Vertex AI Vision の詳細を確認し、先行ユーザーである Plainsight と Brain Corp から話を聞きます。今すぐご確認ください
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Vertex AI Vision

Vertex AI Vision

フルマネージドのエンドツーエンド アプリケーション開発環境で、コンピュータ ビジョン アプリケーションを簡単に作成、デプロイ、管理できます。これにより、コンピュータ ビジョン アプリケーションの作成に要する時間を日単位から分単位に短縮できるうえ、現在のサービス利用料を 10 分の 1 に抑えることもできます。

  • 迅速かつ簡便な方法で大規模にリアルタイムで動画と画像ストリームを取り込みます

  • ドラッグ&ドロップ インターフェースを使用して、コンピュータ ビジョン アプリケーションを簡単に構築

  • 組み込みの AI 機能を使用してペタバイト級のデータを保存および検索

利点

複雑さを軽減し、価値創出までの時間を短縮する

Vertex AI Vision には、取り込み、分析、ストレージ、デプロイにわたって、コンピュータ ビジョン アプリケーションのライフサイクルを管理するために必要なすべてのツールが含まれています。

スケーラブルで費用対効果が高い

世界中から何千もの動画ストリームを取り込みます。月額料金モデル(2023 年第 2 四半期以降)では、以前のサービスよりも費用を最大 10 分の 1 まで削減できます。

データから分析情報を迅速に取得する

アプリケーションの出力を分析用の BigQuery などのデータの宛先に簡単に接続できます。または、ライブ配信によってリアルタイムのビジネス アクションを推進することもできます。 

主な機能

主な機能

リアルタイムの動画ストリームを取り込む

Vertex AI Vision のサーバーレス アーキテクチャを使用すると、リアルタイムの動画と画像を素早く手軽にストリーミングして、コンピュータ ビジョン アプリケーションを簡単に構築できます。世界のどこからでもカメラやデバイスを簡単に接続でき、Google が取り込みとスケーリングの処理を行います。

コンピュータ ビジョン アプリケーションを簡単に作成できる

Vertex AI Vision のドラッグ&ドロップ機能による使いやすいローコード インターフェースを使用して、アプリケーションを作成し、数分で動画ストリーム、分析用 ML モデル、ストレージ用ウェアハウスなどのコンポーネントを組み合わせます。アプリケーションの出力を分析用の BigQuery などのデータの宛先に簡単に接続し、リアルタイムのビジネス アクションを推進します。

ML モデルの選択

Vertex AI Vision には、分析用の ML モデルが用意されています。オブジェクト検出、人のぼかし、PPE 検出、利用人数の分析などの一般的なタスクで事前にトレーニングされたモデルにより、Vertex AI Vision を使用したコンピュータ ビジョン タスクの解決を簡単に開始できます。また、既存の AutoML モデルやカスタムの ML モデルを Vertex AI からインポートし、Vertex AI Vision アプリケーションに統合することもできます。

動画アプリケーションの費用削減

オンデマンド ユーザーと継続的にご利用いただいているパワーユーザー向けに、低コストの料金プランをご用意しています。2023 年第 2 四半期に月額料金が適用されるため、Vertex AI Vision の料金は現行のサービスの費用の 10 分の 1 になります。

Google の責任ある AI 原則に従って開発

Google Cloud では、Google が AI 原則を通じて Vertex AI Vision を使用するソリューションをお客様が安全に開発、実装できることを重視しています。Google は、お客様が Vertex AI Vision を実装する際に、公平性、安全性、プライバシー、セキュリティ、包括性、透明性を考慮し、プロダクト チームと緊密に連携して責任ある実装に向けて取り組むことをおすすめします。

Plainsight ロゴ
Vertex AI Vision を利用することで、これまで経済的な理由で大規模に対応できなかったユースケースにおいて、状況を大きく好転させています。Plainsight では、ストリーミング動画に対してコンピュータ ビジョンモデルを実行する際の費用を最大で 100 分の 1 にまで削減できます。このことによって、当社の客様にまったく新しいビジネスの機会が生まれています。

Plainsight 共同創業者兼 CPO、Elizabeth Spears 氏

ドキュメント

ドキュメント

Google Cloud Basics

プロジェクトと開発環境を設定する

このガイドでは、Google Cloud プロジェクトを設定して、Google Cloud Console で Vertex AI Vision の使用を開始する方法について説明します。
Google Cloud Basics

動画ストリームを作成してデータを取り込む

アプリケーションを作成する最初のステップは、データの連続的な流れのためのパイプラインを設定することです。Vertex AI Vision でリアルタイムの動画を取り込む方法をご覧ください。
Google Cloud Basics

アプリケーションを構築する

Vertex AI のアプリ プラットフォームを使用してアプリを作成し、コンポーネント(入力ストリーム、分析用モデル、ストレージ用ウェアハウスなど)を組み合わせる方法を確認します。
Google Cloud Basics

データを接続して BigQuery に保存する

アプリケーションで生成された処理済みデータから、BigQuery をデータの宛先(「データシンク」)として使用する方法を確認します。

Google Cloud Basics

ウェアハウスを作成して更新する

ウェアハウスは、アプリに追加して、プロセッサの出力とストリーミング データを保存できるコンポーネントです。
Google Cloud Basics

補助的な Vision API を使用する

AutoML Vision で画像から有用な情報を引き出すことに加え、事前トレーニング済みの Vision API モデルを使用した感情の検知、テキストの理解などを行えます。

お探しのものが見つからない場合

料金

料金

Vertex AI Vision を使用すると、企業は柔軟で費用対効果の高い価格設定オプションと、以前のサービス提供費用の 10 分の 1 の新しい月額料金* で、新しいコンピュータ ビジョン アプリケーションを大規模に作成できます。

*月額料金は 2023 年第 2 四半期に導入される予定です。

次のステップ

$300 分の無料クレジットと 20 以上の Always Free プロダクトを活用して、Google Cloud で構築を開始しましょう。

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