2026.04.23 コラム
Google Cloud Partner 受賞エンジニア座談会 All Certification Holders 2025 ＆ Top Engineer 2026
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昨年に引き続き、Google Cloud Japanが提供するアワードプログラム「Google Cloud Partner Top Engineer 2026」を受賞したエンジニアと、2025年度から新設された「Google Cloud Partner All Certification Holders 2025」を受賞したエンジニアが、受賞の思いや苦労した点、自身が発信するコラムに込めた想いや今後の挑戦について語りました。
※本記事は2026年2月時点の情報です
受賞を受けて
― Google Cloud Partner All Certification Holders 2025、そして Google Cloud Partner Top Engineer 2026 受賞、おめでとうございます。まずは受賞されての率直な感想をそれぞれお聞かせください。
金子：Google Cloud Partner Top Engineer を2期連続受賞ということで、まずは安心という感じです。前回に引き続き、今回も受賞できてよかったなと思っています。
奥村：Google Cloud Partner All Certification Holders は、その時点で全資格を取得していれば受賞できます。まずは頑張ってすべて取得することができ良かったです。
笹沼：Google Cloud のパートナー企業として、公式に名前が出たことは、とても嬉しかったです。Google Cloud さんにもお仕事をご紹介いただいているので、弊社としての取り組みをアピールできた点も良かったと感じています。
田中（以下ジョージ）：私はプレイヤーとしての立場とマネージャーとしての立場があるのですが、プレイヤーとしては、金子さんと同じくほっとしました。前回は発表がお昼くらいにメールで来ましたが、今回は夕方ぐらいになったんですよね。だから今年はダメだったんだなと思っていたところに急にメールが届いたので、びっくりしました。
― Google Cloud Partner All Certification Holders は2025年度に新設された制度ですよね。すべての認定資格を保有していれば受賞できるということですね。
奥村：そうです。審査期間中に全部保有していれば受賞できます。
ジョージ：全部でいくつあるんですか？
金子：一部重複があるのですが13個です（2026年2月時点）。
司会：かなり多いですよね。そうなると、勉強の時間もかなりかかると思うのですが、何か工夫された点とか苦労した点はありますか？
笹沼：それでいうと英語の試験が1番かもしれないですね。英語じゃないと受けられない試験があるんですよ。
※2025年の試験受験時点では、Machine Learning Engineer、Cloud Database Engineer が英語での試験となっていた。
司会：それは…いやですね（笑）
奥村：徐々に日本語に対応していくんですけど、出たばかりだと英語しかないんですよ。タイミングによってはまだ日本語対応されていなくて、英語も頑張らなきゃいけないという。私は日本語になってるものを先に受けてなるべく日本語になるのを待っていました。
笹沼：他のものを受けてる間に日本語にならないかな、と（笑）
奥村：Geminiにいつぐらいに日本語になるかなと相談したこともあります。意外と予測の日が近かったですね（笑）
笹沼：今回 All Certification Holders を受賞するには、英語で受けないとダメ（すべての資格保有にならない）でしたね。
司会：英語はもともと皆さんお得意なのですか？
複数名：（苦笑いしながら首を横に振る）
奥村：本当に英語が大変でした（笑）
金子：学生の頃は英語が苦手だったのですが、その英語の試験で一発で受かったので、あ、英語得意になったんだって思いました。
奥村：分かります。でも勘違いです（笑）結局問題文のパターンが大体分かってくるので、似ている単語も多いですし、ある程度専門用語を覚えてしまえば…。
金子：そうですね。プログラム言語を読んでるような感じに近いですよね。英語で知っている用語が、pythonの予約語のような。SQLでいえばselect部分が知っている用語という感じで、select、fromとwhereさえ分かっていれば、中に何が入っていても何となくわかる。
奥村：分かります。
司会：過去問のような勉強法があるのですか？
奥村：公式でテスト範囲のようなものが出ているので、ドキュメントを使って勉強しましたね。
金子：あとはGoogle公式の模擬試験を1番やりましたね。
笹沼：そうですね。模擬試験の問題形式を覚えて、英語も同じようにやってみていました。
試験対策的な話でいうと、私は業務に近い資格範囲から受けてましたね。エンジニア（Data Engineer（PDE））から受けて、アーキテクト（Cloud Architect（PCA））を受けて…。まずは自分の業務範囲を中心に受けて 、徐々に遠い領域を攻めていくようにやっていくと、ちょっとずつ領域が広がっていいかもしれないです。
司会：確かに業務にも活かせそうですね。
金子：業務にはなんだかんだ活かせますよね。
笹沼：なんだかんだ活かせますね。ちょうどネットワーク（Cloud Network Engineer（PCNE））とかセキュリティ（Cloud Security Engineer（PCSE））の試験を受けていたら、その後にネットワークとかセキュリティ系の業務が始まりまして。肥やしは、いろいろ増やしておくと良いかなと思います。
ジョージ：その試験の問題で出てきたベストプラクティスの話だ！って、実際の業務で出てきたりもしますね。
― Google Cloud Partner Top Engineer 2026 に関して、おふたりのなかで「これが受賞の決め手になったかな」と思われるポイントなどありますか？
金子：非公式の活動の評価軸があるのですが、案件にGoogleソリューションをたくさん使っていたのでそれがつながったかな、と。やっぱりさまざまなお客様と関われたからこそ今回も受賞ができたのかなと思います。
ジョージ：金子さんと同じ話ですが、それ以外だと外部のコミュニティで登壇したりして、Google Cloud の浸透や広報といったところに多少貢献できてるところはあったのかなと思います。大体年間3回ぐらい登壇していて、今年もすでに2回ほど登壇しています。
笹沼：対外活動いいですね。
司会：登壇は依頼が来るものなのですか？
ジョージ：依頼がかかるものと、自分で手を挙げるものとさまざまです。Google Cloud ユーザーのコミュニティやデータのコミュニティでの登壇がメインです。
司会：ありがとうございます。 おふたりがそれぞれ受賞されたカテゴリについて、イメージを掴むために AI（Gemini）に訊ねてみたところ、金子さんが受賞された General のカテゴリは「Google Cloudの総合技術、映画監督」、ジョージさんが受賞された Data Analytics のカテゴリは、「価値を生み出すデータの魔術師」と表現されていたのですが、印象はいかがですか？
金子：そうですね…いいと思います（笑）。監督だとちょっとマネジメントみたいな雰囲気も出てしまいますね、オールラウンダーというか…
ジョージ：Google Cloud の Data Analytics や AI、セキュリティなどのいろいろな領域があるところを、全部高度にできるというのが General です。
金子：幅広く対応できるという感じで、総合芸術家は近いですね。総合監督だったらちょっと違うかな。
司会：データの魔術師としてはいかがですか？
ジョージ：データ領域の専門家っていうことですよね。魔術師かどうかは分からないですが（笑）
知識と突破力の融合で課題へアプローチ
― All Certification Holders の網羅的な知識と Top Engineer の現場で活かす実践力が組み合わさることで、お客様のプロジェクトにどのような相乗効果が生まれると思いますか？
笹沼：大概のことはできるんじゃないですかね。守備範囲はすごく広いと思います。
金子：知識面もそうですけど、Top Engineer は実務も必要なんですよね。そういう意味で言うと、やっぱり知識面も幅広く対応しているっていうことも言えますし、実務面も Google に評価いただいてるというところで、お客様からすると選びやすい、そういった人物がいる会社を選ぶと信頼できる、というところはあるのかなと思います。
ジョージ：Google の方から前聞いた話だと、案件紹介時に「Top Engineer が在籍してる会社」という指名もあったりするらしいですね。会社としてこういったバッチを持っているのは良いことだと思います。実際にお客様のなかにもメルマガを見て知ってくださった方がいて、「私のためにすごい大物が来てくださったんですね」と言われました。
奥村：他のお客様も仰っていましたね。
金子：メンバーを Google で検索されている方もいらっしゃったり。
司会：弊社のメルマガでもよい反応をくださる方もいらっしゃいます。そういった人材が在籍する会社として、信頼を寄せていただいているということですね。
最近は生成AIが話題ですが、なんとなく活用したいというような抽象的な相談も多いなか、弊社ならではの提案やアプローチなど、技術的な目線で心がけていることはありますか？
ジョージ：オーダーされたものをオーダーされた初期要求のまま作るということは基本的にまずないです。初期要求を元に、業務的にどういう問題があるのか、それをどういう風に解決すればビジネス的価値が生まれるのかというのを、コンサルメンバーと一緒に考えながら整理していっているところは、一般的な SIer のように「頼まれたものを頼まれた通りに作る」というのとは少し違うアプローチなのかなとは思いますね。
まずは要求の背景を理解した上で、How（どうするか）のステップに進むというのは、ビジネス的な価値を生み出すために、大事なプロセスなのではないかなと思います。
笹沼：最近 AI で分析しやすいように基盤を作ってほしいという要望をいただいたのですが、そういったご相談が増えてきました。弊社はデータを専門に取り扱っているのでそういう相談をしていただけるというのもありますし、Google Cloud の知識や実績があるので、相談を受けやすくなってきているのかなと思いました。
奥村：弊社グループの CARTA HOLDINGS内のエンジニアもよくAI に関することを投稿していて、そこから拾える情報や、社内で生成AIに関する情報共有を積極的にやっていますし、新しいことも含めてクライアントのやりたいことをどう実現するか、ということに対して対応できているのではないかなとは思います。
司会：ありがとうございます。CARTA HOLDINGS内のエンジニアや社内の情報共有は活発なのですか？
笹沼：Slackの共有チャンネルがあって、そこで議論してる印象があります。
ジョージ：CARTA HOLDINGS内のエンジニアは我々と少し視点が少し違っていて、彼らはやっぱり自社プロダクト開発が軸にあるので、開発環境周りの AI が話の中心になっているんですよね。我々はそういったものもありつつ、クライアントのビジネスにより近いものという視点もあるので、重なる部分もありつつ違う部分も結構あります。
Slackの共有チャンネルに共有された最新のリリース情報や調査結果のなかで、全社的に知っていた方がいいと思ったものは社内でも展開しています。社内の共有会としては、週に1回、前週にあったニュースを共有しあったりして、そこから議論するなかでテック部門のなかでの情報格差がないように、同じような情報に触れられるような環境をつくっています 。
テックコラムに込められた成長と未来への展望
司会：まず笹沼さんですが、Amazon Redshift から BigQuery へのデータ移行というコラム（【テックコラム】Amazon RedshiftからBigQueryへの安全なデータ移行）を直近書いていました。実際のプロジェクトを進めるなかで調査したことでしょうか？
笹沼：それもありますね。このコラムは、ちょうど業務で使った内容について、お客様や社内のコンサルタントに説明する機会が何度かあり、せっかくなので永久保存版としてまとめておこうと思って書きました。
司会：なるほど。
笹沼：その後も AWS からデータ持ってくる際の相談を受けることがあり、その際は「これを見てください」という感じで使っています。
司会：記事のなかには、生成AIに質問しても上手くいかなかったと書かれていましたが…
笹沼：ちょっとニッチなサービスというか、あまり使わないんですよね。類似したサービスの情報が混ざってしまっていて。
司会：今聞いてみたら、もしかしたらそのコラムが引用されるかもしれないですね。
笹沼：引用してもらえると嬉しいです。
司会：ありがとうございます。
奥村さんですと BigQuery テーブルスナップショットに関するコラム（【テックコラム】BigQuery テーブルスナップショットをデータセット単位で設定する方法）をご紹介いただいていたのですが、こちらも案件を進めるなかで執筆されたものですか？
奥村：そうです。データのバックアップを取らなきゃいけないという要件があったのですが、データセットも分かれていてテーブルもいっぱいあり…。手動ではない方法を調査して、良い方法だったためその内容をコラムにしました。
司会：ありがとうございます。やはり案件が執筆のきっかけになっているのですね。
奥村：そうですね。
司会：金子さんは多くのコラムを執筆していますが、Dataplex のコラム（【テックコラム】Dataplex のメタデータ エクスポート機能を試してみた）についておうかがいできればと思います。
金子：（急にかしこまり）弊社の目玉ソリューションであるデータ分析エージェントの開発に着手するところでありまして、Dataplex のメタデータをエクスポートして BigQuery から読み込ませると、メタデータをクエリできるようになる、というのを内部で調査した内容になっています。
司会：急にどうしたんですか？（笑）
金子：1番聞いてほしいコラムでした（笑）開発コードは「データのミライ」です。
ジョージ：データ分析の業務がどう変わるかというのを考えた上で、そのためにはこうしていくべきだよね、という発想でソリューションを整理していく。そのなかでいかに自社のナレッジをエージェントがうまく扱えるかというのがキーになってきて、この Dataplex がコアな部分になってくると考えています。それが、我々が期待しているレベルでできそうということを金子さんに検証してもらったという感じですね。
笹沼：Dataplex 自体は最近のサービスですし、Google もすごく注力しているものなので、その検証に価値があるというか、多分知りたい人も多いんじゃないかなと思います。
ジョージ：そうですね。 Google Cloud の中では知名度的には少し地味ではあるんですけど、これからやっぱり AI でデータを使っていくとなった時には注目されてくると思います。
司会：ありがとうございます。
最後にジョージさんですが、ジョージさんも多くのコラムを書いていますが、常日頃から最新情報をどのように収集されているのかをうかがえたらと…
ジョージ：私だけコラムの質問じゃないんですね…（残念そうな顔）
司会：あ、是非！是非コラムで語りたいところがあれば！（焦り）
ジョージ：コラムは Dataplex Universal Catalog でデータプロダクトという新しい機能が出てきたので、これがどういうものかということを紹介しました（【テックコラム】Dataplex Universal Catalog における「データ プロダクト」解説 — データを“管理”から“提供”へ —）。
データ活用する時にお客様の話を聞いていると、そのデータの説明…それがどういうデータなのかということが利用者に伝わりにくいとか、データをどれぐらい信頼できるのか、どういうサイクルで更新されているのか、データ品質という意味ではどれぐらい担保されているのかなど、利用者には分かりにくいところが課題としてよくあったりします。
そこに新しくデータプロダクトという考え方が出てきたのですが、これはデータをひとつのプロダクトとして扱うというような考え方です。この考え方自体は数年前から欧米ではあって、日本にも入ってきているものではあるのですが、それを Google Cloud が Dataplex のなかでかたちにしました。これからデータ活用の現場でデータをプロダクトとして扱うというのが少し広がってくるのではないかと思って、現時点でどこまでできるのかというのを確認しました。
司会：ありがとうございます！
ジョージ：で、情報収集なのですが（笑）。
1つ目はXで、仕事用のアカウントはアルゴリズムで最適化されていて、AI や Google Cloud、コンサルティングの情報がどんどん入ってきます。
2つ目は、先ほど登壇の話をしましたが、いろんなコミュニティに顔を出してみて、様々な業種や規模の違う会社、事業会社、コンサル会社、SIerなどのいろいろな立場の人がいるところでより実践的な成功とか失敗の事例を聞くことができるので、そういうのを通じて疑似体験というか、自分が体験しなくても他の人の体験を聞くことによって学びを得て、それを今活かすみたいなことができていると思います。
3つ目は、社内の共有会ですね。部会の後半にメンバーがいろいろ共有してくれて、知らないことをたくさんインプットさせてもらっています。
さいごに
― 「この分野なら自信がある」「これだったら任せておけ」と感じている、エンジニアとしての得意分野や領域について教えてください。
ジョージ：今回も Data Analytics 部門で受賞しており、データ分析領域が強みです。
特にデータエンジニアリングが得意で、データ活用から逆算した基盤構築、最近では AI 活用の成果を最大化するための AI Ready なデータ基盤構築に注力しています。
金子：生成 AI 領域です。Top Engineer の案件の大半はこの領域の案件だったので自信があります！！
奥村：データ基盤やデータ活用・AI活用に関するお客様の課題を抽出し、それをソリューションに落とし込むことです！
笹沼：データ基盤移行です。活用しきれていない既存基盤を Google Cloud へ移行し、BigQuery を中心に「使える基盤」へ再設計することを強みとしています。設計から運用まで見据えて改善できる点が得意領域です。
― 次に見据えている挑戦があれば教えてください。
ジョージ：高度な専門性を持つメンバーを増やし、より多く、より幅広い課題をタイムリーに解決できる組織に進化させていきたいと考えています。
金子：Top Engineer 3年連続受賞を目指します！
ゆくゆくは Top Engineer Fellow になれるように、日々精進したいと思います！
奥村：今年は Top Engineer 受賞できるように頑張ります！
笹沼：マルチクラウド対応です。Google Cloud で培ったクラウドネイティブ設計の知見を軸に、他クラウドも含めた全体最適のアーキテクチャを支援できるエンジニアを目指しています。
― これから Google Cloud を活用してDXを推進しようとしている企業の方々へ、メッセージをお願いします。
ジョージ：AI の進化によってデータ分析業務やデータ活用の在り方が大きく変わろうとしています。
新しい時代における人間の役割の変化を見通しつつ、業務プロセスを再設計しながらデータ活用サイクルの高速化・高度化をご支援してまいります。
金子：「データ×生成AI」の領域では確固たる自信があります！
豊富な実務経験に基づき、ビジネスの現場で直面する課題に対して最適解を出し続けてまいります。共に頑張りましょう！
奥村：今後も、データ活用の重要性はますます高まっていくと思います。
Google Cloud はその基盤となるサービスが整っているので、一緒に構築していきましょう。
笹沼：Google Cloud はデータ活用とAI領域に強みを持つプラットフォームです。DXはツール導入ではなく、活用設計が重要です。ぜひ Google Cloud を活用し、実際に使われるデータ基盤を構築していただければと思います。
※本記事に掲載されている商品またはサービスなどの名称は、各社の商標または登録商標です。
本記事では、Google Cloud Partner All Certification Holders 2025、Google Cloud Partner Top Engineer 2026 を受賞したエンジニアたちの勉強方法や、顧客の課題に対するアプローチ、自身のコラム執筆の想い、今後の展望について議論しました。
DataCurrentは、最新技術を収集・検証しながら企業のビジネスを前に進める支援を提供すべく、データ基盤の構築支援からビジネスでの活用まで、データを起点とした戦略立案・実行をワンストップで支援し、企業のデータ活用の推進に貢献してまいります。
》DataCurrent、エンジニア2名が「Google Cloud Partner Top Engineer 2026」を受賞
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》データエンジニア スポットコンサルティングサービス ー Data Engineer Hub
》Vertex AIを利用した生成AIの利活用およびサービス構築を伴走支援－データ志向型生成AI利活用支援サービス－
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