AI & 機械学習

Vertex AI Agent Builder を発表: デベロッパーが生成 AI エクスペリエンスを簡単に構築してデプロイできるよう支援

2024年4月15日

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Google Cloud Japan Team

Try Gemini 1.5 Pro

Google's most advanced multimodal model in Vertex AI

※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

生成 AI により、デベロッパーおよび組織は、ビジネスプロセスの最適化、顧客対応の向上、未開発の収益源の発見を可能する豊富な機会が得られます。この膨大な可能性を活用するには、ビルダーや IT リーダーは、AI モデル、アプリ、エージェントの迅速なテストやイテレーションと、費用、ガバナンス、パフォーマンスのバランス取りを大規模に行うなど、さまざまな課題を克服する必要があります。

お客様がこれらの課題に対処し、生成 AI エージェントの開発を加速できるよう、Google は Vertex AI Agent Builder を発表しました。これは Vertex AI Search and Conversation プロダクトと、多数のデベロッパー向けの高度なツールを統合したものです。

これらのサービスをすでに活用している Google Cloud のお客様は、画期的なユースケースを実現しています。

カスタマーエクスペリエンスの面では、ADT は 600 万人を超える顧客のホームセキュリティシステムの選択と設定を支援するエージェントを構築しています。インターコンチネンタルホテルズグループは、宿泊客が次の休暇を簡単に計画できるようにする、生成 AI を活用した旅行計画機能をリリースする予定です。NewsCorp は Vertex AI を使用して、30,000 の世界各地の情報源と毎日更新される 25 億のニュース記事にわたるデータの検索を支援しています。

一方、社内効率を向上させるためのエージェントを構築している Google Cloud のお客様もいらっしゃいます。たとえば、メイヨークリニックの研究者は、Vertex AI Agent Builder を活用して 50 ペタバイトを超える臨床データを検索しています。また、Vodafone は、Vertex AI を使用して 10,000 を超える契約全体にわたってドキュメントを迅速かつ安全にクエリし、特定の商業取引規約を理解するツールを開発しました。Google はこうした勢いを嬉しく拝見しており、今後も引き続きお客様が継続的なイノベーションを推進されることを楽しみにしています。

では、Vertex AI Agent Builder の機能について詳しく見ていきましょう。

専門家にとっては迅速で高度でありつつ、初心者にとってはシンプルで容易

Vertex AI Agent Builder により、デベロッパーはさまざまなニーズや専門家のレベルに対応する幅広いツールを使用して、エンタープライズ向けの生成 AI エクスペリエンスを簡単に構築してデプロイできます。これらのツールは、自然言語を使用して AI エージェントを構築するためのノーコードコンソールから、LlangChain on Vertex AI などのオープンソースフレームワークまで多岐に渡ります。

さらに、Vertex AI Agent Builder は、エンタープライズデータで生成 AI 出力をグラウンディングするプロセスを合理化します。これは、すぐに使えるグラウンディングシステムとしての Vertex AI Search だけでなく、ドキュメントのレイアウト処理、ランキング、取得、グラウンディング出力のチェックの実行用の RAG（検索拡張生成）API も提供します。また、ベクトル検索を使用してエンベディングベースのエージェントやアプリケーションを構築し、モデルのレスポンスの精度と有用性を向上させることができます。また、セキュリティと企業向けの管理機能が組み込まれたているため、本番環境に対応した生成 AI によるエクスペリエンスを迅速に作成してデプロイするためのワンストップソリューションとして利用できます。

事実に基づいてグラウンディングしたエンタープライズグレードの AI エージェントを迅速に構築

生成 AI モデルは卓越したコンテンツ作成および分析機能を備えていますが、AI アプリでこれらの機能を安全で便利なインターフェースにパッケージ化する必要があります。さらに AI エージェントでは、モデル機能と外部システムを組み合わせて、エージェントがきめ細かなパーソナライゼーションを提供してユーザーに代わってアクションを実行できるようにする必要があります。Vertex AI Agent Builder は、これらのプロセスの合理化に役立ちます。

自然言語を使用して本番環境グレードの AI エージェントを簡単に構築

Vertex AI Agent Builder でノーコードのエージェント構築コンソールを使用することで、デベロッパーは Google の最新の Gemini モデルを使用して生成 AI エージェントを構築してデプロイできます。エージェントの構築を開始するには、Vertex AI の [エージェント] セクションに移動します。ここでは、たった数分で新しいエージェントを作成できます。デベロッパーの作業は、エージェントに達成させたい目標を定義し、その目標を達成するためにエージェントが従うべき手順ガイドを提供し、エージェントが従うべき会話の例をいくつか共有するだけです。

複雑な目標の場合、デベロッパーは複数のエージェントを簡単につなぎ合わせて、1 つのエージェントをメインエージェントとして機能させ、他のエージェントをサブエージェントとして機能させることができます。サブエージェントは別のサブエージェントまたはメインエージェントに情報を渡すことができるため、シームレスで洗練されたワークフローが実現します。これらのエージェントは、簡単に機能を呼び出したり、エンタープライズデータに接続してレスポンスの事実性を向上させたり、アプリケーションに接続してユーザーに代わってタスクを実行したりできます。

また、Vertex AI エージェントコンソールは、エージェントの構築、オーケストレーション、メンテナンスを容易にする高度なツールも備えています。これには、プロトタイプから本番環境グレードの質の高いエージェントを作成し、エージェントのパフォーマンスをリアルタイムでモニタリングし、自然言語を使用してエージェントをトレーニングすることで特定のクエリに対するレスポンスを向上させる機能が含まれます。

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Vertex AI のノーコードエージェントコンソールで自然言語を使用して本番環境グレードの AI エージェントを簡単に構築

グラウンディングされた出力と有能なエージェント

生成 AI モデルが理解するのは、トレーニングされた情報のみです。ほとんどの企業のユースケースでは、モデルのトレーニング知識を他のデータソースで補完して、事実に基づく関連した情報で出力をグラウンディングする必要があります。一般に検索拡張生成（RAG）と呼ばれるこの手法は、実装が複雑になることがあり、グラウンディングメカニズムの品質を長期間にわたって評価および維持するために使用可能な専用ツールはほとんどありません。

Vertex AI Agent Builder は、Vertex AI Search のすぐに使用できる RAG システムなど、エンタープライズデータのモデル出力をグラウンディングするための包括的な機能を提供します。数回クリックするだけでプラットフォームの運用を開始でき、事前に構築されたコンポーネントを使用して、より複雑な実装を簡単に作成、保守、管理できます。ドキュメントのレイアウト、ランキング、取得などのタスク用のさまざまな RAG API のおかげで、デベロッパーは出力のグラウンディングのチェックを迅速かつ簡単に行うことができます。より複雑な実装向けに、Vertex AI Agent Builder は、カスタムエンベディングベースの RAG システムを構築するための高度なベクトル検索も提供しています。ベクトル検索は数十億のベクトルに拡張でき、数ミリ秒で最近傍を見つけ、キーワードベースの検索手法と組み合わせて、ユーザーに最も関連性が高く正確なレスポンスを確実に生成できます。

また、お客様は Google 検索でモデルの出力をグラウンディングすることもでき、Google の最新の基盤モデルの機能と質の高い新しい情報へのアクセスを組み合わせることで、レスポンスの完全性と精度を大幅に向上できます。Google は、お客様独自のデータと Google 検索の検索結果の両方に対するすぐに使えるグラウンディング機能を提供する唯一のクラウドプロバイダです。

さらに、Vertex AI Agent Builder を使用すると、出力のグラウンディングを強化し、拡張機能、関数呼び出し、データコネクタを使用してユーザーに代わってアクションを実行することが容易になります。

Vertex AI 拡張機能は、基盤モデルを特定の API またはツールに接続するための、事前に構築された再利用可能なモジュールです。たとえば、新しいコードインタープリタ拡張機能を使用すると、データ分析、データの可視化、数学的演算など、Python コードの実行を必要とするタスクをモデルで実行できるようになります。
ユーザーは Vertex AI 関数呼び出しを使用して、関数または API のセットを記述し、特定のクエリに対して、適切な API または呼び出す関数を、適切な API パラメータとともに Gemini モデルにインテリジェントに選択させることができます。
Vertex AI データコネクタは、ServiceNow、Hadoop、Salesforce などのエンタープライズアプリケーションやサードパーティアプリケーションからデータを取り込み、生成アプリケーションを一般的に使用されるエンタープライズシステムに接続するのに役立ちます。

エンタープライズ グレードのセキュリティと信頼性

実用的なプロトタイプから本番環境対応のアプリまたはエージェントへの移行には、技術的な課題が伴う可能性があります。Vertex AI Agent Builder は、HIPAA、ISO 27000 シリーズ、SOC-1/2/3、VPC-SC、CMEK などの幅広いコンプライアンスおよびセキュリティ標準をサポートすることで、これらの懸念を軽減します。また、Vertex AI Studio と統合されているため、デベロッパーはモデルチューニング機能を利用して、Vertex AI の他のすぐに使用できるサービスと簡単に接続して統合ワークフローを実現できます。すべての機能には、Google Cloud のお客様が期待する標準のアクセス制御、データガバナンスツール、データ主権オプションが付属しており、ビルダーはデータの安全性とサービスの信頼性を維持しながらイノベーションに集中できます。