20250527_Jagu'e'r 人材育成分科会_GoogleAWSAzureAllCerts更新奮闘記

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. Google/AWS/Azure AllCerts更新奮闘記 Jagu‘e’r 人材育成分科会 2025/5/27 高須賀 将秀

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 2 /15 自己紹介 たかすか まさひで 高須賀 将秀 博士（情報学）（2023/3） 研究分野：組合せ最適化，数理最適化，オペレーションズ・リサーチ（OR），グラフ理論 所属：NTT西日本 デジタル改革推進部（2021/8～）， 法政大学 デザイン工学部 兼任講師（2024/4～），個人事業（Udemy講師等）（2024/6～） 業務：データドリブン経営を牽引する立場 ・データ活用基盤のシステム開発 ・データ分析手法の研究 ・データ分析活用事例の提案 ・デジタル人材育成 資格：クラウド資格（AWS 15/15，MCP 39/48，GCP 12/12）， Microsoft Top Partner Engineer Award（2024）， AWS All Certifications Engineers（2024） 高須賀将秀のホームページ

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 3 /15 私の研究（博論）内容 ◼ 与えられた全ての工事に対して立会者の割当を決定する問題である ◼ 移動距離や立会者のスキル等の様々な条件を考慮し割当を決定している ◼ 条件は万人共通の条件もあれば手配者の思考や嗜好によって異なるものもある 入力 出力 工事4 工事1 1 工事2 4 手配者 工事5 2 1 工事6 3 工事7 工事8 8 工事9 6 工事5 数理モデル 5 工事6 工事3 手配者 の思考/嗜好 = 7 工事2 4 2 5 工事3 立会者1～4 工事4 工事1 立会者4 3 工事7 立会者1 7 立会者2 工事8 ブラックボックス 化 8 工事9 9 9 立会者3 6

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 4 /15 私の研究（博論）内容 ◼ 高度な技能を有している手配者により意思決定が行われている工事立会者手配 業務に対し実用的な手配結果を算出可能な数理モデルを構築した 長期効果 短期効果 付随効果 過去の工事立会者手配業務 デジタルデータ活用による工事立会者手配業務 人件費 年間1億（関東エリア：年間6万件） 年間0.1億（関東エリア：年間6万件）（想定） 品質 年間工事事故5件 年間工事事故0件（想定） 総移動時間 11,424 s（3.2 h） 11,593 s（3.2 h）※1 総割当ペナルティ 163 pt 81 pt※1 手配時間 3時間2回/1日 5分×2回/1日 やり方 アナログ（手書き） デジタル 手配結果 ※1：数理モデル4で総移動時間を重視すると, 総合移動時間10,697 s, 総品質146 ptとなる.

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 本日話すこと • 今日話すこと • 資格更新の管理方法 • 新規資格を追う話 • 取得資格の更新の管理の話 • 統合資格分析ダッシュボード（軽く） • 今日話さないこと • All Certs の軌跡 • 各資格取得のエピソード • 勉強方法 5 /15

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 各クラウドベンダの全資格数わかりますか？ • 各クラウドベンダの全資格数わかりますか？ • クラウドベンダ資格は数も多く，入れ替わりも激しい 6 /15

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 7 /15 各クラウドベンダの全資格数わかりますか？ 機関名 全資格数 2025.4との差 一覧 Google Cloud 9 AWS Azure CDL ACE ADP AGWA PCA PCD PDE PCSE PCNE PCDE PCDBE PMLE PGWA CLF AIF SAA SOA DVA DEA MLA SAP DOP ANS SCS MLS DAS 11 22 AZ-900 DP-900 AI-900 SC-900 AZ-104 AZ-204 AZ-700 AZ-800 AI-102 DP-100 DP-203 DP-300 AZ-600 DP-700 PL-300 AZ-500 SC-200 SC-300 SC-400 AZ-305 AZ-400 SC-100 AZ-120 AZ-140 DP-420 AZ-600 AZ-220 2021.8時点 DBS

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 8 /15 各クラウドベンダの全資格数わかりますか？ 機関名 全資格数 2025.4との差 一覧 Google Cloud 11 AWS Azure CDL ACE ADP AGWA PCA PCD PDE PCSE PCNE PCDE PCDBE PMLE PGWA CLF AIF SAA SOA DVA DEA MLA SAP DOP ANS SCS MLS DAS 12 27 AZ-900 DP-900 AI-900 SC-900 AZ-104 AZ-204 AZ-700 AZ-800 AI-102 DP-100 DP-203 DP-300 DBS PAS AZ-600 DP-700 PL-300 AZ-500 SC-200 SC-300 SC-400 AZ-305 AZ-400 SC-100 AZ-120 AZ-140 DP-420 AZ-600 AZ-220 DP-500 AZ-720 2023.10時点

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 9 /15 各クラウドベンダの全資格数わかりますか？ 機関名 全資格数 一覧 Google Cloud 12 AWS Azure CDL ACE ADP AGWA PCA PCD PDE PCSE PCNE PCDE PCDBE PMLE CLF AIF SAA SOA DVA DEA MLA SAP DOP ANS SCS MLS 12 25 AZ-900 DP-900 AI-900 SC-900 AZ-104 AZ-204 AZ-700 AZ-800 AI-102 DP-100 DP-203 DP-300 AZ-600 DP-700 PL-300 AZ-500 SC-200 SC-300 SC-400 AZ-305 AZ-400 SC-100 AZ-120 AZ-140 DP-420 2025.4.26時点

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 10 /15 各クラウドベンダの更新ルール 機関名 区分 有効期限 更新方法 数 受験費用（税込み） メモ Google Cloud Professional 2年+1か月 再受験 8 $200（半額バウチャー有） Associate 3年+1か月 3 $125（半額バウチャー有） 1 $99（半額バウチャー有） ・有効期限の3か 月前から更新再受 験可能 ・更新で有効期限 2年（3年）延伸 3 ¥44,000（半額バウチャー有） 2 ¥44,000（半額バウチャー有） 5 ¥22,000（半額バウチャー有） 2 ¥16,500（半額バウチャー有） Foundational AWS Specialty 3年 再受験 Professional Associate 再受験（上位 で下位更新） Foundational Azure Specialty 1年 Expert オンライン更新評 3 価 3 Associate Fundamental ¥0（新規¥22,330） 15 ー 更新不要 4 ¥0（新規¥12,180） ・有効期限の半年 前から更新再受験 可能 ・更新再受験合格 日から有効期限3 年延伸 ・有効期限の半年 前からオンライン更 新評価受験可能 ・更新で有効期限 1年延伸

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 取得資格の更新の管理 Sample https://st-app-cre-wbs-504242909255.asia-northeast1.run.app/#csv 11 /15

• https://st-app-cre-wbs-504242909255.asia-northeast1.run.app/#csv

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 12 /15 統合資格分析ダッシュボードとは • 複数の資格管理サービスを横断的に統合・分析できるサービス GCP Credly Accredible Azure 今回対象外 AWS https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/ Lecos MS Learn ※検索結果データ（もともと公開データ）はSnowflakeにてデータ収集される旨ご了承ください BK plan Azure https://credly-data-analyzer.azurewebsites.net/ AWS https://credly-data-analyzer.49evafhcg41s4.ap-northeast-1.cs.amazonlightsail.com/

• https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/
• https://credly-data-analyzer.azurewebsites.net/
• https://credly-data-analyzer.49evafhcg41s4.ap-northeast-1.cs.amazonlightsail.com/

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 13 /15 利用方法 統合資格分析ダッ シュボード（GCP） • 各資格管理サービスのURLに表示されるユーザ名を打ち込む • 後程のデモで利用するため，ご協力お願いします！ Username Credly Accredible Locos ★

• https://info.credly.com/
• https://www.lecos.co.jp/login/
• https://dashboard.accredible.com/user
• https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/
• https://www.credly.com/users/masahide-takasuka.167e5c41

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 14 /15 サービスを作ったきっかけ（モチベーション・課題） • 資格管理サービスが複数あり、管理しづらい 1 • 有効期限の管理 • そもそもどの資格を保持しているかの管理 2 • Credlyで発行機関順のソート機能がなくなり管理しづらい • 資格取得数が多く，ロードに時間がかかる（該当の資格を探すのに時間がかかる） 3 • ALL Certの提示時に困る • 取得した資格のデータ分析を行うことで次の資格取得のモチベーション向上 1 2 3 統合資格分析ダッ シュボード（GCP）

• https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. まとめ • Google/AWS/Azure All Certs Holderとして，資格更新の管理方 法（新規資格を追う話/取得資格の更新の管理の話）について解説し た • 各クラウド事業者ごとの資格体系の特徴（特に更新部分）について解 説した • 現状，GoogleのAll Cert の維持が最も大変であるため，更新期間や 更新方法（下位の自動更新や一時期やっていたACEやAzureのような オンライン更新評価による更新）に改善があるとよいと感じる 15 /15

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 以下参考 16 /15

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. アーキテクチャ 17 /15 統合資格分析ダッ シュボード（GCP） ・BigQueryのデータを用いてデータ 可視化（今回は未対象，Frontの Streamlitで実装） ・Cloud Run 利用 ・Scrapingでchromedriver利用 ・BigQueryへのデータ書き込みで各 種ライブラリ利用

• https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 18 /15 Cloud Run 統合資格分析ダッ シュボード（GCP） • Google Cloud ではCloud Shell を用いてクラウド環境のみで開発可能 • Cloud Shell からArtifact Registry にコンテナイメージをビルドし，Cloud Run にデプロイ Build app.py ・Streamlit GUI ・Scraping ・BigQuery書き込 み ・データ可視化 等 Run requirements.txt ・selenium ・webdrivermanager 等 Dockerfile ・chromedriver ・依存関係 等 Docker File Docker Image Docker Container

• https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. 19 /15 Scraping 統合資格分析ダッ シュボード（GCP） ロード中

• https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/

© 2025 NTT West Corporation. All Rights Reserved. サービス利用のデモ動画 20 /15 統合資格分析ダッ シュボード（GCP）

• https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/

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BigQueryへのデータ書き込み
• 外部からBigQuery のウェアハウスにデータを書き込む

• プロジェクトID，データセットID，テーブルID，サービスアカウントキー（json）が必要
def get_fabric_connection():
try:
# プロジェクト情報の設定
project_id = ‘<PROJECT_ID>'
dataset_id = ‘<DATASET_ID>' # BigQueryではデータセットが必要
table_id = ‘<TABLE_ID>'
# フルパスでのテーブルID
full_table_id = f"{project_id}.{dataset_id}.{table_id}"
# カレントディレクトリにあるサービスアカウントキーファイルのパス
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
keyfile_path = os.path.join(current_dir, “xxx.json")

# サービスアカウントの認証情報を読み込む
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
keyfile_path,
scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
)
# 認証情報を使用してBigQueryクライアントを初期化
client = bigquery.Client(
project=project_id,
credentials=credentials
)

# サンプルデータを準備
rows_to_insert = [
{
"id": "user1",
"name": "Sample User 1",
"email": "[email protected]",
"created_at": timestamp_str
},
{
"id": f"auto_{int(time.time())}",
"name": f"Auto Generated User at {timestamp_str}",
"email": "[email protected]",
"created_at": timestamp_str
}
]
try:
# データをテーブルに挿入
errors = client.insert_rows_json(table, rows_to_insert)
if errors == []:
print("サンプルデータを正常に挿入しました")
else:
print(f"データ挿入中にエラーが発生しました: {errors}")

統合資格分析ダッ
シュボード（GCP）

• https://st-app-credly-504242909255.asia-northeast1.run.app/