Google CloudではじめるAI/ML入門｜オライリー・ジャパン
Google Cloudでのデータ基盤、BigQuery、モデル開発、配信、AIエージェント、評価を扱う実装の書籍。
Google Cloud上のデータ準備、学習、推論、MLOps、生成AIとエージェントを扱う書籍です。3章の環境と権限の準備から進み、BigQuery ML、Google ADKなどを扱う章があります。出版社の目次ではGemini Enterprise Agent Platformという名称が使われています。
書誌・著者・翻訳：藤森 立、岡安 優、原 和希、徳山 健斗 著／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401741/
書誌・発行日と分量：2026-08-07発行 / 552ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401741/
書誌・ISBN：978-4-8144-0174-1／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401741/
学習内容・扱うテーマ：Google Cloud / MLOps / エージェント／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401741/
学習内容・構成と学習範囲：環境・権限、データ基盤、BigQuery ML、MLOps、生成AI、Google ADK／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401741/
対象：クラウド上のAI/MLを学び、データの取り込みから評価・運用までを一つの学習環境でたどりたい開発者や分析担当者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。
確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。
出典：オライリー・ジャパン「Google CloudではじめるAI/ML入門 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2026-08-07／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814401741/
編集部の整理 · 2026-09-15
Notebookの実行だけでは、使ったデータや配置したモデルがどこに残るかを見落とします。本書の準備とデータ基盤の章から、学習用のプロジェクト、担当者、使う資源を整理する読み方を提案します。まず公開データ一つの取り込みから結果の確認まで通し、処理を終えた後に何を保存し何を削除するかも記録します。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. 学習環境と利用範囲を決める：本番と区別したプロジェクトを用意し、権限、利用するリージョン、課金の確認方法を整理します。個人や顧客の非公開データを練習用の入力へ混ぜないようにします。
2. データから予測結果までを対応させる：一つの公開データで保存先、変換、学習、評価の流れを記録します。データやモデルの名称だけでなく、どの実行で生成したものかを残します。
3. 資源と成果物の残り方を確認する：継続して費用が発生する資源、保存が必要なログやモデル、削除してよい演習用資源を区別します。予算通知だけで自動停止すると想定しないようにします。
書中の画面やサービス名と、現在利用できる仕様は公式資料で照合が必要です。クラウド料金や割当は別途確認してください。出版社の目次に基づく案内で、全演習や請求額を当社が検証した結果ではありません。
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