【Vertex AI】Googleの機械学習プラットフォーム！Geminiとの違いや料金プランを解説

近年、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が進む中、ビジネスにおけるAI活用がますます注目を集めています。その流れを受け、AI開発を効率化するためのプラットフォーム導入を検討する企業も増えているでしょう。

Googleが提供する「Vertex AI」は、AIモデルの開発、トレーニング、デプロイを一貫してサポートする統合型プラットフォームです。専門知識が少ない方でも扱いやすい設計が大きな特徴で、多くの企業がAI開発の効率化に役立てています。

本記事では、Vertex AIの基本情報やできること、主要機能、料金プランについて詳しく解説します。Vertex AIの導入を検討中の方や、AI活用を始めたいと考えている方は、ぜひお役立てください。

Vertex AIとは

Vertex AIは、Google が提供する機械学習（ML）プラットフォームで、AIモデルの開発や運用を簡単にするためのツールです。

従来、別々のツールで行われていたデータエンジニアリング、データサイエンス、MLエンジニアリングのワークフローをVertex AIはすべて統合しており、各プロセスで異なる作業用ツールを使用する必要はありません。

さらに、管理を自動化できるフルマネージドサービスとして提供されているため、Vertex AIの導入は効率的かつスムーズなAI開発を実現します。

なお、AIの開発方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。

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Vertex AIとGeminiの違い

Vertex AIはAIモデルの開発や運用ができるプラットフォームであるのに対し、Geminiはテキスト、画像、音声などさまざまな情報を理解できるGoogleの生成AIである点で違いがあります。

そのため、Vertex AIはGeminiをはじめとした生成AIをシステムに組み込むことが可能です。

つまり、Vertex AIはGoogle Cloud上の一部であり、GeminiはさまざまなGoogle製品やAPI経由で活用される大規模言語モデルであると言えるでしょう。

なお、Geminiについて詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。

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Vertex AIとGoogle AI Studioの違い

Googleの提供する「Vertex AI」と「Google AI Studio」は、どちらもAI開発に関わるプラットフォームですが、用途や対象ユーザーが異なります。

Vertex AIは、Google Cloud上で機械学習モデルの構築・学習・デプロイ・管理を行えるエンタープライズ向けの統合AI開発環境です。AutoMLやJupyterなど多様なツールを備え、大規模データや商用サービスへの導入に適しています。一方、Google AI Studioは、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）を簡単に試せるプロンプトエディタです。コード不要で直感的にプロンプトを試せるため、主に検証や試作用途に向いています。簡単に言えば、Vertex AIは「AIを本格的に作って運用する場」、Google AI Studioは「LLMを試す場」です。ビジネス展開にはVertex AI、アイデア検証にはAI Studioが適しています。

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Vertex AIでできることを5つ抜粋

Vertex AIが主にできることは以下の5つです。

• 学習済みAIモデルの利用
• データセットの利用
• モデルのトレーニング
• モデルのデプロイ
• AIモデルの開発

この章ではそれぞれについての詳しい内容を解説します。Vertex AIの導入によって自社の目的を達成できるかどうかを判断する際にお役立てください。

学習済みAIモデルの利用

Vertex AIは、Googleがあらかじめ学習を完了させた学習済みAIモデルを利用できます。

学習済みAIモデルの利用によって、自然言語処理や画像認識、音声分析などを素早くかつ効率的に実現可能となり、効率的な開発が期待できます。

さらに追加でデータをVertex AI内にアップロードすることで、より目的に合ったカスタマイズが可能です。

データセットの利用

Vertex AIに含まれるサービスの1つである「DataSets」を活用することで、データセットの管理・利用が可能です。この機能では、データを一元管理し、ラベルやアノテーションセットの作成およびラベル付けを簡単に行えます。

その上で、どのデータを使用してモデルを構築したかを追跡できるため、反復型開発におけるデータ管理や開発プロセスをスムーズに進められるでしょう。

また、データをトレーニング、テスト、検証の3つのセットに自動的に分割する機能も備えているため、データセットを効果的に活用できる点も特徴の１つです。

モデルのトレーニング

Vertex AI内の「AutoML」を利用することで、トレーニングデータをアップロードするだけでAIモデルを簡単に構築できます。

Googleの強力なクラウド環境を活用することで、大規模な計算を効率的に処理できるのも大きなメリットです。また、トレーニングプロセスは詳細に記録され、データの特徴や傾向をグラフなどで可視化することで、モデルの改善が容易なのも特徴といえるでしょう。

モデルのデプロイ

VertexAIは、データの利用からトレーニング、デプロイまでを一括で行えるため、ほかのプラットフォームを使用する場合と比べて短時間でモデルを構築可能です。さらに、トレーニングしたモデルをオンラインで予想したり、デプロイされたモデルのパフォーマンスをモニタリングしたりすることも簡単です。

また、予想データに基づいてパフォーマンスを改善するための再トレーニングもスムーズに実施できる点もメリットといえます。

AIモデルの開発

Vertex AIを利用すれば、データを活用してAIモデルを簡単に開発できます。

特に、VertexAI内の「AutoML」機能を使うことで、データをgoogle cloudにアップロードするだけでモデルが構築されます。そのため、学習データを1から用意する必要がなく、自然言語処理や画像認識、音声分析による開発を効率的に進められるでしょう。

さらに、高度な専門知識がなくても、基本的な知識があれば誰でもAIモデルの開発に取り組める点が大きな魅力です。

Vertex AIの主要機能4選

Vertex AIの主要機能は主に4つあります。

• 生成 AI
• AutoML
• カスタムトレーニング
• Model Garden

それぞれの機能はAIモデルの開発にとって便利であるため、ぜひ自分の目的に合った機能があるか確認してみてください。

生成 AI

Vertex AIの「生成AI」では、多くの大規模な生成AIモデルを活用できます。利用可能な生成AIの中で代表的なものは以下の通りです。

• Gemini
• Imagen
• Text-to-Speech AI
• Speech-to-Text AI

例えば、「Text-to-Speech AI」はテキストを音声に変換して読み上げる機能を提供し、「Speech-to-Text AI」は音声データをテキストに変換します。「Imagen」は入力したテキストからAIが自動で画像を生成してくれるツールです。

これらの生成AIの活用によって、AI開発がよりスムーズかつ効率的に進められる点が大きなメリットです。

AutoML

AutoML(Automated Machine Learning)は、Vertex AIで提供される機能の1つで、さまざまな種類のデータを使った反復的な学習を自動化します。

ユーザーはトレーニング用のデータを準備するだけで、AIモデルを自動的に作成できます。対応しているデータは以下の4種類です。

• 表形式
• 画像
• テキスト
• 動画

このように、AutoMLは専門知識が少ない場合でもAIモデルの開発を可能にするため、初めてAI開発に取り組む方にとっても便利な機能と言えるでしょう。

カスタムトレーニング

Vertex AIでは、自動でAIモデルを生成する機能だけでなく、「カスタムトレーニング」と呼ばれる自分でプログラムを用意する開発方法も利用可能です。

この方法では、好みの開発環境や工程、フレームワークを活用できるため、より目的に合ったAIモデルを柔軟に開発できます。

さらに、カスタムトレーニングにおいても機械学習コーディングがサポートされており、ほかの製品と比較して開発およびテストに必要なコード行数を80%削減できる点も大きな魅力です。

Model Garden

Model Gardenは、Vertex AI上で利用可能な150以上の事前学習済み高性能AIモデルを提供するツールセットです。

Google製、オープンソース製、サードパーティ製のモデルがそろっており、さまざまなタスクやデータセットに対応可能です。

用途に応じて最適なモデル選択をできるよう設計されており、初心者からプロまで幅広いユーザーが効率的にAI開発を進められる点も特徴です。

なお、生成AIの開発方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。

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Vertex AIのメリット

Vertex AIの主なメリットを、ビジネス・技術の両面からわかりやすくご紹介します。

AI開発の全工程を一元化できる統合プラットフォーム

Vertex AIは、機械学習や生成AIのモデル開発に必要なすべての機能を1つの環境で提供しています。データ準備、トレーニング、評価、デプロイ、本番運用までを一貫して行えるため、従来のように複数のツールを切り替えたり、データを別々の場所に移動させたりする手間がありません。これにより、開発スピードが大幅に向上し、プロジェクトの立ち上げから実装、改善までを短期間で行うことが可能になります。

また、UIベースの操作とコードベースの操作が両立しており、チームのスキルに応じた柔軟な運用ができる点も魅力です。

AutoMLから高度なモデルまで幅広く対応可能

Vertex AIは、初心者向けのAutoMLと、エキスパート向けのカスタムモデル構築の両方に対応しており、利用者のレベルや目的に応じたAI開発が可能です。

AutoMLでは、コードを一切書かずにデータをアップロードするだけでモデルを自動生成でき、予測精度の高いAIを簡単に実装できます。一方で、Jupyter NotebookやTensorFlowなどを活用した自由度の高い開発もサポートしており、複雑なアルゴリズムや独自の学習ロジックを反映させることも可能です。このように、スモールスタートからスケールアップまで幅広く活用できるのがVertex AIの強みです。

生成AI（LLM）活用を業務にスムーズに統合できる

Vertex AIでは、Googleの大規模言語モデル（PaLM 2やGeminiなど）をAPIやノーコードUI経由で簡単に扱うことができます。これにより、従来は研究用途に限られていた生成AIを、実際の業務に即座に組み込むことが可能になりました。例えば、カスタマーサポートにおけるチャットボットの構築、FAQの自動生成、営業資料の要約、コードレビューの自動化など、具体的な業務改善に直結する形で活用が進んでいます。また、Vertex AI SearchやAgent Builderと組み合わせれば、社内データと連携した文脈理解や、複数タスクをこなすエージェントの開発も可能です。

Vertex AIの連携先

Vertex AIは、データ処理からモデル開発、予測、運用までの一連の流れを効率化するさまざまなツールと連携可能です。そのため、多様なニーズに対応しながらVertex AIの性能を最大限に引き出すことができます。

以下に、代表的な連携先とその概要、Vertex AIを活用して実現できることを表にまとめました。

Vertex AIの料金プラン・無料枠

Vertex AIに含まれる以下の機能について、それぞれの料金プランを表にまとめました。生成AI、AutoMLモデル、カスタムトレーニング済みモデル、Vertex AI Notebooks、Vertex AI Pipelines、Vertex AI Vector Searchといった機能ごとの費用をご確認いただけます。

2024年11月時点で新規登録を行うと、Vertex AIを含むGoogle Cloudのプロダクトを試すための無料クレジットが最大300ドル分提供されます。

ただし、この情報は2024年11月時点のものであり、詳細や最新の内容についてはGoogleの公式サイト※1をご確認ください。

なお、生成AIを開発する料金相場について詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。

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Vertex AIの活用事例

では実際にVertex AIはどのように活用をされているのでしょうか。Googleが公表している活用事例の中から4つご紹介します。※2

Estée Lauder Companies（ELC）：顧客体験と業務効率の向上

ELCはGoogle CloudのVertex AIを活用し、顧客体験の革新と業務効率の向上を図っています。具体的には、生成AIを用いてリアルタイムで顧客のフィードバックを分析し、製品開発やマーケティング戦略に反映させています。

また、PaLM 2などの大規模言語モデルを活用し、カスタマーサービスの自動化やSEO対策のコピーライティングにも取り組んでいます。これにより、ブランドの声を維持しつつ、迅速かつパーソナライズされた対応が可能となり、オンラインとオフラインの融合による高品質な顧客体験を実現しています。※3

Vertex AI Search：企業向け検索体験を生成AIで進化

Google Cloudは、企業向け検索ソリューション「Vertex AI Search」に生成AI機能を拡充し、より柔軟で高度なカスタマイズが可能になりました。従来のキーワードベースの検索だけでなく、自然言語によるセマンティック検索や、生成AIによる回答の要約・再構成にも対応。開発者は回答のトーンや文体、長さ、フォーマットを指定できるため、ユーザーのニーズに応じた検索が可能です。

また、社内データやナレッジベースを活用した文脈に応じた応答もでき、顧客対応や社内業務支援の効率的な運用が可能になりました。GE Appliancesでは家電の操作ガイドに、Forbesでは読者向け検索機能に導入されており、実用性の高さも示されています。Vertex AI Searchは単なる検索ツールを超え、生成AIを組み込んだ次世代の情報アクセス基盤として進化を続けているといえるでしょう。※4

Moody’s：金融サービス向け生成AIアプリケーションの開発

Moody’sはGoogle Cloudと提携し、金融サービス専門家向けの生成AIアプリケーションを開発しています。Vertex AIを活用して、財務報告書や開示資料の分析を効率化し、迅速な意思決定を支援するツールを構築。

また、BigQueryとの統合により、Moody’sのデータと顧客のデータを組み合わせた高度な分析が可能となり、金融業界におけるデータ活用の新たな可能性を切り開いています。※5

Ginkgo Bioworks：生物工学とバイオセキュリティの次世代AIプラットフォーム構築

Ginkgo BioworksはGoogle Cloudと協力し、生物工学とバイオセキュリティ分野の次世代AIプラットフォームを構築中です。

Vertex AI上で大規模言語モデルを開発し、ゲノム解析やタンパク質機能の予測、合成生物学の応用に取り組んでいます。これにより、医薬品開発や農業、産業製造など多岐にわたる分野での革新的なソリューションの提供が期待されています。※6

よくある質問

Vertex AIは日本語に対応していますか？

はい、Vertex AIは日本語に対応しています。PaLM 2やGeminiといった大規模言語モデルでは、日本語での入力・出力が可能です。チャットボットや文章要約など、自然言語処理系のアプリケーションにおいても、日本語の文脈を考慮した応答が得られます。

また、Vertex AI Searchなども日本語の文書検索・要約に対応しており、グローバル展開だけでなく、日本市場向けのプロダクト開発にも十分活用可能です。ただし、使用するモデルによって精度や対応度合いが異なるため、事前に日本語での検証を行うのが望ましいです。

 Vertex AIの料金体系はどうなっていますか？

Vertex AIは従量課金制を採用しており、使用したリソースやモデルの種類によって料金が発生します。

AutoMLを使った学習や、GeminiなどのLLMを呼び出すAPIリクエストには、それぞれ個別の料金体系が設定されているのです。また、トレーニング時間、推論回数、保存データの容量などに応じた課金があるため、事前に見積もりを行うことが推奨されます。

Google Cloudの料金計算ツールを使えば、必要なリソースを入力しておおよそのコストを確認することが可能です。大規模プロジェクトでは割引契約や上限設定も可能です。

どんな業種や企業に向いていますか？

Vertex AIは、製造業、金融業、小売業、メディア、医療など幅広い業種で導入実績があります。例えば、製造業では予知保全や品質検査の自動化、金融業では不正検知やリスク評価、小売業ではパーソナライズドマーケティングに活用可能です。

MLOpsの機能も備えているため、単なる実験ではなく本番運用を見据えたAIプロジェクトを行いたい企業に向いています。大規模なデータを扱う業種や、業務の自動化・効率化を図りたい企業にとって特に有用です。

Vertex AIで効率的なAI開発を実現しよう

本記事では、Vertex AIの基本情報やできること、主要機能、料金プランについて解説しました。

Vertex AIは、AIモデルの開発からトレーニング、デプロイまでを一貫してサポートするGoogleの統合型プラットフォームです。専門知識が少ないエンジニアでも手軽に扱える設計となっており、効率的でスピーディなAI開発を実現します。

生成AIの導入や活用を検討している方にとって、Vertex AIは大きな助けとなるでしょう。この機会に、効率的で革新的なAI開発を目指して、ぜひVertex AIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

【Vertex AIでできること】

• データエンジニアリングからデプロイまでの一連の作業を統合的に管理できることによる、効率的なAI開発の実現
• トレーニングデータの管理や分割を自動化による、反復型開発やデータ処理の効率化
• 生成AIやAutoMLの活用することで、専門知識が少ないエンジニアでも容易に高度なAIモデルの作成が可能

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最後に

いかがだったでしょうか？

「Vertex AI」の導入は、効率的なAI開発を実現し、DX推進の新たな可能性を広げます。

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