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AI & 機械学習

Vertex AI Vision: 大規模なコンピュータ ビジョン アプリケーションを簡単にビルド、デプロイ

2022年11月2日
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Google Cloud Japan Team

※この投稿は米国時間 2022 年 10 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

組織がライブ動画や画像のような非構造化データ ストリームを容易に分析できれば、現実世界から取得した情報を効率的に活用してインテリジェントなビジネス アプリケーションを作成できるでしょう。小売企業は商品の在庫切れを即座に見つけることで商品棚管理を改善でき、メーカーはリアルタイムで生産エラーを検出して製品の欠陥を削減できます。コミュニティでは、行政機関が車両のパターンを分析して交通管理を改善できるようになります。新しい体験、効率性、インサイトが生み出される可能性は無限です。

しかしながら、企業はインフラストラクチャ コストの高さ、開発作業にかかる手間、長いリードタイム、技術の複雑さが原因で、リアルタイムの動画フィードを一度に取り込み、処理して分析することに苦心しています。

そのため Google は、先週の Google Cloud Next’ 22 で Vertex AI Vision のプレビュー版を公開しました。このフルマネージドかつエンドツーエンドのアプリケーション開発環境があれば、企業が独自のニーズに合ったコンピュータ ビジョン アプリケーションを容易にビルド、デプロイ、管理できます。Vertex AI Vision を利用すると、現在のサービス利用料金と比べてわずかなコストで、コンピュータ ビジョン アプリケーションの作成にかかる時間を数時間単位から数週間単位に削減できることが Google の内部調査でわかっています。他の AI プロダクトと同様、Google Cloud の新しい AI プロダクトは、Google Cloud の AI の原則に準拠しています。

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コンピュータ ビジョン アプリケーション開発のためのすべてが集約された環境

Vertex AI Vision は、コンピュータ ビジョン アプリをコスト効率よく作成および管理するにあたって、取り込みと分析から、デプロイと保存までのプロセスを大幅に簡略化します。これは、コンピュータ ビジョン アプリケーションの開発に必要なツールがすべて組み込まれた統合環境を提供することで実現します。デベロッパーは IP アドレスさえあればライブ動画ストリームを簡単に取り込めます。また「利用人数の分析」、「PPE 検出」、「目視検査」といった一般的なタスクを処理するための事前トレーニング済みモデルの追加、専門的なタスク用には Vertex AI からカスタムモデルの追加、出力 / 分析を実行するためのターゲット地域の定義を容易に行うことができます。アプリケーションはすぐに利用可能です。

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Vertex AI Vision のサービス構成は次のとおりです。

  • Vertex AI Vision Streams: 動画ストリームと画像を取り込むための、地域分散型のマネージド エンドポイント サービス。世界のどこからでもカメラやデバイスを簡単に接続でき、Google が取り込みとスケーリングの処理を行います。

  • Vertex AI Vision Applications: デベロッパーが大量の自動スケーリングされたメディア処理と分析パイプラインをつなぎ合わせることができる、動画モデルとサービスのためのサーバーレスのオーケストレーション プラットフォーム。

  • Vertex AI Vision Models: 利用人数の分析、PPE 検出、顔ぼかし処理、小売商品認識といった一般的な分析タスクに特化した事前構築済みビジョンモデルの、新しいポートフォリオ。さらに、ユーザーは独自のカスタムモデルをビルドしてデプロイできます。

  • Vertex AI Vision Warehouse: Google 検索とマネージド動画ストレージを組み合わせて両方の長所を提供する、サーバーレスのリッチメディア ストレージ。ペタバイト規模の動画データの取り込み、保存、検索に最適です。

Vertex AI Vision で未来を先取りしているお客様の声

お客様からは、Vertex AI Vision によって開かれる可能性に対する驚きの声が寄せられています。コンピュータ ビジョン アプリケーションの大手デベロッパー Plainsight の共同創業者 / 最高製品責任者 Elizabeth Spears 氏は、こう述べています。「Vertex AI Vision は、これまでは採算が合わないという理由で大規模に実現できなかったユースケースにおいて、状況を大きく好転させています。Plainsight では、ストリーミング動画に対してコンピュータ ビジョンモデルを実行する際の費用を最大で 100 分の 1 にまで削減できます。このことによって、当社の客様にまったく新しいビジネスの機会が生まれています。」

同様に、Brain Corp のバイスプレジデント Botond Szatmáry 氏は、次のように語っています。「Vertex AI Vision は、エンドツーエンドの在庫分析に特化して構築された新しい商用リファレンス プラットフォームなど、Brain Corp のすべての BrainOS で実行されるロボットの陳列棚分析を可能にするバックエンド ソリューションです。Vertex AI Product Recognizer と Shelf Recognizer を BigQuery と組み合わせることで、商品、在庫切れ、在庫不足を効率よく検出しながら、店舗と倉庫内の商品、価格、場所を把握できるようになりました。当社の高精度で実用的なローカル在庫の陳列棚インサイトにより、小売業のお客様は e コマースにおける競争力を高め、適切に在庫管理を行い、業務を効率化して、顧客のショッピング エクスペリエンスを改善できます。」

Plainsight および Brain Corp について詳しくは、Next ’22 セッションをご覧ください。Vertex AI Vision に興味をお持ちの開発者の皆様は、ぜひこちらにアクセスして、その優れた機能をご体験ください。


- Vertex AI Vision プロダクト責任者 Vishy Tirumalashetty
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