Google Cloud活用 AIサービス📝

https://www.topgate.co.jp/blog/google-service/12016

https://ignition.centsys.jp/generative-ai-service/

GCPサービスの分類と初心者向けガイド

インフラ（基盤となるクラウド環境）

概要: インフラストラクチャ（インフラ）分野のサービスは、アプリケーションを動作させるための基盤となる計算資源やネットワーク、ストレージを提供します。従来の物理サーバーの代わりに、仮想マシンやコンテナ、サーバーレス環境などを利用でき、必要に応じて自動でスケーリング（拡張）する柔軟性が特徴です。開発者はインフラの構築・管理負担を減らし、デプロイ（配備）や運用をより簡単に行うことができます。

代表的なサービス:

• Compute Engine（コンピュート エンジン） – Google版のIaaS（Infrastructure as a Service）で、仮想マシン（VM）を作成・実行できるサービスです。まるでインターネット上に自分のPCサーバーを用意する感覚で、好きなOSや環境を構築できます。自由度が高い反面、OSやミドルウェアの管理（アップデートやスケーリング設定など）はユーザー側で行う必要があります。

• Google Kubernetes Engine (GKE) – フルマネージドなKubernetesサービスで、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ・管理・スケーリングを簡単かつ安全に行えます。Kubernetesというコンテナオーケストレーション技術をGoogleクラウド上で手軽に使えるようにしたもので、大規模なマイクロサービスや複数コンテナの運用に適しています（GKEではマスターサーバーの管理はGoogleが代行します）。

• App Engine (GAE) – ウェブアプリケーション向けのフルマネージドPaaS（Platform as a Service）で、アプリのコードをデプロイするだけで自動的に必要なインフラが用意されるサービスです。標準環境とフレキシブル環境の2種類があり、標準環境では言語やランタイムが限定されますが自動スケーリングや無料枠が充実しています。サーバーの設定やメンテナンス不要で、**「コードを書いてデプロイするだけ」**でアプリを公開できるため、初心者にも扱いやすいのが特徴です。

• Cloud Run – コンテナ実行に特化したサーバーレス環境です。Dockerなどで作成したコンテナイメージをそのままクラウド上で実行でき、リクエスト数に応じて自動スケールします。任意の言語・フレームワークで書かれたアプリケーションをデプロイ可能で、トラフィックが0のときは自動でスケールダウン（課金も停止）するためコスト効率も良好です。**「コンテナ版 App Engine」**とも言え、インフラ管理なしでコンテナアプリを運用できます。

• Cloud Functions – イベント駆動型のサーバーレス関数実行サービスです。クラウド上で小さな単機能のコード（関数）を実行したいときに使われ、HTTPリクエストやクラウドイベントに応じて自動的に関数が起動します。例えば画像のアップロードイベントに応じてサムネイル画像を生成する、といった用途に便利です。必要なときだけ短時間コードを実行し、使った分だけ課金されるため、リソースの無駄を抑えられます。

• Cloud Storage – 大容量のオブジェクトストレージサービスです。画像や動画、ログファイル、バックアップデータなどあらゆる種類のファイルをほぼ無制限に安全に保存でき、耐久性・可用性が非常に高いのが特徴です。オンプレミスのNASのように使うこともでき、静的ウェブコンテンツのホスティングやデータのアーカイブにも適しています。

初心者がまず試すステップ:

• まずは簡単なデプロイ: 初心者には、サーバーレス型の環境から触れるのがおすすめです。例えば App Engine を使ってシンプルなWebアプリケーションをデプロイしてみましょう。コードと設定を書いてデプロイコマンドを実行するだけでアプリが公開でき、インフラ管理なしのクラウドデプロイを体験できます。
• インフラの基礎理解: その後、Compute Engine で仮想マシンを立ち上げてみて、SSH接続やLinuxサーバーの基本操作を試してみると、クラウド上でのサーバー運用感覚が掴めます。必要に応じてファイアウォール設定やロードバランサの設定にも触れてみると良いでしょう。
• 次のステップ: コンテナに興味があれば、Cloud Run にコンテナイメージをデプロイする手順や、GKEでクラスターを作成してアプリをデプロイする手順にも挑戦してみてください（最初は GKEの自動モード Autopilot を使うと構築が簡単です）。これらを通じて、段階的にインフラサービスの知識を深められます。

データベース（データストレージ＆管理）

概要: データベース分野のサービスは、アプリケーションのデータを安全かつ効率的に保存・検索するための基盤を提供します。リレーショナルデータベース（RDB）のように表形式のデータを扱うものから、スキーマレスなNoSQLデータベース、さらには大規模データ分析向けのデータウェアハウスまで、用途に応じて様々な種類があります。GCPのデータベースサービスはいずれもフルマネージドで提供され、バックアップやレプリケーション、スケーリングなどの運用が自動化されているため、開発者はアプリケーションロジックに専念できます。

代表的なサービス:

• Cloud SQL – フルマネージドなリレーショナルデータベースサービスです。MySQL、PostgreSQL、SQL Serverといった一般的なRDBエンジンをサポートしており、従来のオンプレミスのデータベースをそのままクラウドで利用するような感覚で使えます。自動バックアップやリードレプリカによるスケーリング、一貫性のあるトランザクションを提供し、小〜中規模のWebアプリケーションのバックエンドに適しています。

• Cloud Spanner – Googleが開発したスケーラブルなリレーショナルデータベースです。フルマネージドで自動スケーリングや強力なトランザクション一貫性を備え、グローバルな分散配置にも対応するエンタープライズ向けデータベースサービスです。SQLクエリに対応しつつ、大量のデータや高トラフィックに耐えるよう設計されており、ミッションクリティカルな金融アプリケーション等にも最適です。ただし小規模用途にはオーバースペックになるため、必要なケースで選択するサービスと言えます。

• Cloud Firestore – ドキュメント指向のNoSQLデータベースです。JSONライクなドキュメントをコレクションとして格納し、自動的にスケーリングするサーバーレスなデータベースで、モバイルやWebアプリのバックエンドに適しています。リアルタイムのデータ同期やオフラインサポート機能も備えており、Firestore自体がアプリ開発を簡素化するよう設計されています。スキーマレスなので開発初期でも構造を柔軟に変更できる反面、複雑なクエリには工夫が必要です。

• BigQuery – GCPを代表するサーバーレスのデータウェアハウス（DWH）です。テラバイト〜ペタバイト級の巨大データセットに対して高速にSQLクエリを実行できる分析プラットフォームであり、ビジネスインテリジェンスや機械学習と連携した高度な分析が可能です。インフラ管理不要でデータ分析を加速でき、必要な分だけ課金される従量課金モデルのため、コスト効率良くデータ活用ができます。初心者には直接関係ない場合もありますが、ログ分析やデータ可視化用途で後々役立つサービスです。

初心者がまず試すステップ:

• 小規模アプリから: 一般的なWebアプリを作る場合、まずは Cloud SQL を使ってみるのがおすすめです。Google Cloud Console上で数クリックでMySQL/PostgreSQLインスタンスを作成し、App EngineやCompute Engine上のアプリケーションから接続できます。無料枠も用意されているため、小さなテスト環境を無料で試せます。
• サーバーレスDBの体験: 次に、Cloud Firestore（FirebaseのFirestoreモード）にも触れてみましょう。FirebaseコンソールからFirestoreにデータを書き込んでみたり、ルール設定を試すことで、サーバーなしでデータを扱う感覚を掴めます。Firestoreはフロントエンドから直接データを読み書きできるため、シンプルなアプリならバックエンドレス開発も可能です。
• 上級への展望: Cloud Spanner や BigQuery は大規模データや高度な要件向けですが、どんなサービスか概要だけでも理解しておくと良いでしょう。公式ドキュメントのチュートリアルを読んだり、BigQueryのサンプルデータセットにクエリを投げて結果を見てみる程度でも、将来のデータ駆動開発のイメージがつかめます。

ソフトウェア開発（DevOps・開発者ツール）

概要: ソフトウェア開発カテゴリのサービスは、コードのビルドやデプロイ、アプリの監視など開発ライフサイクル全般を支援します。いわゆるDevOpsツールチェーンに相当し、ソースコード管理、継続的インテグレーション/デプロイ（CI/CD）、アプリのモニタリングやログ収集まで、開発者が効率よくソフトウェアをリリースし運用できるようなサービスが揃っています。また、クラウド上で開発作業を行うための環境（クラウドIDEやシェル）も含まれます。これらを活用することで、手動作業の自動化や早期の不具合検知が可能となり、ソフトウェアの品質とリリース速度を向上できます。

代表的なサービス:

• Cloud Build – GCPが提供する継続的インテグレーション/デプロイ（CI/CD）用のビルドサービスです。リポジトリのコード変更をトリガーに自動でビルド・テスト・デプロイを実行するパイプラインを構築でき、コンテナイメージのビルドにも対応しています。ビルド手順はYAMLで定義可能で、GitHubやCloud Source Repositoriesと連携してプッシュ時に自動実行させることもできます。（例: コードをプッシュ → Cloud BuildがテストとDockerビルド → Cloud Runに自動デプロイ）

• Cloud Monitoring（旧称 Stackdriver Monitoring） – クラウド上で稼働するアプリケーションやインフラの監視サービスです。CPU使用率やメモリ、レイテンシー、稼働時間など様々なメトリクスを収集・可視化し、ダッシュボードやグラフでリアルタイムに確認できます。しきい値を設定してアラートを飛ばしたり、Slackやメール通知と連携することも容易です。これにより本番環境の健全性を常時モニタリングでき、問題発生時に素早く対処できます。

• Cloud Logging（旧称 Stackdriver Logging） – アプリケーションやシステムから出力されるログを集中管理するサービスです。各種GCPサービスやオンプレミス/他クラウドからのログをリアルタイムで収集し、検索・フィルタ・可視化が可能です。エラーログやイベントログを一元的に分析でき、ログデータを BigQuery にエクスポートして高度な解析を行うこともできます。LoggingとMonitoringを組み合わせることで、統合オブザーバビリティ（可観測性）を実現できます。

• Cloud Shell – ブラウザ上で利用できるオンライン開発ターミナルです。GCPリソースに認証済みのLinux環境が提供され、gcloud CLI や各種開発ツールがプリインストールされています。コード編集もでき、ブラウザさえあればどこでも開発・デプロイ作業が可能です。ローカル環境構築の手間なく、チュートリアルの実行やちょっとしたスクリプトの実験に利用できます（無料枠内で一定時間使用可能）。

• Cloud Source Repositories – GCP上で使えるGit互換のソースコードリポジトリサービスです。小規模なチームであればプライベートGitリポジトリをクラウド内に作成でき、他のGCPサービスとも統合できます。ただし一般にはGitHubやGitLabが広く使われているため、必要に応じて使う形になります。

(※この他にも、Cloud Deploy（継続デリバリーサービス）やArtifact Registry（コンテナ/パッケージ登録）、Cloud Scheduler（ジョブ定期実行）など開発を支える周辺サービスが多数あります。必要に応じて組み合わせて利用します。)

初心者がまず試すステップ:

• クラウド開発環境に慣れる: まずは Cloud Shell を起動し、ブラウザ上でGCPの操作に慣れましょう。Cloud Shellにはコマンドラインツール（gcloudやgitなど）が揃っているので、簡単なgcloudコマンドで先述のCompute Engineインスタンスを作成したり、App Engineにデプロイする操作を試すことができます。ローカルPCに環境構築せずとも操作できるので手軽です。
• モニタリング設定: 次に、デプロイしたアプリケーションに対して Cloud Monitoring で監視を設定してみましょう。たとえばウェブアプリの応答時間やエラー数のダッシュボードを作成し、一定以上のエラーが発生したら通知メールを送るアラートを設定してみます。これによって運用・保守段階で何をチェックすべきかが見えてきます。ログも Cloud Logging で確認し、アプリから出力されたログをフィルタ検索する練習をしてみてください。
• CI/CDの体験: 余力があれば Cloud Build を使った簡単なCIパイプラインにも挑戦しましょう。GitHubにリポジトリを用意し、プッシュ時にCloud Buildで自動テスト→ビルド→デプロイされるようトリガーを設定できます（GCP公式チュートリアルに手順があります）。最初は難しく感じるかもしれませんが、自動デプロイの仕組みに触れることでDevOpsの基礎を学べます。

AI/ML（人工知能・機械学習）

概要: AI/MLカテゴリのサービスは、機械学習モデルの構築・トレーニング・デプロイ、および画像認識や音声認識などのAI機能をAPIとして提供するサービスを含みます。近年は大規模な生成AI（Gen AI）の登場もあり、GCPでもそれらを統合的に扱えるプラットフォームを提供しています。従来は専門的な知識や大量の計算資源が必要だった機械学習も、GCPのサービスを使えば比較的容易に試すことができます。モデルを自前で作らなくても、Googleが事前学習した高度なモデルにAPI経由でアクセスし、自分のアプリに組み込むことも可能です。

代表的なサービス:

• Vertex AI – 機械学習モデル開発のための統合プラットフォームです。データの準備からモデルのトレーニング、デプロイまで一貫してサポートし、AutoML機能で専門知識がなくても独自モデルの作成が可能です。特に昨今注目の生成AI（GenAI）の機能も統合されており、最先端の基盤モデル（Foundation Model）を利用したテキスト・画像の生成や対話型AI開発もこのプラットフォーム上で行えます。Jupyterベースのワークベンチや豊富なAPI群が用意されており、初心者から上級者まで幅広く利用できるのが特徴です。

• Vision API（画像分析） – 画像に写った物体やテキストなどを認識するための機械学習APIサービスです。事前に学習済みの高度な画像認識モデルにAPI経由でアクセスでき、簡単に画像解析をアプリに組み込めます。例えば、写真内の人物や物体のラベル検出、OCRによる文字抽出、顔の感情推定、ランドマーク（名所）検出など多彩な機能を備えています。自分でモデルを作成しなくてもGoogleの持つ強力なビジョンモデルを利用できるため、画像処理が必要な場面でまず検討すべきサービスです。

• Cloud Translation API（テキスト翻訳） – テキストを他言語に翻訳するサービスで、Google翻訳のエンジンを開発者向けに提供するAPIです。シンプルなREST/SDK呼び出しで高精度な機械翻訳を利用でき、国際化対応や多言語サービスをすばやく実現できます。翻訳モデルも日々改良されており、専門用語のグロッサリ登録やカスタムモデル機能もあります。類似のAPIとして、音声認識のSpeech-to-Text APIや文章から感情分析などを行うNatural Language APIなども提供されています。

初心者がまず試すステップ:

• AIサービスの手軽さを体験: コードを書く前に、まずはコンソール上でAIサービスを体験してみましょう。たとえば Vision API のデモを使って画像をアップロードし、ラベル検出やテキスト検出の結果を確認してみます。画像に何が写っているかをAIが自動判別してくれる結果に触れると、その便利さを実感できるはずです。
• APIを実際に呼んでみる: 次に、簡単なプログラムから AI API を呼び出す練習をします。PythonやNode.jsのサンプルコードをコピーして、自分のAPIキーで Vision API や Translation API を呼んでみましょう。数行のコードで高度なAI機能を利用できることが確認できます（無料枠の範囲で少量のリクエストを試せます）。
• AutoMLを試してみる: もし自分のデータでモデルを作ってみたい場合は、Vertex AI のAutoML機能に挑戦してみましょう。GUI上で画像分類モデルを作成するチュートリアルなどが用意されており、プログラミングなしで独自モデルのトレーニング〜デプロイまで体験できます。最初はサンプルデータセットで構いません。AutoMLでモデル作成の流れを掴んだら、Notebookや高度なカスタムモデル開発にもステップアップできます。

GCP主要サービス一覧（用途と初心者向けポイント）

各カテゴリの代表的なサービスを、用途（何に使うか）と初心者へのコメント付きで以下の表にまとめます。

カテゴリ	サービス名	主な用途	初心者向けコメント
インフラ	Compute Engine (GCE)	仮想マシンによるサーバー環境提供	自由度が高いIaaS。まずは小さなVMを作成しクラウド上のサーバー操作を体験。OS管理が必要。
インフラ	Kubernetes Engine (GKE)	コンテナオーケストレーション環境	Kubernetes運用を簡略化するPaaS。コンテナ開発に慣れたら挑戦。Autopilotモードなら初心者にも比較的容易。
インフラ	App Engine (GAE)	サーバーレスなアプリ実行プラットフォーム	コードをデプロイするだけでOKなPaaS。初心者に最適。まずHello Worldをデプロイして感覚を掴む。
インフラ	Cloud Run	フルマネージドのコンテナ実行環境	コンテナ化アプリをサーバーレス実行。トラフィックに応じ自動スケール。Docker経験者ならすぐ活用可能。
インフラ	Cloud Functions	サーバーレス関数実行（FaaS）	小さなイベント駆動コード向け。設定も簡単で初心者でも扱いやすい。頻度の低い処理をクラウドで実行するのに便利。
インフラ	Cloud Storage (GCS)	オブジェクトストレージ（ファイル保存）	画像・動画などファイル保管庫。静的サイトホスティングも可。無料枠でまず画像をアップロードしてみよう。
データベース	Cloud SQL	フルマネージドRDB (MySQL/Postgres等)	お馴染みのSQLデータベース。初心者はまずこれから。コンソールで簡単作成でき、無料枠もあり。
データベース	Cloud Spanner	大規模スケーラブルなRDB	自動シャーディング対応の高性能RDB。大規模用途向けで初心者が最初に触る必要はない。
データベース	Cloud Firestore	サーバーレスNoSQLドキュメントDB	モバイル/Web向きNoSQL。スキーマレスで開発しやすい。Firebaseと連携し簡単に試せる。
データベース	BigQuery	サーバーレスDWH（データ分析基盤）	超大量データの分析サービス。直接は開発に不要だが、ログ分析で役立つ。クエリ体験は面白い。
開発ツール	Cloud Build	CI/CD（ビルド＆デプロイ自動化）	ソース変更時に自動ビルド/テスト。最初は難しいが、Pipelineの概念を知るのに良い。
開発ツール	Cloud Monitoring	モニタリング（性能・稼働監視）	リソース利用状況を可視化。まずはダッシュボード作成＆アラート設定で運用監視に慣れよう。
開発ツール	Cloud Logging	ロギング（ログ集約・検索）	アプリやシステムログを集中管理。エラー調査に必須。まずはログビューアで自分のアプリログ確認。
開発ツール	Cloud Shell	ブラウザ上のLinuxシェル環境	環境構築不要の開発シェル。チュートリアル実施に最適。gcloudコマンドで各種操作を体験しよう。
開発ツール	Cloud Source Repos	クラウド上のGitコードレポジトリ	GCP内でGit管理。小規模プロジェクト向き。GitHub等既存サービスでも可。必要ならプロジェクト内で利用検討。
AI/ML	Vertex AI	ML開発統合プラットフォーム	データ準備～モデルデプロイを一括提供。AutoMLで自動モデル作成可。まずチュートリアルで触れる。
AI/ML	Vision API	画像認識API	写真のラベル検出やOCR等。APIキーを取得し、画像分析をすぐ試せる。結果のJSONを確認してみよう。
AI/ML	Translation API	翻訳API	テキスト多言語翻訳サービス。簡単なREST呼び出しで利用可能。自アプリに翻訳機能を追加して遊んでみよう。
AI/ML	その他AI API	音声認識・自然言語処理など	Speech-to-TextやNL API等。用途に応じて利用。コンソールの試用ツールで手軽に精度を体感できる。

（※上記以外にも多数のサービスがありますが、よく使われるものを中心に掲載しました。）

各サービスの公式ドキュメントやクイックスタートガイドには、初心者向けのハンズオン手順が用意されています。不明点があればドキュメントを参照しつつ、まずは触ってみることでGCPの全体像をつかめるでしょう。ぜひ小さなプロジェクトから色々なサービスを組み合わせ、実際のデプロイと運用を体験してみてください。