シラバス詳細 — Professional Cloud Developer

公式試験ガイド（042426版 / 2026年4月改訂）の全範囲を日本語化し、各項目に**「何が問われるか」「キーサービス」**を補足したものです。学習前にここで地図を頭に入れ、各論は 02_学習資料/ で深掘りしてください。

凡例：🔑 = 頻出キーサービス／⚠️ = ひっかけ・判断ポイント／🆕 = 2026改訂で追加・強化されたトピック

📐 セクション1：高スケーラブル・セキュア・信頼性の高いクラウドネイティブアプリケーションの設計（~32%）★最重要

アプリ設計の上流工程。出題比重が最大。Cloud Run / GKE の選定、セキュリティ、ストレージ選定が三本柱。

1.1 高性能なアプリケーションと API の設計

プラットフォーム選定（Compute Engine / GKE / Cloud Run）— ユースケース駆動
Cloud Run と GKE へのコンテナのビルド・リファクタ・デプロイ
GCP サービスの地理的分散理解（レイテンシ、リージョナル/ゾーナルサービス）
ロードバランサのユースケース（HTTP(S)、TCP/SSL Proxy、Internal、Network）
セッションアフィニティによる性能の高いコンテンツ配信
キャッシング戦略（Memorystore for Redis / Memcached）
API 作成・デプロイ（HTTP REST、gRPC）
レート制限・認証・可観測性（Apigee、Cloud API Gateway）
非同期/イベント駆動統合（Eventarc、Pub/Sub）
リソース要件の定義
コスト・リソース利用の最適化
データレプリケーション（ゾーナル/リージョナルフェイルオーバーモデル）
トラフィック分割戦略（gradual rollout、rollback、A/B testing）on Cloud Run / GKE
アプリオーケストレーション（Workflows / Eventarc / Cloud Tasks / Cloud Scheduler）

🔑 Cloud Run / GKE / Compute Engine / Cloud Load Balancing / Memorystore / Apigee / API Gateway / Pub/Sub / Eventarc / Workflows / Cloud Tasks / Cloud Scheduler ⚠️ 同期 vs 非同期：「タイムアウト30秒以上、リトライ可、最終的整合性で良い」→ Pub/Sub / Cloud Tasks。「即応答」→ HTTP/gRPC ⚠️ Cloud Tasks vs Pub/Sub：「個別タスクのスケジューリング・リトライ細粒度制御」→ Cloud Tasks、「ファンアウト」→ Pub/Sub ⚠️ Workflows vs Eventarc：「明示的なステップ列・条件分岐・人手承認」→ Workflows、「イベント駆動のサービス間連携」→ Eventarc

1.2 セキュアなアプリケーションの設計

データ保持・組織ポリシー（Cloud Storage Object Lifecycle Management、ロック付き保持ポリシー）
脆弱性検出（Identity-Aware Proxy [IAP]、Web Security Scanner）
脆弱性対応（Artifact Analysis、Security Command Center）
シークレット・鍵管理（Secret Manager、Cloud KMS、Workload Identity Federation）
認証（Application Default Credentials [ADC]、JWT、OAuth 2.0、Cloud SQL Auth Proxy、AlloyDB Auth Proxy、Identity Platform、WIF）
IAM によるサービスアカウントへの権限付与
セキュアな service-to-service 通信（Cloud Service Mesh、Kubernetes Network Policies、Direct VPC egress、Private Service Connect）
最小権限でのサービス実行
Binary Authorization によるアーティファクト保護

🔑 IAP / Secret Manager / Cloud KMS / Workload Identity Federation / IAM / Cloud Service Mesh / Binary Authorization / Identity Platform / Artifact Analysis / Security Command Center ⚠️ シークレット：環境変数 ❌ / Secret Manager ✅。秘密鍵をコードに埋め込まない ⚠️ GCP 外からの認証（GitHub Actions・AWS Lambda 等）→ サービスアカウントキー ❌ / Workload Identity Federation ✅ ⚠️ GKE Pod から GCP API：Service Account Key ❌ / Workload Identity ✅ ⚠️ DB 接続：Cloud SQL は Auth Proxy で IAM 認証＋暗号化、AlloyDB も Auth Proxy が推奨

1.3 データの保存とアクセス

データ量と性能要件に応じたストレージシステム選定
構造化（AlloyDB、Spanner）と非構造化（Bigtable、Firestore）のスキーマ設計
結果整合性 vs 強整合性のレプリケーション含意（AlloyDB、Bigtable、Cloud SQL、Spanner、Cloud Storage）
Cloud Storage への署名付き URL
BigQuery への書き込み（分析・AI/ML ワークロード）

🔑 Cloud SQL / AlloyDB / Spanner / Firestore / Bigtable / Cloud Storage / BigQuery / Memorystore ⚠️ 意思決定ツリー（後述）は必ず暗記 ⚠️ 署名付き URL：一時的にバケット/オブジェクトへのアクセス権を委譲（IAM 設定変更なしに）

🏗️ セクション2：アプリケーションの構築とテスト（~23%）

開発環境のセットアップから、ビルド、ユニット・統合テストまで。AI 駆動開発が大幅強化されたセクション。

2.1 開発環境のセットアップ

gcloud CLI による GCP サービスのローカルエミュレーション（Pub/Sub、Firestore、Bigtable 等のローカル開発・ユニットテスト）
Google Cloud Console / Cloud SDK / Cloud Code / 🆕 Gemini Cloud Assist / Cloud Shell / 🆕 Cloud Workstations
IDE 構成（Cloud SDK、🆕 AI ツール：コーディングアシスタント、MCP サーバー）

🔑 gcloud CLI / Cloud Shell / Cloud Workstations / Cloud Code / Gemini Cloud Assist ⚠️ Cloud Shell：5GB の永続ホーム、無料・期限なし、ブラウザから 50時間/週まで ⚠️ Cloud Workstations：マネージド開発環境、企業ポリシー強制、永続ボリューム、AI 拡張統合

2.2 ビルド

Cloud Build と Artifact Registry によるソースからのコンテナビルドと格納
provenance の構成（Binary Authorization 連携）

🔑 Cloud Build / Artifact Registry / Binary Authorization / SLSA ⚠️ Container Registry は非推奨。Artifact Registry に移行 ⚠️ provenance：「このイメージは誰が・どのソースから・どのビルダーで作ったか」の証跡。Binary Authorization の検証ポリシーで利用

2.3 テスト

🆕 AI コーディングアシスタントを活用したユニットテストの作成
Cloud Build での自動統合テストの実行

🔑 Cloud Build / Test 用エミュレータ ⚠️ Cloud Build の trigger は Push/Pull Request/Schedule/Manual の 4パターン。本番ブランチ Push → 統合テスト → デプロイがよくある構成

🚀 セクション3：デプロイ用クラウドネイティブアプリケーションの構成（~24%）

Cloud Run と GKE のデプロイ実務。両者の使い分けを必ず説明できるようにする。

3.1 Cloud Run へのデプロイ

ソースコードからのデプロイ（buildpacks による自動コンテナ化）
トリガーでの起動（Eventarc、Pub/Sub）
イベントレシーバーの構成（Eventarc、Pub/Sub）
アプリ内 API のバージョニング・公開・セキュリティ（Apigee）

🔑 Cloud Run / Cloud Run Jobs / Eventarc / Pub/Sub / Apigee / buildpacks ⚠️ Cloud Run のリビジョン：イミュータブル、トラフィック分割可能。--no-traffic で canary が容易 ⚠️ min-instances：コールドスタートを避けたい場合、min-instances=1+ ⚠️ Cloud Run Jobs：HTTP リクエスト不要のバッチ。タイムアウト最大 24時間

3.2 GKE へのコンテナデプロイ

コンテナ化アプリのデプロイ（Deployment、Service、Ingress）
Kubernetes ヘルスチェック（liveness、readiness、startup）
Horizontal Pod Autoscaler (HPA)（メトリクスベースのスケーリング）

🔑 GKE / kubectl / Deployment / Service / Ingress / HPA / VPA ⚠️ liveness vs readiness：liveness は「殺して再起動」、readiness は「トラフィックを送らない」。混同しない ⚠️ HPA：CPU/メモリ/Custom Metrics（Pub/Sub キュー長等）でもスケール可。「メッセージキューに溜まったとき」は Custom Metric

🔌 セクション4：Google Cloud サービスとの統合（~21%）

データストア・API・可観測性の「つなぎ込み」。広く浅く問われる。

4.1 データ・ストレージサービスとの統合

接続管理（Cloud SQL、Firestore、Cloud Storage）
データ読み書き
メッセージングサービスを使ったpublish/consume（Pub/Sub）

🔑 Cloud SQL Auth Proxy / Cloud Storage Client Libraries / Firestore SDK / Pub/Sub Client ⚠️ Cloud SQL のローカル開発 → Cloud SQL Auth Proxy 一択（インスタンス IP を直叩きしない） ⚠️ Pub/Sub：少なくとも1回配信（at-least-once）、順序保証はオプション（順序キー）、Exactly-once は Subscription オプションで実現

4.2 Google Cloud API の利用

GCP サービスの有効化
API 呼び出しオプション（Cloud Client Libraries、REST API、gRPC、API Explorer）— 以下を考慮：
- バッチング（リクエスト集約）
- 戻り値の制限（必要なフィールドだけ取得）
- ページネーション
- キャッシング
- エラー処理（指数バックオフ [exponential backoff]）
API 呼び出しにサービスアカウントを使う

🔑 Cloud Client Libraries / ADC (Application Default Credentials) / Service Accounts / gRPC ⚠️ 指数バックオフは必須知識：429/5xx エラー時に再試行間隔を 2倍ずつ伸ばす（ジッター付き） ⚠️ Cloud Client Libraries が第一選択。REST/gRPC を直接叩くのは特殊ケース ⚠️ ADC の優先順位：環境変数 → gcloud auth → サービスアカウント（GCE/GKE/Cloud Run のメタデータ）

4.3 トラブルシューティングと可観測性

計装（metrics・logs・traces を Google Cloud Observability に流す）
問題の特定と解決（Cloud Logging / Monitoring）
Error Reporting での課題管理
trace ID でサービス横断の span を相関
🆕 AI 支援の可観測性（Gemini Cloud Assist for Observability）

🔑 Cloud Logging / Cloud Monitoring / Cloud Trace / Cloud Profiler / Error Reporting / OpenTelemetry ⚠️ OpenTelemetry（OTel）：ベンダーニュートラルな計装。OTel SDK → Cloud Trace/Logging へエクスポート ⚠️ trace ID は HTTP リクエスト → Cloud Run → Pub/Sub → Cloud Run などサービス境界を超えて伝播させる（W3C Trace Context） ⚠️ 構造化ログ（JSON）を Cloud Logging に出力 → severity / trace / labels を自動で関連付け

🎯 学習優先度マトリクス

セクション	比重	難易度	学習優先度
1. 設計	32%	高	⭐⭐⭐⭐⭐
3. デプロイ	24%	中〜高	⭐⭐⭐⭐
2. 構築とテスト	23%	中	⭐⭐⭐⭐
4. GCP 統合	21%	中	⭐⭐⭐

戦略：比重 32% の セクション1（設計） で確実に得点する。これだけで約3分の1を占める。次に Cloud Run / GKE の使い分け（セクション3） と AI 駆動開発 + CI/CD（セクション2）。セクション4 は範囲が広いが暗記要素も多く、用語集と問題演習で押さえる。

🗺️ 出題されるサービスの全体マップ

[ 開発 ]                      [ ビルド/CI ]              [ 実行 ]
Cloud Code / Workstations  →  Cloud Build         →   Cloud Run
Gemini Cloud Assist            Artifact Registry         GKE / Compute Engine
gcloud CLI / エミュレータ      Binary Authorization      Cloud Run Jobs

[ データ ]                    [ 連携 ]                  [ セキュリティ ]
Cloud SQL / AlloyDB         Pub/Sub                   IAM / WIF
Spanner                     Eventarc                   Secret Manager
Firestore / Bigtable        Workflows                  Cloud KMS
Cloud Storage               Cloud Tasks                IAP
BigQuery                    Cloud Scheduler            Binary Authorization
Memorystore                                            Identity Platform

[ ネットワーク/API ]         [ 可観測性 ]              [ AI/ML 連携 ]
Cloud Load Balancing        Cloud Logging              Vertex AI
Apigee / API Gateway        Cloud Monitoring           Gemini API
Cloud Service Mesh          Cloud Trace                BigQuery ML
                            Cloud Profiler             Document AI
                            Error Reporting            Vision/Speech/Translate
                            OpenTelemetry

📝 1問1答の判断軸チートシート

状況	第1選択肢	補足
HTTP リクエスト駆動・無状態	Cloud Run	コールドスタート許容できれば最強
Pod/Service 細粒度制御・GPU	GKE	Standard/Autopilot を選ぶ
永続接続・特殊なネット要件	Compute Engine	最終手段
イベント → サービス起動	Eventarc	GCP イベント全般
メッセージのファンアウト	Pub/Sub	スケール最強
順序付き個別タスク	Cloud Tasks	リトライ・スケジュール細粒度
多ステップワークフロー	Workflows	YAML で記述、ステート保持
cron 的スケジュール	Cloud Scheduler	+ Cloud Run/Pub/Sub と組み合わせ
シークレット保管	Secret Manager	環境変数禁止
GCP 外サービスからの認証	WIF	サービスアカウントキー禁止
構造化 OLTP・グローバル	Spanner	高価。地域内なら AlloyDB/Cloud SQL
構造化 OLTP・地域内	AlloyDB / Cloud SQL	AlloyDB は PostgreSQL 互換で性能優位
ドキュメント・モバイル/Web	Firestore	リアルタイム同期
時系列・大量・低レイテンシ	Bigtable	NoSQL ワイドカラム
BLOB・静的アセット	Cloud Storage	署名付き URL でアクセス委譲
キャッシュ	Memorystore	Redis/Memcached
分析・集計	BigQuery	SQL でペタバイト

このチートシートはセクション1.3 とセクション4.1 の演習で繰り返し問われます。声に出して言えるまで反復してください。