの分析」「BigQuery サッカーデータ分析情報」を体験しました！
Google Cloud Storage から BigQuery テーブルにファイルをアップロードする方法や、さまざまな BigQuery 機能を使用してサッカーのイベントデータを分析する方法について学びました。


Gemini Enterprise Agent Platform

Gemini Enterprise Agent Platformとは、自律的に働く「AIエージェント」の開発、連携、管理までを一気通貫で行う統合プラットフォームです。
このプラットフォームには、主に以下のような特徴があります。

  • データ基盤の統合…バラバラに散らばったデータを、AIが学習しやすいように整理・統合。
  • モデルの開発・学習…Googleの強力なインフラを使って高速にAIモデルを学習。最新のGeminiもすぐに利用可能！
  • デプロイと運用管理…開発したAIをAPI経由で簡単に呼び出し、既存のアプリへ迅速に組み込み。監視・改善を行うための環境を提供。

今回の研修では、AIの開発で必要になる知識である「プロンプト」についても学びました。
プロンプトとは「AIへの指示書」です。指示の仕方が曖昧だと期待する回答は得られません。条件、背景、目的を明確に伝えることが大切です。
また、プロンプトには「温度 (Temperature) 」という要素があり、「AIのアドリブ度（創造性）」を示しています。

  • 温度が低い → 事実に基づいた正確で一貫性のある回答。データ抽出、翻訳、社内規定の検索、プログラミングなどに最適。
  • 温度が高い → 表現が豊かになり、毎回少し違う、ユニークで創造的な回答。ただしハルシネーションのリスクも上昇。アイデア出し、キャッチコピー作成、ブレインストーミングに最適。

つまり、「Gemini Enterprise Agent Platformは最先端の生成AIや機械学習モデルを使って、自社専用の優秀なAIアシスタントを簡単に作って動かせるプラットフォームサービス」です！

ハンズオンでは、Google Cloud Skills Boostの「Agent Studio を使ってみる」を体験しました！
温度や出力トークンの上限、思考レベルの値を変更し、出力がどのように変わるかを確かめました。また、画像を分析して情報を抽出するなどのマルチモーダルプロンプトや画像生成の方法についても学びました。


まとめ

今回の研修は、講義だけでなく、実際に自分の手を動かしてコンソールを操作するハンズオンの時間があったので、より実践的な知識が身についたと感じています。

また、新卒2年目の先輩社員の皆さんの説明のわかりやすさに驚かされました。
そんな先輩方の姿を目標に、まずは学んだ知識を、配属先でもスムーズに業務へ貢献できるよう努力していきます。そして来年は私たちが教える側として、27卒新入社員の皆さんに繋いでいけるよう、これからの1年でたくさんの経験を積んで成長したいと思います！

最後までお読みいただき、ありがとうございました。