こんにちは、クラウドエース株式会社第三開発部の小勝です。
現在（執筆時点では2026年6月16日）は新卒2年目です。昨年新卒1年目から約半年で Google Cloud Partner All Certification Holders を達成しました。25年度の All Certification Holders では Professional Security Operations Engineer（PSOE）が対象外でしたが、その後 PSOE も取得し、 Google Cloud 認定資格をすべて取得し終えました。
この記事では、新卒 IT 未経験から短期間で全資格を取得した経験を踏まえて、おすすめの取得順 と AI を活用した効率的な勉強法 を紹介します。 Google Cloud 認定資格対策として書いていますが、 Gemini や NotebookLM を使って効率よく学ぶ方法は、他の勉強にも応用できますのでぜひ最後まで読んでみてください。
対象読者
筆者のように未経験で IT 業界に入ってきたばかりのエンジニアの方に向けて書いています。
本記事を読み始める前に
本記事のロードマップに沿って勉強を進める前に、まずは基本情報技術者試験と同程度の知識を身につけておくことをおすすめします。
クラウドは、サーバー・ネットワーク・データベース・セキュリティなどの知識を前提とした応用的な分野です。いきなり Google Cloud から始めると、 IT 用語や仕組みが分からず勉強しにくい場面が多くなります。基本情報技術者試験レベルの知識で土台を作ってから進めると、各サービスの役割も理解しやすくなります。
「Google Cloud 認定資格」とは
Google Cloud 認定資格は、 Google Cloud を使ってシステムを設計・構築・運用するための知識やスキルを証明する資格です。クラウドの基本概念から、インフラ設計、アプリケーション開発、データ分析、セキュリティ、機械学習まで、 Google Cloud を扱う上で必要になる幅広い分野が対象になります。
試験は難易度に応じて基礎・アソシエイト・プロフェッショナルの3レベルに分かれており、アーキテクト、デベロッパー、ネットワーク、セキュリティといった専門分野ごとに試験が用意されています。
資格一覧や各試験の最新情報は、Google Cloud 認定資格の公式ページ にまとまっています。試験内容は Google Cloud のサービスの更新に合わせて変わることがあるため、受験前には公式ページの各試験ガイドから詳細を確認してください。
問題数と形式
試験によって多少前後しますが、基本は4肢択一形式で50〜60問です。たまに「5つの中から2つ選ぶ」といった複数選択も出題されます。
試験時間は120分（一部基礎は90分）あるため時間には比較的ゆとりがありますが、それなりの集中力が求められるボリュームです。
業務シナリオに沿った問題
「〇〇というサービスの最大容量はいくつか？」といった単純な知識だけを問う問題は多くありません。
「A社は現在〇〇なシステムを運用しており、コストとセキュリティに課題がある。2ヶ月以内に移行する場合、どの構成が最適か？」のように、業務上の要件や制約を踏まえて最適な選択肢を判断する問題が中心です。
「Google Cloud としての正解」を選ぶ
選択肢の中には、技術的に実現可能なものが複数含まれていることがあります。その中から、 Google Cloud が推奨するベストプラクティス（安全性・コスト・運用負荷のバランスがよい選択肢）を選ぶことが求められます。
ここで大事なのは、試験上の正解と実務での最適解が必ずしも一致しないことです。試験では Google Cloud としてのベストプラクティスに沿う構成 を正解として選びましょう。
【ロードマップ】全14資格のおすすめ取得順序
基本的には、自分の得意な分野や、今後の実務で使う予定がある分野から取得するのがおすすめです。
その前提でこのセクションでは、筆者のように未経験で IT 業界に入ってきたばかりのエンジニアが、どのような流れで資格を取得していくと理解しやすいか、という観点でおすすめ順を紹介します。
まず全体像として、この記事で紹介するおすすめ取得順の表と分野分けをした図にまとめると以下のようになります。難易度はあくまで筆者の体感です。
| 順番 | 資格名 | 難易度 | 概要 |
|---|---|---|---|
| 1 | Cloud Digital Leader (CDL) | ★ | クラウドの基礎 |
| 2 | Associate Cloud Engineer (ACE) | ★★★ | 構築・運用の基礎 |
| 3 | Professional Cloud Architect (PCA) | ★★★ | 全体設計 |
| 4 | Professional Cloud Developer (PCD) | ★★★ | アプリ開発 |
| 5 | Professional Cloud DevOps Engineer (PCDOE) | ★★★ | 運用・監視 |
| 6 | Professional Cloud Database Engineer (PCDE) | ★★★ | データベース |
| 7 | Professional Cloud Network Engineer (PCNE) | ★★★★ | ネットワーク |
| 8 | Associate Data Practitioner (ADP) | ★★ | データ分析の基礎 |
| 9 | Professional Data Engineer (PDE) | ★★★★ | データ基盤 |
| 10 | Professional Cloud Security Engineer (PCSE) | ★★★★ | セキュリティ設計 |
| 11 | Professional Security Operations Engineer (PSOE) | ★★★ | 脅威検知・対応 |
| 12 | Professional Machine Learning Engineer (PMLE) | ★★★★★ | 機械学習 |
| 任意 | Generative AI Leader (GAIL) | ★ | 生成 AI の基礎 |
| 任意 | Associate Google Workspace Administrator (AGWA) | ★★ | Workspace 管理 |
メインルートの取得順をステップ1とステップ2に分けて説明し、任意のタイミングで取得する資格と、どの試験から受けるか迷った場合の選び方についても触れていきます。
ステップ1：Google Cloud 全体像を把握（1〜3番）
- Cloud Digital Leader (CDL)
- Associate Cloud Engineer (ACE)
- Professional Cloud Architect (PCA)
上記は、 Google Cloud の主要なサービスを広く問う試験です。特定の分野に深く入り込む前に、 Google Cloud 全体でどのようなサービスがあり、それぞれがどのような役割を持つのかを理解しやすいため、最初に受ける試験としておすすめです。
試験のレベルが上がるにつれて、問われ方も少しずつ実務寄りになります。 CDL ではクラウドの基本概念や主要サービスの役割を広く確認し、 ACE では実際の構築・運用をイメージした問題、 PCA ではケーススタディをもとに最適な構成を判断する問題が中心になります。まずは基礎レベルから受験し、少しずつ深めていきます。この土台を先に作っておくと、後から専門分野の試験に進んだ時に、各サービスがどの分野でどう使われるのかを理解しやすくなります。
ステップ2：分野ごとの専門試験に進む
土台を固めた後は、特定分野を深掘りする専門試験に挑戦します。以下では、試験同士のつながりや対策のしやすさを踏まえて取得しやすい順に紹介します。
1. 最初にセットで取りたい資格（4〜6番）
- Professional Cloud Developer (PCD)
- Professional Cloud DevOps Engineer (PCDOE)
- Professional Cloud Database Engineer (PCDE)
専門分野の入り口としては PCD から取得するのがおすすめです。アプリ開発分野で、初学者でも比較的イメージしやすい内容であり、公式の模擬試験が充実していて勉強しやすいためです。次に PCDOE、PCDE と試験を受けると、アプリ開発の観点を軸にしながら、開発から運用・監視、データベースへと自然に学習範囲を広げられます。前の試験で学んだ知識を活かしながら次の試験に進めるため、専門分野の入り口としてかなり取り組みやすい流れです。
2. 中難易度の資格（7〜9番）
- Professional Cloud Network Engineer (PCNE)
- Associate Data Practitioner (ADP)
- Professional Data Engineer (PDE)
上記は、ネットワーク分野（PCNE）とデータ分野（ADP、PDE）の試験です。どちらも日常生活では目にしにくく、初学者にはイメージしづらいため、前半の試験よりも難易度が高いです。
個人的にはデータ分野の方が難易度が高いと感じるため、先に PCNE を取得することをおすすめします。ただし、データ分野には ADP というアソシエイト資格があり、ADP → PDE の順で段階的に勉強しやすいという利点もあります。そのため、ここは好みでネットワーク分野かデータ分野のどちらから取得しても良いと思います。実際に解説記事や公式模擬試験を見て、興味を持てそうな方や取り組みやすそうな方から取得してみてください。
3. 後回しにした方がよい資格（10〜12番）
- Professional Cloud Security Engineer (PCSE)
- Professional Security Operations Engineer (PSOE)
- Professional Machine Learning Engineer (PMLE)
PCSE は、これまで受けてきた各試験に含まれていたセキュリティ観点の問題を集めたような内容が多いです。特に PCNE はセキュリティと関わる部分が多いため、学んだ知識も活かしやすいです。いきなり挑戦すると難しく感じやすいですが、インフラ、データベース、ネットワークなどを一通り学んだ後であれば、各試験で得た知識をそのまま活かせるため、かなり易しく感じると思います。
PSOE は PCSE の後にそのまま取得するのがおすすめです。PCSE はライフサイクルの中でも、防御・構築（Prevent/Protect）寄りの試験です。一方で PSOE は、検知・対応（Detect/Respond）寄りの試験です。問題の傾向が同じというわけではありませんが、順番に受けるとセキュリティの役割の流れに沿って学べます。 Security Command Center など一部のサービスも共通して登場します。
PMLE はクラウドの仕様だけでなく、機械学習そのものの知識も求められる試験です。他の資格で学んだ内容をそのまま活かしにくく、 Google Cloud 認定資格の中でも特に難易度が高いため、最後に受けるのがおすすめです。
任意のタイミングで取得する資格
以下の2つの試験は、ここまで紹介したメインルートとは別枠で紹介します。 Google Cloud 自体のインフラやシステム開発サービスの内容がそこまで多く出てこないため、受験の順番は自分の実務環境や興味に合わせて好きなタイミングで取得すると良いです。
Generative AI Leader (GAIL)
生成 AI の基礎知識やビジネスでの活用方法を広く問う基礎レベルの試験です。
AI や機械学習の基本的な仕組みや Gemini などの基盤モデルの強みから、日常の業務でも役立つ各種プロンプト手法、 RAG（検索拡張生成）を用いた出力改善、ローコードツールによるエージェント開発やセキュア AI フレームワーク（SAIF）の概要までが出題されます。
技術的な実装に関する知識は不要なため、初学者でも非常に取り組みやすいのが特徴です。難易度が低く内容も理解しやすいため、一番最初に受験してみるのも良いと思います。
Associate Google Workspace Administrator (AGWA)
チームメンバーによる安全かつ効果的なコラボレーションとコミュニケーションのためのツールである、 Google Workspace の管理に関する知識を問う試験です。
出題範囲には、ユーザーアカウントのライフサイクルやドメインの管理、 Gmail・Google ドライブ・カレンダー・Meet・Chat などの Workspace コアサービスの構成が含まれます。加えて、 Google Vault によるデータ保持ポリシー、データ損失防止（DLP）ルール、セキュリティ調査ツールでのアクセス制御、モバイルや Chrome ブラウザのエンドポイント管理なども問われます。
技術的な実装ハードルは比較的低く、普段から仕事で Google Workspace を使用している方であれば、 Gmail やドライブの共有設定、会議室の管理などコアサービスの問題については想像しやすいのが特徴です。一方で、利用者の視点からは見えにくい組織部門（OU）に基づいたユーザーアカウント管理や、企業を守るためのガバナンス・セキュリティ設定といった管理者特有の知識をしっかり押さえる必要があります。 Google Cloud 側のメインルートの勉強に少し疲れたときの気分転換として取得するのがおすすめです。
迷う場合の試験の選び方
ここまでおすすめの取得順を紹介してきましたが、実際にどの試験から受けるか迷う場合は、気になる資格の解説記事や合格体験記を読んだり、公式模擬試験を先に解いてみたりするのもおすすめです。
記事を読むと、その資格で扱うサービスや実務での使われ方をイメージしやすくなります。さらに模擬試験を解くと、問題文の雰囲気や自分がどれくらい理解できそうかを短時間で把握できます。そこで「意外と読める」「この分野は興味を持てそう」と感じた試験があれば、その資格から挑戦してみるのも良いと思います。
AI を活用した効率的な勉強法
ステップ1：試験の出題範囲と全体像の把握
まずは試験の出題内容や全体像を把握し、体系的に勉強するための骨組みを作ります。いきなり問題集やハンズオンラボに入るのではなく、その資格で何が問われるのか、どのサービスを重点的に理解すべきかを先に押さえておくと、その後の学習効率が上がります。
最初に読む資料としておすすめなのが、資格対策記事や書籍です。試験の概要や主要なサービスが簡潔にまとまっているため、導入として使いやすいです。
弊社クラウドエースでも Google Cloud 認定資格の対策記事を公開しています。また、 Associate Cloud Engineer 対策として、『徹底攻略 Google Cloud認定資格 Associate Cloud Engineer教科書』も出版しているので、ぜひ参考にしてください。筆者自身も最初にこの教科書を購入して、 Google Cloud の勉強を始めました。
ステップ2：NotebookLM を使った学習環境の準備
NotebookLM とは
NotebookLM は、 Google が提供している AI ノートブックです。 PDF や Web サイトなどの資料を「ソース」として取り込むと、その資料をもとに要約、質問応答、クイズ作成などができます。
NotebookLM に取り込む公式リソース
Google Cloud 認定資格ページ
Google Cloud 認定資格の公式ページ（一例として、 Professional Database Engineer）には、以下のリソースが用意されています。
- 試験ガイド：試験の出題範囲、出題分野、前提知識、関連する Google Cloud サービスなどが記載されたドキュメント。試験でどのような内容が問われるかを把握できる、試験対策の土台になる情報が詳しく記載されています。
- 模擬試験：本試験と同じような形式の問題で、実際の試験に近い体験ができます。問題数は資格によって異なり、10〜50問程度の幅があります。
Google Cloud Skills Boost
Google Cloud Skills Boost は、 Google Cloud の公式学習プラットフォームです。以下のような教材が用意されています。
- ハンズオンラボ：実際の Google Cloud 環境で手を動かしながら学ぶ演習
- コース：解説資料をテーマごとにまとめた学習コンテンツ
- ラーニングパス：複数のコースを目的別に並べた学習ルート
資格の説明ページにある 「試験のトレーニングをする」 から、その資格に対応した Google Cloud Skills Boost のラーニングパスへ移動できます。
ラーニングパス内のコースには、参考になる公式ドキュメントリンクやコースのリソースをまとめた PDF が載っています。これらを NotebookLM に取り込むと、効率的に学習できます。全て取り込むには大変なので、「〇〇 の取得に向けた準備」や「認定資格試験の学習ガイドを作成する: 〇〇」といった試験対策向けに整理されたコースを優先的に NotebookLM に取り込むのがおすすめです。その他、気になるサービスのコースがあれば、後から追加してみてください。
一部の資格向けラーニングパスの中には、学習用の NotebookLM を作成するためのコースが用意されています。 NotebookLM は公式に推奨されている勉強方法なので、ぜひ活用してみてください。
Google Cloud 公式ドキュメント
Google Cloud 公式ドキュメント は、各サービスの詳細な仕様、使用方法、ベストプラクティスなどが記載された公式リファレンスです。情報量が多いため、試験範囲に含まれるサービスをより深く理解したいときに活用します。
Google Cloud の公式ドキュメントは、サービスによっては多いもので数十ページにも渡ります。そのため、関連するすべてのページのリンクを手動でコピーするのは非常に手間がかかります。そこで便利なのが、ページ内のリンクをまとめて抽出できる Link Grabber という Chrome 拡張機能です。
使い方はシンプルです。まず、追加したい Google Cloud サービスの公式ドキュメントを開きます。次に Link Grabber を起動して、そのページに含まれる公式ドキュメントの URL をまとめて取得します。
Link Grabber で取得したリンクは、そのままだとページ内のさまざまな URL が含まれます。そのため、フィルター欄に compute/docs のようなサービスドキュメントのルートに近い文字列を入れて、対象サービス配下の URL に絞り込みます。
URL の件数が多い場合は、取得した URL リストを Gemini に貼り付けて整理させると良いです。クライアントライブラリやサンプルコードといった、試験対策として優先度が低いページを除き、試験範囲に関係する概要・設計・運用のドキュメントだけに絞り込むことができます。
Link Grabber で URL を取得するときは、サイトの言語設定を英語にしておくのがおすすめです。日本語表示のまま取得すると、URL のクエリパラメータに言語設定（?hl=ja）が含まれるため、他の言語のページが混ざりやすくなります。英語表示にすると言語設定のクエリパラメータが付かないため、URL を整理しやすくなります。
ただし、 NotebookLM に取り込むソースは日本語ページにしておくのがおすすめです。 Google Cloud の公式ドキュメントは英語版のほうが更新が早い一方で、資格試験の内容に最新の変更がすぐ反映されるわけではありません。学習中に NotebookLM からソースを確認したい場面も多いため、必要なときにそのまま読みやすい日本語ページを入れておくほうが使いやすいです。
取得した URL リストを Google スプレッドシートなどに貼り付け、隣の列で =ARRAYFORMULA(IF(A2:A="",,A2:A&"?hl=ja")) のように末尾へ ?hl=ja を一括で付けると、日本語ページとして NotebookLM に取り込めます。これにより、重複や取りこぼしを抑えつつ、URL の整理と読みやすさを両立できます。
NotebookLM のおすすめ機能
NotebookLM では、取り込んだソースをもとに Studio 機能を活用するのがおすすめです。資料をベースにした「音声解説」「動画解説」「スライド作成」「マインドマップ」「クイズ」「フラッシュカード」を自動生成できるため、読むだけでなく、いろいろな形式で学習できます。
特にクイズやフラッシュカードは、理解度を確認するのに便利です。間違えた問題や説明できなかった用語を見返すことで、理解を深めていくことができます。
また、 NotebookLM ではソースにタグを付けることができます。たとえば Compute Engine、Cloud Storage、IAM のようにサービスごとにタグを付けておくと、学習したいサービスに関係するソースだけを使いやすくなります。
ステップ3：Gemini との連携
Gemini とは
Gemini は、 Google が提供している生成 AI アシスタントです。文章の要約や質問応答、学習計画の相談、理解度確認のためのクイズ作成など、対話しながら学習を進める用途で活用できます。
Gem は、 Gemini にあらかじめ役割や回答の仕方、参照する知識を設定しておくことで、特定の目的に合わせた Gemini を作れます。
NotebookLM と Gemini は連携して使うことができます。連携することで、 Gem やガイド付き学習など Gemini にしかない機能を活用しながら、より学習しやすい環境を整えられます。
これまでは、 Gemini 単体だと指定した資料を大量に取り込んで根拠付きで使うのがやりにくかった印象がありました。しかし、 NotebookLM を紐付けられるようになったことで、ステップ2で取り込んだソースを Gemini 側から参照しながら学習できるようになり、かなり使いやすいです。
連携の手順
- Gemini アプリを開き、左メニューから Gem を作成 を選ぶ
- 知識 セクションの 「+」ボタン から NotebookLM を選択し、使いたいノートブックを追加する（下図を参照）
- Gem を保存し、普段の資格勉強はこの Gem から会話を始める
NotebookLM 側でソースを追加・更新すると、 Gem 側にも反映されるため、資料を差し替えるたびに再設定する必要はありません。
連携後に使える Gemini 独自の機能
Gem にノートブックを紐付けた状態であれば、 NotebookLM で作った資料を根拠にしながら、 Gemini にしかない機能を使えます。
Gem による出力のカスタマイズ
NotebookLM には、応答のペルソナや説明の仕方を細かく指定する機能がありません。一方 Gem では カスタム指示 を設定できるため、「IT 未経験者にも、専門用語を使わず日常の例え話で解説して」のように、自分に合った説明スタイルを持った専用の先生役を作れます。ソースの管理は NotebookLM、説明の出し方の調整は Gem、という分担ができるのが連携のメリットです。
ガイド付き学習
NotebookLM のクイズで間違えた問題や、分からなかった概念をこのモードに持ち込みます。ガイド付き学習は、すぐに答えを出すのではなく、質問やステップごとの説明を通じて深い理解を助ける学習モードです。自分で考えながら進められるため、「分かったつもり」を洗い出し、理解が曖昧な部分を整理するのに向いています。
モデルの指定
複雑なシナリオ問題やアーキテクチャの難問にはじっくり考える Pro モデル、サッと確認したいときには Flash モデルといったように、用途に応じてモデルを切り替えられます。
会話内での画像生成
チャットの流れの中で「このネットワーク構成を図解して」と頼むと、その場で構成図を生成してもらえます。 NotebookLM でも Studio 機能から画像生成はできますが、チャットの文脈を保ったままその場で図解してもらえる点は Gemini の強みです。目に見えにくいネットワークやアーキテクチャのイメージを掴むのに役立ちます。
Gem で出力をカスタマイズしたいので、普段の勉強では Gemini を中心に使っています。細かいソースや根拠を確認したいとき、また NotebookLM の Studio 機能を使いたいときに NotebookLM に切り替える、という使い分けがおすすめです。
ステップ4：演習問題を解く
AI で試験範囲の理解を深めたら、次は演習問題を解いて、インプットした知識がどれくらい定着しているかを確認します。
1. Skills Boost のクイズを解く
Google Cloud Skills Boost 内の各コースに用意されているクイズを解きます。まずは通常のクイズで、単語の意味やサービスの基本的な役割を確認します。
その後、「〇〇 の取得に向けた準備」というコースに進みます。このコース内にある「確認のための質問」は、実際の試験に近い実務シナリオ形式の問題になっており、非常におすすめです。 Skills Boost のコースを最初からすべて進めようとすると、解説動画を見たり、ハンズオンラボで手を動かしたりするため時間がかかります。まずは通常のクイズと確認のための質問を中心に解き、問題ベースで理解度を確認します。
2. 模擬試験を解く
模擬試験を解きます。公式模擬試験は問題数が比較的少ないため、最初のまとまったアウトプットとして取り組みやすいです。ここで試験本番に近い問題文の雰囲気や、どのくらいの粒度で知識が問われるのかを確認します。
3. AI でクイズを作る
NotebookLM や Gemini を使って、自分専用のクイズを作るのもおすすめです。 NotebookLM では取り込んだ公式ドキュメントをもとにクイズを生成できます。 Gemini のガイド付き学習でも、理解が曖昧なテーマを伝えると、質問形式で確認しながら学習を進められます。試験ガイドをもとにクイズを作ることで、単に問題数をこなすだけでなく、自分が苦手なサービスや理解が浅いテーマに絞って復習できます。
4. 資格対策の Web サービスを必要に応じて使う
追加で問題演習をしたい場合は、資格対策の Web サービスを活用しても良いと思います。公式教材や AI で作成したクイズを中心に学習し、それでも問題演習の量を増やしたい場合の選択肢として使用してください。
ステップ5：分からないところを補強する
演習問題を解いていて分からない部分が出てきたら、そのタイミングで理解を深めます。補強方法としては、主に以下の3つがあります。
- 資格対策記事や本を見直す
- Gemini や NotebookLM と壁打ちする
- Google Cloud Skills Boost のハンズオンラボで実際にサービスを触る
特に、文章だけではイメージしにくいサービスは、ハンズオンラボで実際にコンソール画面を見ながら触ってみると理解が深まります。最初からすべてのハンズオンラボを進める必要はありませんが、演習問題でつまずいたサービスだけピンポイントで触ると効率的です。
まとめ
Google Cloud 認定資格のおすすめ取得順と、 NotebookLM や Gemini を活用した勉強法を紹介してきました。取得順を意識しつつ、 AI を活用すれば、かなり効率的に資格取得を進められます。
勉強時間は試験や前提知識によって変わりますが、最初の数資格はどうしても時間がかかります。一方で、 Google Cloud 全体の考え方に慣れてくると、プロフェッショナル資格でも多くても20時間程度の対策で合格を狙える感覚でした。
最後に、実際に全資格を取得してみて感じたメリットを書いておきます。 Google Cloud 認定資格を取得することで、案件参画時のアピール材料になったり、実務で出てくるサービスや構成を理解するための土台を作ったりできます。資格試験では、細かい設定手順やパラメータまで深く問われるわけではないため、資格を取っただけで実務が完璧にできるようになるわけではありません。しかし、 Google Cloud 全体のサービスの役割や使い分けを体系的に理解できるため、実務に入ったときのキャッチアップはかなりスムーズになります。
資格取得はゴールではなく、 Google Cloud を使って仕事をするための土台作りだと思っています。 NotebookLM や Gemini などの AI をうまく活用しながら、インプットとアウトプットを効率よく回していけば、初学者でも十分に全冠を目指せます。この記事が、これから Google Cloud を学ぶ方の参考になれば幸いです。
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