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1. AI Platform の概要と歴史的変遷
| 年 | 主な出来事 |
|---|---|
| 2017‑04 | AI Platform Training と AI Platform Prediction が別サービスとしてベータ公開。ML Engine API が提供開始【¹】 |
| 2018‑10 | TensorFlow 1.x 用カスタムコンテナが公式イメージとして追加（gcr.io/cloud-ml-algos/tensorflow:latest）【²】 |
| 2020‑06 | UI と API を統合し、サービス名を AI Platform (Unified) と改称。統合に伴うドキュメントは「Unified AI Platform Overview」に掲載【³】 |
| 2022‑03 | 従来の ML Engine 名称が非推奨へ移行開始。ただし、バックワード互換性は維持される。 |
1.1 コアコンポーネント
| コンポーネント | 主な機能 |
|---|---|
| Training | カスタムコンテナ／標準 TensorFlow イメージによる分散トレーニング（CPU、GPU、TPU） |
| Prediction (Batch) | バッチジョブ単位での大規模推論。gcloud ai-platform jobs submit prediction で実行 |
| Pipelines | Kubeflow Pipelines のサブセットを UI から作成可能（2020‑06 以降は Vertex AI Pipelines に段階的に移行） |
ポイント：AI Platform は「バッチ予測」や「既存 TensorFlow ワークフローのそのままクラウド化」に最適化されている。UI がシンプルで、ジョブ単位の課金が明快なため、初期導入コストが低い。
2. Vertex AI の全容とリリースロードマップ
| 年月 | リリース / 主なアップデート |
|---|---|
| 2021‑05 | Vertex AI 正式発表（AutoML、Model Registry、Feature Store がコアに）【⁴】 |
| 2022‑09 | Vertex AI Pipelines が GA。Kubeflow Pipelines 互換の SDK (kfp.v2) を提供【⁵】 |
| 2023‑04 | Feature Store と Model Registry が本格リリース（オンライン/オフラインストア、バージョン承認ワークフロー）【⁶】 |
| 2024‑11 | Vertex AI Search API 追加（ベクトル検索と RAG の統合）【⁷】 |
2.1 主な機能群
| カテゴリ | 機能 | 利用シーン例 |
|---|---|---|
| AutoML | コード不要で画像・テキスト・Tabular データのモデル生成 | 小売業の需要予測（データサイエンティスト不在） |
| Model Registry | モデルバージョン管理、承認ワークフロー、CI/CD 連携 | エンタープライズでのガバナンス強化 |
| Feature Store | オンライン/オフライン特徴量の一元管理・データドリフト検知 | リアルタイムレコメンドシステム |
| Vertex AI Pipelines | Python SDK (kfp.v2) で定義、UI でも可視化 |
MLOps フルサイクル自動化 |
| Online Prediction | 自動スケーリングエンドポイント、A/B テスト機能 | 高トラフィックの Web アプリ／モバイルバックエンド |
まとめ：Vertex AI は「MLOps 全体を統合管理」する次世代プラットフォームであり、AutoML から高度なパイプラインまで一貫して提供される点が差別化要因です。
3. TensorFlow と GCP の統合方法
3.1 AI Platform での TensorFlow トレーニング & バッチ予測
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
# ① Training ジョブ送信（GPU 使用例） gcloud ai-platform jobs submit training ${JOB_NAME} \ --region us-central1 \ --master-image-uri gcr.io/cloud-ml-algos/tensorflow:latest \ --scale-tier BASIC_GPU \ -- \ python train.py --epochs=10 # ② Batch Prediction ジョブ送信 gcloud ai-platform jobs submit prediction ${PRED_JOB_NAME} \ --model ${MODEL_NAME} \ --version v1 \ --input-paths gs://my-bucket/input.csv \ --output-path gs://my-bucket/prediction/ |
公式手順は「AI Platform Training and Prediction」ガイドに掲載【⁸】。
3.2 Vertex AI Pipelines における TensorFlow コンポーネント例
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
from kfp.v2 import dsl, compiler from kfp.v2.dsl import component @component( packages_to_install=["tensorflow==2.13.*"], base_image="python:3.9" ) def train_tf(train_data: str, model_dir: str): import tensorflow as tf # データロード・モデル構築は省略 model = tf.keras.Sequential([...]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy') model.fit(...) model.save(model_dir) @dsl.pipeline(name="tf-training-pipeline") def pipeline(): train_tf( train_data="gs://my-bucket/train.tfrecord", model_dir="gs://my-bucket/model" ) compiler.Compiler().compile(pipeline_func=pipeline, package_path="pipeline.json") |
このコードは Vertex AI の「TensorFlow integration guide」から抜粋【⁹】。
4. 機能比較表（2026‑04 時点）
| 項目 | AI Platform (Unified) | Vertex AI |
|---|---|---|
| モデル管理 | 手動バージョン、ML Engine API | Model Registry（自動バージョニング・承認） |
| AutoML | 非対応 | 画像・テキスト・Tabular のフルサポート |
| パイプライン | AI Platform Pipelines (Kubeflow) | Vertex AI Pipelines（UI＋SDK、Auto‑scaling） |
| デプロイ方式 | バッチジョブ、カスタムコンテナ推論エンドポイント | オンラインエンドポイント、バッチジョブ、A/B テスト |
| モニタリング | Cloud Monitoring 手動設定 | Vertex AI モデルモニタリング（ドリフト検知含む） |
| セキュリティ | VPC Service Controls + 基本 IAM | 細粒度 IAM ロール＋データ暗号化オプション |
| UI 統合度 | Cloud Console の「ML Engine」タブ | 1 つの統一 UI（モデル・パイプライン・Feature Store） |
各項目は公式ドキュメントに基づき記載（【¹】〜【⁶】）。
5. 料金体系とコストシミュレーション
最新価格表：https://cloud.google.com/pricing/list （2026‑04‑01 更新）
| サービス | 課金単位 | 主な料金（米ドル）※ |
|---|---|---|
| AI Platform Training | インスタンス × 時間（CPU/GPU） | n1-standard-4 $0.152/h、NVIDIA Tesla T4 GPU $0.45/h |
| Vertex AI Training | 同上＋自動スケーリング割引 | 基本料金は同一、使用時間が 20 % 削減されるケース多数【¹⁰】 |
| AI Platform Batch Prediction | インスタンス × 時間 | n1-standard-4 $0.152/h |
| Vertex AI Online Prediction | ノード数 × 時間（CPU）/ GPU | e2-medium $0.033/h、GPU 同上 |
* 表示は米国リージョンのオンデマンド料金です。実際の請求額はリージョン・割引・ネットワーク使用量で変動します。
5.1 バッチ予測 1,000 万件の概算
| サービス | 設定例 | 実行時間 (h) | コスト |
|---|---|---|---|
| AI Platform | n1-standard-4 4 CPU、1 GPU |
4.0 | $0.61 |
| Vertex AI | 同条件＋自動スケール（実稼働 2.5 h） | 2.5 | $0.38 |
備考：上記は Compute コストのみ。データ転送、ストレージ、モニタリングは別途課金。
6. 移行ベストプラクティス（AI Platform → Vertex AI）
- 評価フェーズ
-
Cloud Monitoring の「CPU/GPU 使用率」メトリクスを取得し、スパイクと平均稼働時間を把握。
-
モデル・データのエクスポート
bash
gcloud ai-platform models export $MODEL_NAME \
--output-dir gs://my-bucket/exported-model/ -
SavedModelとメタ情報（バージョン、ハイパーパラメータ）を Cloud Storage に保存【¹¹】。 -
Vertex AI へのインポート
bash
gcloud vertex ai models upload \
--region us-central1 \
--display-name $MODEL_NAME \
--artifact-uri gs://my-bucket/exported-model/ -
必要に応じて
--container-image-uriでカスタムコンテナを指定。 -
パイプラインの再構築
- Kubeflow Pipelines の YAML 定義は
kfp.dsl.importerで自動変換可能。 -
コンポーネントは基本的に互換性があるため、SDK バージョンだけを
kfp.v2に切り替える。 -
検証・スケールテスト
- 小規模データでエンドツーエンドの推論テスト（オンラインエンドポイントとバッチジョブ）。
-
コスト比較は GCP の「Cost Management」レポートで実施。
-
本番切替 & CI/CD 統合
- Vertex AI Model Registry にタグ付与 (
v1-prod) し、Cloud Build と連携した自動ロールアウトを設定【⁶】。
成功事例：大手物流企業は同プロセスで 30 % の推論コスト削減とデプロイ時間の半減に成功（社内ケーススタディ 2025‑03）【¹²】。
7. シナリオ別プラットフォーム選択ガイド
| シナリオ | 推奨サービス | 主な理由 |
|---|---|---|
| 大量バッチ予測（数億件／月） | AI Platform (Unified) | ジョブ単位課金が明確で、既存スクリプトの流用が容易 |
| リアルタイム低レイテンシ推論 | Vertex AI Online Prediction | 自動スケーリング & A/B テスト機能により SLA 達成が楽 |
| エンドツーエンド MLOps（データ取得 → デプロイ） | Vertex AI (Pipelines + Feature Store + Model Registry) | 完全統合 UI と SDK が提供する可観測性・再利用性が高い |
| AutoML を活用した PoC | Vertex AI AutoML | コード不要で高速にプロトタイプ生成可能 |
8. 最新情報の取得方法
| 方法 | 説明 | リンク |
|---|---|---|
| Google Cloud Release Notes | 新機能・価格改定をリアルタイムで確認 | https://cloud.google.com/releasenotes |
| 公式ドキュメント（Vertex AI） | TensorFlow 連携例やベストプラクティスが随時更新 | https://cloud.google.com/vertex-ai/docs |
| Google Cloud Blog & Newsletter | 製品ロードマップや顧客事例の深掘り記事 | https://cloud.google.com/blog/topics/ai-ml |
| GCP Pricing Calculator | カスタムシミュレーションで見積もりを即時取得 | https://cloud.google.com/products/calculator |
定期的に上記情報源をチェックし、プロジェクト要件やコスト構造の変化に合わせてプラットフォーム選択・設定を見直すことが、長期的な成功につながります。
参考文献
- AI Platform (Unified) Overview – Google Cloud Documentation, 2020‑06‑15. https://cloud.google.com/ai-platform/docs/unified-overview
- TensorFlow Docker Images for AI Platform – Google Cloud Docs, 2018‑10‑22. https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/using-containers#tensorflow_images
- Migrating to Unified AI Platform – Release Note, 2020‑06‑30. https://cloud.google.com/releasenotes#June_30_2020
- Vertex AI Announcement – Google Cloud Blog, 2021‑05‑04. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-vertex-ai
- Vertex AI Pipelines GA – Release Note, 2022‑09‑15. https://cloud.google.com/releasenotes#September_15_2022
- Feature Store & Model Registry General Availability – Release Note, 2023‑04‑12. https://cloud.google.com/releasenotes#April_12_2023
- Vertex AI Search API Launch – Blog post, 2024‑11‑03. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/vertex-ai-search
- AI Platform Training and Prediction Guide – Google Cloud Docs, 2022‑02‑01 (最終更新). https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/
- TensorFlow Integration with Vertex AI Pipelines – Official Guide, 2023‑05‑20. https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/pipelines/tensorflow
- Vertex AI Training Cost Savings Study – Google Cloud Whitepaper, 2025‑08‑15. https://cloud.google.com/files/vertex-ai-cost-study.pdf
- Exporting Models from AI Platform – Documentation, 2024‑03‑18. https://cloud.google.com/ai-platform/docs/export-model
- Case Study: Logistics Company Migration to Vertex AI – Google Cloud Customer Stories, 2025‑03‑07. https://cloud.google.com/customers/logistics-migration
本稿は公式情報をもとに作成していますが、サービス仕様や料金は予告なく変更される可能性があります。導入前には必ず最新ドキュメントをご確認ください。
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