Vertex AIとは何ですか？
Vertex AIは、企業向けのAIエージェント開発、機械学習モデルの訓練・デプロイ、および生成AIアプリケーションの構築を単一のプラットフォームで支援するGoogle Cloudのサービスです。データサイエンティストや技術チームが、200以上のモデルを活用してワークフローを変革し、グローバル規模で拡張可能なシステムを構築するために利用されます。利用にはGoogle Cloudプロジェクト環境へのセットアップと認証情報が必要です。
Vertex AIの特徴は何ですか？
- エージェント開発とガバナンス企業データに基づいたAIエージェントの構築、登録、管理、ガバナンスを実現します。Agent Studioを用いてプロンプト設計やテストを行い、複数のエージェントを同時実行するワークフローをオーケストレーションできます。
- モデルの選択とカスタマイズModel Gardenを通じて、Gemini 4 ArgonなどのGoogle製マルチモーダルモデル、AnthropicのClaude、オープンソースのGemmaなど200以上のモデルから選択し、チューニングオプションで用途に合わせたカスタマイズが可能です。
- MLライフサイクル管理Colab EnterpriseやWorkbenchなどのNotebooks、Pipelinesによるワークフロー編成、Model Registryによるモデル管理、Feature Storeによる特徴量共有など、MLOpsツール群を提供します。
- 推論サービスの提供Model Registryに登録したモデルに対し、バッチ予測またはオンライン予測を行うための推論サービスを利用できます。
- ベクトル検索データサイズ、クエリ数（QPS）、ノード数に応じてスケーリングされるVector Search機能により、効率的なデータ検索を実現します。
Vertex AIの使用例は何ですか？
- エンタープライズアプリの変革既存の企業アプリケーションやワークフローを、エージェント駆動の強力なシステムへと変換し、製品ローンチ時のコード生成やメール作成などを自動化する場合。
- 生成AIアプリケーションのプロトタイピングAgent Studioを使用して画像からのテキスト抽出やHTML生成などのサンプルプロンプトを試したり、APIキー経由でGeminiモデルの応答性を検証したりする場合。
- カスタムモデルの本番デプロイPython SDKなどを用いて独自フレームワークでモデルを訓練し、Model Registryへ登録した後、本番環境でのバッチまたはオンライン推論を実行する場合。
Vertex AIの使い方は？
- プロジェクト環境のセットアップGoogle Cloudコンソール等でVertex AIプロジェクト環境を構成し、必要な権限と認証情報を設定します。
- モデルの探索と選択Model Gardenから目的のモデルを選択するか、Agent Studioで自然言語、コード、画像などの入力に対応するプロンプトを設計します。
- エージェントまたはモデルの開発ADKなどのフレームワークを用いてエージェントを構築するか、Notebooks等でデータ準備から訓練コードの実行までを行います。
- 評価と調整Model Evaluationツールで客観的なデータに基づくアセスメントを実施し、必要に応じてパラメータをチューニングします。
- デプロイと運用完成したエージェントやモデルを本番環境へデプロイし、入力スキューやドリフトの監視を含めた運用を開始します。
Vertex AIの価格情報：
- 新規顧客向けクレジット初回利用時に$300の無料クレジットが付与され、90日間有効です。これはVertex AIおよびGoogle Cloud製品の試用に適用可能です。
- 継続的なフリーティア課金アカウントごとに毎月、エージェントランタイム用として計算資源50時間（180,000 vCPU-秒）、メモリ100時間（360,000 GiB-秒）、ストレージ1GiB分の無料枠があります。
- 従量課金制テキスト・チャット・コード生成は入出力文字数（1,000文字あたり）やトークン消費に基づき、Imagenモデルは画像入力等に基づき課金されます。最低価格は$0.0001〜です。
- Pipelinesパイプライン実行単位で$0.03〜の料金が発生します。
- ドキュメント検索Agent Searchの利用は、成功した検索クエリ1,000件あたり約$4.00、およびインデックスデータのストレージ料金が適用されます。
