AI / ML モデルとソリューションを活用して組織を変革し、現実世界の問題を解決します。

Google Cloud の AI、生成 AI、ML の詳細

AI、生成 AI、ML のプロダクト、機能、手順に関するドキュメントと Cloud アーキテクチャ センターの記事をご覧ください。

Vertex AI の生成 AI の概要

GoGoogle の大規模な生成 AI モデルにアクセスできるため、AI を活用したアプリケーションでモデルを使用するためのテスト、チューニング、デプロイが可能になります。

Model Garden で AI モデルを確認する

ML モデル ライブラリから Google 独自の厳選された OSS モデルとアセットを探し、テスト、カスタマイズ、デプロイを行うことができます。

Google Cloud で生成 AI アプリケーションを構築する

生成 AI アプリケーションの構築段階、ユースケースに最適なプロダクトとツールを選択する方法、最初に必要なドキュメントについて紹介します。

Vertex AI での ML の概要

データ エンジニアリング、データ サイエンス、ML エンジニアリングのワークフローをサポートする統合プラットフォームです。ML モデルのトレーニングと AI ソリューションのデプロイを行うことができます。

AI と ML アーキテクチャのリソース

アーキテクチャ センターのリソースを利用して、AI と ML のさまざまなテーマについて計画を立てます（アーキテクチャ センターに移動します）。

ML の実装に関するベスト プラクティス

データとコードに基づくカスタム トレーニング モデルに重点を置いて ML の実装を計画します（アーキテクチャ センターに移動します）。

トレーニング、ブログ投稿など

トレーニング コース、ブログ投稿、その他の関連リソースをご覧ください。

ローカル CPU で生成 AI アプリを開発する

概念を理解してから RLHF を適用して LLM をチューニングします（外部サイトに移動します）。

Applied AI Summit Learning Path

Google Cloud の Vertex AI と Gemini について説明します。（Google Cloud Skills Boost に移動します）。

Introduction to Generative AI Learning Path

大規模言語モデルの基礎から責任ある AI の原則まで、生成 AI のコンセプトについて説明します（Google Cloud Skills Boost に移動します）。

Generative AI for Developers Learning Path

アプリ デベロッパー、ML エンジニア、データ サイエンティスト向けに設計されたコースで、生成 AI を技術的な側面から説明します（Google Cloud Skills Boost に移動します）。

Machine Learning Engineer Learning Path

ML システムの設計、構築、本番環境への導入、最適化、運用、保守について説明します（Google Cloud Skills Boost に移動します）。

人間からのフィードバックを用いた強化学習

概念を理解してから RLHF を適用して LLM をチューニングします（外部ウェブサイトに移動します）。

AI、生成 AI、ML 関連のプロダクト（ユースケース別）

セクションを開くかフィルタを使用して、一般的なユースケース向けのプロダクトとガイドをお探しください。

生成 AI と事前トレーニング済みモデル

エンタープライズ クラスのスケーリング、セキュリティ、オブザーバビリティを備えた生成 AI アプリケーションを構築します。

生成 AI

Vertex AI の生成 AI の概要

GoGoogle の大規模な生成 AI モデルにアクセスできるため、AI を活用したアプリケーションでモデルを使用するためのテスト、チューニング、デプロイが可能になります。

プロンプト設計

言語モデルから望ましいレスポンスを引き出すプロンプトを作成します。

Vertex AI Conversation

大規模言語モデルと生成 AI を活用する仮想データストア エージェントを使用して、エンドユーザーがコンテンツについて会話できるようにします。

拡張機能

大規模言語モデルを外部システムの API に接続する拡張機能の作成、デプロイ、管理を行います。

生成 AI の評価サービス

Vertex AI で、基盤モデルとチューニング済みの生成 AI モデルのパフォーマンスを評価できます。

Vertex AI Studio

Google の Gemini と PaLM 2 の大規模言語モデル（LLM）に送信されるプロンプトを設計、テスト、カスタマイズします。

Google Cloud で生成 AI アプリケーションを構築する

生成 AI アプリケーションの構築段階、ユースケースに最適なプロダクトとツールを選択する方法、最初に必要なドキュメントについて紹介します。

生成 AI モデル

Model Garden

この ML モデル ライブラリで Google 独自の厳選された OSS モデルとアセットを探し、テスト、カスタマイズ、デプロイを行います。

Gemini（マルチモーダル）

Google DeepMind が開発した、マルチモーダル ユースケース用に設計された生成 AI モデルのファミリーを使用します。

テキスト用 PaLM 2

複数のモデル用のテキスト プロンプトを設計します。

チャット用 PaLM 2

マルチターン チャットに対応したモデルを使用して、chatbot やデジタル アシスタントを強化します。

Chirp: ユニバーサル音声モデル

100 以上の言語にわたる数百万時間分の音声と 280 億の文章に対する自己教師ありトレーニングで構築された次世代の音声モデルを使用します。

テキストのエンベディング

Vertex AI Text-embeddings API を使用して、セマンティック検索、分類、クラスタリング、外れ値検出での類似アイテムの検出や、会話インターフェースに使用するテキストのベクトル表現を作成します。

マルチモーダルのエンベディング

画像、テキスト、動画データを入力して、画像分類や動画コンテンツの管理などのタスクに使用するエンベディング ベクトルを生成します。

コード補完用の Codey

最近作成されたコードに基づいてコードの候補を提案します。

コード生成用の Codey

自然言語による説明を使用してコードを生成します。

コードチャット用の Codey

コードに特化したマルチターンの会話を生成します。

画像生成用の Imagen

AI 生成を使用してユーザーの想像力を高品質のビジュアル アセットに変換する次世代の AI プロダクトを構築します。

画像キャプション用の Imagen

画像に関連する説明を生成します。

ビジュアル Q&A 用の Imagen

モデルに画像を提供し、画像の内容について質問することで、自然言語による回答を生成します。

MedLM モデル

医療業界向けにファインチューニングされたテキストベースの基盤モデル ファミリーを使用して、医療関連の質問への回答や要約の作成など、特定のユーザーのニーズに対応します。

タスク固有のソリューション

Cloud Vision

画像のラベル付け、顔とランドマークの検出、光学式文字認識（OCR）、露骨な表現を含むコンテンツのタグ付けなどの画像検出機能をアプリケーションに統合します。

Video Intelligence API

ローカルまたは Cloud Storage に保存された動画に動画全体、セグメント単位、ショット単位、フレーム単位のレベルでコンテキスト情報を使ってアノテーションを付けます。

Visual Inspection AI

AI モデルをトレーニングしてデプロイし、不良品を自動的に検出します（Google Cloud のホームに移動します）。

Cloud Natural Language API

感情分析、エンティティ分析、エンティティ感情分析、コンテンツ分類、構文分析などの自然言語理解の技術を使用します。

Timeseries Insights API

リアルタイムの予測と異常検出の結果を提供します。

カスタマー サービス、会話、音声

Google の最先端の機能を活用して、会話、音声、カスタマー サービスのニーズに対応します。

カスタマー サービス、会話、音声

Vertex AI Conversation

大規模言語モデルを活用する仮想データストア エージェントを使用して、エンドユーザーがコンテンツについて会話できるようにします。

Text-to-Speech

ML を使用してテキストを自然な会話音声に変換します。

Speech-to-Text

Google の音声認識技術をデベロッパーのアプリケーションに統合します。

Speech-to-Text On-Prem

Google の音声認識技術をオンプレミス ソリューションに統合します。

オンデバイス音声

組み込みデバイスにサーバー品質の音声テクノロジーを提供します。

Contact Center AI Insights

コンタクト センターのデータからパターンを検出して可視化します。

コンタクト センター AI プラットフォーム

担当者にシームレスにつながるように、音声チャネルとデジタル チャネルでお客様とのやり取りをキューに入れ、適切なリソースプールに転送します。

Dialogflow CX

人間の言語のニュアンスを理解する仮想エージェントを使用して、複数のエンドユーザーとの会話を同時に処理します。

Dialogflow ES

対話型ユーザー インターフェースを設計し、モバイルアプリ、ウェブ アプリケーション、デバイス、bot、インタラクティブ音声レスポンス システムなどに統合します。

Agent Assist

担当者が対応中でもお客様の意図を識別して詳細な手順をリアルタイムで提供し、継続的なサポートを実現します。

AutoML Natural Language（非推奨。Vertex AI をご覧ください）。

ドキュメントの分析、分類、ドキュメント内のエンティティの特定、ドキュメント内の傾向の評価を行う、カスタムの機械学習モデルを構築してデプロイします。

会話型 AI Platform

デザイナーとデベロッパーの両方が使用できる、会話型 AI ツール、ソリューション、API のコレクション。

ドキュメント管理

Google の最新機能を利用して、ドキュメント管理のニーズに応えます。

Document AI

ドキュメントの非構造化データを構造化データに変換して、簡単に理解、分析、利用できるようにします。

Document AI プロセッサ

ソリューション タイプ別にプロセッサのリストを表示します。

OCR On-Prem

Google の光学式文字認識（OCR）技術をオンプレミス ソリューションに統合します。

Document AI ウェアハウス（非推奨）

ドキュメントとプロパティという構造化メタデータを保存、検索、整理、管理、分析します（非推奨）。

業界別のプロダクト

Google の最新機能を利用して、業界固有のニーズに対応します。

Anti Money Laundering AI

AI を使用して、潜在的な疑わしいマネー ロンダリング活動をより迅速かつ正確に検出します。

Optimization AI

運用の最適化に関する問題を迅速かつ大規模に解決します。

Talent Solution

求人検索に機械学習を導入するサービスです。一般的なキーワード ベースの方式の制約をはるかに超えた高品質の結果を求職者に返します。

通信事業者のインサイト

通信サービス プロバイダが情報を抽出し、通信業界のお客様におすすめの対応を提供できるようにします。

Vertex AI Search for Retail

ユーザー イベントとカタログデータを取り込み、サイトで予測や検索結果を提供します。

メディアとエンターテイメント向けソリューション

イノベーションと分析情報でオーディエンス エクスペリエンスを変革します（Google Cloud のホームに移動します）。

動画、画像、ビジョン、拡張現実

Google の最先端の機能を適用して、動画、画像、ビジョン、拡張現実のニーズに対応します。

Live Stream API

ライブ動画を変換してストリーミング用にパッケージ化します。

Transcoder API

ウェブ、モバイル、コネクテッド テレビへの配信用に最適化されるよう、動画ファイルの変換とパッケージ化を行います。

Vertex AI Vision

大量の動画ストリームと画像を処理、分析します。組み込みのローコードのユーザー インターフェースを使用すると、アプリケーションを迅速に作成して Google Cloud にデプロイすることができます。

Video Stitcher API

ビデオ オンデマンドとライブ配信に広告を動的に挿入します。

AutoML Vision（非推奨）

独自に定義したラベルに従って画像を分類するように ML モデルをトレーニングします（非推奨。Vertex AI を使用してください）。

AutoML Vision オブジェクト検出（非推奨）

指定された画像内の個々のオブジェクトを、境界ボックスやラベルとともに検出できるカスタムの機械学習モデルをトレーニングします（非推奨。Vertex AI を使用してください）。

Immersive Stream for XR

クラウドベースのコンピューティング能力を活用して、様々なデバイスにリッチでインタラクティブな 3D と拡張現実（AR）のエクスペリエンスを提供します。

検索とレコメンデーション

Google の最新機能を利用して、検索やレコメンデーションのニーズに応えます。

ウェブページやアプリの検索バーを使用して、ユーザーの意図を把握し、最も関連性の高い検索結果やおすすめをユーザーに表示します。自社のデータに基づいて Google 品質の検索アプリを提供できます。
ベクトル類似性検索により、大量のデータに対して効率的かつ正確な検索を行うことができます。

Enterprise Knowledge Graph

サイロ化された情報を組織の知識に整理します。たとえば、効率的かつ有用な方法でデータの統合、標準化、調整を行います。

ディスカバリー エンジン（非推奨）

サポートが終了したプロダクトです。この機能は、Vertex AI Search で利用できるようになりました。

翻訳

Google の最先端の機能を活用して、会話、音声、カスタマー サービスのニーズに対応します。

Cloud Translation API

ウェブサイトやアプリケーションで、API を使用してプログラムでテキストを動的に翻訳します。ドキュメント翻訳、カスタム翻訳、適応型翻訳、文字変換、ローマ字表記などを行うことができます。

Media Translation API

音声ファイルや音声ストリームを別の言語のテキストに翻訳します（非推奨。代わりに Speech-to-Text と Translation API を使用することをおすすめします）。

Translation Hub

独自のウェブ アプリケーションや基盤となるインフラストラクチャを構築したり維持することなく、大量のドキュメントをさまざまな言語に翻訳できます。

Vertex AI モデルのトレーニングと開発

AutoML または任意の ML フレームワークを使用して、データから ML モデルをトレーニングします。

自動トレーニング

AutoML 表形式による Vertex AI

Vertex AI では、シンプルなプロセスとインターフェースを使用して、表形式データの ML を実行できます。

AutoML 画像による Vertex AI

ML を使用して画像データの内容を分析し、画像データの分類や、画像データに含まれるオブジェクトの検出を行うことができます。

AutoML 動画による Vertex AI

動画データを分析してショットやセグメントを分類したり、動画データ内の複数のオブジェクトを検出して追跡できます。

AutoML Text による Vertex AI

テキストデータの分類、情報の抽出、著者の感情理解を行う ML モデルをトレーニングします。

カスタム トレーニング

Vertex AI Training

大規模なモデル トレーニングを運用化します。
精度、レイテンシ、メモリ、これらの組み合わせ、またはカスタム指標の観点から、最適なニューラル アーキテクチャを検索します。

Ray on Vertex AI

機械学習（ML）ワークフローの分散コンピューティングと並列処理を実現します。

Deep Learning Containers

主要なデータ サイエンス フレームワーク、ライブラリ、ツールがプリインストールされた Docker コンテナのセットを使用して、パフォーマンスが最適化された一貫性のある環境を実現し、ワークフローのプロトタイプ作成と実装を迅速に行うことができます。

Deep Learning VM Image

主要な ML フレームワークとツールがプリインストールされ、データ サイエンスと ML のタスク用に最適化された一連の仮想マシンイメージを使用して、データを迅速に処理します。

Vertex AI MLOps と本番環境

オペレーションのベスト プラクティスに従って、デプロイされた ML モデルをモニタリングし、改善します。

データと特徴

Vertex AI データセット

マネージド データセットを使用して、Vertex AI での AutoML モデルとカスタムモデルのトレーニングに使用するソースデータを提供します。

Vertex AI Feature Store

特徴データを BigQuery テーブルまたはビューで管理し、BigQuery データソースからオンラインで直接特徴を提供することで、ML 特徴管理とオンライン サービング プロセスを効率化します。

デプロイ

Vertex AI Prediction

Vertex AI でモデルから予測を取得します。

デベロッパー ツール

Colab Enterprise

Google Cloud のセキュリティ機能とコンプライアンス機能を備えたコラボレーション指向のマネージド ノートブック環境を使用します。

TensorFlow Enterprise

TensorFlow Enterprise では、エンタープライズ クラスのサポートとクラウド規模のパフォーマンスを提供する一連のプロダクトとサービスが提供されます。これにより、Google Cloud での TensorFlow モデルの開発とデプロイを容易に行うことができます。

Vertex AI Workbench - マネージド（非推奨）

Jupyter ノートブック ベースのエンドツーエンド本番環境を設定して作業することを支援するためのインテグレーションと機能を備えた Google 管理による環境を使用します。

Vertex AI Workbench - ユーザー管理（非推奨）

最新のデータ サイエンスと ML フレームワークがプリインストールされており統合された安全な JupyterLab 環境を使用して、データ サイエンティストや ML のデベロッパーがモデルのテスト、開発、本番環境へのデプロイを行うことができます。

モデルの反復

Vertex AI Experiments

さまざまなモデル アーキテクチャ、ハイパーパラメータ、トレーニング環境を追跡して分析します。これにより、テスト実行のステップ、入力、出力を追跡して、モデルのテストデータセットに対するパフォーマンスや、集計、トレーニング実行中のパフォーマンスを評価できます。

モニタリングと評価

Vertex Explainable AI

特徴ベースとサンプルベースの説明を取得して、モデルの意思決定について深く理解できます。

Vertex AI Model Monitoring

表形式の AutoML モデルと表形式のカスタム トレーニング モデルを使用して、モデルの予測入力データの特徴のスキューとドリフトをモニタリングできます。

Vertex AI Model Evaluation

適合率や再現率などのモデル評価指標を使用して、モデルのパフォーマンスを判定します。

Vertex AI TensorBoard

ML テストを追跡、可視化、比較し、チームと共有します。

オーケストレーション

Vertex AI Pipelines

ML パイプラインを使用して ML ワークフローをオーケストレートすることで、ML システムをサーバーレスな方法で自動化、モニタリング、管理します。

Vertex AI Model Registry

ML モデルのライフサイクルを管理します。

アクセラレータ

ML ワークロードを高速化します。

Cloud TPU

Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Vertex AI から Tensor Processing Unit（TPU）にアクセスして、ML ワークロードを高速化します。

関連するプロダクトとドキュメントを表示するには、このセクションを開いてください。

業種別ソリューションの概要

金融サービス、ヘルスケア、メディア、小売業向けの API とその他のソリューションをご紹介します。

Gemini for Google Cloud の概要

デベロッパー、データ サイエンティスト、オペレーターなどの幅広い Google Cloud ユーザーに、いつでも頼れるコラボレーターとして生成 AI を活用したアシスト機能を提供します。

Gemini コード アシスタンス

Gemini の支援機能を利用して開発、デプロイ、トラブルシューティングを行います。

BigQuery の Gemini

Gemini の支援機能を使用してクエリを作成する

Spanner の Gemini

Gemini の支援機能を使用して SQL を記述します。

Colab Enterprise の Gemini

Gemini の支援機能を活用してコードを記述します。

AutoML Tables（非推奨）

さらに高速かつ大規模に、構造化データに対する最先端の機械学習モデルを自動的にビルドしてデプロイします。（非推奨）

AI Platform（非推奨）

ML プロジェクトをコンセプト化の段階から本番環境、デプロイ環境にすばやく費用効率の高い方法で移行できます。