はじめに
クラウドエースは、GCPを専門に導入支援や運用、開発をしているクラウドベンダーです。そして、数あるGCPパートナーの中でも、プレミアパートナーとして認定されています。しかも、Googleが、その分野で専門的な知見と経験を有することを認定するスペシャライゼーションにも、「Infrastructure」「Application Development」の2分野で認定されています（日本で2分野取得しているのは、クラウドエースだけ。まもなく、「Data Analytics」も認定される予定）。
またAI分野においても、GCPで提供される、AI・機械学習のサービス・ライブラリなどを、ビジネスで使用するアプリケーションやサービスから簡単に利用できるソリューションプラットフォーム『GennAI（ゲンナイ）』をリリースするなど、最先端の技術を提供しています。
さらに、クラウドエースは、GCP認定トレーニングパートナーとしても認定されており、日本一の講師数、日本一の開講数、日本一の受講者数を誇ります（2018年度）。そんな会社で、私ラリオスは主にトレーニング事業を担当しています。ラリオスは、元々競合会社で、GCPの営業をやっていた非エンジニアです。
今では、ほぼ毎日、GCPのトレーニングをサポートしているのですが、講義を聞いているうちに、GCPの認定資格に興味を持ち、なんと非エンジニアでありながら、難関と言われている3つの認定資格試験に合格することができました（GCP認定資格の詳細は後述）。当然のことですが、社内でのキャリアアップや昇給に繋がったことは言うまでもありません。そんなラリオスが、「GCPをいま学ぶべき理由」について、お話したいと思います。
クラウド市場と人材不足
MM総研によれば、2016年度の国内パブリッククラウド市場は3883億円で前年度比40.9％増となり、2021年度までの年平均は22.1％で、2021年度には2016年度比2.7倍の1兆556億円に達すると予測されています[1]。国内のパブリッククラウドサービス市場が高い成長を継続する中において、Googleの需要も伸びていくことは言うまでもありません。
その一方で、経済産業省によると、2022年のIT市場の人材不足は深刻で、35万人から40万人が不足すると予測されています[2]。
なかでも、「クラウドコンピューティング」「ビッグデータ」「IoT」「人工知能」に関する人材が「今後特に大幅に不足する」人材として挙げられています。また、「ビッグデータ」「IoT」「人工知能」を活用するために、大量のデータを処理する基盤として、各社のパブリッククラウドが選ばれています。こうした状況から、これらの分野、ひいてはクラウドに関する知識や経験を有していることが、今後のIT市場における人材の価値を高めることは間違いないでしょう。
出典：「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」（経済産業省）
[1] 出典：MM総研「国内クラウドサービス需要動向」（2017年12月27日）
[2] 出典：経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」（2016年6月10日）
IT市場においては、クラウドエンジニアの確保が企業の存続を左右し、エンジニアはクラウドの知見と経験がなければ生き残れないと言っても過言ではありません。では、クラウドエンジニアには、どのような要素が求められるのでしょうか。Googleは、以下の3つを挙げています。
- インフラを構成するソフトウェアの特性を深く理解して、最適なアプリケーション・アーキテクチャーを見極めることが重要
- それぞれの技術要素を理解して、システム全体のアーキテクチャーを俯瞰できる能力が必要
- 重要なのは、役割ではなく、知識範囲としてのフルスタック
GCPには、これらの知識を補完するためのトレーニングや、その知識を証明する認定資格が用意されています。
GCPを学ぶには？ トレーニングのご紹介
GCPを効率よく学ぶにはトレーニングが有効です。ぜひ以下をチェックして、スキルアップにお役立てください！
対面でしっかり学びたい方
オンラインで学びたい方
Google Cloud Platformとは
Googleのミッション
Googleは、「世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにする」というミッションを掲げ、Google検索、YouTube、Gmailなど世界中の人々が使えるクラウドサービスを展開してきました。これらのサービスは、それぞれ10億人以上のユーザーがいるとされています。そして、これらを支えているプラットフォーム（インフラ）を、一般ユーザーにも使えるようにしたものが、Google Cloud Platform（GCP）です。
では、他のパブリッククラウドと比較して、GCPにはどんな特徴があるのでしょうか。
スケーラブルなインフラ
まず、前述の通り、Googleが実際に展開しているサービスを支えているプラットフォームを使えるという点があります。すでに、10億人以上が使っているという実績があるので、安心して高品質でスケーラブルなインフラ環境を使うことができます。なお、2017年のGCPの稼働率は、99.977%でした。
また、世界規模の高速ネットワークを自前で持っているという点は、大きな特徴と言えるでしょう。Googleのネットワークは、数十万マイルにおよぶ光ファイバーと8本の海底ケーブルで構成されており、世界中が一つのプライベートネットワークで繋がっています。しかも、GCPのロードバランサーは、ひとつのグローバルIPで、世界各地のリージョンをまたいで負荷分散ができるばかりか、秒間100万リクエストさえも捌いてしまうほど強力です。これらは、他のパブリッククラウドにはないアドバンテージと言えるでしょう。
ライブマイグレーション
AWSやAzureなど、他のパブリッククラウドのユーザーなら、メンテナンスのための計画停止・再起動を経験したことがあるのではないでしょうか。ところが、GCPにはそれがありません。なぜなら、10億人以上のユーザーが利用しているサービスを止めるわけにはいかないからです。
では、どのように実現しているのでしょうか。実は、GCPにはライブマイグレーションという技術が活用されています。ライブマイグレーションは、ある物理サーバで稼働中のVMを、他の物理サーバ上に無停止で移動する技術です。しかも、Googleが自動的に実行してくれるばかりか、ネットワークのパケットロスやTCPの接続切れが起きないため、GCPユーザーにも気づかれないうちに完了します。
GoogleのAI
機械学習や深層学習（ディープラーニング）の代表的なライブラリとして、GoogleのTensorFlowが挙げられます。TensorFlowは、Googleが開発したオープンソースで、Googleのプロダクト開発に実際に活用されていることもあり、現在最も利用者が多い機械学習ライブラリとも言われています。このことから、TensorFlowは機械学習ライブラリのデファクトスタンダードと言えるでしょう。
またGoogleは、TPU（Tensor Processing Unit）と呼ばれる、TensorFlowの処理に最適化されたプロセッサを自社開発しており、2018年6月からGCPユーザーが利用できる「Cloud TPU」を正式に提供（GA）しています。なお、このTPUは現在、第3世代（TPU 3.0：現在アルファ版）となっており、進化を続けています。
ところで、豊富な経験や知識を持つ機械学習エンジニアが、TensorFlowを活用し、オリジナルの学習モデルを構築する事例がある一方で、Cloud Vision APIや、Speech to Text APIなどの学習済みモデルを使って、新しいソリューションを開発する例も多く見受けられます（クラウドエースの『GennAI』もその一例です）。
このように、機械学習の分野は、一からオリジナルのモデルを構築するパターンと、すでにあるものを組み合わせて構築するパターンに二極化していると言われていましたが、Googleは、この中間を埋めるべく「Cloud AutoML」を発表しました。この「Cloud AutoML」は、機械学習やコーディングの専門知識がなくても、学習させたいデータがあれば、誰でもカスタマイズされた機械学習モデルを構築できるサービスです。現在は、「AutoML Vision」「AutoML Natural Language」「AutoML Translation」の3つのサービスが提供されています（いずれもベータ版）。
その他、ペタバイト級のデータを高速に処理するデータウェアハウス「BigQuery」に機械学習機能を搭載することによって、SQLで機械学習モデルの構築や予測ができる「BigQuery ML（ベータ版）」、エッジデバイス向けASICチップ「Edge TPU（2018年10月より提供）」を発表するなど、GoogleのAIはあらゆる分野、あらゆる層に向けて門戸を開いています。
「AIを全員の手に」
この、Googleの合言葉が示すように、GoogleのAIは、いつも私たちのそばにあるのです。
Googleの成長性
2017年10月〜12月四半期、Googleのクラウド事業の売上高は、なんと1000億円を突破（GCPとG Suiteの合計）[3]。GCPが好調であることを物語っています。具体的には、コンピュートサービスの利用時間は3倍、ストレージサイズは2倍、BigQuery（データウェアハウス）の利用は4倍、そして、Google Kubernetes Engine（コンテナ）の利用時間は、なんと9倍の成長を見せています。
こうしたことからも、GCPがパブリッククラウド市場において急成長していることは間違いないでしょう。
[3] 出典：ZDNet Japan「AWS、MS、グーグル、IBMなど各社クラウドの現在地--決算や戦略から読み解く」（2018年3月5日）
GCPの認定資格
GCPには以下の3つの資格があり、いずれも難易度が高いと言われています。
Associate Cloud Engineerは、GCPの基礎を網羅的に問われる資格で、Cloud Architectは、GCP全般のインフラ関連の知識と経験が求められる資格、Data Engineerはビッグデータ周りや機械学習に特化したノウハウが求められる資格です。
もちろん、GCPの専門家集団であるクラウドエースでも、取得者数は増え続けています。クラウドエースでは、3つの資格をすべて持っているトリプルホルダーが、すでに20名を超えています。
認定資格を取得するには、まず上記に紹介した認定資格のサイトを訪問するのがよいでしょう。サイトには、試験の準備方法として、試験ガイド、準備に必要なトレーニングや、読むべきドキュメント、おすすめのQwiklabs（クイックラボ：実践演習が可能なオンライン学習環境）、無料模擬試験などが紹介されています。しかし、単なる試験対策をすればいいというわけではなく、GCPそのものを十分理解することが重要です。
Googleオフィシャルトレーニング
GCPの認定資格取得を目指す方や、これからGCPに携わる方のために、GCPオフィシャルトレーニングがあります。これは、GCPの技術を最大限に活用するためのトレーニングで、Googleの講師認定試験をパスした講師が所属し、かつGoogleから認定されたパートナーだけが開講することができます。
オンラインでは「Coursera」「Qwiklabs」でトレーニングが提供されていますが、ここではクラウドエースが提供するGCPオフィシャルトレーニングについて紹介します。
GCPオフィシャルトレーニングは、Googleが作成したカリキュラムを、Googleが作成した資料で、Googleが提供するラボを使って受講することができます。コースは大きく、「インフラストラクチャ」のトラック、「アプリケーション開発」のトラック、「ビッグデータと機械学習」のトラックに分かれています。それぞれ、基本を学ぶFundamentalコース（1日）と、さらに深く学ぶコース（2〜4日）が用意されています。
現在、日本でGCPオフィシャルトレーニングを提供しているパートナーは3社のみ（2018年9月現在。オンデマンドを除く）ですので、とても貴重なトレーニングです。クラウドエースは、その1社として、GCPトレーニング事業を展開しています。
クラウドエースのトレーニングの特徴は、まず講師が、現在の開発案件に携わっていることです。つまり、テキストだけでは伝えきれない生の情報を、開発者の目線で、自身の経験を交えながら実践的に伝えることができます。現在進行形の案件に携わっているので、当然最新情報のキャッチアップも早く、最先端のトレーニングを受講することができます。
次に、その講師の人数が日本で一番多いことも特徴です。現在、クラウドエースには7名の講師が所属しています（2018年9月現在）。お互いの講義をレビューしあい、時には厳しい意見も飛び交うなど、切磋琢磨しています。こうして、日々レベルアップを図っていますので、質の高いトレーニングを受講することができます。
また、講師が大勢いるので、開講数が多く、それぞれの得意分野を活かしたコースの開催が可能です。今注目の、Google Kubernetes EngineやData Engineeringのコースも、日本で初めてクラウドエースが開催しました。このようにさまざまなコースを、専門的な知識を有した講師が担当できる点も、大きな特徴です。
その他、クラウドエースは「未来志向型エンジニアパーク」をテーマに増設された、新オフィスの新しいセミナールームで開講しています。さらに、受講生のみなさまには、美味しいお弁当を用意するなど、快適な受講環境の提供に努めています。
Googleオフィシャルトレーニングと認定資格の価値
ここまで、GCPの魅力と、GCPトレーニングや認定資格のお話をしてきました。これから益々成長を続けるGCPをいま学んでおくことが、どれほど有益なことか感じでいただけたでしょうか。
クラウドファーストと呼ばれる時代にあって、パブリッククラウドに関する知識や経験を身につけておくことは、もはや当たり前になりました。そんな中、成長著しいGCPを学んでおくことが、企業にとっても個人にとっても、アドバンテージになるということを、ご理解いただけたかと思います。そして、学ぶ場所はすでに用意されていますので、活用しない手はないでしょう。オフィシャルなトレーニングなので、正しい知識を身につけることができます。
また、認定資格の取得にも是非チャレンジしていただきたいです。資格を取得することで、「業界で認められる」「技術的な知識があることが証明できる」「キャリアアップを図ることができる」などのメリットがあります。また、企業であれば、社内で取得者を増やすメリットとして、「自社の技術力を客観的に証明できる」「高度な技術を内製化しコストの最適化ができる」「社内にノウハウ・ナレッジを蓄積できる」などが挙げられるでしょう。
これらの価値に気がついた人から、もう始めています。みなさまも是非、GCPの世界にいらしてください。
GCPを学ぶには？ トレーニングのご紹介
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