こんにちは、クラウドエース編集部です。
本記事では、Google Cloud Platform（以下、GCP）・Amazon Web Services（以下、AWS）・Microsoft Azure（以下、Azure）の3大クラウドにおける、機械学習 / AI 関連サービスについてご紹介します。
また、こちらのダウンロード資料
『3大クラウドプラットフォーム比較表（Amazon・Microsoft・Google）2023.07 ver』
では機械学習 / AI 関連サービスをはじめ、あらゆるカテゴリ・サービスごとに比較を行なっておりますので、ぜひ本記事と合わせてお読みいただければと思います。
機械学習とは、コンピューターが自動で学習してデータのルールやパターンを発見する手法です。AI とは、人間の知的行動の一部をコンピューターによって再現する技術です。3大クラウドは数多くの機械学習/AI関連サービスを展開しており、本記事では以下の3種類の機械学習 / AI 関連サービスをご紹介します。
- 機械学習プラットフォーム
- 自然言語処理
- 画像認識
まず、3大クラウドの機械学習 / AI 関連サービスについて書いたのち、主要サービスである機械学習プラットフォームについて詳しく特徴を比較します。
3大クラウドの機械学習/AI関連サービス
3大クラウドが展開する代表的な機械学習 / AI 関連サービスとして、機械学習プラットフォーム・自然言語処理・画像認識があります。3大クラウドは以下の表のサービスを展開しています。
| GCP | AWS | Azure | |
|---|---|---|---|
| 機械学習プラットフォーム | Vertex AI | Amazon SageMaker | Azure Machine Learning |
| 自然言語処理 | Natural Language AI | Amazon Comprehend | Azure Text Analytics |
| 画像認識 | Vision AI | Amazon Rekognition | Azure Computer Vision |
以下、各サービスについて掘り下げていきます。
機械学習プラットフォーム
【GCP】Vertex AI
Vertex AI は、機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、モデルを使用した予測を行う機械学習プラットフォームです。AutoML を使用することで、コードを書かずにモデルをトレーニング可能です。
【AWS】Amazon SageMaker
Amazon SageMaker は、データ収集からモデルのモニタリングまでのフローをカバーした機械学習プラットフォームです。Amazon Redshift 等の他サービスと連携可能です。
【Azure】Azure Machine Learning
Azure Machine Learning は、エンドツーエンドで機械学習サイクルをサポートする機械学習プラットフォームです。Visual Studio を活用し、ローカルとクラウドをシームレスに統合します。
自然言語処理
【GCP】Natural Language AI
Natural Language AI は、文章の感情分析、エンティティ分析、エンティティ感情分析、コンテンツ分類、構文分析などをおこなう自然言語処理サービスです。
【AWS】Amazon Comprehend
Amazon Comprehend は、非構造化データやドキュメント内のテキストから情報を発見する自然言語処理サービスです。UTF-8 形式のテキストファイルや PDF、Word ファイル等に対応しています。
【Azure】Azure Text Analytics
Azure Text Analytics は、非構造化テキストから分析情報をマイニングする自然言語処理サービスです。Speech to Text 等の他サービスと連携可能です。
画像認識
【GCP】Vision AI
Vision AI は、クラウドやオンプレミスにある画像から情報を発見し、事前トレーニング済みの API を使用して感情の検知、テキストの理解等を行う画像認識サービスです。
【AWS】Amazon Rekognition
Amazon Rekognition は、事前トレーニング済みのコンピュータビジョン機能を使用して、画像や動画から情報とインサイトを抽出する画像認識サービスです。
【Azure】Azure Computer Vision
Azure Computer Vision は、画像やビデオコンテンツを分析する画像認識サービスです。テキストや人物、物体の検知が可能です。
機械学習プラットフォームの特徴比較
ここでは、3大クラウドの機械学習プラットフォームについて詳しく特徴を比較していきます。比較項目は以下の4項目です。
- 料金
- AutoML
- MLOps
- 利用実績
【GCP】Vertex AI
料金
e2-standard-4インスタンス（vCPU: 4個、RAM: 16GB）は100時間あたり、19.8USドルです。
AutoML
表形式データ、テキストデータ、画像データ、動画データを使用可能です。
MLOps
機械学習フローを幅広くサポートしており、データの準備、ハイパーパラメータ調整、モデルのモニタリング等、あらゆるフローにおいて、サービスを提供しています。
利用実績
Nuro、ModiFace、Essence、Mr. Cooper Group 等の企業で利用されています。
【AWS】Amazon SageMaker
料金
ml.m5.xlarge インスタンス（vCPU: 4個、RAM: 16GB）は100時間あたり、29.8USドルです。
AutoML
表形式データのみ使用可能です。
MLOps
ノーコード/ローコードサービスが充実しており、Amazon SageMaker Autopilot、Amazon SageMaker Canvas 等のサービスを提供しています。
利用実績
AstraZeneca、Goldman Sachs、Thomson Reuters 等の企業で利用されています。
【Azure】Azure Machine Learning
料金
D4 v3インスタンス（vCPU: 4個、RAM: 16GB）は100時間あたり、25.8USドルです。
AutoML
表形式データ、画像データを使用可能です。
MLOps
「責任あるAI」を掲げており、InterpretML によって、機械学習モデルの出力結果を解釈できます。
利用実績
FedEx、BMW Group、Nestle、PepsiCo、Deutsche Bahn 等の企業で利用されています。
上記の内容をまとめたものが、以下の表です。料金については、Vertex AI が最もお得で、Azure Machine Learning、Amazon SageMaker と続きます。AutoML については、表形式、テキスト、画像、動画といった様々なデータをを使用可能である点から、Vertex AI が優れていると言えます。MLOps については、各サービスそれぞれに強みがあるため、自社に合った強みを持つサービスを選択しましょう。
| 【GCP】Vertex AI | 【AWS】Amazon SageMaker | 【Azure】Azure Machine Learning | |
|---|---|---|---|
| 料金* | $19.8/100時間 | $29.8/100時間 | $25.8/100時間 |
| AutoML | ◎ 表形式、テキスト、画像、動画データを使用可能 | △ 表形式データのみ使用可能 | ◯ 表形式、画像データを使用可能 |
| MLOps | 機械学習フローを幅広くサポート データの準備、ハイパーパラメータ調整、モデルのモニタリング等、あらゆるフローにおいて、サービスを提供 | ノーコード/ローコード Amazon SageMaker Autopilot、Amazon SageMaker Canvas 等のノーコード/ローコードサービスが充実 | 責任あるAI InterpretML によって、機械学習モデルの出力結果を解釈 |
| 利用実績 | Nuro、ModiFace、Essence、Mr. Cooper Group 等 | AstraZeneca、Goldman Sachs、Thomson Reuters 等 | FedEx、BMW Group、Nestle、PepsiCo、Deutsche Bahn 等 |
* 料金は全て東京リージョン、vCPU×4、16GB RAM で計算
まとめ
本記事では、GCP・AWS・Azure の3大クラウドにおける機械学習 / AI 関連サービスについて紹介してきました。機械学習プラットフォーム・自然言語処理・画像認識の全てにおいて、似た内容のサービスが展開されていますが、細かな機能を見ていくと大きな差があります。
本記事で徹底比較した機械学習プラットフォームは、料金、AutoML、MLOps に違いがありました。
自社の機械学習 / AI に必要な機能を明確にした上で、最適なクラウドを選択しましょう。
『3大クラウドプラットフォーム比較表（Amazon・Microsoft・Google）2023.07 ver』
では各社クラウドのあらゆるサービスや料金等の比較を網羅的に行なっております。よりクラウドサービスを体系的にご理解いただける内容となっておりますのでこちらもぜひお読みください。
