AI と機械学習のプロダクト
信頼できるプラットフォームでの革新的な機械学習プロダクトとサービス。
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AI Hub は、プラグアンドプレイ AI コンポーネントのホスト型リポジトリであり、社内でのコラボレーションやテストを促進します。
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AI ビルディング ブロックにより、開発者は視覚認識能力、言語能力、会話能力、構造化データをアプリケーションに簡単に組み込めるようになります。
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AI Platform は、コードベースのデータ サイエンス開発環境です。機械学習の開発者やデータ サイエンティストがプロジェクトの構想からデプロイまでを迅速に進められるようにします。
AI Hub
プラグアンドプレイ AI コンポーネントのホスト型リポジトリ
Google Cloud の AI Hub には、エンドツーエンドの AI パイプラインやすぐ利用できるアルゴリズムなど、エンタープライズ クラスの共有機能が用意されています。これにより、AI コンテンツを組織内でホストして、社内の開発者とユーザーの間の再利用や共同作業を促進できます。企業ユーザーは、社内の他のチームが構築した AI コンポーネントを探し、Google AI、Google Cloud AI、Google Cloud Partners で公開されている AI コンテンツを利用できます。また、Google Cloud およびハイブリッド インフラストラクチャでのテストや本番環境での運用のために、Google 独自の Google Cloud AI と Google AI テクノロジーを簡単にデプロイできます。
AI Hub の詳細
Vision AI
クラウドやエッジにある画像を分析
Google では、画像に隠された価値ある情報を見い出す方法を 2 つ用意しています。高性能の事前トレーニング済み Vision API モデルは、画像を何千ものカテゴリ(「ヨット」や「エッフェル塔」など)に素早く分類し、個々の物体、顔、単語を認識します。また、AutoML Vision を使用すれば、機械学習の専門知識があまりなくても、特定のニーズに合わせたカスタムモデルを簡単に構築してトレーニングできます。
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Video AI
フレーム単位まで処理できる正確な動画分析
さまざまな機能を備えた 2 つの AI プロダクトにより、動画ライブラリをより検索しやすい有益なものにできます。Video Intelligence API の事前トレーニング済みモデルにより、メタデータの抽出、重要な名詞の識別、動画コンテンツへのアノテーションの追加が行えます。また、AutoML Video Intelligence を使用すると、事前トレーニング済み API でカバーされていないプロジェクトのカスタムモデルをトレーニングできます。両方のプロダクトを同時に使用すれば、より精緻な結果が得られます。
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自然言語
マルチメディアと多言語処理
Natural Language では、機械学習を使用してテキストの構造や意味を明らかにします。人、場所、イベントに関する情報を抽出し、ソーシャル メディアの感情やコールセンターの会話について理解を深められます。また、分析したテキストを Google Cloud Storage のドキュメント アーカイブと統合することもできます。AutoML Natural Language を使用すると、独自の機械学習モデルの構築とトレーニングを簡単に行えます。さらに、Natural Language API の事前トレーニング済みモデルは、コンテンツの分類、感情分析、エンティティ分析、構文解析などの言語理解機能を提供します。
詳細
翻訳
コンテンツに合わせた翻訳を高速かつ動的に提供
コンテンツのニーズに最適なモデルを使用して、言語間の翻訳を迅速に行えます。ウェブサイトやアプリでテキストを瞬時に翻訳できるようにする場合は、Translation API の事前トレーニング済みニューラル機械翻訳を使用することで、100 を超える言語で高速かつ動的な翻訳が可能となります。機械学習にあまり精通していない開発者やローカライズ専門家でも、AutoML Translation を使用すれば、本番環境に対応した高品質のカスタムモデルを迅速に作成できます。API でカスタムモデル翻訳を使用することも可能で、同じクライアント ライブラリ内のワークフローが効率化されます。
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Cloud Speech-to-Text API
120 の言語を音声認識
Cloud Speech-to-Text を利用すると、ニューラル ネットワーク モデルを使いやすい API に応用することで、デベロッパーは音声を文字テキストに変換できます。この API は 120 の言語と方言を認識し、グローバルなユーザーベースをサポートします。音声コマンド コントロールの有効化や、コールセンターの音声の文字起こしなどを実現できます。Google の機械学習技術が応用されており、リアルタイム ストリーミング音声も録音された音声も処理できます。
詳細
Cloud Text-to-Speech API
テキスト読み上げの際の自然なやり取り
Cloud Text-to-Speech では、WaveNet に関する DeepMind の画期的な研究成果と Google のニューラル ネットワークを応用し、複数の言語による 32 の音声で、人間の声に非常に近い自然な音声を合成できます。この使いやすい API を組み込めば、さまざまなアプリケーションやデバイスでユーザーと自然なやり取りができます。
詳細
Dialogflow
複数のデバイスとプラットフォームにまたがる会話環境
このエンドツーエンドの開発スイートでは、機械学習を使用して、ウェブサイト、モバイルアプリ、メッセージング プラットフォーム、IoT デバイスでユーザーと豊かで自然な対話を行う会話型インターフェース(チャットボット)を構築できます。
詳細
AutoML Tables
構造化データに対する最先端の機械学習モデルの構築
AutoML Tables を使用すると、データ サイエンティスト、アナリスト、デベロッパーが、構造化データに対する最先端の機械学習モデルのビルドとデプロイを、非常に高速かつ大規模な水準で容易に行えるようになります。サプライ チェーン管理、不正行為の検出、見込み顧客のコンバージョン最適化、顧客の生涯価値の向上など、ミッションクリティカルなタスクに自社の企業データをお役立てください。
詳細
Cloud Inference API
入力された時系列のデータセットの関係付けを大規模に実行
Cloud Inference API を使用すると、入力された時系列のデータセットからリアルタイムで分析情報を収集できます。一般的な使用例には、小売店での客足とコンバージョンの分析、データ異常の検出、リアルタイムでのセンサーデータの相関の特定、高品質なおすすめ情報の生成などがあります。
Cloud Inference API の詳細
Recommendations AI(ベータ版)
個人に極めて特化したおすすめの商品情報を幅広く提供
Google には、Google 検索、Google 広告、YouTube といったサービスでおすすめのコンテンツを提供してきた実績があります。Recommendations AI はその知見を活かし、ユーザーの行動や全チャンネルにわたるプロダクトと料金の変更をリアルタイムに反映させて個人に極めて特化したおすすめ情報を提供します。この限定ベータ版の利用については Google のアカウント マネージャーにお問い合わせください。お客様の好みをよく理解していることを示し、お客様のロイヤルティを獲得しましょう。
詳細
BigQuery ML
SQL によるモデルの構築
BigQuery ML を使用すると、データ サイエンティストやデータ アナリストが、大量のデータをサンプリングすることなく、使い慣れた SQL 言語を使用してカスタム機械学習モデルを数分で構築して運用できます。ペタバイト規模での商品のおすすめ、分類、予測をわずかなコストで実現できます。
BigQuery ML の詳細
Cloud AutoML
カスタム ML モデルを迅速かつ簡単にトレーニング
Cloud AutoML は機械学習プロダクトのスイートです。これを利用すると、機械学習の専門知識があまりない開発者でも、ニーズに合った高品質なモデルをトレーニングできます。Cloud AutoML は、10 年以上にわたる Google 独自の検索テクノロジーを活用して、機械学習モデルが高速なパフォーマンスと正確な予測を実現できるようにします。
Cloud AutoML の詳細AI Platform
このコードベースのデータ サイエンス開発環境により、機械学習の開発者、データ サイエンティスト、データ エンジニアは、プロジェクトの構想からデプロイまでを迅速かつ費用対効果の高い方法で進められます。
AI Platform の詳細AI Platform Notebooks
プロジェクトを数分で立ち上げられるエンタープライズ ノートブック サービス
AI Platform Notebooks は、最新のデータ サイエンスと機械学習フレームワークがプリインストールされたマネージド サービスです。統合開発環境である JupyterLab によってインスタンスの作成が簡単にでき、BigQuery、Cloud Dataproc、Cloud Dataflow との統合により開発とデプロイも容易になります。
詳細Deep Learning VM Image
ディープ ラーニング アプリケーション向けに事前構成された仮想マシン
Deep Learning VM Image を使用すると、VM を短時間で簡単にプロビジョニングできます。その際には、Google Cloud でディープ ラーニング プロジェクトを開始するために必要なものをすべて揃えておくことができます。TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などの一般的な ML フレームワークが事前にインストールされた Compute Engine インスタンスを起動し、Cloud TPU と GPU のサポートをワンクリックで追加できます。
詳細Deep Learning Containers(ベータ版)
ディープ ラーニング環境向けに事前構成、最適化されたコンテナ。
移植可能で一貫性のある環境を使用して、ディープ ラーニング プロジェクトを短時間で構築できます。AI アプリケーションの開発、テスト、デプロイには、Google Kubernetes Engine(GKE)、AI Platform、Cloud Run、Compute Engine、Kubernetes、Docker Swarm などのおなじみのプロダクトをご利用可能です。Deep Learning Containers が Google Cloud サービス全体にわたって一貫した環境を実現するため、クラウドでのスケーリングやオンプレミスからの移行が容易になります。
詳細Data Labeling Service(ベータ版)
機械学習モデルのトレーニング用データの準備
AI Platform Data Labeling Service を利用すると、カスタム機械学習モデルのトレーニングに使用するデータのコレクションに対するヒューマン ラベリングをリクエストできます。代表的なサンプルを送信すると、ラベル付け担当者がそれらのサンプルに「正しい答え」をアノテーション付けし、機械学習モデルのトレーニングに適した形式でデータセットを返します。
詳細AI Platform Training
ハイパー パラメータを自動調整できる分散型トレーニング
AI Platform を使用して、TensorFlow、scikit-learn、XGBoost のトレーニング アプリケーションをクラウドで実行します。カスタム コンテナを使用して、他の機械学習フレームワークでトレーニング ジョブを実行することもできます。
詳細AI Platform Prediction
サーバーレス スケーリングが可能なモデル ホスティング サービス
トレーニングした機械学習モデルをクラウドでホストし、AI Platform Prediction を使用して新しいデータのターゲット値を推定します。
詳細継続評価(ベータ版)
グラウンド トゥルース ラベルを使用したモデル最適化
AI Platform にデプロイしたトレーニング済み機械学習モデルから予測をサンプリングし、継続評価機能を使用して予測入力に対するグラウンド トゥルース ラベルを提供します。Data Labeling Service によってモデルの予測とグラウンド トゥルース ラベルを比較し、モデル性能に関する継続的なフィードバックを与えます。
詳細What-If ツール
コーディング不要のビジュアル インターフェースを使用したモデルの評価と理解
AI Platform と統合された What-If ツールを使用して、データセットの一連の特徴、最適化戦略、個々のデータポイント値に対する操作といった観点からモデルの性能を評価できます。
詳細Cloud TPU
パフォーマンスを考えたハードウェア設計
Cloud TPU は、Google の設計したハードウェア アクセラレータ ファミリーです。機械学習ワークロードの高速化とスケールアップに対応できるよう最適化されており、TensorFlow でプログラムされたトレーニングや推論を行うことができます。Cloud TPU は、対象の TensorFlow ワークロードに対する価格性能比を最大限に高め、機械学習のエンジニアや研究者が反復処理をより高速に行えるように設計されています。
詳細Kubeflow
Kubernetes 用の機械学習ツールキット
Kubeflow は、機械学習に最適なオープンソース システムをさまざまなインフラストラクチャに簡単に導入できる方法を提供することで、機械学習ワークフローを Kubernetes にシンプル、ポータブル、かつスケーラブルにデプロイできるようにします。
詳細その他の AI リソース
Google Cloud で機械学習を始めましょう。
Google Cloud AI パートナー
Google Cloud Machine Learning パートナーは AI に関する豊富な専門知識を活用して、ニーズやユースケースに応じた機械学習の組み込みを支援します。Google のパートナーはモデルの開発から提供まで、あらゆる段階でお客様をサポートします。これには、機械学習用のデータの準備、目的の処理に適したツールとプラットフォームの提供、既製の AI ソリューションの提供、特定のニーズに合わせて調整した AI ソリューションの構築サービスの提供が含まれます。
Google 機械学習パートナーの詳細