【合格体験記】Google Cloud Digital Leader（CDL）2週間で合格した勉強法と実体験
はじめに：なぜクラウドを学ぼうと思ったのか
AIコンサルタントとして仕事をしていくうえで、最近あらためて「クラウドの理解が必要だ」と感じました。
AIやデータを扱うサービスの多くはクラウド上で動いており、提案や設計の段階から「クラウドの構造」を理解していることが前提になります。
また、今後収入を上げていくためにも、クラウド知識は必須スキルだと実感しました。
周囲のエンジニアやコンサル仲間にも話を聞くと、
「AIとデータを扱うなら、クラウドの仕組みを理解していないと限界がある」
という意見がほとんどでした。
AWS、Azure、GCPの3つで迷いましたが、AIとの親和性が高く、データ・機械学習に強いGoogle Cloudを選択。
まずは入門資格である Cloud Digital Leader（CDL） を受験することにしました。
Cloud Digital Leader（CDL）とは？
Cloud Digital Leader（CDL）は、Google Cloud の認定資格の中で最も基礎的なポジションにある資格です。
エンジニアだけでなく、ビジネス職・コンサル職・マネジメント層も対象としています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象者 | クラウド導入を推進するビジネス職、マネージャー、非エンジニア層 |
| 出題範囲 | クラウド概念（IaaS/PaaS/SaaS）、DX、AI・データ、セキュリティ、コスト管理など |
| 試験形式 | 90分／50〜60問／選択式 |
| 言語 | 日本語対応 |
| 有効期限 | 3年間（更新可） |
出題範囲と構成（Google公式ガイドより）
| ドメイン | 内容例 |
|---|---|
| Digital Transformation with Google Cloud | DXとクラウドの関係、オンプレミスとの比較、価値創出 |
| Exploring Data Transformation | データの活用、意思決定支援、BigQueryの概要 |
| Innovating with Google Cloud AI | AI・MLの概念、Vertex AIなどのユースケース |
| Modernizing Infrastructure | サーバレス・コンテナ・API設計などの基礎 |
| Trust and Security | アクセス管理、セキュリティポリシー、ゼロトラストモデル |
| Scaling with Cloud Operations | コスト最適化、運用、信頼性設計（SREの考え方など） |
CDLを取るメリット
1. クラウドを「ビジネス言語」で語れるようになる
クラウドやAIの仕組みを非エンジニアにも説明できるようになります。
社内外でのDX会話がスムーズになり、提案に説得力が増すことを実感しました。
2. キャリアの基盤になる
CDLは上位資格（Associate / Professional）への入口。
特に「Data Engineer」や「Generative AI Engineer」を目指す際の基礎になります。
3. 非エンジニアでも取りやすい
設計・構築の実技ではなく、概念理解が中心。
勉強すれば1〜2週間で合格可能なレベルです。
CDLの限界と注意点
- 構築スキルを証明する資格ではない（概念理解中心）
- 単体では競争力が限定的（実務経験 or 上位資格が鍵）
- 内容の更新スピードが早い（AI・クラウド領域の変化が激しい）
学習スケジュールと実際の進め方（14日間）
私は最初「1週間で合格」を目標にしていましたが、結果的に平日中心の2週間で完了しました。
学習時間は平日5時間、土日はほぼ勉強なしで、合計約50〜60時間ほどです。
1〜3日目：基礎理解フェーズ（わからなくても進む）
まずは全体像の把握を目的に、Udemyの講座を一通り受講しました。
使用教材：
👉 Google Cloud認定 Cloud Digital Leader（CDL） トレーニング
この時点では正直「全然わからない」状態でしたが、クラウド概念に触れ続けることで徐々に輪郭が掴めてきます。
特に「Compute Engine」「BigQuery」「VPC」などのキーワードに慣れることを意識しました。
4〜10日目：反復理解フェーズ（問題を軸に知識を定着）
ここからは、問題演習中心の学習に切り替えました。
1問ごとに「なぜその答えなのか」を調べ、選択肢すべての意味を理解するようにしました。
最初は時間がかかりますが、理解が進むと「選択肢を見ただけで違和感がわかる」ようになります。
この時期に用語の意味と関連性をしっかり理解しておくことが、合格の分岐点でした。
10〜14日目：総仕上げフェーズ（Generative AI Leaderと並行）
試験直前の1週間は、Generative AI Leaderの学習と並行して、模試を何度も解きました。
使用教材：
👉 【GCP】Google Cloud Digital Leader試験対策（模試6回分）
この講座には実際の出題傾向に近い問題が多く、ここからの出題が非常に多かったです。
90%以上取れるようになるまで4〜5周繰り返し、最終的には安定して合格点を取れるようになりました。
学習を振り返って
- 最初は全く意味がわからず、挫折しそうだった。
- 「わからないまま進める」ことが、結果的に最短ルートだった。
- Udemy講座と模試を繰り返すうちに、自然と用語が定着した。
結果的に、Udemy講座＋過去問演習だけで十分合格ラインに達しました。
💡 使ってよかった教材まとめ
| 種類 | 教材名 | 特徴 |
|---|---|---|
| 動画教材 | Google Cloud認定 Cloud Digital Leader（CDL） トレーニング | 初心者向けに体系的に学べる。まずはこれで全体像を掴む。 |
| 模試教材 | GCP Cloud Digital Leader試験対策（模試6回分） | 本番レベルの問題が豊富。これだけで合格可能。 |
まとめ：CDLはAI・データ時代の“共通言語”
CDLは単なる資格ではなく、AIコンサルとして「クラウドでどう事業を変えるか」を語るための共通言語です。
この資格を通じて以下を体系的に整理できました。
- AI導入の裏にあるクラウド構造
- データ分析を支えるインフラ設計
- DXを支えるビジネス的な視点
今後は、Google Cloud Associate Cloud Engineer や Professional Data Engineer に進み、「AI × クラウド × データ」を横断的に扱えるようになることを目指しています。
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