Vertex AI
読み: バーテックスエーアイ
Vertex AIとはGoogle CloudのMLOps統合基盤
Vertex AIとは、Google Cloudが提供するフルマネージドの機械学習・生成AI統合プラットフォーム。AIモデルの開発から本番運用までのMLOpsワークフローを一元化し、GeminiやClaude、Llamaなど複数のモデルをModel Gardenから即座に利用できる。
かんたんに言うと
AIモデルを「作る→試す→動かす→見守る」の全工程を、Google Cloudの管理画面ひとつで完結させるサービス。自前でサーバーを用意する必要がない。
MLOpsを一元化するプラットフォーム設計
データの準備、モデルのトレーニング、精度評価、デプロイ、継続的な監視。AI開発にはこれだけの工程がある。工程ごとに別のツールを使うと、互換性の問題やデータの受け渡しで時間を取られる。
Vertex AIはこの全工程を1つの環境に統合した。BigQueryやCloud Storageとシームレスに連携するため、データの移動で手間取ることがない。エンタープライズ向けのアクセス制御やデータ保護も標準で組み込まれている。
Model Gardenと複数モデルの即時利用
Vertex AIの特徴的な機能が「Model Garden」。Google独自のGeminiシリーズだけでなく、AnthropicのClaude、MetaのLlama、Gemmaなど、多様なモデルをAPIとして即座に呼び出せる。
Vertex AI Studioを使えば、開発者でなくてもGUIでプロンプトの検証やファインチューニングを試せる。とはいえ、本番品質のモデルに仕上げるにはデータの質とプロンプト設計の知見が不可欠。ツールが簡単になっても、判断の難しさは変わらない。
AutoMLとカスタムトレーニングの使い分け
AutoMLは、データを投入して計算予算を設定するだけでシステムが最適なモデルを自動設計する機能。画像分類や表形式データの予測に向いている。
一方、TensorFlowやPyTorchで独自のアーキテクチャを組みたい場合は「カスタムトレーニング」を使う。複数GPU/TPUの分散学習にも対応しており、大規模モデルの学習環境としてAmazon SageMakerと並ぶ選択肢になっている。
当社の見解
当社はツール選定において実用性を第一方針にしている。カタログスペックやベンチマークスコアではなく、実務で1週間使い倒して初めて判断する。フレームワークを増やすほど管理コストが増える経験もした。フックを増やしすぎてAIが情報過多でパニックになったこともある。足し算だけでなく、引き算の判断が選定の質を決める。検証せずに導入したツールは、ほぼ例外なく3か月以内に使わなくなった。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。