💻 コアインフラストラクチャ（計算・ストレージ・ネットワーク）
クラウドの土台となる、コンピューティング資源、ストレージ、ネットワークを提供するサービスです。
| サービス名 | 分類 | 概要 |
| Compute Engine (GCE) | 仮想マシン（VM） | ユーザーがOSや環境を自由に選択できる、最も基本的な仮想サーバー。 |
| Google Kubernetes Engine (GKE) | コンテナ管理 | Kubernetesをフルマネージドで提供するサービス。安定性と運用容易性で業界トップクラスの評価。 |
| Cloud Storage | オブジェクトストレージ | 容量無制限で、あらゆるデータ（画像、動画、バックアップなど）を保存できるストレージサービス。 |
| Virtual Private Cloud (VPC) | ネットワーク | ユーザー専用の閉域ネットワークをクラウド上に構築し、セキュリティを確保します。 |
📊 データ分析とビジネスインテリジェンス（BI）
このカテゴリは、Google Cloudの「顔」とも言える部門であり、ご指摘のLookerもここに分類されます。
① BigQuery（ビッグクエリ）
ペタバイト級のデータを、数秒〜数十秒という圧倒的な速さで分析できるサーバーレスなデータウェアハウスです。インフラ管理が不要なため、企業はデータ分析だけに集中できます。
② Looker（ルッカー）
データ探索と可視化のためのビジネスインテリジェンス（BI）プラットフォームです。
- 特徴: 独自のモデリング言語「LookML」を使用し、データの定義を一元管理することで、全社的に一貫性のあるデータ分析を可能にします。BigQueryなどのGCPサービスと深く連携しています。
③ その他
- Pub/Sub: リアルタイムで大量のメッセージングを処理するサービス。
- Dataflow: 大規模なデータ変換処理（ETL）を、高速かつ自動でスケーリングして実行するサービス。
🧠 AIと機械学習（ML）
Googleが長年培ってきたAI技術を、あらゆる企業が利用できるように統合したプラットフォームです。
① Vertex AI（バーテックスAI）
機械学習モデルの開発、学習、デプロイ（本番環境への実装）、運用までを一元管理できる統合プラットフォームです。
- 特徴: 開発環境（ノートブック）からMLOps（MLの運用）ツールまで全て揃っているため、データサイエンティストは開発に専念できます。
② AI/ML APIs
高度なAI機能をAPIとして提供するサービス群です。
- Cloud Vision API: 画像の内容を認識・分析する。
- Cloud Natural Language API: テキストの感情分析やキーワード抽出を行う。
- Cloud Translation API: 高精度な翻訳機能を提供する。
⚙️ アプリケーション開発とサーバーレス
インフラの管理を最小限に抑え、開発者がコード作成に集中できる環境を提供するサービスです。
① Cloud Run（クラウドラン）
コンテナ化されたアプリケーションを、フルマネージドのサーバーレス環境で実行できます。コンテナ技術の柔軟性とサーバーレスの運用容易性を両立させた、非常に人気のあるサービスです。
② Cloud Functions（クラウドファンクションズ）
ユーザーの特定のアクション（例：データベースへの書き込み、ファイルのアップロードなど）をトリガーとして、短いコードを実行するサービス。インフラ管理は一切不要です。
③ App Engine（アップエンジン）
Webアプリケーションの実行に特化したプラットフォーム。自動スケーリングや負荷分散機能があらかじめ組み込まれています。
