【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。
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Hiro from AI Lab
目次
Vertex AIの概要と特徴
Vertex AIとは？
AutoMLでコーディング不要のモデル開発
期待される効果とビジネスチャンス
機械学習の開発スピードが5倍に高速化
AIの民主化が進む
生成AIで高度なアプリ開発が可能に
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。
Vertex AIの概要と特徴
近年、機械学習の活用が急速に広がっていますが、モデルの開発からデプロイまでの一連のプロセスを効率的に管理することは容易ではありません。そこでGoogleが提供するのが、機械学習プラットフォーム「Vertex AI」です。Vertex AIを使えば、機械学習の運用をシームレスに行うことができます。
公式ドキュメントが非常にわかりやすく解説してくれています！とはいえ、普段は聞き慣れない単語が頻繁に登場しているので、本記事でAIにさらに解説してもらいます。
Vertex AIとは？
Vertex AIは、Google Cloudが提供する機械学習プラットフォームです。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のが特徴で、データサイエンティストやエンジニアの作業効率を大幅に向上させます。
従来、機械学習システムを構築するには、データの前処理、モデルのトレーニング、評価、デプロイなど、複数のツールを使い分ける必要がありました。Vertex AIなら、これらの工程をすべて1つのプラットフォーム上で完結できます。機械学習APIの活用、モデルの保存、デプロイ、予測のリクエストなどを一元的に行えるため、開発者は本来のタスクに集中できるのです。
また、Vertex AIはGoogle Cloudに完全に統合されているため、BigQuery、Cloud Storage、Dataprocなど他のGCPサービスとシームレスに連携できます。データの収集から機械学習モデルの作成、予測まで一気通貫で行えるのも大きなメリットと言えるでしょう。
AutoMLでコーディング不要のモデル開発
Vertex AIの目玉機能の1つが、AutoMLです。AutoMLを使えば、機械学習の専門知識がなくても、高品質なカスタムモデルを簡単に開発できます。
通常、機械学習モデルを作るには、データの前処理から特徴量エンジニアリング、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータチューニングなど、多くの工程をこなす必要があります。しかしAutoMLなら、わずかなステップでこれらを自動化してくれます。トレーニングルーティンを作成しなくても、高品質のカスタム機械学習モデルを簡単に開発可能なのです。
例えば、AutoML Visionを使えば、画像分類モデルを数クリックで作成できます。大量の画像データをアップロードし、ラベルを付けるだけで、高精度なモデルを短時間で開発できるのです。
このようにAutoMLにより、専門知識がなくても機械学習を活用できるようになります。機械学習エンジニアだけでなく、ドメインエキスパートや現場の担当者もAIを身近に感じられるようになるでしょう。Vertex AIは、まさにAIの民主化を後押しするプラットフォームと言えます。
期待される効果とビジネスチャンス
Vertex AIの導入により、企業は機械学習の効率化と新たなビジネスチャンスを手に入れることができます。
機械学習の開発スピードが5倍に高速化
Vertex AIを活用することで、機械学習モデルの開発スピードが従来に比べて最大5倍に高速化できるという実績があります。
アメリカの家具ECサイト大手Wayfairは、Vertex AIの導入によって大規模なモデルのトレーニングジョブを5〜10倍高速化できたと報告しています。さらに、必要なコーディング量を80%も削減できたそうです。
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このように、Vertex AIのAutoMLやカスタムトレーニングの機能を使えば、機械学習の専門知識がなくてもモデル開発が可能になります。開発者は本来のタスクに集中でき、機械学習プロジェクトを大幅に効率化できるのです。
AIの民主化が進む
Vertex AIの最大の魅力は、機械学習を身近なものにしてくれる点にあります。
従来、機械学習モデルの構築には高度な専門知識と経験が必要でした。しかしVertex AIなら、コーディングが不要なAutoMLを使えば、誰でも簡単に高精度のカスタムモデルを作れます。
つまり、機械学習の恩恵を受けられるのが、データサイエンティストだけでなく、あらゆる業界のドメインエキスパートや現場の担当者にまで広がるのです。Vertex AIは、まさにAIの民主化を後押しするプラットフォームと言えるでしょう。
生成AIで高度なアプリ開発が可能に
さらに注目すべきは、Vertex AIに搭載された生成AIの機能です。
Vertex AIでは、自然言語処理やコード生成、画像生成などの生成AIツールが利用できます。これらを組み合わせれば、検索やチャットボット、コンテンツ自動生成など、高度なAIアプリケーションの開発が可能になります。
実際に、医療機関のメイヨークリニックでは、Vertex AI Agent Builderを使って50ペタバイトを超える臨床データを検索するエージェントを構築しています。
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Vertex AIの生成AI機能は、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速する原動力になると期待されています。
次回の記事では、生成AIの機能について詳細に解説します！
AIによるまとめ
Vertex AIは、機械学習システム構築の効率化とコスト削減を実現する強力なプラットフォームです。AutoMLやMLOpsの機能を備え、あらゆる規模の企業でAIの活用を後押しします。機械学習の運用でお悩みの方は、ぜひVertex AIの導入を検討してみてください。
Vertex AIの詳細については、Google Cloudの公式サイトをご覧ください。
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。
Hiro from AI Lab
