このような課題を解決し、開発者が容易に機械学習モデルを構築・デプロイできるようにするために誕生したのが、Vertex AI です。Vertex AI では、ひとつのプラットフォーム上でデータの取り込みから、分析・実装までのワークフローを一貫して行えます。これにより、短時間で、より簡単にモデルを構築することが可能となります。
実際に多くの企業が Vertex AI を利用して機械学習モデルの構築を効率化しています。例えば、アメリカで家具の大手ECサイトを運営する Wayfair は、Vertex AI を導入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 倍高速化しています*。さらに同社は、試験回数の増加、コーディングの削減、本番環境に導入するモデルの増加という結果も出しています。
さらに、VertexAI には機械学習のワークフローを構築・管理・実行する機能も備わっています。ワークフローを自動化し、モニタリング・管理をすることも可能で、これを利用することでデータの取り込みから本番環境へのモデルのデプロイまでの時間を大きく短縮できます。これは、実際にビジネスへ AI を組み込むために非常に重要な役割を果たしてくれます。
このように、機械学習のモデル構築に必要なあらゆるツールが包括的に利用できることが、Vertex AI の大きな強みです。
Google Cloud との統合
2 つ目は、Vertex AI はGoogle Cloud の各プロダクトとシームレスに統合できることです。
Vertex AI は、ストレージやデータベースなど、他の Google Cloud プロダクトと簡単に連携できます。特に、BigQuery に代表される Google のデータ分析ツールとの組み合わせが可能なことは、大きな強みと言えます。
例えば、Vertex AI と BigQuery を統合することで、 データの保存と取り込み、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ、大規模なモデルの管理までの全てを1 つのプラットフォームで行えるようになります。
AI / 機械学習には優れたデータインフラが必須です。そして、Google は検索で培われた非常に高度なデータインフラを持っています。このような高性能なデータプラットフォームと連携させて AI 開発できることが、Vertex AI の特徴です。
最小限の専門知識でトレーニング可能
3 つ目は、最小限の専門知識でトレーニングが可能なことです。
AI 開発ツールがこれだけ大きく注目を集めている中でも、まだそれを活用するのは難しいと感じている人も少なくありません。機械学習のエンジニア人材不足も相まって、プラットフォームの使いにくさや複雑さが開発の生産性を下げる原因となっているケースも多いでしょう。
Vertex AI の特徴のひとつは、他社の AI プラットフォームと比較して運用難易度が低いことです。Vertex AI のトレーニング方法には「AutoML トレーニング」と「カスタムトレーニング」があります。AutoML トレーニングでは、コンピュータビジョン、言語、構造化データ、会話などのトレーニング済み API を利用することで、ノーコードで簡単にトレーニングができます。カスタムトレーニングでは、高度な機械学習コーディングがサポートされており、競合製品に比べてトレーニングに必要なコードの行数を約 80% 削減可能*とされています。
このようなサービスにより、最低限の知識で機械学習モデルを構築できることも、Vertex AI の大きな強みと言えるでしょう。
Vertex AI は、Google Cloud の他のプロダクトと組み合わせることで、データ分析、データ管理、モデルのトレーニングとデプロイなど多くのタスクをより効率的に行うことができます。ここからは、Google Cloud の代表的なプロダクトについて、Vertex AI と連携させることのメリットについて紹介します。
BigQuery との連携
BigQuery は、ビッグデータの高速分析を行うフルマネージド、サーバーレスのデータウェアハウスです。BigQuery と Vertex AI を連携させることで、大量のデータに対するインサイトが得やすくなり、それを基にした機械学習モデルの作成・改良を行えるようになります。
Cloud Storage との連携
Cloud Storage は安全・高速なオブジェクトストレージサービスです。無制限にデータを保存でき、保存したデータは必要に応じて何度でも取得できます。Cloud Storage と Vertex AI を連携させれば、機械学習モデルのトレーニングに必要な大量のデータにより簡単に容易にアクセスし、管理できるようになります。
Pub/Sub は、リアルタイムのメッセージングサービスです。これを Vertex AI と連携させれば、リアルタイムデータを機械学習モデルのトレーニングや予測に利用することが可能となります。
Vertex AI が企業活動にもたらす変革
これまで、「AI / 機械学習をビジネスに活用する」と言っても、一部の特定業務に限られることがほとんどでした。例えば E コマースにおける商品のレコメンド機能や、マーケティングにおける需要予測、チャットボット作成などです。しかし、幅広い機能を持つ Vertex AI を活用することで、AI / 機械学習の適用範囲も大きく広げられます。
Vertex AI により、今後は AI が一部の業務だけでなく、ビジネス全体に組み込まれるようになると考えられるのです。具体的には、各業界において以下のようなユースケースが考えられます。
