1ローコード AI ソリューションの設計

• 1.1BigQuery ML と AutoML

  ビジネス課題に応じた BigQuery ML のモデル選択（線形/二項分類・回帰・時系列・行列分解・ブーストツリー・オートエンコーダ）、BigQuery ML での特徴量エンジニアリングと予測生成、AutoML（データ準備・ラベリング・Tabular Workflows・表形式 AutoML のカスタム/予測モデル・構成/デバッグ。※従来の AutoML テキストは Vertex AI の Gemini ベースモデルへ移行が進み非推奨化（画像/動画/表形式の AutoML は継続））を理解します。

• 1.2ML API・基盤モデル・RAG

  Model Garden の ML API を使ったアプリ構築、業種特化 API（Document AI API・Retail API など）の活用、Vertex AI Agent Builder による検索拡張生成（RAG）アプリの実装を理解します。