この記事では、実践的なノウハウと具体的な手順を解説します。初心者の方でも理解しやすいよう、ステップバイステップで説明していきます。
この記事では、実践的なノウハウと具体的な手順を解説します。初心者の方でも理解しやすいよう、ステップバイステップで説明していきます。
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 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。
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。| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| データラベリング | 画像、テキスト、動画などのデータにラベルを付けてモデル学習に使用 |
| FeatureStore | 機械学習の特徴量を一元的に管理・共有するストレージ |
| Matching Engine | 推薦システムを構築するためのツール |
※この情報は2024年4月時点のものです
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。
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。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| データラベリング | データセットのラベル付けを自動化 |
| フィーチャ エンジニアリング | 高度な機能選択と変換 |
| ハイパーパラメータチューニング | 最適なモデルパラメータの検索 |
※この情報は2024年4月時点のものです
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 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。| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 対応言語 | Python、JavaScript、Java、Go など |
| クラウドコンピューティング | CPU、GPU、TPU のリソースを柔軟に割り当て可能 |
| セキュリティ | VPC、IAM、データ暗号化など、高度なセキュリティ機能を提供 |
※この情報は2024年4月時点のものです
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。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 手動開発との比較 | AutoMLは手動開発と同等以上の精度を実現できる |
| 使用事例 | 画像認識、テキスト分類、予測分析など多様 |
| 利用シーン | 機械学習の専門家不足を補う有効な手段 |
※この情報は2023年6月時点のものです
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。
| 機能 | 詳細 |
|---|---|
| インスタンスタイプ | マシンタイプ、CPUコア数、メモリを指定可能 |
| GPUサポート | NVIDIA Tesla P4、P100、V100、T4などのGPUが利用可能 |
| TPUサポート | TPUv2、TPUv3が利用可能 |
※この情報は2024年4月時点のものです
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。
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。| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| パイプライン構築 | 視覚的なツールで直感的にパイプラインを作成 |
| 自動化 | データ処理からデプロイまでを一括で自動実行 |
| 再現性 | パイプラインの実行履歴を残すことで再現性を確保 |
※この情報は2024年4月時点のものです
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。
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。| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| トレーニングコスト | モデルのトレーニングに使用したCPU/GPUの時間に応じて課金 |
| デプロイコスト | デプロイされたモデルの稼働時間に応じて課金 |
| ストレージコスト | 使用したストレージの容量に応じて課金 |
※この情報は2024年4月時点のものです
A. 生成AIの導入により、文書作成やデータ分析、カスタマーサポートなどの業務を効率化できます。人的リソースをより創造的な業務に集中させることで、生産性向上とコスト削減が期待できます。
A. プログラミングスキルは必須ではありません。多くのAIツールはノーコードで利用可能です。ただし、効果的なプロンプト作成や業務フローへの組み込み方の理解があると、より高い効果を得られます。
A. 企業向けAIサービスの多くは、入力データを学習に使用しないオプションを提供しています。Azure OpenAI ServiceやAnthropic Claudeなど、エンタープライズ向けプランではデータの機密性が保護されます。
Radineer 執行役員 デジタルマーケティング部門担当
2017年よりWebマーケティング業界に従事。複数のオウンドメディアをゼロから立ち上げ、月間150万円の収益化を達成。LLMO対策対策、リスティング広告運用、Web戦略設計を専門とし、200社以上の企業のデジタルマーケティング支援に携わる。
専門家からのアドバイス
実践する際は、まず小規模にテストしてから本格的に展開することをおすすめします。PDCAサイクルを回しながら、継続的に改善していきましょう。
この記事のポイント
ChatGPT、SEO、LLMOなど専門用語を分かりやすく解説