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Google Cloud Vertex AIは何がすごいのか?その強みを確認!

近年のAI技術の進歩は目を見張る物がありますが、個人や組織の技術力の向上だけでなく、プラットフォームの進化も印象的です。

Google Cloud Vertex AIは、Googleが提供する最新の機械学習プラットフォームとして注目を集めており、今後のさらなる躍進に貢献すると期待されています。

今回は、そんなGoogle Cloud Vertex AIの凄さや、どのような強みを抱いているのかについて、ご紹介していきます。

①Google Cloud Vertex AIとは
②Google Cloud Vertex AIの強み
③Google Cloud Vertex AIで実現すること

Google Cloud Vertex AIとは

2021年5月に開催された、Googleが主催する開発者会議「Google I/O」において、新たな機械学習プラットフォームの「Vertex AI」が発表されました。このサービスはGoogleのクラウドサービスであるGoogle Cloudの一機能として登場したサービスで、開発者がもっと簡単にオリジナルのAIをデプロイ、そしてメンテナンスできるようにと作られたものです。

同社のAI活用や機械学習の成果は、様々なサービスにおいて発揮されている一方、クラウドサービスとして提供されるAIプラットフォームのシェアは決して大きい物ではなく、AWSなどの競合サービスの活躍が目立っていました。Vertex AIの登場は、こういったクラウド市場における存在感を高める上で、今後大きな役割を担うことが期待されています。

Google Cloud Vertex AIの強み

Vertex AIが強みとしている特性には、様々な機能が見られます。

運用難易度が低い

Vertex AIは、一般的なクラウドAIプラットフォームに比べ、運用難易度が低いと考えられています。他の競合プラットフォームに比べ、モデルのトレーニングに必要なコードの行数をおよそ80%少なくできるとしており、専門性の低いエンジニアでも運用ができるとのことです*1。

機械学習は技術の進歩とともに運用の複雑性は増し、専門性が高まる傾向にあります。Vertex AIはこのような運用難易度の変化に注目し、これまでGoogleが提供してきたAIプラットフォームを再編成する意味合いもあります。

今一度AI開発に必要な環境やスキルレベルを見直し、リセットをかけたことで、AI開発の裾野の拡大に役立つことが期待されています。

学習効率を高める機能を搭載

AIのとっかかりを増やしただけでなく、効率的なAI開発を実施する上での機能も満載です。あらゆるレベルのデータサイエンティストやエンジニアが、機械学習オペレーションを実装し、開発ライフサイクル全体を通じて、効率的にMLプロジェクトを構築、管理できる仕組みとなっています*2。

また、VertexAIは機械学習モデルのハイパーパラメータを自動的にチューニングできるサービス、Visierも統合しています。これにより、エンジニアがモデルのチューニングに必要としていた時間を大幅に削減し、多くのトレーニングにリソースをさくことが可能となります。

ワークフロー管理の支援機能を搭載

開発したAIのデプロイについては、かつてGoogle Cloudで提供されていたAI Platform Pipelinesの後継、Vertex Pipelinesがサポートしてくれます。モデルに利用するためのデータの確保や分析、モデルの訓練、そして訓練結果の評価に至るまでを実行する役割を果たし、サービス実装へとスムーズに運ぶよう促します。

研究用としてのAI開発を支援するだけでなく、ビジネスとしてのAI活用を後押ししてくれるのが、Vertex AIの特徴です。

Google Cloud Vertex AIで実現すること

このように、AIプラットフォームとしての優れた機能を発揮するVertex AIは、どのような将来性が期待できるのでしょうか。Google CloudのCloud AIおよび業種別ソリューション担当バイス プレジデント兼ゼネラル マネージャーを務めるAndrew Moore氏は以下の2点を開発指針として掲げています*3。

エンジニアやデータサイエンティストの創造性確保

一つ目のコンセプトは、エンジニアやデータサイエンティストがより自由闊達に活躍できるサポートをすることです。組織的なAI開発や運用を実施する場合、彼らはただ思いのままに研究を行うだけでなく、新たなツールに順応するための時間や身体的負担、ワークフロー管理の負担、実用性のあるAIへと昇華するための技術投下などを背負うこととなります。

これらの業務は研究者やエンジニアが本腰を入れて取り組むべき問題ではなく、彼らを有効活用するためには少しでも多くの負担を軽減することが必要です。Vertex AIは、そんなエンジニアたちのAI開発における余計な負荷を解消し、AI開発の参入障壁を低くし、自身の創造性をさらに発揮するための役割を果たします。

Vertex AIによって、組織の一員として余計な負担を負わされることの苦しみから解放され、おもうままにAIの開発を進めれるようになるでしょう。

次世代AI技術の実用化

Vertex AIの二つ目のコンセプトが、より高度なAI技術の実用化です。AI研究開発の多くはいまだパイロット事業、つまり実用段階ではない技術へのリソース投下にとどまっており、日の目を見ないまま実験段階でとどまっている技術は無数に存在すると考えられます。

AIの実用化を妨げているのが、デプロイに至るまでワークフロー管理の複雑化やプロセスの冗長化、プラットフォームやツール運用の難易度の高さです。Vertex AIは、このようなAI開発における課題を解消し、少しでも早いペースでAIのデプロイを支援するために誕生したプラットフォームです。

AI運用のサイクルが加速することで、必然的により高度なAI技術の登場を促すこととなります。

おわりに

Google Cloudの提供するVertex AIは、従来のAIプラットフォームよりも高い利便性を伴うことで、AI研究とビジネスの促進を一段階引き上げてくれるポテンシャルを秘めています。

ユーザーファーストで設計された機能群の数々も普及に伴いさらなるアップデートを遂げてくれるに違いありません。

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*1 Google Cloud「Google Cloud が Vertex AI を公開: 各種 ML ツールを統合したプラットフォーム」
https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/google-cloud-launches-vertex-ai-unified-platform-for-mlops
*2 上に同じ
*3 上に同じ

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