Vertex AI とは？Googleの機械学習モデルの概要や3つの特徴について

2023 10/30

2023年10月30日 2023年10月30日

みなさまは、”AI”、”機械学習”と聞くとどんなイメージを持ちますでしょうか。
「なんか難しそう・・・」
「業務に取り入れたいけど、料金が気になる・・・」
という方も多いのではないでしょうか。
さらに「結局のところ、何ができるの？」という方も多いと思います。

ChatGPTのようなチャットbotや文章から画像を生成する機能を思い浮かべる方も多いと思いますが、その他にも、身近な方も多いExcelVBAのようなある程度のプログラミングの知識が必要なプログラムもAIを利用することで、自動でプログラムを作成することができます。

本記事では、情報システム部門のコンサルティングやBIツールでのデータの可視化・分析などデータ活用に関する多くの知見のある株式会社KUIXがこれまでの経験をもとにGCP(Google Cloud Platform)が提供する機械学習プラットフォームである「Vertex AI」にフォーカスし、Vertex AIの概要や特徴、料金体系などを解説いたします。

Vertex AI とは

Vertex AIを一言で表すと、GCP(Google Cloud Platform)が提供する機械学習プラットフォームです。
Vertex AIでは、様々なツールを利用して以下のような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うことができます。

1.データ収集・処理
対象のデータを収集し、収集したデータに好ましくないデータがある場合に除外するなど、機械学習しやすいデータにします。

2.機械学習モデルの構築
教師あり学習(回帰、分類など)、教師なし学習(クラスタリングなど)などの目的に応じた機械学習モデルを構築します。

3.機械学習モデルの学習
収集・処理したデータを機械学習モデルに取り込み学習を行います。

4.分析結果の評価
機械学習の結果が想定した結果となっているかを様々な指標に基づいて確認します。

5.機械学習モデルのデプロイ・予測
機械学習モデルを実際に利用できるようにデプロイしデータに基づく予測を行います。

また、従来の機械学習は、豊富な知識や経験を持ったエンジニアやデータサイエンティストによる複雑なプログラミングなどを行う必要がありました。
さらに、作成した機械学習モデルの予測精度が低い場合や、機械学習を活かせる課題ではないこともありましたが、Vertex AIを利用することで、データを用意するだけでノーコードで高精度なモデルを作成・予測のサイクルを試すことができます。

※機械学習の詳細は以下の記事で解説しておりますので、ぜひ参照ください。

Vertex AI の特徴

Vertex AIの概要は理解できましたでしょうか。
ここからは、以下のVertex AIの大きな特徴を3つご紹介します。

Google Cloud Platformの各サービスと連携できる

まず1つ目は、Google Cloud Platformの各サービスと連携できることです。
Vertex AIは、GCP(Google Cloud Platform)が提供する機械学習プラットフォームのため、BigQueryやCloud Storageなどの各サービスとシームレスに連携することができます。

そのため、BigQueryやCloud Storage上の大量データを、Dataflowでデータ処理し、Vertex AIで予測したデータをさらにBigQueryで分析するといったこともGCP(Google Cloud Platform)という1つのプラットフォーム上で完結することができます。

高精度な機械学習モデルが利用できる

2つ目は、高精度な機械学習モデルが利用できることです。
Vertex AIの機械学習モデルのトレーニング方法には、以下の2つがあります。
なお、AutoMLトレーニングは、画像や動画、翻訳、自然言語などの学習済のAPIを利用することができ、ノーコードで簡単に機械学習モデルのトレーニングをすることができます。

そのため、チャットbotや検索機能などを簡単にアプリケーションに組み込むことができます。

・AutoMLトレーニング
用意された学習済のAPIを利用してトレーニングする方法

・カスタムトレーニング
独自のカスタムモデルコードで機械学習モデルのトレーニングを行う方法

幅広いオープンソースが利用できる

最後は、幅広いオープンソースが利用できることです。
Vertex AIは、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnなどの幅広く使用されているオープンソースで作成した機械学習モデルをインポートし管理することができます。

なお、機械学習モデルを管理するツールとして、Vertex AI Model Registryというツールを利用しますが、Vertex AI Model Registry で管理している機械学習モデルは、TensorFlowのパッケージとしてエクスポートすることもでき、GCP(Google Cloud Platform)以外でも利用することができます。