Vertex AIとは？　何ができるの？Geminiとの違いは？

Vertex AIってなに？　Geminiとはなにが違うの？

という方もいるかも知れません。

Vertex AIで何ができるの？　と疑問に思っている方もいるかもしれませんね。

今回は「Vertex AIとは？　何ができるの？Geminiとの違いは？」についてお伝えします。

Vertex AIってなに？何ができるの？という方やGeminiとは何が違うの？という方は記事を読んでみてくださいね。

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Vertex AIとは
Vertex AIでできること
Vertex AIとGeminiの違い
Vertex AIの料金
Vertex AIのよくある疑問
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Vertex AIとは

Vertex AIは、Google Cloudが提供する「AI開発のための一体型プラットフォーム」です。

データの準備からモデルの学習、デプロイ（本番環境への配置）、そして運用・監視までを、ひとつのサービスの中で完結できるのが大きな特徴です。

Googleが開発した最新のAIモデル「Gemini（ジェミニ）」などの生成AIも利用できるため、テキスト生成や画像認識、チャットボット開発など、幅広い用途に対応できます。

また、ノーコード／ローコードの機能も豊富で、機械学習の専門家だけでなく、ビジネス担当者や初学者でも扱いやすいように設計されています。

クラウド上で従量課金制（使った分だけ支払う料金体系）を採用しているため、小さく試してから徐々にスケールさせることも可能です。

Vertex AIの基本コンセプト

Vertex AIの基本コンセプトは、「AI開発に必要なものをバラバラではなく、最初から最後までまとめて提供する」という点にあります。

従来は、データ準備はこのツール、学習はあのフレームワーク、デプロイは別のサービス…と分かれており、つなぎ込みや運用が大きな負担になっていました。

Vertex AIでは、これらの機能を1つの統合環境で提供することで、AI開発の流れ（ライフサイクル）をシンプルにし、MLOps（機械学習の運用プロセス）の効率化を実現します。

また、生成AI時代に合わせて、LLMOps（大規模言語モデルの運用）にも対応しており、Geminiなどの大規模モデルを安全かつ継続的に運用するための仕組みも整っています。

Vertex AIの主な特徴

Vertex AIには、AI開発を加速するさまざまな特徴があります。

とくに、モデルの種類の多さと、ノーコードで扱えるUIツール群が大きなポイントです。

また、Google Cloud内の他サービス（BigQueryなど）とスムーズに連携できるため、すでにGoogle Cloudを使っている企業にとっては導入しやすい環境といえます。

代表的な特徴を、用途とあわせて表にまとめると以下のようになります。

特徴	内容	活用イメージ
統合プラットフォーム	データ準備〜学習〜デプロイ〜運用までを一括管理	ツールを渡り歩かず、1つの環境で開発を完結
豊富なモデル	Gemini、Claude、Llamaなど200以上のモデルを利用可能	用途に合うモデルを選び、比較しながら採用
生成AI対応	テキスト・画像・動画・音声の生成・理解に対応	チャットボット、要約、画像生成、検索など
AutoML機能	自動で特徴量設計やモデル選択・チューニング	機械学習の専門知識が少なくても高精度モデルを構築
MLOps/LLMOps	モデルのライフサイクル管理や監視・ガバナンスを提供	本番運用での精度劣化やセキュリティリスクを低減

Vertex AIとGoogle Cloudの関係

Vertex AIは、Googleのクラウドサービス「Google Cloud（GCP）」の一部として提供されるAIプラットフォームです。

単体のアプリケーションというより、「Google Cloudの中にあるAI開発専用エリア」とイメージするとわかりやすいかもしれません。

そのため、同じGoogle Cloud内のサービスであるBigQuery（ビッグクエリ：大規模データ分析のためのデータウェアハウス）や、Cloud Storage（クラウド上のストレージ）と、シームレスに連携できます。

たとえば、BigQueryにある大量のログデータをVertex AIにそのまま渡してモデル学習に使ったり、学習済みモデルをCloud RunなどでAPIとして公開したりする連携もスムーズです。

すでにGoogle Cloudを使っている企業にとっては、インフラやセキュリティのポリシーを共通化しやすい点も大きなメリットになります。

Vertex AIでできること

Vertex AIでは、従来の機械学習だけでなく、生成AI（Generative AI）も含めた幅広いAIタスクに対応できます。

コードを書く量を減らしつつ、データセット作成からモデル運用までの一連のプロセスを効率よく進められるため、少人数のチームでも本格的なAIサービスを構築しやすくなります。

また、画像・動画・テキスト・表形式データなど、さまざまなデータ形式を扱えるため、業務自動化からチャットボット、検索システム構築まで、多様なユースケースに対応できます。

主な機能とユースケース

Vertex AIで提供されている機能は多岐にわたりますが、大まかに

モデルを作る
モデルを使う
モデルを運用する

という3つの観点で捉えると理解しやすくなります。

具体的に何ができるのかを、代表的なユースケースとあわせて一覧にすると以下のようになります。

できること	説明	代表的なユースケース
データセット作成	画像・動画・テキスト・表形式のデータを学習用に整理し、ラベル付けを支援	不良品検知用の画像データ整備、FAQデータの整理
AutoML	モデル構造やパラメータを自動で最適化してくれる機能	売上予測、需要予測、離反予測などの予測モデル
生成AI（Geminiなど）	文書生成、要約、コード生成、画像生成などを実現	チャットボット、記事の下書き、マニュアル要約、自動翻訳
Vertex AI Search	社内文書やFAQを対象にした高度な検索機能（意味検索＋キーワード検索）	社内ナレッジ検索、カスタマーサポート向けFAQ検索
MLOps/LLMOps機能	モデルのバージョン管理、監視、再学習パイプラインなど	本番APIの安定運用、継続的なモデル改善

データセット作成と自動チューニング

機械学習では、「良いデータ」と「適切なハイパーパラメータ」が精度を大きく左右します。

Vertex AIには「Datasets」という機能があり、学習に使うデータセットを作成・管理できます。

画像・動画・テキスト・表形式の4種類に対応しており、アノテーション（データにラベル付けする作業）を支援するUIも用意されています。

アノテーションとは、たとえば「この画像には猫が写っている」「このメールはクレームだ」といったラベルをつける作業のことで、モデルに正しいパターンを学ばせるための重要な工程です。

さらに、Vertex AIには「ハイパーパラメータ自動チューニング」機能もあります。

ハイパーパラメータとは、学習率やバッチサイズなど、モデルの学習プロセスを制御する設定値のことを指し、これを自動探索して最適化することで、少ない試行回数で高い精度を狙うことができます。

ノーコードでできること

Vertex AIには、コードを書かずに操作できるUIベースの機能が多数用意されています。

機械学習やプログラミングの専門知識がそれほどなくても、「やりたいこと」を選んで設定を進めていくだけで、ある程度のモデル構築が可能です。

とくに次のような場面で、ノーコード／ローコードの利点が活きてきます。

ビジネス部門が、簡易な予測モデルや分類モデルを自ら試作したいとき
プロトタイプを素早く作って、PoC（概念実証）を繰り返したいとき
エンジニアが少ないチームで、なるべく開発工数を抑えたいとき
複雑なアルゴリズム実装よりも、「ビジネス課題への適用」に時間を使いたいとき

Googleの調査では、一般的な機械学習プラットフォームと比べて、Vertex AIを使うとコード行数を約80％削減できるとされています。

Vertex AI Searchとハイブリッド検索

Vertex AIには「Vertex AI Search」という検索特化の機能があり、キーワード検索とベクトル検索（意味ベースの検索）を組み合わせた「ハイブリッド検索」を実現できます。

ハイブリッド検索とは、たとえば「特定の単語が含まれているか」という正確なキーワードマッチと、「意味が似ているコンテンツを探す」というあいまい検索の両方を同時に行う仕組みのことです。

Vertex AI Searchでは、構造化データ（データベースのような表形式のデータ）と非構造化データ（PDF、マニュアル、メール文面など）をまとめて検索対象にし、ユーザーの質問の文脈を理解したうえで、関連性の高い情報を返すことができます。

たとえば、社内ナレッジ検索やカスタマーサポート用FAQ検索で、「専門用語を知らないユーザーのあいまいな質問」にも適切に答えられる検索システムを素早く構築できます。

Vertex AIとGeminiの違い

Vertex AIとGeminiは名前が似ているため混同されがちですが、役割は明確に異なります。

シンプルに言うと、Vertex AIは「AI開発のための工場（プラットフォーム）」であり、Geminiはその工場で動く「高性能なロボット（大規模AIモデル）」です。

Vertex AIの中で複数のモデルを選んだり、データを与えてカスタマイズしたりしながら、その1つとしてGeminiを利用するイメージになります。

個人でGeminiを試すだけなら「Google AI Studio」でも可能ですが、ビジネス利用や本番運用を見据えた開発には、Vertex AIを選択するのが一般的です。

プラットフォームとモデルの役割の違い

Vertex AIとGeminiは、「土台」と「頭脳」という関係にあります。

Vertex AIは、さまざまなAIモデルを選択・管理し、学習やデプロイを行うためのプラットフォーム（PaaS：Platform as a Service）です。

一方、GeminiはGoogleが開発したマルチモーダルな基盤モデル（Large Language Model／大規模言語モデルの一種）で、テキスト・画像・音声・動画など複数のモードを扱えるのが特徴です。

役割の違いを表で整理すると、次のようになります。

項目	Vertex AI	Gemini
種類	AI開発・運用プラットフォーム（PaaS）	高性能な基盤AIモデル（LLM、マルチモーダルモデル）
主な役割	モデル管理、学習、デプロイ、MLOps/LLMOps	テキスト・画像・動画・音声などの生成・理解
提供形態	Google Cloud上のサービス群	Vertex AI経由、またはGoogle AI Studioなどから利用
比喩	AI開発の「工場」や「土台」	工場で働く「頭脳」や「エンジン」

GeminiをVertex AIで使うときのイメージ

Geminiをビジネスで活用したい場合、多くはVertex AIを通じて利用することになります。

Vertex AIの中でGeminiを選択し、自社データと組み合わせてチャットボットや要約システム、コード生成ツールなどを構築していくイメージになります。

実際には、次のような流れで利用されることが多いです。

Vertex AI上でGeminiモデルを選ぶ（テキスト特化版、マルチモーダル版など）
Vertex AI Studioでプロンプト（AIへの指示文）を試行錯誤しながら設計する
必要に応じて、自社ドキュメントやデータベースを参照できるように設定する
完成した設定をAPI化し、Webアプリや社内ツールに組み込む
Vertex AIの監視機能やログを使って、精度や回答傾向を継続的に改善する

このように、Geminiそのものは「頭脳」ですが、実際に業務に組み込むためには、Vertex AIの持つデータ連携やMLOps、セキュリティなどの周辺機能が欠かせません。

他モデルとの比較と選び方

Vertex AIでは、Geminiだけでなく、他社が提供するモデル（たとえばAnthropic社のClaude、MetaのLlamaなど）や、オープンソースモデルも「Model Garden」という形で多数提供されています。

どのモデルを選ぶかは、「何をしたいか」「どの程度カスタマイズしたいか」「コストやライセンス条件はどうか」といった観点で決めていきます。

たとえば、次のような考え方が参考になります。

高度なマルチモーダル処理（テキスト＋画像など）をしたい → Gemini が第一候補
特定の業務ドメインに特化したオープンモデルを細かくチューニングしたい → Llama系モデルなども検討
対話品質や安全性に重点を置きたい → Claudeなど他社モデルも含めて比較
ライセンス条件や国・地域のポリシーに合わせたい → 各モデルの利用条件を確認しつつ選定

Vertex AIはこの「モデル選び」の部分も支援してくれるため、まずは複数モデルを試し、精度や応答の傾向を比較しながら、本番で採用するモデルを決めていく運用がしやすくなっています。

Vertex AIの料金

Vertex AIは、基本的に「従量課金制（ペイ・アズ・ユー・ゴー）」を採用しています。

これは、使った分だけ料金が発生し、使っていないときは費用がかからないというクラウドならではの料金体系です。

利用するモデルの種類（Geminiなどの生成AIか、従来型の機械学習か）、処理量、学習時間、保存するデータ量などによって料金が変動します。

Googleは公式に料金計算ツール（プライシング計算機）を提供しており、事前におおよそのコストを試算できるため、導入検討や社内稟議にも活用しやすい仕組みになっています。

料金体系の基本

Vertex AIの料金は、サービスの種類ごとに細かく設定されていますが、大きく分けると

モデルの利用量
インフラリソースの利用量

によって決まります。

モデルの利用量とは、たとえば生成AIであればトークン数（入力＋出力の文字数に相当する単位）やリクエスト回数、従来型の機械学習であれば予測リクエスト数などを指します。

インフラリソースの利用量とは、学習や推論に使ったGPU／TPU／CPUの時間（例：1時間あたりいくら）や、ストレージに保存したデータ量（GBあたりいくら）といったものです。

代表的な要素をざっくり整理すると、以下のようになります。

料金の主な要素	具体例
生成AIモデル利用	Geminiなどのトークン数、API呼び出し回数
カスタム学習ジョブ	学習に使用したGPU/TPU/CPUの時間課金
オンライン予測	本番APIとして動かすエンドポイントの利用料金
ストレージ	データセットやモデル、ログなどの保存容量
補助サービス	Vertex AI Search など個別機能の利用料金

コストを抑えるためのポイント

従量課金制は柔軟な一方で、使い方によっては想定以上の費用がかかることもあります。

そのため、Vertex AIを使う際には、コストを抑えるための基本的なポイントを押さえておくことが大切です。

小さなスケールから始めて、負荷や利用状況に応じて段階的に拡大する
学習用のGPU/TPUは、不要なときには必ず停止する（常時起動にしない）
ログや一時データなど、不要になったデータは定期的に削除する
テスト環境と本番環境でプロジェクトを分け、課金状況を追いやすくする
Googleの料金計算ツールで、事前に1か月分の利用想定を試算しておく

とくに生成AIでは、トークン数が多い長文のやり取りが増えるとコストが膨らみやすいので、プロンプト設計やレスポンスの長さを調整することもコスト管理の一環になります。

料金計算ツールの活用

Google Cloudには、Vertex AIの料金を概算できる公式の料金計算ツールが用意されています。

このツールでは、たとえば「1か月あたり何回Gemini APIを呼び出すか」「学習ジョブを月に何時間動かすか」「どれくらいのストレージを使うか」といった前提条件を入力することで、おおよその月額費用をシミュレーションできます。

料金計算ツールを活用することで、次のようなメリットがあります。

導入前に、ビジネスケースごとのコスト感を把握できる
複数パターンを比較し、「この構成だと高すぎる」といった判断がしやすい
社内説明や稟議の資料として、根拠のある数字を提示できる
利用開始後も、計画値と実績値を見比べてコスト最適化につなげられる

初期のPoC（概念実証）の段階では、少なめの利用量を前提にすることで、低コストで試してみることができます。

本格運用に進む段階で、改めて利用規模に応じたコスト試算を行うと安心です。

Vertex AIのよくある疑問

Vertex AIは多機能なプラットフォームであるがゆえに、「どこから触ればよいのか」「何がどこまでノーコードでできるのか」など、導入前に抱きやすい疑問も多くあります。

とくに、既存システムとの連携やセキュリティ、学習コストなどは、社内での合意形成やプロジェクト設計に直結するテーマなので、事前にイメージをつかんでおくとスムーズです。

初心者でも使えるのか

Vertex AIは、機械学習の専門知識がない人でも扱いやすいように設計された部分が多くあります。

AutoMLやノーコードUIのおかげで、「データをアップロードして、目的（分類・回帰・予測など）を選ぶだけ」でモデルを作り、精度を確認できる機能も用意されています。

一方で、完全な初心者がいきなり高度なワークフローを組むのは難しいため、まずは小さなステップから慣れていくのが現実的です。

たとえば、次のような手順がおすすめです。

Vertex AI Studioで、Geminiに対するプロンプト作成・調整を試してみる
サンプルデータを使って、AutoMLで簡単な分類モデルを作ってみる
出来上がったモデルを、UIから「予測API」としてデプロイしてみる
徐々に、データ前処理やパイプライン構築など、発展的な機能に進む

「コードを書かなくてもできること」と「コードが必要な場面」が混在しているため、必要に応じてエンジニアと協力しながら進めると安心です。

どんなシステムと連携しやすいか

Vertex AIはGoogle Cloud上にあるため、同じGoogle Cloudのサービスとは特に連携しやすくなっています。

たとえば、BigQueryに蓄積されたデータを学習に使ったり、Cloud Storageに保存した画像を読み込んだりといった連携は標準的なパターンです。

また、本番アプリケーション側からは、HTTPベースのAPIとしてVertex AIを呼び出せるため、言語やフレームワークを問わず、さまざまなシステムから利用できます。

代表的な連携先を整理すると、以下のようになります。

連携先	連携イメージ
BigQuery	分析済みデータを直接学習データとして利用
Cloud Storage	画像・動画・テキストファイルなど大容量データの保管場所
Cloud Run / GKE など	Vertex AIで作成したモデルAPIを呼び出すアプリケーション層
既存オンプレシステム	VPNや専用線経由で安全にAPI連携する構成も可能

セキュリティやガバナンスはどうなっているか

企業でAIを利用する際には、「データがどこに保存されるのか」「誰がどのモデルにアクセスできるのか」といったセキュリティやガバナンスの仕組みが重要になります。

Vertex AIはGoogle Cloudの一部として提供されているため、IAM（Identity and Access Management：アクセス権管理）やネットワーク制御、監査ログなど、クラウド全体のセキュリティ機能を活用できます。

また、モデルのバージョン管理や利用ログを残すことで、「いつ、どのバージョンのモデルが、どのような入力に対して、どんな出力をしたか」といった履歴を追いやすくなります。

セキュリティとガバナンスに関する代表的なポイントは次のとおりです。

IAMによるきめ細かな権限設定（誰が学習できるか、誰が本番APIを触れるかなど）
VPCやファイアウォールによるネットワーク制御
監査ログによる操作履歴の記録と追跡
モデルやデータの暗号化、リージョン選択によるデータ所在地の管理

これらを組み合わせることで、企業のセキュリティポリシーや規制要件に合わせたAI運用が可能になります。

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