【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。

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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。

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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、下記の記事を合わせてご確認ください。

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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、下記の記事を合わせてご確認ください。

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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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