AI と ML の概要

AI / ML モデルとソリューションを活用して組織を変革し、現実世界の問題を解決します。

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Google Cloud の AI と ML の詳細

AI と ML のプロダクト、機能、手順に関するドキュメントと Cloud アーキテクチャセンターの記事をご覧ください。

Vertex AI での ML の概要

データエンジニアリング、データサイエンス、ML エンジニアリングのワークフローをサポートする統合プラットフォームです。ML モデルのトレーニングと AI ソリューションのデプロイを行うことができます。

AI と ML アーキテクチャのリソース

アーキテクチャセンターのリソースを利用して、AI と ML のさまざまなテーマについて計画を立てます（アーキテクチャセンターに移動します）。

ML の実装に関するベストプラクティス

データとコードに基づくカスタムトレーニングモデルに重点を置いて ML の実装を計画します（アーキテクチャセンターに移動します）。

トレーニング、ブログ投稿など

トレーニングコース、ブログ投稿、その他の関連リソースをご覧ください。

Applied AI Summit Learning Path

Google Cloud の Vertex AI と Gemini について学習します。（Google Cloud Skills Boost に移動します）

Machine Learning Engineer Learning Path

ML システムの設計、構築、本番環境への導入、最適化、運用、保守について学習します。（Google Cloud Skills Boost に移動します）

AI と ML のプロダクト（ユースケース別）

セクションを開くかフィルタを使用して、一般的なユースケース向けのプロダクトとガイドをお探しください。

事前トレーニング済みモデル

エンタープライズクラスのスケーリング、セキュリティ、オブザーバビリティを備えた AI アプリケーションを構築します。

タスク固有のソリューション

Cloud Vision API

画像のラベル付け、顔とランドマークの検出、光学式文字認識（OCR）、露骨な表��を含むコンテンツのタグ付けなどの画像検出機能をアプリケーションに統合します。

Video Intelligence API

ローカルまたは Cloud Storage に保存された動画に動画全体、セグメント単位、ショット単位、フレーム単位のレベルでコンテキスト情報を使ってアノテーションを付けます。

Visual Inspection AI

AI モデルをトレーニングしてデプロイし、不良品を自動的に検出します（Google Cloud のホームに移動します）。

Cloud Natural Language API

感情分析、エンティティ分析、エンティティ感情分析、コンテンツ分類、構文分析などの自然言語理解の技術を使用します。

Timeseries Insights API

リアルタイムの予測と異常検出の結果を提供します。

カスタマーサービス、会話、音声

Google の最先端の機能を活用して、会話、音声、カスタマーサービスのニーズに対応します。

カスタマーサービス、会話、音声

Vertex AI エージェント

大規模言語モデルを活用する仮想データストアエージェントを使用して、エンドユーザーがコンテンツについて会話できるようにします。

Text-to-Speech

ML を使用してテキストを自然な会話音声に変換します。

Speech-to-Text

Google の音声認識技術をデベロッパーのアプリケーションに統合します。

Speech-to-Text On-Prem

Google の音声認識技術をオンプレミスソリューションに統合します。

オンデバイス音声

組み込みデバイスにサーバー品質の音声テクノロジーを提供します。

会話型分析情報

コンタクトセンターのデータからパターンを検出して可視化します。

Google Cloud の Contact Center as a Service

担当者にシームレスにつながるように、音声チャネルとデジタルチャネルでお客様とのやり取りをキューに入れ、適切なリソースプールに転送します。

Dialogflow CX

人間の言語のニュアンスを理解する仮想エージェントを使用して、複数のエンドユーザーとの会話を同時に処理します。

Dialogflow ES

対話型ユーザーインターフェースを設計し、モバイルアプリ、ウェブアプリケーション、デバイス、bot、インタラクティブ音声レスポンスシステムなどに統合します。

Agent Assist

担当者が対応中でもお客様の意図を識別して詳細な手順をリアルタイムで提供し、継続的なサポートを実現します。

AutoML Natural Language（非推奨。Vertex AI をご覧ください）。

ドキュメントの分析、分類、ドキュメント内のエンティティの特定、ドキュメント内の傾向の評価を行う、カスタムの機械学習モデルを構築してデプロイします。

会話型 AI Platform

デザイナーとデベロッパーの両方が使用できる、会話型 AI ツール、ソリューション、API のコレクション。

ドキュメント管理

Google の最新機能を利用して、ドキュメント管理のニーズに応えます。

Document AI

ドキュメントの非構造化データを構造化データに変換して、簡単に理解、分析、利用できるようにします。

Document AI プロセッサ

ソリューションタイプ別にプロセッサのリストを表示します。

OCR On-Prem（非推奨）

Google の光学式文字認識（OCR）技術をオンプレミスソリューションに統合します。

Document AI ウェアハウス（非推奨）

ドキュメントとプロパティという構造化メタデータを保存、検索、整理、管理、分析します（非推奨）。

業界別のプロダクト

Google の最新機能を利用して、業界固有のニーズに対応します。

Anti Money Laundering AI

AI を使用して、潜在的な疑わしいマネーロンダリング活動をより迅速かつ正確に検出します。

Optimization AI

運用の最適化に関する問題を迅速かつ大規模に解決します。

Talent Solution

求人検索に機械学習を導入するサービスです。一般的なキーワードベースの方式の制約をはるかに超えた高品質の結果を求職者に返します。

通信事業者のインサイト

通信サービスプロバイダが情報を抽出し、通信業界のお客様におすすめの対応を提供できるようにします。

Vertex AI Search for Retail

ユーザーイベントとカタログデータを取り込み、サイトで予測や検索結果を提供します。

メディアとエンターテイメント向けソリューション

イノベーションと分析情報でオーディエンスエクスペリエンスを変革します（Google Cloud のホームに移動します）。

動画、画像、ビジョン、拡張現実

Google の最先端の機能を適用して、動画、画像、ビジョン、拡張現実のニーズに対応します。

Live Stream API

ライブ動画を変換してストリーミング用にパッケージ化します。

Transcoder API

ウェブ、モバイル、コネクテッドテレビへの配信用に最適化されるよう、動画ファイルの変換とパッケージ化を行います。

Vertex AI Vision

大量の動画ストリームと画像を処理、分析します。組み込みのローコードのユーザーインターフェースを使用すると、アプリケーションを迅速に作成して Google Cloud にデプロイすることができます。

Video Stitcher API

ビデオオンデマンドとライブ配信に広告を動的に挿入します。

AutoML Vision（非推奨）

独自に定義したラベルに従って画像を分類するように ML モデルをトレーニングします（非推奨。Vertex AI を使用してください）。

AutoML Vision オブジェクト検出（非推奨）

指定された画像内の個々のオブジェクトを、境界ボックスやラベルとともに検出できるカスタムの機械学習モデルをトレーニングします（非推奨。Vertex AI を使用してください）。

Immersive Stream for XR

クラウドベースのコンピューティング能力を活用して、様々なデバイスにリッチでインタラクティブな 3D と拡張現実（AR）のエクスペリエンスを提供します。

検索とレコメンデーション

Google の最新機能を利用して、検索やレコメンデーションのニーズに応えます。

Vertex AI Search

ウェブページやアプリの検索バーを使用して、��ーザーの意図を把握し、最も関連性の高い検索結果やおすすめをユーザーに表示します。自社のデータに基づいて Google 品質の検索アプリを提供できます。

ベクトル検索

ベクトル類似性検索により、大量のデータに対して効率的かつ正確な検索を行うことができます。

Enterprise Knowledge Graph

サイロ化された情報を組織の知識に整理します。たとえば、効率的かつ有用な方法でデータの統合、標準化、調整を行います。

ディスカバリーエンジン（非推奨）

サポートが終了したプロダクトです。この機能は、Vertex AI Search で利用できるようになりました。

翻訳

Google の最先端の機能を活用して、会話、音声、カスタマーサービスのニーズに対応します。

Cloud Translation API

ウェブサイトやアプリケーションで、API を使用してプログラムでテキストを動的に翻訳します。ドキュメント翻訳、カスタム翻訳、適応型翻訳、文字変換、ローマ字表記などを行うことができます。

Translation Hub

独自のウェブアプリケーションや基盤となるインフラストラクチャを構築したり維持することなく、大量のドキュメントをさまざまな言語に翻訳できます。

Vertex AI モデルのトレーニングと開発

AutoML または任意の ML フレームワークを使用して、データから ML モデルをトレーニングします。

自動トレーニング

AutoML 表形式による Vertex AI

Vertex AI では、シンプルな��ロセスとインターフェースを使用して、表形式データの ML を実行できます。

AutoML 画像による Vertex AI

ML を使用して画像データの内容を分析し、画像データの分類や、画像データに含まれるオブジェクトの検出を行うことができます。

AutoML 動画による Vertex AI

動画データを分析してショットやセグメントを分類したり、動画データ内の複数のオブジェクトを検出して追跡できます。

AutoML Text による Vertex AI

テキストデータの分類、情報の抽出、著者の感情理解を行う ML モデルをトレーニングします。

カスタムトレーニング

Vertex AI Training

大規模なモデルトレーニングを運用化します。

Vertex AI Neural Architecture Search

精度、レイテンシ、メモリ、これらの組み合わせ、またはカスタム指標の観点から、最適なニューラルアーキテクチャを検索します。

Ray on Vertex AI

機械学習（ML）ワークフローの分散コンピューティングと並列処理を実現します。

Deep Learning Containers

主要なデータサイエンスフレームワーク、ライブラリ、ツールがプリインストールされた Docker コンテナのセットを使用して、パフォーマンスが最適化された一貫性のある環境を実現し、ワークフローのプロトタイプ作成と実装を迅速に行うことができます。

Deep Learning VM Image

主要な ML フレームワークとツールがプリインストールされ、データサイエンスと ML のタスク用に最適化された一連の仮想マシンイメージを使用して、データを迅速に処理します。

Vertex AI MLOps と本番環境

オペレーションのベストプラクティスに従って、デプロイされた ML モデルをモニタリングし、改善します。

データと特徴

Vertex AI データセット

マネージドデータセットを使用して、Vertex AI での AutoML モデルとカスタムモデルのトレーニングに使用するソースデータを提供します。

Vertex AI Feature Store

特徴データを BigQuery テーブルまたはビューで管理し、BigQuery データソースからオンラインで直接特徴を提供することで、ML 特徴管理とオンラインサービングプロセスを効率化します。

デプロイ

Vertex AI Prediction

Vertex AI でモデルから予測を取得します。

デベロッパーツール

Colab Enterprise

Google Cloud のセキュリティ機能とコンプライアンス機能を備えたコラボレーション指向のマネージドノートブック環境を使用します。

TensorFlow Enterprise

TensorFlow Enterprise では、エンタープライズクラスのサポートとクラウド規模のパフォーマンスを提供する一連のプロダクトとサービスが提供されます。これにより、Google Cloud での TensorFlow モデルの開発とデプロイを容易に行うことができます。

Vertex AI Workbench - マネージド（非推奨）

Jupyter ノートブックベースのエンドツーエンド本番環境を設定して作業することを支援するためのインテグレーションと機能を備えた Google 管理による環境を使用します。

Vertex AI Workbench - ユーザー管理（非推奨）

最新のデータサイエンスと ML フレームワークがプリインストールされており統合された安全な JupyterLab 環境を使用して、データサイエンティストや ML のデベロッパーがモデルのテスト、開発、本番環境へのデプロイを行うことができます。

モデルの反復

Vertex AI Experiments

さまざまなモデルアーキテクチャ、ハイパーパラメータ、トレーニング環境を追跡して分析します。これにより、テスト実行のステップ、入力、出力を追跡して、モデルのテストデータセットに対するパフォーマンスや、集計、トレーニング実行中のパフォーマンスを評価できます。

オーケストレーション

Vertex AI Pipelines

ML パイプラインを使用して ML ワークフローをオーケストレートすることで、ML システムをサーバーレスな方法で自動化、モニタリング、管理します。

Vertex AI Model Registry

ML モデルのライフサイクルを管理します。

アクセラレータ

ML ワークロードを高速化します。