AI の構築と使用

専門知識のレベルを問わず、AI をワークフローに導入できます。AI ソリューションと AI ビルディング ブロックを使用して製品化までの時間を加速し、AI Platform を使用して、モデルの大規模な構築、デプロイ、管理をシンプルにできます。

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利点

Google の優れた AI テクノロジーを最大限に活用

AI 分野におけるリーダーシップと深い専門知識

Google がプロダクトと機能を構築するために使用しているものと同じ AI テクノロジーを利用できます。Google の AI に関する専門知識を使用して、組織による課題への取り組みをサポートします。

選択肢と柔軟性

検討中の場合でも実装を進めている場合でも、AI 導入のどの段階にいても Google Cloud は支援のための複数のオプションを提供しています。

効率化とスケーリング

お客様のモデル用に MLOps を簡素化します。統合、テスト、リリース、インフラストラクチャ管理など、ML の開発ステップを自動化およびモニタリングします。

主な機能

データ サイエンスと機械学習向け統合プラットフォーム

データ サイエンスとモデル開発

データの準備やモデルの構築から、モデルの検証とデプロイまで、データ サイエンスと機械学習のエンドツーエンドの開発サイクルを管理します。Google のシームレスな開発フローにより、データ サイエンティストと ML デベロッパーは、テストを迅速に行い、モデルを本番環境に簡単にデプロイできるようになります。

カスタムモデル開発の簡素化された全体のフロー
ML パイプラインの自動化

ML パイプラインを自動化することで、継続的なモデルのトレーニングを実行し、モデル予測サービスの継続的デリバリーを実現できます。新しいデータを使用して本番環境においてモデルを再トレーニングするプロセスを自動化するには、自動化されたデータとモデル検証の手順、およびパイプライン トリガーとメタデータ管理をパイプラインに導入する必要があります。

継続的なトレーニングのための、自動 ML パイプラインの概念図
CI / CD パイプラインの自動化

本番環境でパイプラインを迅速かつ確実に更新するには、堅牢な自動 CI / CD システムが必要です。この自動化された CI / CD システムにより、データ サイエンティストは特徴量エンジニアリング、モデル アーキテクチャ、ハイパーパラメータに関する新しいアイデアを迅速に探索できます。こうしたアイデアを実装し、新しいパイプライン コンポーネントをターゲット環境に自動的にビルド、テスト、デプロイできます。

CI / CD と自動 ML パイプライン

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新機能

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