Google、2023 年 Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud AI Developer Services レポートでリーダーに選出

※この投稿は米国時間 2023 年 5 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google は 2023 年 Gartner® Magic Quadrant™ で Cloud AI Developer Services（CAIDS）部門のリーダーに選出されました。Google は 4 年連続でリーダーに選出されており、この評価は、Google Cloud のポートフォリオがデベロッパー向けの市場で極めて包括的かつ革新的であることの結果であると考えています。

Vertex AI サービスから、事前トレーニング済み AI API、新しいジェネレーティブ AI プロダクトに至るまで、Google Cloud の市場におけるリーダーシップは多岐にわたっています。このことは、Google がイノベーションに取り組み、AI を活用したアプリケーションを構築するデベロッパーの支援に注力していることの証です。Google は優れたプロダクトを作るだけでなく、責任ある AI に関する原則に沿った方法で AI を開発し、デプロイすることに尽力しています。

大規模モデルにおける強み

Google Cloud の AI ツールは、大規模言語モデルの分野で業界をリードする Google のブレークスルーに基づいて構築、トレーニングされており、これには、Transformer モデルや拡散モデルでの Google の取り組みなどが含まれています。膨大な量のデータセットでトレーニングされた 10 億のパラメータがある大規模モデルは、Google の多くのデベロッパー ツールで活用されており、自然言語処理、翻訳、自動音声認識、画像認識など、さまざまな AI 機能をカバーしています。Vertex AI、AutoML、事前トレーニング済みの AI API などの Google の現行のツールを利用することで、経験が浅い AI / ML デベロッパーであっても、Google の最新 AI 技術を活用して、高品質の AI アプリケーションを短時間で構築できます。

PaLM API、Vertex AI のジェネレーティブ AI サポート、Gen App Builder などの新しいサービスを通じて、大規模モデルにおける Google の高度な研究成果や先進技術をデベロッパーやデータ サイエンティストに提供し続けられることを嬉しく思います。AI への投資とイノベーションに基づき、Google が最近発表したジェネレーティブ AI サービスは、大規模モデルにおける強みと AI における Google のリーダーシップのメリットを活かして、デベロッパーやデータ サイエンティストがジェネレーティブ AI を最大限に活用できるように設計されています。

データと AI への統合アプローチ

Google は、AI 開発における長年の経験から、データから AI へのジャーニーを可能な限りシームレスにする方法を学び、この経験を Google のプロダクトやサービスに反映してきました。Vertex AI は Google のデータクラウドと緊密に統合されており、データ技術者がデータ サイエンスのワークフローを加速させ、データからより多くの価値を引き出すことを可能にします。Vertex AI のシングル ノートブック エクスペリエンスは、データと AI のワークロードにまたがる作業を簡素化します。ノートブックからは優れた AI / ML 機能に簡単にアクセスできるため、非構造化データから特徴を抽出してデータ型に関係なく詳細な分析情報を得られます。データを使用してカスタムモデルを構築する際は、Vertex AI のさまざまなツールを利用して ML モデルを構築、デプロイ、管理し、データの移動を最小限に抑えることができます。また、SQL 実務担当者向けの BigQuery ML、ローコード開発のための AutoML、大規模なモデル トレーニングを運用化する Vertex AI のマネージド トレーニング サービスにより、ユーザーのニーズや現在のスキルに合わせたオプションが提供されます。組み込みの MLOps ツールは、トレーニング機能全体で機能し、モデルのデプロイ、管理、保守の複雑さを解消します。

エンタープライズ グレードの MLOps

Google Cloud のエンタープライズ グレードの MLOps プラットフォームは、実務担当者が ML モデルを大規模に構築、デプロイ、管理することを支援し、安定性、信頼性、チームの生産性を向上させます。MLOps を利用することで、お客様はデータから AI への統合プラットフォームを構築できます。また、AI の専門知識がほとんどなくてもモデルをトレーニングして提供し、カスタムツールで高度なモデルを構築し、フルマネージド サービスを使用してモデルのライフサイクル全体を管理および統制できます。データからデプロイに至るまで、Vertex AI の MLOps サービスは、ユーザーが ML 開発のライフサイクル全体を管理、モニタリング、統制、説明するための十分な機能を備えています。

一例として、AI 会計業務のスタートアップである Digits は、Google Cloud AI を活用して、会計パイプライン全体をより高速かつ効率的にしています。「[Vertex AI] Pipelines により ML プロトタイプから本番環境モデルへのより迅速な移行が可能になりました。また、スケールするにつれて ML インフラストラクチャがトランザクション量に合わせて調整されるので安心できます。」Vertex AI を採用することで、Digits はリソースと人材を解放でき、インフラストラクチャ、ワークフロー、その他の MLOps タスクの管理ではなく、革新的な ML モデルやプロダクトの構築に集中できるようになりました。

Vertex AI は、モデル管理のためのエンドツーエンドのツールセットやサービスを通じて、データ活用を容易にしてエンタープライズ グレードのモデルを作成できるように実務担当者を支援するとともに、組織がビジネス価値を生み出すまでの時間を短縮します。

レポート全文をお読みになり、Google Cloud AI を使ってみましょう

Google Cloud は、誰でも AI を利用できるようになるよう取り組むとともに、今日の世界を変えつつある AI 搭載アプリケーションの構築とデプロイを行う組織の支援に尽力しています。また、デベロッパー向けの新しいジェネレーティブ AI サービスを提供するために多額の投資を行っており、デベロッパーが最新の AI テクノロジーを活用できるよう、デベロッパーを意識したイノベーションを継続することに注力しています。レポートの全文は、こちらからダウンロードできます。Google の新しいジェネレーティブ AI サービスの詳細については、こちらをご覧ください。

^{Gartner、Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services、Jim Scheibmeir、Arun Batchu、Van L Baker、Frank O'Connor、Mike Fang、Svetlana Sicular。2023 年 5 月。GARTNER は Gartner の、また Magic Quadrant は Gartner, Inc. またはその米国およびその他の国の関係会社の登録商標およびサービスマークであり、同社の許可を得て使用されるものです。権利はすべて同組織が有しており、上の図は、リサーチ ドキュメントの一部として Gartner, Inc. より公開されているもので、ドキュメント全体の文脈に即して評価する必要があります。この Gartner のドキュメントをご希望の方は、Google までご請求ください。}

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