Compute Engine・Cloud Run・BigQuery・Vertex AI など、仮想サーバーからデータ分析・AI まで一式をクラウドで提供します。
サービス
72
Google Cloud
グーグルクラウド
体験区分：調査ベース
推奨読者レベル：Level 2-4
何をしてくれるか
どこで出会うか
開発チームから「GCS にファイルを置いています」「BigQuery でログを見ています」と聞くときが最初の接点になりがちです。AI 機能の話題では Vertex AI の名前が出ます。
構造図
2026.04·ready
「分析用データは BigQuery に置いているので、Google Cloud から確認できます。」
Google Cloudの見方
73
この用語の見どころ
1
役割
Google のインフラとサービスをクラウドで提供する基盤です。
2
うれしさ
BigQuery によるデータ分析の強さが独自の強みです。
3
注意点
サービスの種類が多く、選択と料金の把握に慣れが必要です。
4
どこで役立つか
データ分析や AI 機能を組み込む開発に向いています。
5
はじめに
Cloud Storage・BigQuery・Vertex AI の 3 つが入口です。
6
深掘り先
Vertex AI、BigQuery、AWS。
非エンジニアのつまずき
- GCP という名前が分かりにくく、データの流れや安全な使い方が掴みにくいです。
- Vertex AI も実例はあっても自分で使うときの手順が分かりにくいです。
私のコメント
- 第一印象:API 経由で Gemini を安全に使えるなら助かるな、という印象です
- 良い点:セキュアに使える前提が整っているとされています
- ダメな点:手順が分かりにくく、他社 API との併用も面倒な場面があります。
- 誰向けか:API でセキュアに開発したい人向けです
開発フローでの位置
インフラ設計
環境構築
アプリデプロイ
AI 機能の追加
関連用語
B-24·service
バイブコーディング図鑑