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【Google認定MLエンジニア】Google Cloud API活用ガイド〜Vision・Natural Language・Speech・Translation APIの活用戦略〜

✅ 概要

Google Cloud の ML API群（Cloud Vision API、Natural Language API、Speech-to-Text API、Translation API）は、エンタープライズレベルのMLソリューションを短期間で構築・運用するための強力なツールです。
この単元では、試験で問われやすい APIの活用場面・連携サービス・設計上の注意点 について、代表的なユースケースに基づいて解説します。

📷 1. Cloud Vision APIの活用（画像認識・商品検索）

🔍 主な使用例

アパレル小売業における、アップロード画像からの服のカテゴリ推定と類似商品の推薦。

🎯 有効な戦略

label detectionで衣類カテゴリを抽出し、BigQueryで分析
product search機能を使い、類似商品を自動検索

💡 関連サービス

BigQuery ML（分析基盤として）
Cloud Functions / Vertex AI（補助的役割）

⚠ 試験注意点

正確な推薦には product search の活用が不可欠
自動化ばかりに頼らず、ユーザー体験の質を考慮

💬 2. Natural Language APIの活用（カスタマーサポート・チャットボット）

🔍 主な使用例

通信事業者のチャットボットにおいて、大量テキストデータからキーワード抽出・即時応答を行う。

🎯 有効な戦略

entity analysis により文脈に応じたトピック抽出
Cloud Functions によるリアルタイム応答処理

💡 関連サービス

Vertex AI Workbench（継続学習用に適応）
Pub/Sub や TFX はこの用途では適さない

⚠ 試験注意点

リアルタイム処理には Cloud Functions が最適
学習環境とリアルタイム応答の機能は役割が異なる

🔁 1. Pub/Sub（Cloud Pub/Sub）とは？

🧭 概要

Cloud Pub/Sub は、Google Cloud の メッセージキューサービス です。

「Publisher（送信者）」が送ったメッセージを、
「Subscriber（受信者）」が 非同期・リアルタイムで受け取る

というアーキテクチャで、イベント駆動型アプリケーション構築に活用されます。

🧩 代表的な用途

IoTセンサーからのリアルタイムデータ送信
マイクロサービス間の非同期通信
ログ収集とリアルタイム分析（例：BigQueryとの連携）

❌ 試験上の注意点

「Pub/Subはテキスト処理や意味理解をするわけではない」
Pub/Sub はあくまで データを運ぶインフラ に過ぎないため、チャットボットのような 自然言語理解が必要な処理には不向き。

⚙️ 2. TFX（TensorFlow Extended）とは？

🧭 概要

TensorFlow Extended（TFX） は、Googleが開発した MLパイプラインのためのフレームワーク。

データ処理
モデル学習
モデル評価
モデルのデプロイ

までを一気通貫で自動化し、再現性の高い機械学習運用を可能にします。

🧩 代表的な用途

モデル開発の自動化・標準化
トレーニングから推論サービングまでの一貫運用
データのバリデーションやバイアスチェック

❌ 試験上の注意点

「TFXはバッチ処理向け。リアルタイム処理には不向き」
TFXは 音声認識やチャット応答のような即時性が求められる処理には適しておらず、学習・運用の自動化に特化しています。

✅ 試験対策用まとめ表

項目	Pub/Sub	TFX（TensorFlow Extended）
主な役割	非同期メッセージ配送	MLパイプライン構築・運用自動化
主な用途	イベント通知、IoTデータ送信	学習〜評価〜サービングの自動化
適する場面	ストリーム処理、ログ処理	モデル学習・再学習・評価・監視
不向きな場面	テキスト意味理解、音声即時応答	リアルタイム制御、即時応答型アプリ

🎯 ポイントまとめ

Pub/Sub = データを届ける役割（配送係）
TFX = モデルを作って届けるための工場（パイプライン管理）
どちらも「補助的な存在」であり、主要APIの処理を担うものではない

試験では「本質的なAPI処理（画像分類・テキスト理解など）を誰が担っているか？」という視点を忘れずに！

🎙 3. Speech-to-Text APIの活用（音声アシスタント）

🔍 主な使用例

スマートホームにおける、音声コマンドの認識・リアルタイム制御。

🎯 有効な戦略

streaming recognitionで継続的音声入力に対応
Cloud Functionsでコマンドに基づくデバイス制御を即時実行

💡 関連サービス

Cloud Run（デプロイ用だがリアルタイム制御には不向き）
Vertex AI ExperimentsやTFXは精度向上には良いが、本用途では補助的

⚠ 試験注意点

連続音声・リアルタイム性を重視した構成が求められる

🌐 4. Translation APIの活用（グローバル展開・多言語化）

🔍 主な使用例

大量の製品情報やレビューを多言語に翻訳し、ピークトラフィックにも耐えるWebアプリを構築。

🎯 有効な戦略

batch translation で高効率翻訳処理
Cloud Run でピーク時にスケーラブルな翻訳サービスを維持

💡 関連サービス

Cloud Storage（翻訳後の保存用途）
Vertex AI Model Monitoring（翻訳の品質保証には補助的）

⚠ 試験注意点

高ボリューム翻訳では リアルタイム翻訳に依存しすぎない
Cloud Run はスケーラビリティ確保のキーテクノロジー

🧠 まとめ：試験対策としてのポイント

API	適用用途	連携すべきサービス	試験での差別化ポイント
Cloud Vision API	類似商品検索、画像分類	BigQuery, Product Search	ラベル検出＋商品検索機能の組合せを理解
Natural Language API	顧客対応チャットボット	Cloud Functions	リアルタイム応答＋エンティティ抽出
Speech-to-Text API	音声コマンド処理	Cloud Functions	ストリーミング＋即時処理連携が鍵
Translation API	多言語翻訳・スケール処理	Cloud Run	バッチ処理＋スケーラビリティ確保が重要

🛡 試験でのよくある誤答パターン

Vertex AI系のサービスは「学習管理・改善」に特化、初期のリアルタイム処理には向かない
TFXはバッチ処理やMLパイプライン用であり、リアルタイム処理には不適
Cloud RunやCloud Storageは補助的な存在で、API処理の中核ではない

💡この単元では「どのAPIをどの目的で使うか」に加えて、「補完するGCPサービスとの組合せ」が理解できているかがカギです。

2025年4月20日

【Google認定MLエンジニア】予測の生成と解釈 ( Prediction generation and interpretation )

Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 認定試験対策まとめ

🔍 概要

「Prediction generation and interpretation」は、モデルの精度向上・特徴量エンジニアリング・次元削減・モデルの公平性などに関する一連の実務的な意思決定スキルを問うパートです。 BigQuery ML（BQML）を中心としながらも、Vertex AI、DataflowなどGCPの他プロダクトとの連携も求められます。

📌 出題テーマ別まとめ

① 特徴量選択と次元削減（Feature Selection & Dimensionality Reduction）

BQMLのFEATURE_SELECTIONで重要な特徴量を自動選定
PCA（主成分分析）による次元削減は以下の2通り
- Dataflow＋Apache Beamによる実装
- BQMLネイティブのPCA機能
Vertex AI Feature Storeは特徴量保存・管理用途であり、選定や削減には不向き
手動のスケーリングや変換処理より、GCP統合機能を用いた自動処理が優先

🎯 試験ポイント

BQMLのネイティブ機能が最優先（FEATURE_SELECTION, PCAなど）
他プロダクトの利用は、BQMLに統合されていない限り正答になりづらい

② 前処理と特徴量変換（Preprocessing & Feature Engineering）

数値特徴量はstandard scalarでスケーリング（BQML）
one-hot encodingをBigQuery SQLで記述するのは非推奨（効率が悪い）
特徴量の交差（crossing）は、BQMLのSQL構文で表現
Vertex AI Feature StoreやDataflowの利用は、BQML内で完結しないため正解になりにくい

BigQuery SQLでの手動によるOne-Hot Encodingが非推奨とされる理由

**「効率性・可読性・保守性の観点で不利になるから」**です。以下、詳しく解説します。

🧨 BigQuery SQLでOne-Hot Encodingを手動実装する方法

たとえば、color列に red, blue, green の3カテゴリがあるとします。これをOne-Hot Encodingしようとすると、以下のようなSQLを書きます：

SELECT
IF(color = 'red', 1, 0) AS color_red,
IF(color = 'blue', 1, 0) AS color_blue,
IF(color = 'green', 1, 0) AS color_green
FROM my_table;

😰 なぜ非推奨なのか？

① カテゴリ数が多いと爆発的に列が増える

カテゴリ数が100を超えると、手動で列を増やすのは非現実的です。
特にユーザーID・商品コードなど高カーディナリティな特徴には致命的。

② SQLが長く・読みづらく・壊れやすくなる

すべての条件を手動で書くと人為ミスが起きやすい。
スキーマ変更（カテゴリの追加・削除）にコードの修正が必須になる。

③ パフォーマンスが悪化しやすい

条件分岐（IF文）を大量に含むクエリはBigQueryの実行最適化が難しくなる。
それに伴ってクエリコスト（処理料金）も上昇する。

④ 再利用性・自動化パイプラインへの不向き

DataflowやVertex AI Pipelinesなどの自動処理と連携しづらく、コードがパイプラインに乗せにくい。
MLモデルの再訓練や新カテゴリの対応が発生するたびにSQLを変更する必要がある。

✅ 推奨される代替手段（BQML内）

BQMLの CREATE MODEL では、自動的にOne-Hot Encodingされるケースが多いです：

CREATE MODEL `project.dataset.model_name`
OPTIONS(model_type='logistic_reg') AS
SELECT
*, -- BQMLがカテゴリ変数を自動変換
FROM
`project.dataset.training_data`;

特に STRING 型の列に対してBQMLは内部でOne-Hot Encoding相当の変換を行います。
明示的な変換をせずとも正しい前処理が適用されるよう設計されています。

🎯 試験ポイント

スケーリングと交差はBQML内部で処理
SQLベースより、統合された関数や構文が優先される

③ モデルの公平性とバイアス対策（Fairness and Bias Mitigation）

BQMLはバイアス除去機能を提供していない
Vertex AI Model Monitoringを使って、公平性メトリクスの追跡・アラートを実装
TFXやAI Hubの活用は、文脈的にBQML外の話になりやすく、正答から外れる

🎯 試験ポイント

Vertex AIでのモニタリングが唯一の正解
BQML単体ではバイアス対策が難しい点を把握すること

🧠 総まとめ：Prediction generation and interpretationで問われる力

項目	要点	推奨ツール
特徴量選択	自動化・繰り返し可能な選択	`FEATURE_SELECTION` (BQML)
次元削減	モデル精度＆訓練時間改善	`PCA`（BQML or Dataflow）
スケーリング	数値変数の正規化	`standard scalar` (BQML)
エンコーディング	カテゴリ変数の処理	BQML内の統合関数
特徴量交差	相互作用の表現	BQMLのSQL構文
公平性の担保	バイアス検知・追跡	Vertex AI Model Monitoring

✍️ 試験対策Tips

まずは「BQMLで完結できる方法」を優先して覚える
それでも補えない領域（公平性チェックなど）はVertex AIを使う
「できるが非効率」な手法（SQLでの手動処理等）は選択肢として切り捨てるのが正解

2025年4月19日

【Google認定MLエンジニア】特徴選択と特徴量エンジニアリング(Feature Selection and Engineering)ガイド

Google Cloud の BigQuery ML 環境をベースにした「特徴選択と特徴量エンジニアリング」の戦略を体系的に整理します。この知識は、機械学習モデルの精度向上・計算効率の最適化・スケーラビリティの担保に不可欠です。

🧩 1. 特徴量エンジニアリングの目的

目的	説明
モデル性能の向上	意味のある新しい特徴量の作成により、モデルの精度を高める。
データのスケーラビリティ	一貫した処理・自動化されたパイプラインにより、大規模データへの対応を強化。
学習効率の向上	無駄な特徴を削減し、学習コストを下げる。

🔧 2. BigQuery ML における主要なエンジニアリング手法

2.1 欠損値への対応

方法: SQLベースで IFNULL() などの関数を活用
注意点: 欠損値処理は予測精度に直結するため、事前処理で徹底的に対策

2.2 カテゴリカルデータの変換

手法	概要	適用場面
One-Hot Encoding	各カテゴリを0/1の列に展開	少数カテゴリ
Label Encoding	ラベルを数値に変換	順序付きカテゴリ
Feature Hashing	高カーディナリティカテゴリを効率的に表現	大量のユニーク値がある場合（例：郵便番号）

🧠 3. 特徴選択（Feature Selection）

3.1 正則化による選択

Lasso回帰（L1正則化）
- 重要でない特徴の係数をゼロにする
- MODEL_TYPE='linear_reg', L1_REG を指定

3.2 Feature Importance Metrics

方法: ML.FEATURE_IMPORTANCE関数で重要度を算出
目的: 予測精度に寄与する特徴量の可視化と選別

🧪 4. 特徴量のスケーリングと変換

処理	BigQuery ML内での対応	備考
Standard Scaling	❌非対応	Dataflow等で前処理が必要
正規化（Normalization）	❌非対応	外部パイプラインで実施

🧬 5. 新たな特徴量の生成

SQLによる派生特徴量の生成
- 例: 売上 = 単価 × 数量
- 実装: CREATE MODEL で TRANSFORM を活用（SQLで表現可能）
Feature Crosses
- 複数カテゴリカル特徴の掛け合わせ
- 特定の組み合わせパターンの意味合いを捉える

🤖 6. 自動化とパイプライン化

方法	内容	利点
Dataflow + Apache Beam	前処理パイプライン構築	一貫性と再現性の担保
Vertex AI Pipelines	特徴量処理・モデル学習の自動化	スケーラブルなMLワークフロー構築

⚠️ 7. 注意すべき非対応機能

機能名	状況	代替手段
PCA（主成分分析）	❌未対応	手動で相関の高い特徴を削除する等
Recursive Feature Elimination (RFE)	❌未対応	LassoやFeature Importanceで代替
ハイパーパラメータチューニング	❌未対応	外部ツール（Vertex AI等）を使用

※ 現在のBQMLはPCAにネイティブ対応しています

過去（〜2022年頃まで）：BQMLにはPCA（主成分分析）は未対応でした。
現在（2023年〜）：BQMLは CREATE MODEL で MODEL_TYPE=’pca’ を指定することで、ネイティブにPCAモデルを構築可能になっています。

✅ 試験対策のためのまとめ

試験フォーカス	警告アラート
欠損値処理・特徴量変換・SQLによる生成	PCAやRFEは BigQuery ML に直接は存在しない
正則化（Lasso）やFeature Importance	正規化・スケーリングはBigQuery ML内では未サポート
Feature Hashingや自動化パイプライン構築	k-means は欠損値処理・次元削減には不向き

📌 おすすめの学習順序（習得ステップ）

SQLによる特徴量生成
欠損値処理とカテゴリ変換
Lasso回帰・Feature Importanceの理解
Feature Crosses・Feature Hashingの応用
Dataflow/Vertex AIによる自動化

2025年4月17日

【Google認定MLエンジニア】BigQuery MLによる実践的なモデル構築・評価・運用ガイド

✅ はじめに

BigQuery ML（BQML） は、Google Cloud 上でSQLベースに機械学習モデルを構築・運用できる強力なツールです。このノウハウ記事では、Googleの認定試験（Professional ML Engineer）や現場で問われるスキルをベースに、

データ設計
特徴量エンジニアリング
モデル選定
公平性
自動運用（MLOps）

といった観点から、構築すべきモデルの判断力・手順をわかりやすくまとめました。

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📂 適切なモデル構築ステップ（全体像）

データの収集・更新設計
特徴量の抽出と前処理
モデルアルゴリズムの選定
評価とリトレーニング戦略
公平性と責任あるAIの実装
デプロイとスケーラブル運用

各フェーズで BQMLがどこまでカバーできるか／どこで外部ツールが必要かを理解するのが重要です。

—

① データの更新性・鮮度を保つ

🧠 ポイント

モデル精度は「最新データ×継続的学習」が命
特に「離脱予測」「購買予測」「レコメンド」などは時間とともにデータが陳腐化

✅ 推奨する構成

要素	ツール
データ自動更新	BigQuery Data Transfer Service (BQ DTS)
月次リトレーニング	Cloud Scheduler + BQML で retrain

❌ よくある誤り

Cloud Functions でデータ取り込みを手作業スクリプトでやる（冗長・非効率）

—

② 特徴量エンジニアリングは「BQ内完結」が基本

BQMLには、次のような特徴量処理機能が組み込みで提供されています。

機能	用途
FEATURE_SELECTION	重要な特徴量を自動選定（高次元対策）
FEATURE_CROSS	カテゴリ変数同士の掛け合わせ
STANDARD_SCALER	数値のスケーリング（勾配学習安定化）

🔧 実務Tips

顧客の「性別×年代」などの交差は FEATURE_CROSS
価格や視聴回数のスケーリングは STANDARD_SCALER

❌ NG判断

「Cloud Functions + Python」で前処理を書く必要は基本なし
「Vertex AI Workbench」で前処理だけ行うのは冗長

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③ モデルの選び方（タスク別）

🎯 BQMLで選べる主要モデルと適用ケース

モデルタイプ	主な用途
LINEAR_REG	数値予測（売上・温度・故障時期）
LOGISTIC_REG	二値分類（購入/非購入、離脱/継続）
ARIMA_PLUS	時系列予測（週ごとのPV、売上）
MATRIX_FACTORIZATION	レコメンド（ユーザー×アイテム）←🆕 推薦問題対応

🚨 注意点

「Vertex AIを使えばいい」はNG。BQMLでできるならそれがベストプラクティス
モデル選定の根拠が重要。回帰 vs 分類 vs 推薦の判断力を持つこと。

—

④ 評価・自動再学習・モニタリング

✅ モデル精度の評価指標（BQML）

ML.EVALUATE関数で AUC、RMSE、Log Loss などを確認

🔁 再学習スキーム

Cloud Schedulerで月次バッチ retrain を自動化
特徴量エンジニアリング＋再学習＝MLOps構築の第一歩

🧠 高度化オプション

Vertex AI Model Monitoring で、モデルバイアスや精度の劣化を継続監視
- 特にローン審査・医療・HR分野で重要

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⑤ フェアネスと責任あるAIの実装

✅ なぜ必要？

特定の属性（年齢・性別・国籍）に偏った予測を防ぐため

推奨実装

項目	方法
バイアス検出	Vertex AI Model Monitoringで属性ごとの予測傾向を監視
定期レビュー	チームで公平性のダッシュボード確認（特にモデル更新時）

❌ 誤解されがち

「暗号化」はセキュリティ対策であって、フェアネスとは別問題

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⑥ モデルのデプロイとスケーラブル運用

シナリオ	推奨手法
Webアプリからリアルタイム予測	Cloud Run で BQMLモデルをサービング ←🆕 推薦システム問題で出題
モデルの保存	BigQuery ML内で自動的にバージョニング管理される（Cloud Storageへの保存は不要）

—

✅ まとめ：試験や実務で役立つ判断軸

判断軸	YESなら選択
データがBigQueryにある	→ BQMLで処理
前処理がSQLでできる	→ BQML内で完結させる
モデル更新は月次でOK	→ Cloud Scheduler＋BQML retraining
公平性が求められる	→ Vertex AI Model Monitoring で監視
推薦が必要	→ MATRIX_FACTORIZATION
リアルタイム推論が必要	→ Cloud Run を使う

2025年4月6日

【Google認定MLエンジニア】Google Cloud 機械学習エコシステムの主要プロダクト一覧

データ収集/整形
- Cloud Storage / PubSub / Dataflow / Dataprep

↓

前処理/特徴量管理
- BigQuery / Dataform / Feature Store

↓

モデリング
- BigQuery ML / Vertex AI Workbench / AutoML / Custom Training

↓

パイプライン/MLOps
- Pipelines / Model Registry / Experiments

↓

デプロイ・推論
- Vertex AI Prediction / Edge Deployment / Matching Engine

こんなときはどれ？

状況	おすすめツール
SQLだけで予測モデルを作りたい	BigQuery ML
ノートブックで深層学習したい	Vertex AI Workbench
ノーコードで画像分類モデルを作りたい	AutoML Vision
本番運用のMLOpsを整備したい	Vertex AI Pipelines + Model Registry
特徴量を複数チームで共有したい	Vertex AI Feature Store

2025年4月6日