Google、2025 年 Gartner® Magic Quadrant™ データ サイエンスおよび ML プラットフォーム部門のリーダーに

※この投稿は米国時間 2025 年 6 月 6 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

このたび、Google が 2025 年「Gartner® Magic Quadrant™」レポートのデータ サイエンスおよび ML プラットフォーム（DSML）部門でリーダーに選出されたことを発表いたします。Google はこの評価を、データ サイエンス チームと ML チームのニーズに対応するための継続的なイノベーションと、生成 AI のダイナミックな分野でデータ サイエンティストと協力する新しいタイプの専門家たちの活躍を反映したものだと考えています。

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AI は組織の運営、競争、イノベーションのあり方を根本的に変革しています。Google はお客様と緊密に連携し、データ エンジニアリングと分析、データ サイエンス、MLOps、生成 AI アプリケーションとエージェント開発ツール、ガバナンスの基盤など、AI 時代のニーズに対応する統合データと AI Platform のイノベーションを提供しています。

最高水準のマルチモーダル AI を備えた統合 AI Platform

Google Cloud は、Tensor Processing Unit（TPU）のような基盤となるハードウェア、AI エージェント、それらを構築するためのツールなど、幅広い AI 機能を備えています。これらの機能は、Google の先駆的な AI の研究開発、および YouTube、Google マップ、Google 検索、Google 広告、Workspace、Google フォトといった大規模なアプリケーションの本番環境に AI を導入してきた専門性によって支えられています。

こうした研究と経験のすべてが、Google の統合 AI Platform である Vertex AI の原動力となっています。Vertex AI は MLOps ツール、予測 AI、生成 AI のユースケースに対応し、Google の DSML サービスの中核を担っています。Vertex AI は、データ エンジニアリングと分析ツール、データ サイエンス ワークベンチ、モデルのデプロイと管理のための MLOps 機能、生成 AI アプリケーションとエージェントの開発に特化した機能など、AI ライフサイクル全体をカバーする包括的なツールスイートを提供します。さらに、Google のセルフデプロイ機能により、パートナーは Vertex AI 内でモデルを構築してホストし、社内ユーザー向けに提供するだけでなく、それらのモデルを配布、商用化することも可能です。Gemini、Imagen、Veo モデルが牽引役となり、Vertex AI を利用するお客様は昨年 1 年間で 20 倍に増加しました。

Vertex AI の Model Garden は、Gemini などの Google のモデル、Anthropic などのパートナーのモデル、オープン エコシステムのモデルなど、厳選された 200 を超えるのエンタープライズ対応モデルを提供しています。Model Garden では、ビジネスニーズに最適な高パフォーマンスの基盤モデルにアクセスし、自社データを使った簡単なカスタマイズ、ワンクリックでのアプリケーションへのデプロイ、エンドツーエンドの MLOps を組み込んだスケーリングが可能です。

Google は先般、Google DeepMind の研究をベースとした Google 史上最も高性能な AI モデル、Gemini 2.5 を発表しました。Gemini 2.5 モデルは、回答する前に推論（およびその推論の表示）を行う思考モデルで、パフォーマンスが劇的に向上しています。企業の信頼とコンプライアンスを確保するうえで、透明性の高い段階的な推論は非常に重要です。Google はさらに、費用対効果に優れた低レイテンシの主力モデルである Gemini 2.5 Flash もリリースしました。6 月上旬には Vertex AI のすべてのユーザー向けに Gemini 2.5 Flash の一般提供が開始され、その後すぐに 2.5 Pro の提供も開始される予定です。

Vertex AI は現在、動画や画像、音声、音楽といったあらゆるモダリティにわたる生成メディアモデルを備えた唯一のプラットフォームです。Google I/O では、Vertex AI での Veo 3、Lyria 2、Imagen 4 の提供など、このポートフォリオにおける複数のイノベーションが発表されました。Veo 3 は動画と音声の生成を組み合わせ、コンテンツ生成を新たなレベルに引き上げます。最先端のモデルでは、テキストや画像のプロンプトから生成される動画の品質が向上しています。さらに Veo 3 は、音声（会話とナレーション）とオーディオ（音楽と効果音）を含む動画も生成できます。Google の最新の音楽生成モデルである Lyria 2 は、さまざまなスタイルで高音質な音楽を生成できます。また、最高品質画像生成モデルの Imagen 4 は、優れたテキスト レンダリングとプロンプトに対する忠実度、すべてのスタイルにわたる全体的な画質の向上、世界中のクリエイターを支援する多言語プロンプトのサポートを実現しています。Imagen 4 は品質、スピード、費用の面で最適化できるよう、複数のモデル バリエーションもサポートしています。

これらのイノベーションはすべて Vertex AI 上に構築されているため、開発ライフサイクル全体を通じてチームが協力してモデルを改善しながら、AI プロジェクトを本番環境に移行してビジネス価値を創出できます。

たとえば、Radisson Hotel Group のようなお客様は、Google Cloud を使用してパーソナライズされたマーケティングを再定義しています。世界的なホテルチェーンである同社は、Accenture と提携し、BigQuery、Vertex AI、Google 広告、Google のマルチモーダル Gemini モデルを活用して生成 AI エージェントを構築しました。このエージェントは地域に密着した広告コンテンツを作成して 30 以上の言語に翻訳でき、コンテンツ作成にかかる時間が数週間から数時間に短縮されました。この AI を活用したアプローチにより、チームの生産性が 50%、広告費用対効果が 35% 向上し、広告から生じる収益が 22% 増加しました。

新時代のマルチエージェント管理

Google は、最終的には、あらゆる企業が（異なるフレームワークやプロバイダ上に構築されたものも含む）マルチエージェント システムを利用するようになると考えています。先日、Google は、Vertex AI の複数の機能強化を発表しました。これらの強化された機能では、オープンなアプローチでエージェントを構築し、エンタープライズ グレードの制御のもとでデプロイすることが可能です。これには、Python と Java で利用可能なエージェント開発キット（ADK）が含まれており、Google Agentspace と Google Customer Engagement Suite のエージェントを駆動する同じフレームワークを基盤としたエージェント設計用のオープンソース フレームワークが提供されています。Agent Garden では、多くの高度なサンプルと拡張可能なサンプル エージェントをすぐに利用できます。また、Vertex AI のフルマネージド ランタイムである Agent Engine も利用できます。Agent Engine にはテスト、リリース、信頼性の機能が組み込まれ、カスタム エージェントをグローバル規模で本番環境にデプロイする際にユーザーをサポートします。

すべてのデータを AI に接続

成功するエンタープライズ エージェントは、関連するデータによって裏付けされています。商品カタログの詳細を顧客に知ってもらう場合、社内ポリシーを従業員に説明する場合、いずれのケースでもエージェントの効果は接続されているデータによって決まります。Google Cloud は、あらゆるデータソースを簡単に活用できるようにすることで、効果的なエージェントを実現しています。リレーショナル データベース内の構造化データでも、プレゼンテーションや動画などの非構造化コンテンツでも、Google Cloud ツールを使用すれば既存のデータ アーキテクチャを検索拡張生成（RAG）ソリューションとして簡単に利用できます。このアプローチにより、開発者はすぐに使えるサービスで Google が長年培ってきた検索エクスペリエンスのメリットを活用できるだけでなく、最高水準のコンポーネントを使用して独自の RAG システムを構築することも可能です。

エンタープライズ コーパスでの RAG の場合、Vertex AI Search は、開発やメンテナンスのオーバーヘッドを最小限に抑えながら高品質を実現する大規模な既成ソリューションとして活躍します。ソリューションを完全にカスタマイズしたい場合は、非構造化データを準備する「レイアウト パーサー」、マルチモーダル エンベディングを作成する「Vertex エンベディング モデル」、エンベディングを大規模にインデックス化して提供する「Vertex Vector Search」、結果を最適化する「Ranking API」など、Google の個々のコンポーネント スイートを使用します。また、RAG Engine を使用すると、開発者はこれらのコンポーネントを簡単にオーケストレートし、サードパーティやオープンソースのツールと組み合わせて使用できるようになります。BigQuery を利用している場合は、RAG に組み込みのベクトル検索機能を使用するか、Vertex Vector Search の新しいコネクタを活用して BigQuery のデータと専用の高性能ベクトル検索ツールを組み合わせることで、両方の長所を活かせます。

データと AI の統合ガバナンス

組み込みのガバナンス機能は、データと AI アセットの検出、管理、モニタリング、統制、使用をシンプルにします。Dataplex Universal Catalog は、データカタログとフルマネージドのサーバーレス metastore を統合したもので、共通のメタデータ レイヤを使用して Vertex AI、BigQuery、Apache Spark や Apache Iceberg などのオープンソース形式の間で相互運用を可能にします。また、ビジネス用語集を使用してデータに関する共通の理解を深め、社内用語を定義することで、AI の一貫した基盤を構築することもできます。

Google Cloud は、組織の AI の構築とデプロイの支援に取り組み、Vertex AI に新しい予測 AI と生成 AI の機能を導入するために積極的な投資を行っています。詳細については、2025 年 Gartner Magic Quadrant™ データ サイエンスおよび ML プラットフォーム部門のレポート全文をダウンロードしてご確認ください。

2025 Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms - Afraz Jaffri、Maryam Hassanlou、Tong Zhang、Deepak Seth、Yogesh Bhatt、2025 年 5 月 28 日

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-Vertex AI、プロダクト マネジメント担当ディレクター、Nenshad Bardoliwalla