Vertex AI
Google Cloud Platformが提供する機械学習エンジンサービス
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Vertex AI（バーテックスエーアイ）は、Google Cloudが開発したマネージド型の機械学習（ML）および人工知能（AI）プラットフォームである。MLモデルや生成AIアプリケーションの構築、学習、デプロイ、スケーリングのための統合環境を提供する[2]。データ準備、モデル学習、評価、デプロイ、モニタリングといったMLライフサイクル全体にわたるツールを、単一のAPIおよびユーザインタフェースのもとに統合している[1]。
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| 開発元 | Google Cloud |
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| 初版 | 2021年5月18日[1] |
| 対応OS | クラウドベース |
| プラットフォーム | Google Cloud Platform |
| ライセンス | プロプライエタリ |
| 公式サイト |
cloud |
Vertex AIはGoogle I/Oで発表され、2021年5月18日に一般提供が開始された。Googleは、既存のAutoML製品とCloud AIプラットフォームの機能を統合し、実験段階から本番環境へのモデル移行を支援する運用機能を追加したものと説明した[1][3]。2026年4月22日、GoogleはVertex AIの後継となるGemini Enterprise Agent Platformを発表した[4]。
Amazon SageMakerやAzure Machine Learningと並ぶクラウドAIプラットフォームの一つであり、Googleは2024年のGartner Magic Quadrant for Cloud AI Developer Servicesにおいて5年連続でリーダーに選出されるなど、業界から高い評価を受けている[5]。
歴史
Google Cloudは、2021年5月18日のGoogle I/O開発者会議においてVertex AIの一般提供を発表した[6]。このプラットフォームは、AutoMLや旧AI Platformなど、Google Cloudの従来の個別的なML製品を単一のシステムに統合するために設計された[7]。発表時にGoogleは、Vertex AIを使用すると競合プラットフォームと比較してモデルの学習に必要なコード行数を約80%削減できると主張した[8]。
2023年6月、GoogleはVertex AIにおける生成AIサポートの一般提供を開始し、PaLM 2、Imagen、CodeyなどのファウンデーションモデルへのアクセスをModel Gardenおよび新たに立ち上げたGenerative AI Studioを通じて開発者に提供した[9]。この時点でModel Gardenには、Googleおよびパートナーから60を超えるモデルが含まれていた[10]。
2023年8月、Google Cloud Nextカンファレンスにおいて、GoogleはVertex AIのさらなるアップデートを発表した。これには、AnthropicのClaude 2やMetaのLlama 2などサードパーティ製モデルのModel Gardenへの追加、およびリアルタイムデータ取得のためにモデルとAPIを接続する新ツールVertex AI Extensionsが含まれていた[11]。同イベントでは、ファウンデーションモデルを活用したエンタープライズ検索およびチャットボット機能を提供するVertex AI SearchとVertex AI Conversationの一般提供も開始された[11]。
2024年4月、Google Cloud Nextにおいて、Gemini大規模言語モデル上に構築されたAI会話エージェントを作成するためのノーコードツールであるVertex AI Agent Builderが発表された[12]。これにより、既存のVertex AI SearchおよびConversation製品と、生成AI体験を構築するための新しい開発者ツールが統合された[13]。
機能
モデル学習
Vertex AIは、表形式データ、画像、テキスト、動画に対するコード不要のモデル学習を可能にするAutoMLと、MLフレームワーク、学習コード、ハイパーパラメータチューニングを完全に制御できるカスタム学習の両方をサポートしている[2]。サーバーレス学習のほか、GPUおよびTPUアクセラレータを備えた専用学習クラスタも提供される[2]。Vertex AI Vizierがハイパーパラメータの自動チューニングを行い、Vertex AI Experimentsが学習実行の比較と追跡を可能にする[1]。
Model Garden
Vertex AI Model Gardenは、200を超えるエンタープライズ対応モデルを収録したキュレーション型カタログである。Googleの自社ファウンデーションモデル（Gemini、Imagen、Veoなど）、サードパーティ製モデル（AnthropicのClaudeやMistral AIのモデルなど）、および人気のオープンソースモデル（LlamaやGemmaなど）が含まれる[2]。モデルはフルマネージドのModel-as-a-Service APIとして利用可能である[2]。
パイプライン
Vertex AI Pipelinesは、MLワークフローのマネージドオーケストレーションを提供し、Kubeflow Pipelines SDKなどで構築されたパイプラインをサポートする[14]。
Vertex AI Studio
Vertex AI Studioは、プロンプト設計、テスト、モデル管理のためのツールを提供し、自然言語、コード、画像、動画を用いた生成AIアプリケーションのプロトタイピングおよび構築を可能にする[15]。
Agent BuilderとAgent Engine
Vertex AI Agent Builderは、本番環境におけるAIエージェントの構築、デプロイ、ガバナンスのための製品スイートである。オープンソースのAgent Development Kit（ADK）やその他のフレームワークによる開発をサポートする[16]。Vertex AI Agent Engineは、エージェントのデプロイとスケーリングのための基盤インフラストラクチャを提供し、HIPAA準拠、顧客管理暗号化キー（CMEK）、VPC Service Controlsなどのエンタープライズセキュリティ機能をサポートする[17]。
生成AIツールとモデルアクセス
Googleは、Vertex AIを通じてGeminiファミリーを含むGoogleファウンデーションモデルへのアクセスおよびVertex AI Studioなどの開発者ツールを提供しており、GoogleおよびオープンソースモデルのカタログであるModel Gardenも提供している[15]。
また、2023年のプラットフォームアップデートにおいて報じられたように、生成型の検索および会話アプリケーションの構築を目的としたVertex AI SearchおよびVertex AI Conversationという製品も提供している[18]。
MLOpsツール
Vertex AIには以下のMLOps機能が含まれる。
- Vertex AI Pipelines - MLワークフローを再利用可能なパイプラインとしてオーケストレーションおよび自動化する機能[2]。
- Vertex AI Feature Store - プロジェクト間でML特徴量を提供、共有、再利用するための機能[1]。
- Vertex AI Model Registry - 学習済みモデルの保存、バージョニング、管理のための機能[2]。
- Vertex AI Model Monitoring - デプロイ済みモデルにおける学習・推論間のスキューや推論ドリフトを検出する機能[2]。
- Vertex Explainable AI - モデルの予測を解釈するための機能[2]。
- Vertex AI Workbench - Google Cloud StorageやBigQueryと統合されたマネージドJupyterLabノートブック環境[2]。
業界での評価
Googleは、Vertex AIおよび関連サービスを包括する2024年のGartner Magic Quadrant for Cloud AI Developer Servicesにおいて5年連続でリーダーに選出された[5]。また、2024年のGartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platformsにおいてもリーダーに選出され[19]、Forrester Wave for AI/ML Platforms（2024年第3四半期）でもリーダーに選出された[15]。
2025年10月には、2025年IDC MarketScape for Worldwide GenAI Life-Cycle Foundation Model Softwareにおいてもリーダーに選出された[20]。
料金体系
導入事例
関連項目
- Google Cloud Platform
- AutoML
- Gemini (言語モデル)
- Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- MLOps