Vertex AIとは？特徴・できること・料金・活用事例3選まで徹底解説

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はじめに

近年、AI技術の進化により、企業だけでなく個人でも手軽に機械学習を活用できる環境がやっとてきました。

そこで注目されているのが、Googleが提供する統合型AIプラットフォーム「Vertex AI」です。Vertex AIとは、機械学習モデルの開発から運用までを一元管理できるプラットフォームであり、初心者でも使いやすい点が特徴です。

この記事では、Vertex AIの基本から主な機能、できること、他のAIとの違い・料金・活用事例までをわかりやすく解説します。

Vertex AIとは

Vertex AIとは、Google Cloudが提供するフルマネージドなAI開発プラットフォームです。生成AIの活用から従来の機械学習の構築まで、データの取り込みからデプロイ、運用に続く連続のプロセスを統合された環境で実行できます。

従来は複数のツールを使用する必要がありましたが、Vertex AIでは集中的に管理が可能です。また、専門知識がなくても使える直感的な操作性と、独自モデルを構築できる柔軟性を考慮しています。

Vertex AIは、Google Cloud内の複数のサービスを統合し、複数のツールを並行して使用する、1つのAPIやインターフェース上で機械学習モデルの構築を実現しています。

Vertex AIの主な機能

Vertex AIには、多くの機能が搭載されており、機械学習モデルの構築や管理に役立ちます。中でも代表的なのが、すぐにAIモデルを集めた「Model Garden」、生成AIを直感的に試せる「Vertex AI Studio」、独自AIを構築できる「Custom ML Platform」、画像や動画を解析する「Vertex AI Vision」です。

これらを踏まえて、初心者から上級者まで幅広いニーズに対応できるポイントが特徴です。ここからは、Vertex AIの主な機能について詳しく解説します。

Model Garden

Model Gardenとは、さまざまな用途に対応したAIモデルをまとめて利用できる機能です。文章生成・画像認識・音声処理などの分野ごとに、事前学習済みのモデルが用意されており、ユーザーは目的に応じて選択するだけで簡単にAIを活用できます。

特に、扱うデータの種類に応じて言語・音声・ビジョンといったモダリティに分かれています。ゼロからAIを開発する必要がないため、開発コストや時間を大幅に削減できる点が魅力です。

また、Geminiなどの最新モデルも利用できるため、高度な生成AIの機能も手軽に取り入れられます。これらのカテゴリから用途に応じたモデルを検索し、事前トレーニングされたモデルを1クリックで使い始めることができます。

Vertex AI Studio

Vertex AI Studioとは、LLM（大規模言語モデル）に対するプロンプトの設計とテストを行うことができるプラットフォームです。プログラミングの知識がなくても、画面上でテキストを入力するだけで AI の応答を確認できるため、初心者でも直感的に操作できます。

特に、プロンプトの調整や出力結果の比較を簡単に優れた点が特徴で、最適なAIの使い方が簡単に見つかります。また、複雑な設定を行わなくてもすぐに試せるため、アイデア検証やPoC（概念実証）にも適しています。

これにより、企業は迅速にAI導入の効果を確認し、実運用へスムーズに移行することが可能です。

Custom ML Platform

Custom ML Platformとは、従来の機械学習モデル開発を改善し、効率化を後押しする機能です。データの準備やモデルの学習、評価、プロイなど、ワークフローの各段階で使える機能が注目されています。

また、Vertex AIではMLOps機能も使えるため、1度デプロイしたモデルに対するモニタリングやガバナンスもスムーズに実行できます。機械学習モデルの開発や運用におけるさまざまな業務フローを統一し、開発チームで一元管理をサポートします。

Vertex AI Vision

Vertex AI Visionとは、画像や動画データを解析するためのAI機能です。学習済みのAIがすでに用意されており、自然言語処理・音声分析・画像認識などの高性能なAIを迅速に活用できます。

学習済みモデルをチューニングすれば、追加のデータを学習させることも可能です。プロンプトを入力して、目的のテキストや画像・動画などを生成する・翻訳の使い方ができます。

特に、ポータル&ドロップでアプリケーションを作成できるローコード環境により、専門知識がなくても導入しやすい点が強みです。

大量の動画データをスケーラブルに処理し、分析結果をデータ基盤へ連携できるため、業務の自動化と意思決定の高さを同時に実現します。

Vertex AIでできること

Vertex AIでは、生成AIの活用からデータ分析・AIアプリ開発まで幅広い業務を効率化できます。テキスト・画像・動画など複数のデータを扱うマルチモーダルAIに対応しており、企業の課題に応じて柔軟に活用できるポイントが特徴です。

Vertex AIの機能が業務でどのように活用できるのか詳しく解説します。

データ分析と予測の自動化

大量のデータをもとに将来の傾向を予測することも、Vertex AIの大きな強みです。売上予測や必要予測、犯罪犯罪などを自動化することで、意思決定のスピードと精度を高めることができます。

特に、データサイエンスの深い知識を持たないユーザーでも、高度な予測モデルの途中で構築・運用できる環境を提供します。Vertex AIは、分析結果をもとに意思決定のスピードを向上させ、在庫管理の最適化やマーケティングに近い精度向上にもつながります。

これにより、人手では難しかった複雑なデータ分析も効率的に疲れます。

文章生成・要約

Vertex AIでは、Geminiなどの生成AIを活用し、文章作成や要約を自動化できます。例えば、メール文の作成・記事執筆・会議の議事録など日常業務で発生するテキスト作業を大幅に効率化できます。

入力した内容に応じて自然な文章を生成できるため、文章作成に慣れなくても高品質な出力が可能です。また、長文の資料やレポートを短時間で要約できるため、情報収集や意思決定のスピードも向上します。

これにより、企業独自のトーンやフォーマットを維持したまま高品質な文章を短時間で作成できます。

チャットボットとの活用で顧客体験の向上

Vertex AIでは、最大に最適化された体験を提供できます。履歴や閲覧データ、行動パターンをAIが分析し、ユーザーの興味やニーズに応えた商品やサービスを提案できるポイントが特徴です。

例えば、ECサイトにおけるレコメンド機能、問い合わせ対応を行ったりチャットボットの高度化などに活用しています。顧客の声を分析することでサービス向上にもつながり、満足度の向上とリピート率の改善が同時に実現できます。

画像・動画解析で物体の異常検知を検出

Vertex AIでは、画像やような動画視覚データを活用した高度な分析が可能です。AIモデルを使って、物体検出や顔認識・異常検知などを自動で行うことができ、人手では難しい精度とスピードでの判断を実現します。

例、製造業では不良品の警告・セキュリティ分野では監視カメラの映像解析などに活用されています。また、動画データの緊急解析にも対応しており、状況の変化に応じた即時判断が可能です。

Vertex AIのAutoML機能により、アリテールでの棚卸しや製造ラインの検査など、臨時用途で活用されています。

ハイパーパラメータを自動でチューニング

Vertex AIには、ハイパーパラメータを自動でチューニングする機能が搭載されています。それぞれのモデルに最適化したパラメータに自動で設定してくれるため、予測精度を最大限に向上できます。

Vertex AIでは、この調整作業を自動化できる機能が用意されており、最適なパラメータ設定を効率的に調整できるのが特徴です。ハイパーパラメータを自動で最適化できれば、エンジニアがチューニングする必要はありません。

自動チューニングは省力化に貢献し、エンジニアがコア開発業務に注力できるようになります。

Google Cloudのツールと統合が簡単に

Vertex AIでできることの一つが、Google Cloudのツールと統合が簡単にできる点です。Vertex AIはGoogleが開発していることもあり、Google Cloudとの統合・連携能力は優れています。

従来、Google WorkspaceではAIで生成した回答をGoogleドキュメントに暫定したり、スプレッドシートのデータをAIで解析させたりといった連携も容易です。

Vertex AIとGeminiの違い

Vertex AIとGeminiは混用されることが多いですが、役割が大きく異なります。Vertex AIはAIを開発・運用するためのプラットフォームであり、Geminiは文章生成などを行うAIモデルの特徴です。

それぞれの違いを理解することで、目的に応じた正しい使い方が可能になります。ここからは、Vertex AIとGeminiの違いについて表を用いて詳しくご紹介します。

項目	Vertex AI	Gemini
発行日	2021年5月20日	2023年12月6日
役割	AI開発・運用の基盤複数モデルの管理	生成AIモデル文章や画像を生成
利用可能なモデル	Gemini 2.5/2.0 Pro Gemini 2.5/2.0 Flash Imagen 3/2 Codey Anthropic Claude Mistral AI Llama（Meta） AI21 Jamba1.5等	Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Flash Gemini 2.5 Flash-Lite Gemini 3 Pro等
統合サービス	Google Cloud全体と連携 BigQueryなどとの統合	Workspaceなどと連携日常業務向け
性カスタマイズ	高い企業ニーズに対応可能	低〜中汎用利用向け
セキュリティ	企業向け高セキュリティ権限管理が可能 Google Cloudの強固なIAM/VPCに対応	標準的なセキュリティ個人利用が中心 APIキーによる単純認証
用途	社内文書の検索・回答自社専用AIチャットボット大規模データ処理	業務へのAI導入資料作成・長文のメール提案書・ブレインストーミング

役割と構造の違い

Vertex AIとGemini の最大の違いは役割と構造です。Geminiはテキスト生成や画像理解などを行うAIモデルであり、実際に出力を発生させる頭脳にあたります。一方、Vertex AIはそのGeminiを含む複数のAIを管理・運用するための「開発基盤」です。

データの準備・モデルの学習・デプロイ・運用管理までを一元化できるため、企業での本格的なAI導入に適しています。つまり、Gemini単体でも利用可能ですが、Vertex AIということでより高度な活用が可能になります。

利用シーンと対象ユーザーの違い

Geminiは、文章作成や要約・アイデア出しなどを手軽にやりたい個人ユーザーや小規模事業に向いています。ブラウザやアプリから使えるため、導入のすぐに低い点が特徴です。

特に、複数のAIモデルを組み合わせたり、業務システムに組み込む場合にはVertex AIが最適です。

用途の規模や目的に応じて適切に使用されることが重要であると考えられます。

セキュリティとガバナンス

Vertex AIとGemini では、セキュリティ面にも明確な違いが見られます。Vertex AIは企業利用を前提として設計されており、Google Cloudのセキュリティ基盤に基づいた高度なアクセス制御やデータ機能保護が利用できます。

具体的には、IAMによる権限管理やデータ暗号化、監査ログの取得などが可能であり、機密情報を扱う業務にも適しています。基本的なセキュリティ対策は備えているもの、企業レベルの慎重な権限設定や制限は限定的です。

そのため、業務で安全にAIを活用したい場合はVertex AIの方が適していると考えます。

技術的な仕組みと運用の違い

技術的な観点でも、Vertex AIとGeminiには明確な違いがあります。Vertex AIはMLOps の考え方を取り入れており、モデルの開発から運用、改善を継続的に行う体制が確立しています。

データの管理、モデルのバージョン管理、パフォーマンス的な監視などを一元的に実施できるため、長期運用に適しています。

そのため、じっくりなチューニングや運用管理は不要で、すぐに利用できる手軽さが特徴です。用途や運用体制に応じて、どちらを選ぶべきか判断することが重要です。

Vertex AIの料金体系

Vertex AIの料金体系は、使った分だけ料金が発生する「従量課金」が基本です。初期費用は不要で、小規模な検証から始めやすい方、利用量に応じてコストが追加する仕組みです。

2026年現在、生成AIモデルの利用だけでなく、データのトレーニングや予測など、各工程において詳細な料金設定が行われています。ここからは、Vertex AIの料金体系表を使って解説します。

Vertex AIの料金体系	有料対象	料金の目安
生成AI (Gemini 3.1 Pro)	100万件あたりの利用量	入力: $1.25 / 出力: $3.75
生成AI (Gemini 3.1 Flash)	100万件あたりの利用量	入力: $0.10 / 出力: $0.30
コンテキストキャッシュ	1GB/時間あたりの保存料	$0.035 / 100万
AutoML(トレーニング)	ノード時間（学習に使用した時間）	$3.10 〜 / 1時間あたり
オンライン予測 (デプロイ)	ノード時間（推論前回時間）	マシンタイプにより変動（$0.20～）
データ保存（データセット）	ストレージ容量	$0.02 〜 / GB（月額）

Vertex AIでは、モデルの学習や推論に使用した計算リソースに応じて料金が発生します。同様に、AutoMLでは学習と予測回数などそれぞれ有料対象となり、モデルをデプロイしている間はリクエストがなくても料金が発生点に注意が必要です。

また、処理は30秒単位で課金されるため、短時間の利用でも無駄が出にくい設計となっています。さらに、BigQueryやCloud Storageなど他のGoogle Cloudサービスと連携する場合、それらの利用料金も加味されます。コスト最適化のために、不要なリソースを停止運用することが重要です。

Vertex AIの活用事例3選

Vertex AIは、さまざまな業界で活用が進んでおり、業務効率化や新たな価値創造に貢献します。具体的には、製造・小売・ITサービスなど幅広い分野で導入が進んでおり、AIによる自動データ分析や化の効果が実証されています。

ここでは、実際の企業事例をもとに、Vertex AIがどのように活用されているかを3つご紹介します。

製造業界：創薬プロセスの高度化

解析製薬業界では、中外製薬がVertex AIを活用し、創薬プロセスの効率化を実現しています。従来の創薬ではあると思われるデータと試行錯誤が必要であり、AIを活用することで候補物質の探索や分析を高速化しています。

従来の創薬は、思われる候補物質の中から有効な成分を見つける必要があり、多くの時間とコストがかかる工程でした。ところで、Vertex AIで機械学習モデルを活用することで、研究者の負担を軽減しながら精度の高い判断が可能となりました。

生成AIの活用により一日の生成や検証プロセスも効率化され、研究者の負担軽減にもつながっています。これにより、開発期間の短縮だけでなく、新薬開発の成功確率も向上している点が大きな特徴です。

EC業界：顧客体験の向上

ファッションECを展開するZOZOでは、Vertex AIを活用して顧客体験の向上を図っています。具体的には、生成AIやレコメンド機能を活用し、ユーザーの行動データをもとに最適な商品提案を行う仕組みを構築しています。

これにより、従来の一律な提案ではなく、個人の好みに合わせたパーソナライズ体験が可能となりました。また、生成AIを活用した商品説明の自動生成や、検索精度の向上にも貢献しており、ユーザーの利便性が大幅に向上しています。

さらに、マーケティングにもAI分析を活用することで、広告配信やキャンペーンの精度が高まり、売上向上と業務効率化の両立を実現しています。

人材業界：人材マッチングの最適化

人材業界では、datamixがVertex AIを活用した人材マッチングシステム「Talent Finder」を開発しています。このシステムでは、案件内容と人材スキルをAIが分析し、最適なアサインを自動で提案します。

従来のマッチングは担当者の経験や勘に依存する部分が大きく、最適な人材配置には時間がかかる傾向がありました。しかし、Vertex AIを活用することで、求人情報やスキルデータをAIが分析し、最適な候補者を自動で提案できるようになっています。

AIによる分析結果を継続的に学習させることで、マッチング精度の向上も実現しています。これにより、企業と求職者双方の満足度を高めながら、業務効率化と成果最大化の両立を実現できます。

Vertex AIを導入する際の注意点

Vertex AIは高機能なAI基盤ですが、導入する場合にはいくつかの注意点があります。特に初心者の場合は、目的を明確にせずに導入するとコスト増加や効果不足につながる可能性があります。

自社でVertex AIを導入する上で、基本的な仕組みや活用方法を冷静に、導入計画を立てることが大切です。ここからは、Vertex AIを導入する際の注意点について詳しく解説します。

意思決定の目的を明確にする

Vertex AIを導入する際は、まず何をするためにAIを活用するのかを明確にすることが重要です。目的が解決しないまま導入すると、機能を十分に活かさず、コストだけが増えてしまう可能性があります。

例：業務効率化を目指すのか、売上向上を目指すのかによって、活用する機能やモデルは大きく異なります。

また、小規模なPoC（概念実証）から始めることで、リスクを抑えながら段階的に活用範囲を広げることができます。

データの品質と準備が重要

AIの精度は、学習に使用するデータの質によって大きく異なります。そのため、Vertex AIを効果的に活用するには、事前にデータの整理やクレンジングを行うことが前提です。不正確なデータや偏りのあるデータを使用すると、AIの判断も誤ったものになりやすくなります。

また、データ量が不足している場合も、十分な精度がない可能性があります。社内で行われているデータを見直し、活用可能な形に整備することが重要です。さらに、継続的にデータを更新・管理する仕組みを整えることで、AIの精度を長期的に維持できます。

コスト管理とスケーラビリティ

Vertex AIは従量課金制を採用しており、利用した分だけ費用が発生する仕組みです。そのため、使い方によっては想定以上にコストが膨らむ可能性があります。特に、大規模データの処理や高性能モデルの連続利用を行う場合は、費用が増加しやすい点に注意が必要です。

導入初期は、まず小規模なプロジェクトで試験的に運用し、どの程度のコストがかかるのかを把握することが重要です。また、不要なリソースの停止や利用時間の制御を行うことで、無駄なコストを抑えられます。

ただし、Vertex AI は拡張が容易である分、管理が考えると無駄なリソースが増えてしまう可能性もあります。コスト管理ツールの活用や運用ルールの整備を行い、常に最適なリソース状態を維持することができ、費用対効果の高い運用につながります。

セキュリティ対策とデータ管理

Vertex AI を活用する最も重要なポイントの一つが、セキュリティ対策とデータ管理です。AI は大量のデータを扱うため、顧客情報や機密情報が含まれる場合も多く、適切な管理を行わなければ情報漏えいのリスクが覚悟します。

特にクラウド環境では、アクセス権限の設定が考えられ、意図せずユーザーがデータにアクセスできてしまう可能性があります。そのため、誰がどのデータにアクセスできるのかを明確にし、正当な権限のみを付与することが重要です。

自社で従業員がVertex AIを導入する際は、データの取り扱い方針を整備し、運用面でもセキュリティを徹底することが求められます。

HBLABのVertex AI活用事例

Vertex AIを活用したマルチエージェントシステム構築事例

欧州発のテクノロジースタートアップでは、ファイル分析、インターネット検索、メールの自動作成・送信、プロジェクト管理など、複数の機能を統合したマルチエージェントシステムをユーザーへ提供したいというニーズがありました。単一機能のチャットボットではなく、複数のタスクを連携しながら実行できる仕組みが求められていた点が特徴です。

HBLABは、この課題に対して、LangChain、LangGraph、Vertex AIを基盤としたマルチエージェントシステムの構築を支援しました。Supervisorパターンを取り入れたうえで、LangChainを用いたAgent間コミュニケーション方式を設計し、複数の役割を持つエージェントが連携しながらタスクを処理できる構成を実装しています。

また、ファイル分析機能向けにはRAGシステムを構築し、Vertex AIのEmbeddingモデル、Pinecone、ベクターストアを組み合わせることで、文脈を参照しながら回答や処理を行えるようにしました。さらに、Tavilyを活用したインターネット検索機能も実装し、社内外の情報を横断的に活用できる仕組みを整えています。

本事例では、Agentがシステム内のエンティティと連携しながら、メール作成や送信などの業務処理まで担うツール開発を行いました。Vertex AIを中心に、RAGやエージェント設計を組み合わせることで、単なる応答生成にとどまらない実務型の生成AIシステムを構築した例といえます。

Vertex AIを活用した履歴書分類・情報抽出の事例

人事管理系企業では、履歴書の内容を手作業で確認・入力しており、処理に時間と労力がかかることが課題となっていました。加えて、書式のばらつきや多言語対応の難しさもあり、入力者ごとに情報の要約精度が変わってしまう点も運用上の負担になっていました。

HBLABは、この課題に対して、AI OCRを活用した履歴書の自動分類・情報抽出システムを構築し、既存システムとの連携まで支援しました。画像やスキャンファイルのOCRにはCloud Vision APIを用い、テキスト化した情報に対してはVertex AI / AutoMLを活用してNLPベースの情報抽出を実施しています。

これにより、履歴書から必要な情報を所定のフォーマットで自動取得しやすくなり、手作業による処理負荷の軽減と業務スピードの向上を図ることができました。プロジェクトでは、Cloud Storage、Cloud Functions、BigQuery、FirestoreなどのGCPサービスも組み合わせながら、業務に組み込みやすい構成で開発を進めています。

本事例は、Vertex AIを活用してテキスト情報の抽出精度を高めつつ、OCRや周辺クラウドサービスと連携することで、実務で使える文書処理基盤を構築した例といえます。生成AI活用だけでなく、業務データ処理や情報整理の自動化においても、Vertex AIが有効に活用できることを示す事例です。