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 回のデプロイ リクエストを送信して、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。
Google Cloud コンソールの Vertex AI Vision の空室状況分析アプリのグラフ
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。
[[["わかりやすい","easyToUnderstand","thumb-up"],["問題の解決に役立った","solvedMyProblem","thumb-up"],["その他","otherUp","thumb-up"]],[["わかりにくい","hardToUnderstand","thumb-down"],["情報またはサンプルコードが不正確","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["必要な情報 / サンプルがない","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻訳に関する問題","translationIssue","thumb-down"],["その他","otherDown","thumb-down"]],["最終更新日 2025-09-04 UTC。"],[],[],null,["# Vertex AI Vision overview\n\nVertex AI Vision is an AI-powered platform to ingest, analyze and store video\ndata. Vertex AI Vision lets users build and deploy\napplications with a simplified user interface.\n\nUsing Vertex AI Vision you can build end-to-end computer image solutions by\nleveraging Vertex AI Vision's\nintegration with other major components, namely Live Video Analytics,\ndata streams, and Vision Warehouse. The Vertex AI Vision API allows you to\nbuild a high level app from low level APIs, and create and update a high\nlevel workflow that combines multiple individual API calls. You can then\nexecute your workflow as a unit by making a single deploy request to\nthe Vertex AI Vision platform server.\n\nUsing Vertex AI Vision, you can:\n\n- Ingest real-time video data\n- Analyze data for insights using general and custom vision AI models\n- Store insights in Vision Warehouse for simplified querying and metadata information\n\nVertex AI Vision workflow\n-------------------------\n\nThe steps you complete to use Vertex AI Vision are as follows:\n\n1. **Ingest real-time data**\n\n Vertex AI Vision's architecture allows you to quickly and\n conveniently stream real-time video ingestion infrastructure in a\n public Cloud.\n2. **Analyze data**\n\n After data is ingested, Vertex AI Vision's framework provides you with easy\n access and orchestration of a large and growing portfolio of *general* ,\n *custom* ,\n \\& *specialized* analysis models.\n3. **Store and query output**\n\n After your app analyzes your data you can send this information to a\n storage destination (Vision Warehouse or BigQuery), or\n receive the data live. With Vision Warehouse you can send your app\n output to a warehouse that generalizes your search work and serves\n multiple data types and use cases.\n\n*A graph for a Vertex AI Vision occupancy analytics app in the Google Cloud console*\n\nA note on Responsible AI\n------------------------\n\nAt Google Cloud, we prioritize helping customers safely develop and implement\nsolutions using Vertex AI Vision. For Vertex AI Vision, we've worked to\ndevelop fair and equitable performance in accordance with\n[Google's AI Principles](https://ai.google/principles/).\n\nThis work includes testing for bias during development, for example looking at\nperformance across different skin tones, and developing product features to\nenhance privacy and limit personal identification, like person and face blur.\nWe are committed to iterating and improving, and we will continue to\nincorporate best practices and lessons learned into our Vertex AI\nproducts.\n\nWhen Vertex AI Vision is integrated into a customer's unique organizational\ncontext, there are likely to be additional responsible AI considerations.\nWe encourage customers to leverage fairness, interpretability, privacy and\nsecurity [best practices](https://ai.google/responsibilities/responsible-ai-practices/?category=general) when implementing Vertex AI Vision,\nespecially when building custom or AutoML trained models. Throughout this\ntechnical documentation, we have provided additional guidance and resources to\nsupport this work. To learn more, read about Google's recommendations\nfor [Responsible AI practices](https://ai.google/responsibilities/responsible-ai-practices/?category=general).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Read more in the blog post [\"Vertex AI Vision: Easily build and deploy computer vision\n applications at scale\"](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/computer-vision-for-vertex-ai).\n- Learn details about specific models in the [Occupancy analytics guide](/vision-ai/docs/occupancy-analytics-model), [Person blur guide](/vision-ai/docs/person-blur-model), [Person/vehicle detector guide](/vision-ai/docs/person-vehicle-model), or [Motion filtering guide](/vision-ai/docs/motion-filtering-model).\n- Try Vertex AI Vision in the Google Cloud console by reading the [Build an app in the console](/vision-ai/docs/build-app-console-quickstart) quickstart.\n- [Set up your local environment](/vision-ai/docs/cloud-environment) to use Vertex AI Vision."]]