【Vertex AI 活用事例】 Vertex AI で加速する機械学習と世界の産業 

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こんにちは、クラウドエース編集部です。

人工知能(以下AI)と機械学習(以下ML)は、世界中の産業に変革をもたらしています。
人間とコンピュータの会話や音声データの分析等のテクノロジーは新たなビジネスチャンスを開拓し、小売業においては顧客の行動履歴や購買履歴を分析し一人一人の消費行動を最適化。さらに、Alpha Fold などテクノロジーの進化による医学的な研究の発展までがこれに該当するのです。

AlphaFold
Google の DeepMindによって開発されたタンパク質の構造予測を実行する人工知能プログラム

しかし、すべてのMLの進歩の根底には、共通の課題があります。それは、MLモデルの構築と実運用への展開を迅速に行い、技術的に複雑なプロセスを、統一されたプラットフォームに抽象化し、より多くのユーザーに ML を開放するというものです。

Google のミッションは、有用かつ予測可能な ML を大規模に展開するための障壁をなくすことです。そのため、2021年5月には ML モデルの展開と保守を加速するために特別に設計されたマネージド ML プラットフォームである Vertex AI の一般提供開始を発表しました。
Vertex AI を活用することで、データサイエンティストは ML の開発と実験を 5 倍高速化し、必要なコード行数を 80% 削減することができるようになります。
発表から1年、さまざまな業界のお客様が、Vertex AI を利用して機械学習モデルを実運用するためのサポートに成功しています。

本記事では Vertex AI がどのように活用されているかを詳しく見てみましょう。

小売業における事例

100人以上のグローバル小売企業の役員を対象とした Google の調査によると、AI と ML を搭載したアプリケーションは、企業価値として2,300~5,150億ドルにグロースする可能性があることが確認されました。小売業は、在庫の最適化や顧客体験の向上といったユースケースに関わらず、MLの導入が最も進んでいる業界の1つです。Google は、以下の4社を代表的な事例として記事に取り上げています。

Wayfair(家具や家庭用品のオンライン販売を行う企業)

Vertex AI を活用することで、大規模なモデルのトレーニングジョブを5~10倍速く実行可能にすることを Forbes  の記事で発表

Etsy

Vertex AI や Dataflow などの Google Cloud サービスに大きな信頼を寄せており、アイデア出しから実際の ML 実験にかかる時間を約50%短縮したことをブログで発表

Lowe’s

Vertex AI Forecast を使用することで、SKU と店舗レベルの予測のバランスをとる正確な階層型モデルを作成し、1700を超える店舗でさまざまなモデルとして活用されている旨を当該企業の社員が発表

Magalu(ブラジルの小売企業)

Vertex AI を導入したことで、在庫予測の誤差(WAPE)が大幅に改善されたことで、在庫配分・補充、棚割り、コスト管理の最適化されたと同企業のディレクターが発表

製造業と金融業界における事例

小売業界だけでAIとMLが活用されているわけではありません。Google の調査によると、日常業務でAIを使用している製造業の66%が、AIへの依存度が高まっていると報告しています。ここでは Google 社が記事に取り上げた企業の事例を2つ紹介します。

コカ・コーラ ボトラーズジャパン(CCBJ)

ML への取り組みを強化しており、Vertex AI と BigQuery を利用して70万台の自動販売機の数十億件のデータレコードを処理し、いつ、どこに商品を配置するかという戦略的意思決定を支援しています。

「自動販売機をどこに置くか、どんな商品がいくらで並んでいるか、いくらで売れるかといった予測モデルを作り、地図上で分析できる仕組みを実装しました」(松田みのり氏)。

Cash App

金融に目を向けると、米国に拠点を置く金融サービス企業SquareのプラットフォームであるCash Appは、Google Cloud とNVIDIAの製品を活用し、ML処理のコアワークフローの完了時間を約66%改善することを実現しています。

2020年にCash Appに買収されたDessaのシニアソフトウェアエンジニアであるKyle De Freitas氏は、「Google Cloud は、私たちのプロセスに対する重要なコントロールを与えてくれました」と述べています。

自動車業界における事例

自動車分野では、世界中のメーカーが数十億ドルを投じて業務のデジタル化を進め、設計の最適化と新機能の実現のためにAIに投資しています。

クルーズ

自動運転車サービスのクルーズでは、数百万マイルの自律走行が行われていますが、Vertex AIを活用して、画像認識やシーン理解のような重要な機能を支えるMLモデルを迅速にトレーニングしています。

「私たちはデータを取り込んで分析した後、収集したデータから古いモデルの性能を上回る新しいモデルを自動的にトレーニングする連続学習マシンであるダイナミックMLブレインにフィードバックしています」(クルーズのエンジニアリング担当エグゼクティブ・バイスプレジデントであるMo Elshenawy氏)

SUBARU

SUBARUは、自社の車が引き起こす死亡事故をなくすためにMLを活用しています。SUBARUラボでは、同社のステレオカメラ「EyeSight」の画像解析などに Google Cloud を利用しています。NVIDIA A100 GPUと Compute Engine を組み合わせて筋肉を処理し、データサイエンティストとデータエンジニアはVertex AIを使ってモデルを構築しています。

「数あるプラットフォームの中から Google Cloud を選んだのは、Verex AIやマネージドノートブックオプション、Vertex AI Trainingなど、AI開発に有用なマネージドサービスが複数用意されていたからです。また、大規模な機械学習処理に対応できる高性能なハードウェアがあることも魅力的でした」(SUBARU AI R&Dシニアエンジニアの大久保トシミ氏)

まとめ

以上、本記事ではVertex AIがさまざまな業界でMLを活発化させていると、個社事例を通じて学びました。

Google はML展開の今後について、以下のように語っています。
「Vertex AIの採用は非常に心強いです。今後も主要なお客様やパートナーと協力し、データサイエンティストが本番でのMLモデルの展開を加速させるときに直面する課題への考え方を広げていきたいと考えています。」

今回紹介した業界は、小売、金融、製造、自動車に限りましたが、他の業界においてもVertex AIの活躍が見られることでしょう。今後の Google の動向にも引き続き注目しましょう。

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