Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合機械学習（ML）プラットフォームであり、組織が人工知能モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイ、管理することを可能にする。2021年5月にローンチされ、Google Cloudの従来のAIサービス（AutoMLやAI Platformを含む）を単一のインターフェースとAPIに統合した。このプラットフォームは、データ準備や特徴量エンジニアリングからモデルのトレーニング、評価、サービングまで、MLライフサイクル全体をサポートするように設計されており、カスタムコードと自動MLの両方のための統合ツールを備えている。
Vertex AIはGoogle Cloudのインフラストラクチャ上に構築され、Googleの機械学習と深層学習における研究を活用している。大規模言語モデルや生成AI機能を含むさまざまな事前トレーニング済みモデルへのアクセスを提供し、TensorFlow、PyTorch、JAXなどのフレームワークを使用したカスタムモデル構築のためのツールも備えている。このプラットフォームは、予測分析、コンピュータビジョン、自然言語処理、レコメンデーションシステムなどのアプリケーションのために、さまざまな業界の企業によって使用されている。
主要コンポーネント
Vertex AIは、MLワークフローを効率化するいくつかの統合コンポーネントを提供する。Vertex AI Pipelinesは、Kubeflow PipelinesまたはTensorFlow Extendedを使用してMLパイプラインを構築および管理するためのサーバーレスオーケストレーションサービスを提供する。Vertex AI Feature Storeは特徴量管理を一元化し、チームがモデル間で特徴量を共有および再利用できるようにする。Vertex AI Trainingは、カスタムコンテナまたは管理された事前構築コンテナを使用した分散トレーニングをサポートし、Vertex AI Predictionは、自動スケーリングとモデルモニタリングを備えたオンラインおよびバッチ予測を可能にする。
プラットフォームには、データ探索と実験のためのJupyterベースのノートブック環境であるVertex AI Workbenchと、GoogleおよびOpenAIやAnthropicなどのパートナーからの事前トレーニング済みモデルと基盤モデルのリポジトリであるVertex AI Model Gardenも含まれる。これらのコンポーネントはMLの運用オーバーヘッドを削減するように設計されており、データサイエンティストとエンジニアがインフラストラクチャ管理ではなくモデル開発に集中できるようにする。
生成AIと基盤モデル
Vertex AIの重要な進化は、生成AI機能の統合によってもたらされた。2023年、Google CloudはVertex AI Generative AI Studioを導入し、基盤モデルのチューニング、テスト、デプロイのためのツールを提供した。これには、GoogleのDeepMindが開発したPaLM 2や後のGeminiなどのモデルへのアクセス、およびLlamaやFalconなどのオープンソースモデルが含まれる。プラットフォームはトランスフォーマーベースのアーキテクチャをサポートし、モデル出力を制御するためのtop-pサンプリング、top-kサンプリング、温度スケーリングなどの機能を提供する。
Vertex AIはまた、特定のユースケースに合わせてモデルを微調整するための人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）もサポートしている。Model Gardenには、プロプライエタリモデルとオープンモデルの両方が含まれており、ユーザーはモデルプルーニングや量子化などの機能を使用して、Google Cloudのインフラストラクチャ上でそれらをデプロイできる。これにより、Vertex AIはAmazon Web ServicesのSageMakerやMicrosoft AzureのMachine Learningプラットフォームに対する競争力のあるオファリングとして位置づけられている。
Google Cloudエコシステムとの統合
Vertex AIは他のGoogle Cloudサービスと深く統合されており、シームレスなデータとワークフローの接続を可能にする。データウェアハウスと分析のためのBigQuery、データレイクのためのCloud Storage、ストリームおよびバッチ処理のためのDataflowとネイティブに連携する。プラットフォームはまた、コンテナ化された環境でモデルをデプロイするためのCloud RunおよびKubernetes Engine、および可観測性のためのCloud MonitoringおよびLoggingとも統合されている。
企業向けに、Vertex AIはGoogle CloudのIAMを通じたアイデンティティおよびアクセス管理を提供し、SOC 2やHIPAAなどのコンプライアンス認証も備えている。プラットフォームは、トレーニングパイプライン内でデータ拡張およびカリキュラム学習技術をサポートし、事前構築されたモデルアーキテクチャにバッチ正規化およびドロップアウト層を提供する。この統合により、実験から本番環境への移行の摩擦が軽減され、これはスタンドアロンのMLツールに対する重要な利点である。
ユースケースと採用
Vertex AIはさまざまな分野で使用されている。医療分野では、組織が医療画像分析や患者転帰予測のためにモデルをデプロイしており、セグメンテーションタスクにはしばしばU-Netアーキテクチャを活用している。小売分野では、需要予測とパーソナライズされたレコメンデーションを強化している。金融機関は不正検出とリスクモデリングに使用し、メディア企業はコンテンツモデレーションとパーソナライゼーションに適用している。
注目すべき顧客には、製品レコメンデーションにVertex AIを使用するWayfairや、在庫管理に採用するKohl'sが含まれる。プラットフォームはまた、コンテンツランキングのためにTwitter（現在のX）や、不正検出のためにPayPalによっても採用されている。2024年時点で、Vertex AIはModel Gardenで100以上のモデルをサポートしており、Google Cloudは毎月何千もの企業がプラットフォームを使用し、生成AIワークロードが大幅に成長していると報告している。
競合他社との比較
Vertex AIは、AWS SageMakerおよびAzure Machine Learningと直接競合している。より広範な組み込みアルゴリズムを提供するSageMakerとは異なり、Vertex AIはGoogleの研究およびDeepMindのイノベーション、特に大規模言語モデルとの統合を重視している。一方、Azure MLはMicrosoftのエンタープライズソフトウェアスタックと密接に統合されている。Vertex AIの強みは、統合されたパイプラインと生成AIのネイティブサポート、およびトレーニングと予測に対してノード時間ごとに課金する価格モデルにあり、これは変動するワークロードに対してコスト効率が良い場合がある。
ただし、一部のユーザーは、Vertex AIの学習曲線は機能セットが広範なため競合他社よりも急であり、ドキュメントが断片的である可能性があると指摘している。それにもかかわらず、Google CloudのAIインフラストラクチャへの投資（カスタムTSMC製造のTPUを含む）に牽引され、採用は成長し続けており、大規模モデルのトレーニングに高性能を提供している。
今後の方向性
Google CloudはVertex AIの機能を拡張し続けており、エージェント型AIとマルチモーダルモデルに焦点を当てている。2024年、プラットフォームは外部ツールやAPIと対話できるAIエージェントを構築するための機能を導入し、カスタムモデル開発におけるマルチヘッドアテンションメカニズムのサポートを強化した。ロードマップには、ハイブリッドデプロイのためのOracle Cloudとのより深い統合と、推論コストを削減するためのモデル圧縮ツールの改善が含まれている。
2025年時点で、Vertex AIはGoogle CloudのAI戦略の中心的なコンポーネントとして位置づけられており、エンタープライズグレードのデプロイオプションを通じてOpenAIのオファリングと競合している。プラットフォームの進化は、従来のMLから生成AIおよび自律エージェントへの移行という人工知能の広範なトレンドを反映しており、AIインフラストラクチャ市場の主要プレーヤーとなっている。
関連項目
参考文献
Google Cloudのドキュメントおよび公開発表は、Vertex AIの機能と更新に関する詳細情報を提供している。テクノロジー出版物からの業界分析およびユーザーケーススタディは、その採用とパフォーマンスに関する洞察を提供している。