試験要項 — Professional Machine Learning Engineer
出典: Google Cloud 公式認定資格ページ / 公式試験ガイド (2026年6月1日改訂版)
⚠️ 2026年6月1日の大改訂：英語版から先行で新試験ガイドに切り替わりました。Vertex AI ブランドは Gemini Enterprise Agent Platform に統合・改称されています。本教材はこの新ガイド（全6セクション）に準拠します。
1. 資格の位置づけ
Professional Machine Learning Engineer (PMLE) は、Google Cloud 上で AIソリューションを構築・評価・本番化・最適化 する専門資格です。認定される能力は次のとおり。
- 大規模で複雑なデータセットを扱い、再現可能で再利用可能なコードを作成する
- 基盤モデルを活用したAIソリューションの設計と運用化
- 責任あるAI (Responsible AI) の実践と、他の職務（データエンジニア・アプリ開発者・SRE等）との協業
- モデルアーキテクチャ、データ/MLパイプライン、MLOps、メトリクス解釈に習熟
- プロンプト/コンテキストエンジニアリング、アプリ開発、インフラ、データガバナンスの基礎理解
- 従来型 ML と 生成AI (gen AI) モデルの双方を、訓練・再訓練・デプロイ・スケジューリング・チューニング・モニタリング・改善
📌 コーディング試験ではない：Python と SQL の最低限の読解力があれば、コードスニペットを含む問題も読み解けます。
2. 試験概要
| 項目 | 標準試験 | 更新試験 (Renewal) |
|---|---|---|
| 試験時間 | 2時間 | 約1時間 |
| 問題数 | 50〜60問（多肢選択・複数選択） | 約20問 |
| 費用 | $200（＋税） | $100（＋税） |
| 言語 | 英語 / 日本語（※新ガイドはまず英語版で先行展開） | 同左 |
| 受験方式 | オンライン監督 / テストセンター監督 | 同左 |
| 有効期限 | 2年 | 2年（更新で延長） |
| 前提資格 | なし | 既存のPMLE保持者のみ |
推奨経験
- 業界経験 3年以上
- うち Google Cloud を使ったソリューションの設計・管理 1年以上
前提資格は不要ですが、上記は「合格しやすい目安」です。経験が浅くても本教材のロードマップ（新人向け12週）で十分に到達可能です。
3. 出題形式の特徴
- 多肢選択（single choice） と 複数選択（multiple select） の2形式
- 多くが シナリオ問題：「データ規模・レイテンシ要件・予算・チーム体制を踏まえて最適な構成を選べ」という実務的な状況判断を問う
- 「動くか/動かないか」ではなく 「最もスケールする / 最も運用負荷が低い / 最もコスト効率が良い / 最も再現可能性が高い」 という"ベストな選択"を選ばせる問題が中心
- ひっかけ：技術的には可能だが、マネージドAutoMLや基盤モデルを使えば不要な学習コードを書かせる選択肢 や、Feature Store を使わず自前パイプラインを組ませる選択肢 など
よく問われる判断軸（ML特有）
- AutoML vs カスタム訓練（要件・データ量・解釈性・チームスキルで選ぶ）
- 基盤モデル選定（Gemini / Imagen / Veo / Model Garden の OSS など）
- ハードウェア選定（CPU / GPU / TPU / Edge — モデルサイズと並列化戦略）
- バッチ推論 vs オンライン推論（レイテンシSLO・スループット・コスト）
- オーケストレーション（Agent Platform Pipelines vs Managed Airflow vs Ray）
- モニタリング指標（training-serving skew / data drift / concept drift / feature attribution drift）
- 責任あるAI（バイアス監視、Model Armor、Explainable AI）
- MLOps成熟度（CI/CD/CT、Model Registry、Feature Store、Experiments）
4. 申込から受験までの流れ
1. Webassessor/CertMetrics アカウント作成
https://cp.certmetrics.com/google/en/login
↓
2. 試験を選択（Professional Machine Learning Engineer）
↓
3. 受験方式を選ぶ
・オンライン監督（自宅/オフィス。要：静かな個室・Webカメラ・本人確認書類）
・テストセンター（Kryterion会場）
↓
4. 日時を予約し決済（$200）
↓
5. 受験 → 試験終了時に「仮の合否」が画面表示
↓
6. 数日以内に正式な合否メール → 合格でデジタルバッジ＆特典
オンライン受験の注意
- 部屋に他者がいない／机の上に物がない状態が必須
- スマホ・メモ・飲食物・ヘッドホン使用は不可（水は透明ボトルのみ可の場合あり）
- 開始前に部屋を360°カメラで見せる本人確認がある
- 通信が切れると失格リスク → 有線LAN推奨
5. 合格特典
- デジタル認定バッジ（Credly）
- Google Cloud 認定者限定の特典ストア（ノベルティ等）
- 履歴書・LinkedIn で証明可能なスキル
- 多くの企業の Google Cloud パートナー要件に貢献
6. 更新（リニューアル）
- 有効期限 2年。失効の 60日前から 更新試験を受験可能
- 更新試験は短縮版（1時間・約20問・$100）
- 試験範囲は最新ガイドへ追従するため、改訂トピック（今回のように Vertex AI → Agent Platform 等）の再学習が必要
7. 受験前チェックリスト
- 公式ページで最新の試験範囲・料金を確認した
- CertMetrics アカウントを作成した
- 受験方式（オンライン/会場）を決めた
- 本人確認書類（パスポート等、ローマ字氏名一致）を用意した
- オンラインの場合：個室・Webカメラ・安定回線を確保した
- 模擬試験で安定して70%以上を取れている
- 公式サンプル問題を解いた
- 新試験ガイド を一度は通読した
8. 旧 Vertex AI 用語と新 Agent Platform 用語の対応表
公式ドキュメントの大半は依然 "Vertex AI" 表記です。試験では新名称で出題されるため、対応関係を抑えておくと混乱しません。
| 新名称（試験ガイド） | 旧名称（多くの公式ドキュメント） | 役割 |
|---|---|---|
| Gemini Enterprise Agent Platform | Vertex AI | ML/AI 統合プラットフォーム |
| Agent Platform AutoML | Vertex AI AutoML | コードレス自動ML |
| Agent Platform Workbench | Vertex AI Workbench | マネージド Jupyter |
| Agent Platform Pipelines | Vertex AI Pipelines | KFP 互換のパイプライン |
| Agent Platform Feature Store | Vertex AI Feature Store | 特徴量ストア |
| Agent Platform Model Registry | Vertex AI Model Registry | モデルカタログ・バージョン管理 |
| Agent Platform Inference | Vertex AI Prediction / Endpoints | 推論サービング |
| Agent Platform Model Monitoring | Vertex AI Model Monitoring | ドリフト/スキュー監視 |
| Agent Platform Experiments | Vertex AI Experiments | 実験管理 |
| Agent Platform ML Metadata | Vertex AI ML Metadata | メタデータ管理 |
| Model Garden | Model Garden（同名） | 基盤モデル/OSSモデルのカタログ |
| Managed Service for Apache Airflow | Cloud Composer | マネージド Airflow |
教材本文では原則 新名称（Agent Platform） で表記し、必要に応じて旧名称を併記します。