Vertex AI Vision は、動画データの取り込み、分析、保存を行う AI を活用したプラットフォームです。Vertex AI Vision では、シンプルなユーザー インターフェースを使用してアプリケーションを構築してデプロイできます。
Vertex AI Vision を使用すると、Vertex AI Vision と他の主要コンポーネント（ライブ動画分析、データ ストリーム、Vision Warehouse）との統合を活用して、エンドツーエンドのコンピュータ画像ソリューションを構築できます。Vertex AI Vision API を使用すると、低レベルの API から高レベルのアプリを構築し、複数の個別の API 呼び出しを組み合わせた高レベルのワークフローを作成して更新できます。その後、Vertex AI Vision プラットフォーム サーバーに 1 つのデプロイ リクエストを送信することで、ワークフローを 1 つのユニットとして実行できます。
Vertex AI Vision を使用すると、次のことができます。
- リアルタイム動画データを取り込む
- 一般的なビジョン AI モデルとカスタム ビジョン AI モデルを使用してデータを分析し、分析結果から分析情報を得る
- 分析情報を Vision Warehouse に保存して、クエリとメタデータ情報を簡素化
Vertex AI Vision ワークフロー
Vertex AI Vision を使用する手順は次のとおりです。
リアルタイム データを取り込む
Vertex AI Vision の アーキテクチャを使用すると、パブリック クラウドでリアルタイム動画取り込みインフラストラクチャを迅速かつ簡単にストリーミングできます。
データを分析する
データの取り込み後、Vertex AI Vision のフレームワークを使用すると、汎用、カスタム、特殊の分析モデルのポートフォリオに簡単にアクセスしてオーケストレートできます。このポートフォリオは、今後も拡大していく予定です。
出力の保存とクエリ
アプリでデータを分析した後、この情報をストレージ デスティネーション（Vision Warehouse または BigQuery）に送信したり、データをリアルタイムで受信したりできます。Vision Warehouse を使用すると、アプリの出力をウェアハウスに送信して、検索作業を一般化し、複数のデータタイプとユースケースに対応できます。
責任ある AI に関する注意事項
Google Cloudでは、Vertex AI Vision を使用してお客様がソリューションを安全に開発、実装できるようにすることを重視しています。Vertex AI Vision では、Google の AI に関する原則に従って、公平で平等なパフォーマンスを実現するよう努めています。
この取り組みには、さまざまな肌の色でのパフォーマンスの確認など、開発中のバイアスのテストや、プライバシーを強化し、個人の特定を制限するプロダクト機能の開発（人物や顔のぼかしなど）が含まれます。Google は、反復と改善に取り組んでおり、Vertex AI プロダクトにベスト プラクティスと学習を継続的に組み込んでいます。
Vertex AI Vision をお客様固有の組織コンテキストに統合する場合は、責任ある AI に関する追加の考慮事項がある可能性があります。Vertex AI Vision を実装する際、特にカスタムモデルまたは AutoML トレーニング済みモデルを構築する際は、公平性、解釈可能性、プライバシー、セキュリティのベスト プラクティスを活用することをおすすめします。この技術ドキュメントでは、この作業をサポートするための追加のガイダンスとリソースを提供しています。詳細については、責任ある AI への取り組みに関する Google の推奨事項をご覧ください。
次のステップ
- 詳細については、ブログ投稿「Vertex AI Vision: 大規模なコンピュータ ビジョン アプリケーションを簡単にビルド、デプロイ」をご覧ください。
- 特定のモデルについて詳しくは、占有状況アナリティクス ガイド、人物のぼかしガイド、人物/車両検出ガイド、モーション フィルタリング ガイドをご覧ください。
- Google Cloud コンソールで Vertex AI Vision を試すには、コンソールでアプリを作成するクイックスタートをご覧ください。
- Vertex AI Vision を使用するようにローカル環境を設定します。