Vertex AIで機械学習モデルを構築する実践ガイド

Vertex AIは機械学習モデルの開発から運用までをカバーするGoogle Cloudのプラットフォームです。本記事では、Vertex AIを使った機械学習モデルの構築方法を、具体的な活用シーンやコツ、注意点などとともに実践的に解説します。

Vertex AIで機械学習モデルを構築する実践ガイド
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目次

はじめに

Vertex AIの仕組みと機能

 機械学習モデルの構築

 MLOpsによるモデル運用

 生成AIの活用

機械学習モデル構築の実践手順

 ステップ1: データセットの準備

 ステップ2: Vertex AIデータセットの作成

 ステップ3: モデルのトレーニング

 ステップ4: Vertex AI Pipelines

業務への効果的な活用方法

よくある落とし穴と対処法

AIによるまとめ

この記事は、AI(人工知能)によって生成されたものです。
内容は専門家による監修や校正を経ておらず、AIの現在の能力と知識ベースに基づいています。
したがって、記事の内容には限界があり、専門的な意見や最新の情報を代替するものではありません。
読者は、この記事を参考の一つとして用いることを推奨し、必要に応じて専門家の意見を求めることをお勧めします。
以下から、AIライターの執筆が始まります。

はじめに

AIやデータ分析の需要が高まる中、機械学習の活用は企業にとって避けて通れない課題となっています。しかし専門知識が乏しいと、モデル構築の手順に戸惑いを感じるケースも多いはずです。そこでGoogle Cloudが提供する「Vertex AI」は、機械学習の開発・運用を一元的に行えるプラットフォームとして注目されています。

【入門編】Google Vertex AIとは?機械学習プラットフォームの基本と特徴
Google Vertex AIは、機械学習モデルの開発からデプロイまでを一元管理できるプラットフォームです。AutoMLやカスタムトレーニングなど多様な機能を提供し、機械学習の効率的な運用を可能にします。本記事では、Vertex AIの基本的な仕組みや特徴、既存技術との違い、期待される効果について解説します。

詳しい内容はこちらから

Vertex AIの仕組みと機能

Vertex AIは、Google Cloudが提供する機械学習のためのフルマネージドプラットフォームです。データの収集から機械学習モデルの構築、デプロイ、運用までの一連のワークフローを一元的に行えるのが大きな特徴です。

機械学習モデルの構築

Vertex AIでは、大きく分けて2つの方法でモデルを構築できます。

1 AutoML

コーディングが不要で、GUIから画像、テキスト、動画などのデータをアップロードするだけで高品質な機械学習モデルを自動的に構築できます。機械学習の専門知識がなくても手軽にモデル開発が可能です。

2 カスタムトレーニング

TensorFlow、PyTorchなど一般的なMLフレームワークを使って、独自のコーディングによるモデル開発ができます。ハイパーパラメータのチューニングなど、細かな設定が可能です。

MLOpsによるモデル運用

Vertex AIには、MLOps(機械学習の運用)を支援する様々なツールが用意されています。

  • Vertex AI Pipelines: データ前処理からモデルデプロイまでの一連の流れをパイプラインとして自動化
  • Vertex AI Model Monitoring: デプロイ後のモデルのパフォーマンスをモニタリング
  • Vertex AI Feature Store: 機械学習の特徴量を一元管理し、再利用性を高める

このようにVertex AIは、開発からデプロイ後の運用まで機械学習ライフサイクル全体をカバーするプラットフォームとなっています。

生成AIの活用

さらにVertex AIでは、GoogleのPaLMなどの大規模言語モデル(LLM)を活用した生成AIの構築も可能です。

Vertex AI Agent Builderを使えば、組織のデータに基づいた生成AIエージェントやアプリケーションを作ることができます。また、Generative AI Studioではプロンプトのデザインやモデルのファインチューニングなども行えます。

このように、Vertex AIは機械学習モデルの開発から運用、さらには生成AIの構築までをサポートする包括的なプラットフォームであると言えます。

Vertex AIで機械学習モデルを構築する手順

実際にVertex AIを使って機械学習モデルを構築する手順を、具体的なステップとともにご紹介します。

ステップ1: データセットの準備

機械学習モデルを構築する上で最も重要なのが、学習に使用するデータセットの準備です。 Vertex AIでは、Cloud StorageやBigQueryなどGoogleクラウドのデータソースから直接データを読み込めます。

データの形式は画像ならJPG/PNG、テーブルデータならCSV/JSONなど様々な形式に対応しています。十分な量のデータを収集し、前処理を行った上で、トレーニング用とテスト用に分割しておきましょう。

トレーニング データを準備する | Vertex AI | Google Cloud

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ステップ2: Vertex AIデータセットの作成

次に、Vertex AI上にデータセットを作成します。 Cloud ConsoleのVertex AIセクションから「データセット」を選び、「新しいデータセット」を作成します。

データセットの種類(画像/テーブル/テキストなど)を指定し、ステップ1で用意したデータソースを指定します。データのスプリット設定で、トレーニング用とテスト用のデータ割合を決められます。

予測モデルをトレーニングするためのデータセットを作成する | Vertex AI | Google Cloud

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ステップ3: モデルのトレーニング

データセットの準備ができたら、いよいよモデルのトレーニングです。Vertex AIでは大きく分けて2つの方法があります。

1 AutoMLを使う方法

AutoMLはコーディングが一切不要で、GUIから画像やテーブルデータをアップロードするだけで自動的にモデルを構築してくれます。

Vertex AIコンソールから「トレーニング」を選び、「新しいトレーニング」を作成します。先ほど作成したデータセットを指定し、目的(分類、予測など)を選んでAutoMLを指定するとトレーニングが開始されます。

2 カスタムトレーニングを使う方法

カスタムトレーニングでは、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを使って独自のコーディングによりモデルを開発できます。

Vertex AIコンソールから「ジョブ」を選び、「新しいカスタムジョブ」を作成します。トレーニングアプリケーションのコンテナイメージを指定し、ハイパーパラメータなども設定できます。

予測モデルをトレーニングする | Vertex AI | Google Cloud

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ステップ4: Vertex AI Pipelines

Vertex AI Pipelinesを使えば、データの前処理からモデルのトレーニング、評価、デプロイまでの一連の流れを自動化したパイプラインを構築できます。

パイプラインの各ステップをコンポーネントとして定義し、入力や出力、パラメータを設定します。Cloud Consoleから直接実行できるほか、継続的インテグレーション/デリバリーのワークフローに組み込むことも可能です。

Vertex AI Pipelinesを活用することで、機械学習モデルの開発から運用までをEnd-to-Endで自動化し、生産性の向上を図れます。

Vertex AI Pipelines の概要 | Google Cloud

詳細はこちらから

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AI Lab

以上が、Vertex AIを使った機械学習モデル構築の実践的な手順の概要になります

業務への効果的な活用方法

Vertex AIは機械学習の幅広い用途に対応しているため、様々な業務シーンで活躍できます。ここでは代表的な活用例をご紹介します。

1 画像認識による製品検査の自動化

Vertex AIのAutoML Visionを使えば、画像分類や物体検出のモデルを手軽に構築できます。 これを製造業の製品検査ラインに導入すれば、人手による目視検査に頼らずに自動化が可能になります。

2 自然言語処理でチャットボットやFAQシステムを構築

AutoML Textを活用すれば、テキストデータから自然言語処理モデルを作成できます。 これを使ってチャットボットやFAQシステムを開発すれば、顧客対応の自動化やコールセンター業務の効率化が図れます。

3 ビッグデータ分析によるマーケティング施策の最適化

Vertex AIはビッグデータ分析にも適しています。BigQueryなどのデータウェアハウスと連携させれば、大規模な顧客データを機械学習で分析し、マーケティング施策の最適化に役立てられます。

4 生成AIによるコンテンツ制作の効率化

Vertex AIには生成AIの機能も備わっています。 自然言語生成やコード生成、画像生成などを組み合わせれば、コンテンツ制作の自動化やアシストが可能になります。

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このように、Vertex AIは画像認識から自然言語処理、ビッグデータ分析、生成AIまで、幅広い分野で機械学習を活用できるプラットフォームです。用途に合わせて最適なソリューションを選べば、業務の自動化や高度化が実現できるでしょう。

よくある落とし穴と対処法

一方で、Vertex AIを利用する上でいくつかの落とし穴もあります。ここではその対処法をご紹介します。

学習データの品質が悪いと精度が下がる

機械学習モデルの精度は、学習に使うデータの質に大きく依存します。データにノイズやバイアスが含まれていると、モデルの汎化性能が低下してしまいます。

そのため、データの前処理やクレンジングを十分に行い、高品質なデータセットを用意することが重要です。また、データの分布を定期的にモニタリングし、ドリフトが発生していないかチェックする必要があります。

Vertex AI Model Monitoring の概要 | Google Cloud

リソース不足でジョブが失敗する

Vertex AIでモデルのトレーニングを実行する際、割り当てられたリソース(CPU/メモリ/GPU)が不足していると、ジョブが失敗したり遅延が生じる可能性があります。

そのため、事前にリソース需要を見積もり、適切なマシンタイプとスケーリング設定を指定しましょう。ジョブの進捗状況を監視し、必要に応じてリソースの増強を行うことをおすすめします。

セキュリティ設定を怠るとデータ漏えいのリスク

機械学習ではセンシティブなデータを扱うことが多いため、セキュリティ対策を怠るとデータ漏えいなどの深刻なリスクにつながります。

Vertex AIではIAMによるロール管理や、VPC Service Controlsによるプライベートクラスタ環境の構築など、様々なセキュリティ機能が用意されています。これらを適切に設定し、データの保護に万全を期す必要があります。

運用コストがかさむ場合は料金プランを確認

Vertex AIはフルマネージドサービスですが、その分運用コストがかさむ可能性があります。 特に大規模なモデルのトレーニングや、GPUリソースの利用では高額になる場合があります。

事前に料金プランをよく確認し、コストを見積もっておくことが重要です。必要に応じてコストの最適化を検討しましょう。

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このように、Vertex AIを利用する上では様々な落とし穴がありますが、適切な対策を講じることで問題を回避できます。ぜひ本記事を参考に、Vertex AIを最大限に活用していただければと思います。

AIによるまとめ

Vertex AIを利用すれば機械学習のモデル開発から運用までを効率的に行えます。AutoMLなら手軽に、カスタムトレーニングなら細かくモデルをチューニングできるなど、用途に合わせて使い分けが可能です。ただし適切なデータ準備やリソース管理、セキュリティ対策は欠かせません。Vertex AIを最大限活用して、企業の機械学習活用を加速させましょう。

Vertex AIの詳細や実際の利用方法については、Google Cloud公式サイトをご覧ください。

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最後に

弊社では、AIを活用したマーケティングやDXのご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。

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