Gemini は、Google が開発した、生成 AI モデルのファミリーであり、マルチモーダル ユースケース用に設計されています。Vertex AI で Gemini モデルを使用した経験がない場合は、生成 AI の概要をご覧ください。
Gemini の主なメリットは次のとおりです。
パフォーマンスの向上: Gemini Flash 1.5 などの最新の大規模言語モデル（LLM）は、AutoML テキストモデルよりも、さまざまな自然言語タスクで優れた理解能力を示します。詳細については、Gemini チームが公開している技術レポートをご覧ください。
柔軟性: Gemini では、プロンプト（迅速な適応）とファインチューニング（より深いカスタマイズ）の両方が可能で、さまざまなプロジェクトのニーズに対応できます。この柔軟性により、プロンプトを使用してプロトタイピング、テスト、デプロイを迅速に行うことができます。また、特定のタスクで最適なパフォーマンスを得るために、Gemini モデルの重みをファインチューニングすることもできます。Vertex AI には、コンソールベースのファインチューニングと、プログラムによる制御用の SDK / API のオプションの両方が用意されています。
多目的かつマルチモーダルな機能: Gemini は、テキスト、画像、その他のモダリティを処理する機能を備えています。このアプローチにより、さまざまなタスクで単一の形式とモデルを一貫して使用できます。この柔軟性により、プロセスをさまざまなアプリケーションに簡単に適応させることができ、開発作業の効率化と加速化を実現できます。
Gemini は、AutoML テキストで利用可能なほとんどの機能をサポートしています。ただし、違いもあります。クライアント ライブラリはクライアント統合の下位互換性をサポートしていません。つまり、Gemini の機能を利用するには、リソースの移行を計画する必要があります。
新しいプロジェクトを計画する場合は、Gemini を使用してコード、ジョブ、データセット、モデルを構築する必要があります。これにより、新しい機能やサービスの機能強化が公開されるとすぐに利用できるようになります。
Gemini への移行におすすめの手順
次の推奨手順に沿って、既存のコード、ジョブ、データセット、モデルを AutoML Text から Gemini に更新します。
Gemini と AutoML Text の主な違いについては、AutoML Text ユーザー向けの Gemini をご覧ください。
料金の違いについては、Gemini への移行の料金をご覧ください。
AutoML Text にアクセスできる Google Cloud プロジェクト、コード、ジョブ、データセット、モデル、ユーザーのインベントリを取得します。この情報を使用して、移行するリソースを決定し、正しいユーザーが移行されたリソースにアクセスできるようにします。
IAM ロールの変更を確認して、リソースのサービス アカウントと認証を更新します。
次のいずれかの方法でリソースを移行します。
Gemini が利用可能なロケーションを確認します。
AutoML Text API の使用状況を確認して、API を使用するアプリケーションを決定し、移行するメソッド呼び出しを特定します。
Gemini を使用するようにアプリケーションとワークフローを更新します。
リクエストの割り当てをモニタリングします。割り当てと上限をご覧ください。
Gemini への移行の料金
移行は無料です。移行後も、2025 年 6 月にサービスがシャットダウンするまで、従来のリソースは AutoML Text で引き続き使用できます。不要なコストの発生を防ぐために、オブジェクトが正常に移行されたことを確認したら、古いリソースをシャットダウンまたは削除します。
Gemini の料金と AutoML Text の料金の比較
通常、Gemini の料金は AutoML Text の同等のタスクよりも低くなります。Gemini の料金は、プロンプト エンジニアリングのみ、ファインチューニングのみ、またはその両方のモデルを使用するかどうかによって決まります。詳細については、AutoML Text の料金と Gemini の料金を比較してください。
エンティティ抽出モデルの場合、出力が完全な構造化データであるため、モデル サービング出力が高くなる可能性があることを考慮してください。
AutoML Text API の使用状況を特定する
AutoML API を使用するアプリケーションと、その API メソッドを使用するアプリケーションを特定できます。この情報を使用することで、API 呼び出しを Gemini に移行する必要があるかどうかを判断できます。
プロジェクトごとに [API とサービス] ダッシュボードに移動し、プロジェクトで使用されているプロダクトの API のリストを表示します。詳しくは、API 使用状況のモニタリングをご覧ください。
有効になっている場合は、Cloud Audit Logs の一部として AutoML Text によって作成された監査ログを確認できます。
特定の AutoML Text メソッドの使用状況を確認するには、AutoML Text の指標のページにアクセスしてください。
IAM のロールと権限の変更を管理する
Vertex AI では、次の Identity and Access Management（IAM）ロールを使用できます。
aiplatform.adminaiplatform.useraiplatform.viewer
Vertex AI データセットを使用する必要がなくなりました。Gemini でのファインチューニング用のデータは、Cloud Storage にのみ保存できます。
IAM ロールの詳細については、アクセス制御をご覧ください。
次のステップ
Gemini のチューニングの概要を読む。
AutoML Text ユーザー向けの Gemini で、Gemini と AutoML Text の違いを確認する。