GCP AI Platform（旧）とVertex AIの比較・移行ガイド【2025年サポート情報】

GCP AI Platform（旧）の概要とサポート状況

GCP AI Platform は、Google が提供する従来型の機械学習サービスです。2023 年に名称が変更されたものの、2025 年 12 月末までフルサポートが保証されています。本セクションでは、現在利用できる主要機能と公式ロードマップを整理し、移行判断に必要な情報を提供します。

• サポート期間
• Google Cloud の公式ロードマップ（2024 年 10 月更新）で「2025 年 12 月をもって旧サービスのメンテナンスモード終了」と明記されています【^1】。
• 提供されている主な機能

• 対象ユーザー
• オンプレミスから GCP へ移行中の企業
• 既存 TensorFlow コードベースをそのまま活かしたいチーム

ポイント：AI Platform は安定運用が可能ですが、2025 年以降は新機能追加が停止するため、長期的な拡張性を考えると Vertex AI への移行検討が必須です。

Vertex AI の全体像と主要コンポーネント

Vertex AI は機械学習ライフサイクル全体（データ準備・トレーニング・デプロイ・モニタリング）を統合的に管理できる次世代プラットフォームです。本章では、最新機能と実務での利用イメージを俯瞰します。

Training と Prediction

Vertex AI の Training と Prediction は同一プロジェクト内でシームレスに連携し、リソース自動割当・スケーリングが標準装備されています。これにより、インフラ管理の負荷を大幅に削減できます。

• トレーニング
• aiplatform.CustomContainerTrainingJob や ManagedDataset を用いて、GPU/TPU クラスターを自動構築。

• Auto‑Scaling に対応したハイパーパラメータチューニングはベイズ最適化がデフォルトで有効（最大 50 同時試行）【^2】。

• 予測

• エンドポイント作成後はリクエスト量に応じて自動スケール。
• オンライン推論はミリ秒レベルのレイテンシ、バッチ予測はデータサイズに比例した課金体系です。

Pipelines と Feature Store

MLOps の標準化を支える Pipelines と Feature Store は、Vertex AI が提供する最も価値あるコンポーネントです。

• Pipelines
• Kubeflow Pipelines の拡張版であり、UI・SDK 双方から DAG 定義が可能。

• CI/CD（GitHub Actions, Cloud Build）と連携し、コード変更時に自動的にトレーニングジョブを走らせることができます。

• Feature Store

• オンライン／バッチフィーチャーの一元管理と TTL 設定でデータ鮮度を保証。
• データ整合性は Vertex AI の内部トランザクションにより自動的に保たれます。

AutoML とハイパーパラメータチューニング

AutoML は非エキスパート向けの「クリックだけでモデル作成」体験を提供し、ハイパーパラメータ最適化は内部エンジンが自動で実行します。

• AutoML Tables のベンチマークでは、同規模の手動チューニングと比較して 平均 5 % の精度向上 が報告されています【^3】。
• ハイパーパラメータチューニングは aiplatform.HyperparameterTuningJob で実行でき、最大 50 同時試行をサポートします。

TensorFlow と両サービスの連携ポイント

TensorFlow は GCP 上で最も広く採用されているフレームワークです。ここでは AI Platform と Vertex AI における TensorFlow の扱い方とベストプラクティスを紹介します。

カスタムコンテナによるトレーニング

カスタムコンテナは Docker イメージさえ用意すれば、両サービスで同一手順で利用できます。これにより TensorFlow のバージョンや依存パッケージを自由に選択可能です。

1. Dockerfile に以下を記述
   dockerfile
FROM tensorflow/tensorflow:2.13.0-gpu
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
2. ビルド＆プッシュ（Artifact Registry 推奨）
   bash
docker build -t REGION-docker.pkg.dev/PROJECT/REPO/custom-tf:latest .
docker push REGION-docker.pkg.dev/PROJECT/REPO/custom-tf:latest
3. 実行コマンド例

AutoML とのシームレス統合

SavedModel 形式は共通規格となっているため、AutoML の「カスタムモデル」オプションとして直接インポートできます。

• AI Platform
  bash
gcloud ai-platform models upload --region=us-central1 \
--framework=tensorflow --origin=saved_model/
• Vertex AI
  コンソールの「モデル登録」画面で SavedModel の GCS パスを指定し、AutoML 評価機能を有効化。

ベストプラクティス：同一 Dockerfile を CI/CD でビルドし、Artifact Registry に自動プッシュするパイプラインを構築すると、環境差異による不具合を防げます。

機能・料金・ベンチマーク比較

以下の表は 2026 年 4 月時点の公式価格表と、主要ベンチマーク結果に基づく比較です。実際の請求額は使用量・リージョンに依存するため、「価格は予告なく変更される可能性があります」ことを必ずご留意ください（※料金表末尾に注意書きを記載）。

機能比較表

最新料金体系（2026 年 4 月）

※本料金は Google Cloud の公式価格表（2026‑04）に基づく例です。実際の請求は使用量、リージョン、割引適用状況により変わります。

コストシミュレーション例

• 前提：TensorFlow 2.13、A100 GPU 1 台で 10 時間学習 → 月間 50,000 リクエストのオンライン推論
• 学習費用 $2.85 × 10h = $28.50
• 推論費用 (50,000 / 1,000) × $0.30 = $15.00
• 合計　≈ $43.5（ネットワーク・ストレージ除く）

注意：価格は変動します。見積もり作成時は必ず最新の公式料金ページをご確認ください。

実績ベンチマークとスケーラビリティ事例

移行ガイドとユースケース別推奨シナリオ

AI Platform → Vertex AI のステップバイステップ手順

1. 環境調査
2. 現行ジョブの Docker イメージ、TensorFlow バージョン、使用しているサービスアカウント権限を一覧化。
3. Artifact Registry へイメージプッシュ（必要に応じて）
   bash
docker build -t REGION-docker.pkg.dev/PROJECT/REPO/custom-tf:latest .
docker push REGION-docker.pkg.dev/PROJECT/REPO/custom-tf:latest
4. Vertex AI SDK のインストール
   bash
pip install --upgrade google-cloud-aiplatform
5. TrainingJob オブジェクト作成 & 実行

python
from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(project="my-project", location="us-central1")
job = aiplatform.CustomContainerTrainingJob(
display_name="tf-mnist",
container_uri="REGION-docker.pkg.dev/PROJECT/REPO/custom-tf:latest",
model_serving_container_image_uri="gcr.io/cloud-aiplatform/prediction/tensorflow:2.13"
)
job.run(
replica_count=1,
machine_type="n1-standard-4",
accelerator_type="NVIDIA_TESLA_A100",
accelerator_count=1,
args=["--epochs", "10"]
)
5. **モデル登録とエンドポイント作成**python
model = job.get_model()
endpoint = model.deploy(machine_type="n1-standard-4")

6. **テスト・ロールバック**
- Vertex AI の Model Monitoring を有効化し、AI Platform からの差分を可視化。
- 問題があればendpoint.undeploy() で即時ロールバック可能。

移行時に注意すべきリスクと対策

ユースケース別推奨シナリオ

1. 研究開発（試験的 AutoML・実験パイプライン）

• 推奨：Vertex AI の AutoML + Pipelines
• 理由：AutoML がハイパーパラメータ探索を自動化し、Pipelines が再現性の高いワークフローを提供。短期間でベンチマーク取得が可能。

2. 本番デプロイ（CI/CD とモニタリング）

• 推奨：Vertex AI エンドポイント + Model Monitoring + Cloud Build/GitHub Actions の CI/CD 組み込み
• 理由：Auto‑Scaling によりトラフィック変動に即応し、標準装備のモニタリングで異常検知と自動アラートが実現できる。

3. 大規模バッチ予測（Feature Store と分散推論）

• 推奨：Vertex AI Batch Prediction + Feature Store
• 理由：Feature Store がオンライン／バッチフィーチャーを一元管理し、TTL によるデータ寿命管理が可能。Batch Prediction は TPU クラスターへ自動スケールアウトでき、PB 級データでもコスト効率良く処理できる。

まとめ

• AI Platform（旧）は2025年末までサポートされますが、新機能追加は行われません。既存環境の保守には問題ありませんが、将来的な拡張性を考えると Vertex AI への移行が必須です。
• Vertex AI は Training・Prediction・Pipelines·Feature Store·AutoML を統合し、最新ハードウェア（GPU/TPU）や自動スケーリング機能をフル活用できます。ベンチマークでも学習速度・推論スループットで優位性が確認されています【^4】【^5】。
• TensorFlow 連携はカスタムコンテナで共通化でき、SavedModel のインポートもシームレスです。CI/CD パイプラインに組み込むだけで環境差異を排除できます。
• 料金体系は GPU/TPU 時間単価＋エンドポイント利用料が主流ですが、価格は予告なく変更される可能性があります（※上記料金表参照）。見積もり作成時は必ず最新の公式価格をご確認ください。
• 移行手順は「イメージ再利用 → SDK 切替 → Model Registry 登録」の３ステップで完結します。認証・バージョン管理に注意すれば、ダウンタイム最小で本番環境へ切り替えられます。

次のアクション：自社プロジェクトが「実験的」か「本番運用」かを整理し、上記ユースケース別推奨シナリオとコストシミュレーションを照らし合わせて、移行スケジュール（例：2024 Q3‑Q4）を策定してください。

参考文献・出典

[^1]: Google Cloud Roadmap (2024‑10). Google Cloud Platform – Product Lifecycle. https://cloud.google.com/roadmap
[^2]: Vertex AI Documentation (2025‑06). Hyperparameter Tuning Limits. https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/training/tuning-overview#limits
[^3]: Google Cloud Blog (2025‑03). AutoML Tables performance benchmark. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/autotable-benchmark
[^4]: Google Cloud Blog (2025‑10). Vertex AI Training on TPU v4 vs CPU clusters. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/vertex-ai-tpu-performance
[^5]: Vertex AI Case Study (2026‑01). High‑throughput prediction at scale. https://cloud.google.com/vertex-ai/customers/high-throughput-prediction
[^6]: 物流企業 A 社 技術ブログ (2025‑12). Batch Prediction cost reduction case study. https://tech.logistics-a.co.jp/blog/vertex-ai-batch

※上記リンクは執筆時点での公開情報です。将来的に URL が変更されることがありますので、最新情報は公式サイトをご確認ください。