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Vertex AIってなんだ？ Google CloudのAI統合プラットフォームを徹底解説

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「うちもAI導入したいんだけど、なんかいいサービスない？」

上司からこう聞かれて頭を抱えた経験、あるんじゃないだろうか。ChatGPTは知ってる。Claudeも聞いたことある。でも「企業でちゃんと使う」となると、急に話がややこしくなる。

そこで今回は、GoogleのAI開発プラットフォーム「Vertex AI」について、基礎からがっつり解説していく。

そもそもVertex AIとは何者か

Vertex AIは、Google Cloudが提供するフルマネージドのAI開発プラットフォームだ。

公式ドキュメントにはこうある：

Vertex AI is a machine learning (ML) platform that lets you train and deploy ML models and AI applications, and customize large language models (LLMs) for use in your AI-powered applications.

（Vertex AI は、ML モデルと AI アプリケーションのトレーニングとデプロイを行い、AI を活用したアプリケーションで使用する大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズできる ML プラットフォームです。）

出典: Vertex AI の概要 - Google Cloud

要するに、AIモデルの開発からデプロイ、運用管理まで全部ワンストップでできる環境ということだ。

従来のAI開発では、データ準備、モデルトレーニング、評価、デプロイ、監視と、それぞれの工程で別々のツールを使い分ける必要があった。それがVertex AIでは全部まとめて管理できる。まさに「AI開発のオーケストレーター」だ。

Vertex AIの主要コンポーネント

Vertex AIは単一のサービスではなく、複数の機能が統合されたプラットフォームだ。主要なコンポーネントを見ていこう。

1. Model Garden（モデルガーデン）

これがVertex AIの目玉機能といっても過言ではない。

Google公式によると、200以上のエンタープライズ対応モデルが用意されている。使えるモデルは大きく3種類に分類される：

  • Google製モデル: Gemini、Imagen、Chirp、Veoなど
  • サードパーティ製モデル: AnthropicのClaude、AI21 Labs Jambaなど
  • オープンソースモデル: MetaのLlama、Gemmaなど

そう、ClaudeもLlamaもVertex AI上で使えるのだ。これは地味にすごい。企業としては「どのモデルを使うか」という選択肢を残しつつ、統一されたインフラ上で運用できる。

2. Vertex AI Studio

生成AIモデルをコード不要でテスト・カスタマイズできるGUIツール。

プロンプトの設計、モデルのチューニング、音声とテキスト間の変換など、開発者じゃなくても触れるレベルで使いやすい。「とりあえず試してみたい」という段階ではここからスタートするのがオススメだ。

3. Vertex AI Agent Builder

2024年のGoogle Cloud Nextで大々的に発表されたサービス。AIエージェントの構築・デプロイを支援する機能群だ。

構成要素としては：

  • Agent Garden: サンプルエージェントやツールのライブラリ
  • Agent Development Kit (ADK): マルチエージェントシステム構築用のオープンソースフレームワーク
  • Agent Engine: 本番環境でのデプロイ・管理・スケーリング

ノーコード・ローコードでエージェントを構築できるため、「人間の代わりにAIが情報収集してアクションを実行する」みたいなシステムを比較的簡単に作れる。

大規模言語モデルを活用したエンタープライズ検索エンジン構築機能。

自社データに基づいてGoogle品質の検索アプリを構築できる。RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を実現したい場合、ここが入り口になる。

AutoMLと カスタムトレーニング

Vertex AIでのモデルトレーニングは、大きく2つのアプローチがある。

AutoML

コードを書かずにモデルをトレーニングできる。表形式データや画像データを投げ込めば、あとはVertex AIがよしなにやってくれる。

公式いわく、従来比で80%ものコード行数を削減できるらしい。機械学習の専門知識がなくても、ある程度のモデルは作れてしまう。

カスタムトレーニング

自分でトレーニングコードを書いて、任意のMLフレームワーク（PyTorch、TensorFlowなど）で動かす。Vertex AIはジョブ実行に必要なリソースをオンデマンドでプロビジョニングしてくれる。

ガチの研究開発や、AutoMLでは対応できない複雑なユースケースはこっち。

料金体系：従量課金制の罠と恩恵

Vertex AIは基本的に従量課金制だ。使った分だけ払う。

Google Cloud公式ドキュメントによれば：

料金は、使用したコンピューティング時間数に基づく従量制です。

出典: Vertex AI の料金 - Google Cloud

主な課金ポイントは：

項目 課金単位
Geminiモデル利用 100万トークンあたり（入力/出力別）
AutoMLトレーニング ノード時間あたり
オンライン予測 マシンタイプ × 稼働時間
バッチ予測 処理データ量

Geminiの料金例（2025年時点）

Gemini 2.5 Flashの場合：

  • 入力: 100万トークンあたり $0.30
  • 出力: 100万トークンあたり $2.50

出力が入力の8倍以上高い。これは設計時に意識しておくべきポイントだ。出力トークン数を減らす工夫（JSON形式でindexだけ返すとか）で、コストを大幅に削減できる。

無料トライアル

新規のお客様には**$300分の無料クレジット**が提供される。まずはこれで試してみるのがいいだろう。

要注意：放置課金

ちょっと怖い話をすると、「Vertex AIを軽く触って放置していたら10万円課金された」という体験談がネット上に転がっている。

特にFeature Storeのオンラインサービングノードなど、デプロイしたリソースは使わなくても課金されるケースがある。試した後は必ずリソースを削除すること。

Google Cloudとの統合：これがVertex AIの真価

Vertex AIの本領発揮は、他のGoogle Cloudサービスとの連携だ。

  • BigQuery: 大規模データ分析との統合
  • Cloud Storage: トレーニングデータの保存
  • Cloud Logging / Monitoring: 運用監視
  • IAM: アクセス管理

すでにGoogle Cloudを使っている企業なら、データの流れがシームレスになる。BigQueryに貯めたデータをそのままVertex AIでトレーニングに使う、みたいなことが自然にできる。

他サービスとの比較：AWS Bedrock、Azure OpenAI

クラウドベンダー各社がAI開発プラットフォームを提供している。ざっくり比較すると：

サービス 提供元 特徴的なモデル
Vertex AI Google Cloud Gemini、Imagen
Amazon Bedrock AWS Claude、Titan
Azure OpenAI Microsoft Azure GPT-4、DALL-E

Vertex AIの強みは：

  • Geminiとの親和性（当然ながらGoogle製モデルはここが最も使いやすい）
  • 200+のモデルライブラリ
  • 既存Google Cloudリソースとの統合

逆に、OpenAI系のモデルを使いたい場合はAzure OpenAI、Claudeメインで行きたい場合はBedrockも選択肢に入る（まあClaudeはVertex AIでも使えるが）。

実際に使い始めるには

Vertex AIを使い始める手順は以下の通り：

  1. Google Cloudプロジェクトを作成
  2. Vertex AI APIを有効化
  3. 課金を設定（無料トライアルでもOK）
  4. Vertex AI Studioでプロンプトをテスト
# Python SDKでGeminiを呼び出す例
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("こんにちは、今日の調子はどう？")
print(response.text)

Python、Node.js、Java、Go、C#など主要言語のSDKが用意されている。

まとめ：Vertex AIは「AI開発の道具箱」

Vertex AIは単なるAPIサービスではない。

  • 200以上のモデルから選べるModel Garden
  • ノーコードで試せるVertex AI Studio
  • エージェント構築のAgent Builder
  • エンタープライズ検索のVertex AI Search
  • 従来型MLのAutoML / カスタムトレーニング

これらがGoogle Cloudのインフラ上で統合されている。

「どのモデルを使うか」から「どうやって本番運用するか」まで、AI開発のライフサイクル全体をカバーする。まさに「AI開発のオーケストレーター」だ。

Google Cloudをすでに使っているなら、導入のハードルは低い。そうでなくても、$300の無料クレジットで試してみる価値はある。

参考資料

次回は「Vertex AI Studioで実際にGeminiを動かしてみる」あたりを書こうかな。興味があればフォローしておいてほしい。

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