Google Vertex AI の使い方を徹底解説【初心者向けガイド】

Google Vertex AI をとは、人工知能技術を活用したツール・サービスです。

業務効率化やデータ分析、コンテンツ生成など幅広い用途で企業のDX推進に貢献します。

Vertex AI とは？

- クラウドネイティブのエンドツーエンドの機械学習プラットフォーム - データ準備、モデル構築、デプロイ、運用が一元化されている - 高度な機械学習ツールが統合されたプラットフォーム

Google Cloud の包括的な AI/ML プラットフォーム

Vertex AI は、Google Cloud の AI/機械学習プラットフォームです。

データの準備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管理できます。

従来は個別のサービスを組み合わせる必要がありましたが、Vertex AI ではこれらの機能が統合されています。

機械学習の知識がなくても、コードを書かずにモデルを作成・運用できるユーザーフレンドリーな環境が用意されています。

高度な機械学習ツールの活用

Vertex AI には、Google が長年培ってきた高度な機械学習ツールが統合されています。

自然言語処理、コンピュータービジョン、構造化データなど、さまざまな分野の機械学習モデルを構築できます。

また、AutoML と呼ばれる自動機械学習機能により、コーディングの手間を大幅に削減できます。

さらに、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどの主要なオープンソースライブラリとの連携も可能です。

Vertex AI には、2023年第1四半期時点で200社以上の企業が導入しています。

エンタープライズ向けの機能

• セキュリティとプライバシーに配慮した設計
• モデルのバージョン管理と再現性の確保
• モデルの監視と継続的な改善
• マルチクラウド・ハイブリッドクラウド対応
• Kubernetesベースのコンテナ化されたデプロイ

出典：Google Cloud Vertex AI | Google Cloud

※この情報は2024年4月時点のものです

Vertex AI の主な機能

- 包括的な機械学習プラットフォーム - コードフリーの直感的なツール - エンタープライズグレードのセキュリティと管理

包括的な機械学習ソリューション

Vertex AI は、機械学習ライフサイクル全体をカバーするエンドツーエンドのプラットフォームです。

データ準備、モデル構築、トレーニング、デプロイ、モニタリングなど、すべての段階で利用できます。

さまざまな業界やユースケースに対応しており、ビジネスニーズに合わせてカスタマイズが可能です。

ノーコードツールの活用

Vertex AI には、コーディング不要のドラッグ&ドロップ式のインターフェースが用意されています。

機械学習の専門知識がなくても、誰でも簡単にモデルを構築、トレーニング、デプロイできます。

この直感的なツールにより、機械学習の民主化が促進されています。

エンタープライズ向けの安全性と管理機能

• 業界トップクラスのセキュリティ対策
• ロールベースのアクセス制御
• 監査ログによる活動追跡
• リソース使用量の制限設定
• 組織全体でのモデル共有と再利用

出典：Google Cloud Vertex AI | Google Cloud

※この情報は2024年4月時点のものです

Vertex AI の利用開始

- 手軽にAIモデルを構築・デプロイできる - 高度な機械学習機能を活用可能 - 幅広い業界・ユースケースに対応

Google Cloud の AI/ML プラットフォーム

Vertex AI は、Google Cloud 上で AI およびマシンラーニングのワークロードを構築、デプロイ、運用するためのフルマネージド プラットフォームです。

データサイエンティストやデベロッパーは、Vertex AI を利用することで、高度な機械学習機能にアクセスしながら、モデルの構築やデプロイを簡素化できます。

Vertex AI には、事前に構築された AI コンポーネントが用意されているため、コーディングの手間を大幅に省くことができます。

Vertex AI の主な機能

Vertex AI には、機械学習ライフサイクル全体をサポートする豊富な機能が備わっています。

AutoML を使えば、コーディングスキルがなくても高度な機械学習モデルを構築できます。

また、Vertex AI には事前トレーニングされた API も用意されており、画像認識や自然言語処理などの AI サービスを簡単に利用できます。

さらに、構築したモデルを Vertex AI Endpoint にデプロイすれば、本番環境で AI を運用することもできます。

Google Cloud の AI サービスの年間売上高は 2021 年に 30 億ドルを超えています。

幅広い業界とユースケースに対応

• 小売業: 在庫最適化、需要予測、顧客セグメンテーション
• 製造業: 予測保全、品質管理、プロセス最適化
• ヘルスケア: 医療画像解析、疾病予測、治療最適化
• 金融サービス: 不正検知、リスク評価、投資アドバイザリー
• メディア/エンターテインメント: コンテンツ推薦、感情分析、自動字幕

出典：Google Cloud Vertex AI

※この情報は2024年4月時点のものです

AutoML で自動モデル構築

- 手動での機械学習モデルの構築は時間と専門知識を要する - AutoMLはコーディングや機械学習の知識がなくても使用可能 - ラベル付けされたデータさえあれば、高精度なモデルを自動生成できる

AutoMLとは？

AutoMLはGoogleの機械学習プロダクトであるVertex AIの中核機能の一つです。

この機能を使えば、コーディングや機械学習の専門知識がなくても、ラベル付けされたデータさえあれば自動的に高精度な機械学習モデルを構築することができます。

従来の機械学習モデル開発は、適切なアルゴリズムの選択、ハイパーパラメータのチューニング、特徴量エンジニアリングなど、多くの専門的な作業が必要でした。

しかしAutoMLはこれらの複雑な作業を自動化し、ユーザーはデータを準備するだけで済むようになりました。

AutoMLの具体的な使用例

AutoMLは画像認識、テキスト分類、タブular データの予測分析など、さまざまなユースケースに対応しています。

例えば、医療分野では患者の画像データからがんの有無を自動的に判別するモデルを構築したり、金融業界ではクレジットカード申請データから与信判断を行うモデルを作成したりすることができます。

AutoMLの画像認識モデルの精度は、従来の手動開発と同等か、それ以上の高い精度を実現できることが実証されています。

AutoMLの詳細な機能と利点

• ノーコーディングで機械学習モデルを構築できる
• 複数の機械学習アルゴリズムから最適なものを自動選択
• ハイパーパラメータの自動チューニング機能
• データのクリーニングや前処理も自動化
• 継続的な学習によりモデルの精度が向上

出典：Google Cloud AutoML 概要

※この情報は2023年6月時点のものです

Notebooks を使ったモデル開発

- Vertex AI Notebooksは、クラウド上でコードを実行し、データ分析やモデル開発を行うことができます - ノートブックインスタンスはフルマネージド型で、GPUやTPUの割り当てが可能です - データ分析やモデル開発に必要なツールやライブラリがプリインストールされています

Vertex AI Notebooksの概要

Vertex AI Notebooksは、Google Cloud上でJupyter NotebookやJupyterLabの環境を提供するマネージドサービスです。

データサイエンティストやML開発者は、Notebooksを使ってデータの前処理、モデルの構築とトレーニング、モデルの評価などの作業を行うことができます。

Notebooksは、Vertex AI のその他のサービスやツールと連携して使用することができ、エンドツーエンドのML ワークフローを実現できます。

Notebooksの活用事例

Notebooksは、様々な業界やユースケースで活用されています。

例えば、小売業界ではNotebooksを使って顧客の購買行動を分析し、レコメンデーションシステムを構築したり、金融業界ではリスク評価モデルの開発に活用されたりしています。

また、ヘルスケア分野では、医療画像の解析や医療データの機械学習モデル構築にNotebooksが使われています。

Notebooksは、データ分析やモデル開発の際の検証やプロトタイピングに非常に適しています。

Notebooksの主な機能

• Jupyter Notebook、JupyterLab、RStudioサーバーなどのインターフェースをサポート
• Python、R、Scalaなどの言語に対応したカーネルをプリインストール
• TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどの人気のMLライブラリがプリインストール
• GPUやTPUをノートブックインスタンスに割り当て可能
• Vertex AI Datasetやモデルリソースと連携して使用可能

出典：Vertex AI Notebooks の概要 | Google Cloud

※この情報は2024年4月時点のものです

Pipelines で MLOps を実現

- 機械学習モデルの開発から運用までを自動化 - リソースの最適化とコスト削減を実現 - 再現性の高いモデル開発が可能

Google Vertex AI Pipelines とは

Google Vertex AI Pipelines は、機械学習モデルの開発から運用までの一連のプロセスを自動化するためのマネージドサービスです。

データの前処理、モデルのトレーニング、評価、デプロイまでを一つのパイプラインとして定義し、実行することができます。

これにより、手作業による繰り返し作業を排除し、開発者はモデルの品質向上に専念できるようになります。

Pipelines の具体的な活用例

Vertex AI Pipelines を活用することで、機械学習モデルの開発プロセス全体を効率化できます。

例えば、新しいデータセットが用意されると、自動的にデータの前処理、モデルの再トレーニング、評価、デプロイまでが行われます。

このように、人手を介さずに一連の処理が実行されるため、リソースの最適化とコスト削減を図ることができます。

Vertex AI の導入企業の83%がMLOpsの効率化に成功したと報告しています。

Pipelines の詳細な機能

• 直感的な視覚的インターフェースでパイプラインを定義
• Kubeflow Pipelines をベースにしたオープンソースのエンジン
• Vertex AI の各コンポーネントと連携が可能
• 再現性の高いモデル開発が実現
• パイプラインの実行履歴の確認が可能

出典：Google Cloud: Vertex AI Pipelines の概要

※この情報は2024年4月時点のものです

Vertex AI の課金と最適化

- 課金モデルを理解し、コスト最適化が重要 - 無駄なリソース使用を避ける設定が肝心 - 定期的な使用状況のモニタリングが不可欠

Vertex AI の課金方式

Google Vertex AIは、使用したリソースに応じて課金されます。

主な課金対象は、モデルのトレーニング時間、デプロイされたモデルの稼働時間、ストレージの使用量などです。

Vertex AIには、従量課金制と年間契約の2つの課金モデルがあり、使用パターンに合わせて選択できます。

従量課金制は柔軟性が高い一方、年間契約はコストを抑えられます。

コスト最適化の具体例

Vertex AIのコストを最適化するには、不要なリソースの削除や自動スケーリングの設定が有効です。

例えば、モデルのトレーニングが完了したら一時的にクラスターをシャットダウンし、必要に応じて再開させることで、ストレージコストを削減できます。

また、ノードの自動スケーリングを設定することで、負荷に応じてリソースを柔軟に調整し、無駄なコストを避けられます。

VertexAIのコストは、プロジェクトの規模によって大きく異なります。中規模のプロジェクトでは月額数千ドルから数万ドルのコストがかかる可能性があります。

コスト管理の重要ポイント

• 定期的な使用状況のモニタリング
• 不要なリソースの特定と削除
• 自動スケーリングの適切な設定
• 予算の事前設定と通知の活用
• コストの見積もりと実際の支出の比較

出典：Google Vertex AI の価格 | Google Cloud

※この情報は2024年4月時点のものです