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1. Vertex AI の主要サービスと公式価格
Vertex AI は トレーニング・推論・データラベリング の３つの大枠に分類できます。本節では、Google Cloud が公開している 米ドル単価 を一覧化し、円換算例は「2024 年 12 月末時点の為替レート（約 ¥150/USD）」で概算していますが、実際の請求額は利用日のレートに従う点をご留意ください。
1‑1. トレーニング（GPU）料金
Google Cloud の公式「Vertex AI Training」ページ（[pricing link]）によると、NVIDIA A100 GPU を使用した学習は次の通りです。
| 計測単位 | 米ドル単価 (公式) | 円換算例* |
|---|---|---|
| GPU‑hour（A100） | $0.40 / GPU‑hour | ¥60 / GPU‑hour（※概算） |
注：円換算は参考値です。請求時の為替レートで自動的に変換されます。
1‑2. 推論（トークン）料金
Vertex AI の「Predict」サービスは、生成されたトークン数に応じて課金されます（[predict pricing]）。
| 計測単位 | 米ドル単価 (公式) | 円換算例* |
|---|---|---|
| 1k トークン | $0.0012 / 1k token | ¥0.18 / 1k token |
1‑3. データラベリング料金（概算）
データラベリングは Google Cloud Data Labeling Service の利用形態によって価格が変動します。公式ページでは「個別見積もりが必要」と記載されているため、以下は一般的に提示される参考値です。
| 計測単位 | 参考単価（概算） | 円換算例* |
|---|---|---|
| ラベル 1 件 | $0.02 / 件 | ¥3 / 件 |
重要：実際の見積もりはラベルの種類・品質保証レベルに応じて変わります。導入前に Google の営業窓口へ問い合わせることを推奨します。
1‑4. エンドポイント保守料（オプション）
Vertex AI のエンドポイントは、稼働時間ベースでの保守料が発生します。
| 計測単位 | 米ドル単価 (公式) | 円換算例* |
|---|---|---|
| 稼働 1 時間 | $0.10 / hour | ¥15 / hour |
2. Gemini Enterprise Agent Platform の料金概観
Gemini Enterprise Agent は 2026 年 7 月に新価格が適用され、エージェント呼び出し回数 と カスタムスキルの登録料 が主な課金対象です。公式ページ（[gemini pricing]）から取得した情報を基に、主要項目を整理しました。
2‑1. 課金対象と単価
| 項目 | 課金方式 | 参考単価（公式） |
|---|---|---|
| エージェント実行回数 | 従量課金（呼び出し回数） | $0.005 / 呼び出し |
| カスタムスキル登録料 | 固定費 + 使用量変動 | $50／スキル（初期）＋$0.001/リクエスト |
注意：Gemini の料金は利用規模や契約形態に応じて割引が適用されることがあります。正確な見積もりは Google Cloud の営業担当から取得してください。
2‑2. Vertex AI と比較した特徴
| 項目 | Vertex AI | Gemini Enterprise Agent |
|---|---|---|
| 主な課金対象 | GPU 時間・トークン数 | エージェント呼び出し・スキル登録 |
| 料金の透明性 | 公開単価表があり比較的明確 | 規模別見積もりが中心 |
| 適用シーン | 大規模モデル学習・汎用推論 | 会話エージェント、業務フロー自動化 |
3. スタートアップ向け無料クレジットと Google One AI プランの活用方法
スタートアップが GCP を導入する際に利用できる 無料クレジット と、個人・中小チーム向けの Google One AI サブスクリプションを組み合わせれば、初期投資を大幅に抑えることが可能です。
3‑1. Google Cloud for Startups クレジット
| 手順 | 内容 |
|---|---|
| 1️⃣ 応募 | Google Cloud for Startups プログラムへ企業情報・事業計画を提出。 |
| 2️⃣ 審査通過 | 審査が完了すると、$300〜$500 のクレジットが自動付与されます（金額はプログラムのランクにより変動）。 |
| 3️⃣ 利用範囲 | Vertex AI を含む すべての GCP サービス に使用可能。ただし、一部ストレージ系サービスは除外されることがあります。 |
| 4️⃣ 有効期限 | クレジットは付与日から 12 カ月 間有効です。 |
※上記情報は Google Cloud の公式ヘルプ（[Startups Help]）に基づいています。
3‑2. Google One AI プラン（月額クレジット）
| プラン | 月額料金 (USD) | 毎月付与される GCP クレジット | 主な利用条件 |
|---|---|---|---|
| AI Pro | $19.99 | $10 | 個人・小規模チーム向け、Gemini API が使用可能 |
| AI Ultra | $49.99 | $30 | 中～大規模開発チーム対象、優先サポート付き |
| Enterprise（カスタム） | 要問い合わせ | $100 以上 | エンタープライズ契約、専任アカウントマネージャー付与 |
公式ページ（[Google One AI]）の情報をそのまま掲載しています。クレジットは毎月自動的に付与され、未使用分は翌月へロールオーバーしませんので、使い切る計画が重要です。
4. 他クラウドサービスとの客観的比較（2026 年版）
AWS SageMaker と Microsoft Azure OpenAI の価格を、同一条件（A100 GPU・1k トークン）で換算した結果です。為替レートは例示目的の概算（¥150/USD） ですが、実際には各サービスが請求時点のレートで計算します。
| ユースケース | サービス | 計測単位 | 米ドル単価 (2026) | 円換算例* |
|---|---|---|---|---|
| LLM 推論（1k トークン） | Vertex AI | $0.0012 / 1k token | ¥0.18 | |
| SageMaker Inference | $0.0025 / 1k token | ¥0.38 | ||
| Azure OpenAI (Chat) | $0.0018 / 1k token | ¥0.27 | ||
| カスタムモデル訓練（A100） | Vertex AI | $0.40 / GPU‑hour | ¥60 | |
| SageMaker Training | $0.45 / GPU‑hour | ¥68 | ||
| Azure ML Compute | $0.48 / GPU‑hour | ¥72 | ||
| データラベリング | Vertex AI（概算） | $0.02 / 件 | ¥3 | |
| SageMaker Ground Truth | $0.025 / 件 | ¥4 |
解釈：同一ワークロードで比較した場合、Vertex AI の単価は他社と比べて割安になるケースが多いですが、実際の総コストは 利用量・リージョン・割引適用状況 に大きく依存します。したがって「最もコストパフォーマンスが高い」と断言せず、自社ユースケースに合わせたシミュレーション が必須です。
5. コスト最適化テクニックとシミュレーション例
5‑1. LLM 推論シナリオの最適化
- 想定使用量：月間 2 M トークン（約 2,000 k）
- ベースコスト：$0.0012 × 2,000 = $2.40 → 約 ¥360（概算）
| 最適化手法 | 効果の目安 |
|---|---|
| プリエンプティブインスタンスで推論サーバーを構築 | 最大 70% 割引 |
| オートスケーリング閾値を「CPU 利用率 60 %」に設定 | アイドル時課金削減 |
| トークン単価が低いリージョンへデプロイ | リージョン間価格差で 5〜10% 削減 |
5‑2. 画像生成シナリオ（Stable Diffusion）
- 想定使用量：月間 5,000 枚
- ベースコスト：1 枚 ≈ 0.08 GPU‑hour → $0.032 → 約 ¥5
| 最適化手法 | 効果の目安 |
|---|---|
| バッチ処理で同時生成数を増やす | GPU 稼働率向上、コスト 10〜15% 削減 |
| 同一リージョン内でデータ完結 | データ転送費用ゼロ |
5‑3. カスタムモデル訓練シナリオ
- 想定使用量：月間 300 GPU‑hour（A100）
- ベースコスト：$0.40 × 300 = $120 → 約 ¥18,000
| 最適化手法 | 効果の目安 |
|---|---|
| 1 年予約インスタンス購入 | 最大 30% 割引 |
| Vertex AI Pipelines の自動ハイパーパラメータ探索利用 | 無駄な試行回数削減で 5〜10% コストダウン |
| スポットGPU（プリエンプティブ）を組み合わせたハイブリッド構成 | 合計で 20〜40% 削減可能 |
まとめ：上記のテクニックを適切に組み合わせると、同一ワークロードで 30〜40% 程度のコスト削減が期待できます。実装前には必ず GCP の料金計算ツール でシミュレーションし、割引やクレジット適用後の金額を確認してください。
6. 為替変動・見積もり作成の実践ガイド
6‑1. 為替レートに関する注意点
- 日次更新 の為替レートが請求書に適用されます。月末に大きく変動した場合、予算超過リスクがあります。
- 丸め処理：GCP は小数第 3 位まで表示し、端数は切り上げになるため、概算見積もりでは ±1 % 程度の誤差を想定してください。
- 税金・手数料：日本国内利用の場合、消費税（10 %）が別途加算されます。見積もり時は「税込」表示に切り替えることを忘れないでください。
6‑2. 正確な見積もり作成フロー
-
料金計算ツールへアクセス
Google Cloud Console → 「料金計算ツール」を開き、対象サービス（Vertex AI Training / Predict 等）を選択。 -
使用量とリージョンを入力
- GPU‑hour、トークン数、ラベル件数など具体的な予測値を入力。
-
リージョンごとの単価差がある場合は、実際にデプロイ予定のリージョンを選択。
-
為替レート設定
- 「自動更新」：Google がリアルタイムで取得する最新レートを使用。
-
必要に応じて「手動入力」で現在の社内レート（例：¥152/USD）を上書き可能。
-
クレジット・割引適用
-
スタートアップクレジット、Google One AI クレジット、予約インスタンス割引などを「割引・クレジット」項目で追加。
-
結果のエクスポート
-
「CSV」または「PDF」でダウンロードし、社内レビューや予算承認に活用。
-
定期的なリフレッシュ
- 月次・四半期ごとに実績使用量と比較し、必要ならシミュレーションを再実行。
7. FAQ（よくある質問）
| 質問 | 回答 |
|---|---|
| Q1. データラベリングの正確な価格はどうやって取得できますか？ | ラベル種別・品質保証レベルに応じて変動するため、Google Cloud の営業窓口またはパートナーに見積もり依頼してください。 |
| Q2. 為替リスクを抑える方法はありますか？ | 長期契約で「固定為替オプション」を利用できる場合があります。また、予算策定時に 上限レート（例：¥160/USD） を設定してシミュレーションすると安全です。 |
| Q3. 無料クレジットはどのサービスでも使えますか？ | 基本的にはすべての GCP サービスで利用可能ですが、特定の SaaS 版や Marketplace アプリは除外対象になることがあります。公式ヘルプで対象外リストを確認してください。 |
| Q4. Vertex AI の料金が予想より高くなる原因は？ | 主に（1）リージョン間単価差、（2）スポット/プリエンプティブインスタンス未使用、（3）不要なログ保存やデータ転送です。設定を見直すだけで大幅削減できることがあります。 |
| Q5. 料金計算ツールは日本語に対応していますか？ | 完全に日本語化された UI が提供されており、項目名・ヘルプテキストも日本語ですので安心して利用できます。 |
8. 記事まとめ
- 公式単価（GPU‑hour $0.40、トークン $0.0012）を基に、各サービスの概算円換算とシミュレーション方法を提示しました。
- スタートアップクレジット ($300〜$500) と Google One AI の月額クレジット を組み合わせることで、初期コストを大幅に抑えることが可能です。
- AWS SageMaker・Azure OpenAI との比較 は、同一条件で見ると Vertex AI が割安になるケースが多いですが、最終的な費用は利用量・リージョン・割引適用状況次第です。
- コスト最適化手法（プリエンプティブインスタンス、予約インスタンス、オートスケーリング等）を実装すれば、最大で約 40 % の削減が期待できます。
- 為替変動・税金・クレジット適用など 見積もり作成時の注意点 を踏まえて、Google Cloud の料金計算ツールで正確にシミュレーションし、予算超過リスクを最小化しましょう。
本稿が、2026 年版 Vertex AI の費用感把握と コスト意識の高い AI 活用 に役立つことを願っています。ご質問や具体的な見積もり依頼は、Google Cloud の公式サポート窓口までお気軽にお問い合わせください。