Google の機械学習・ AI サービス「 Cloud ML Engine 」とは?概要、料金体系、できることまで徹底解説!

Google の機械学習・ AI サービス「 Cloud ML Engine 」とは?概要、料金体系、できることまで徹底解説!

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投稿日:2021/03/16 | 最終更新日:2021/04/26

Google が提供する「 Cloud ML Engine 」をご存知でしょうか? Google Cloud (旧GCP) 上で機械学習・ AI を活用する上では欠かせないサービスであり、 Cloud ML Engine を使うことで、多くのメリットを享受することができます。

本記事では Cloud ML Engine の基礎的な内容から、料金体系、実際にできることまで、幅広くご紹介します。 Google Cloud (旧GCP) で機械学習・ AI の活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

Google Cloud (旧GCP) とは?

Google Cloud (旧GCP) は、 Google が提供しているパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の Azure や Amazon 提供の AWS などが挙げられます。

Google Cloud (旧GCP) は、 Gmail や YouTube などの有名サービスで実際に動いているプラットフォーム技術をそのまま使用できるため、非常に高いインフラ性能を誇ります。

Google Cloud (旧GCP) はコンピューティングやストレージはもちろんのこと、他にも様々な機能が搭載されています。 Cloud ML Engine も Google Cloud (旧GCP) の機能のひとつとして提供されており、 Google Cloud (旧GCP) 上で機械学習・ AI を活用する上では欠かせないサービスとなっています。

Cloud ML Engine については、次章以降で詳しくご説明します。

機械学習・ AI に欠かせない「 Cloud ML Engine 」とは?

Cloud ML Engine の正式名称は「 Cloud Machine Learning Engine 」であり、その名前の通り、 Machine Learning (機械学習)を行うためのサービスです。 Cloud ML Engine は Google Cloud (旧GCP) のいち機能として内包されており、 Google Cloud (旧GCP) を契約することで利用可能になります。

Cloud ML Engine を一言で説明する場合、「 TensorFlow の実行環境を提供する」という表現がわかりやすいです。TensorFlow とは、機械学習に使うための OSS (オープンソフトウェアライブラリ)であり、 OSS とは、汎用性の高い便利なプログラムをまとめたものです。

つまり、 Cloud ML Engine を活用することで、機械学習に求められる様々なプログラムを使うことができ、自社における機械学習の作業効率化や効果最大化を図ることが可能になります。

例えば、監視カメラの映像による顔認識や、人間の声をコンピュータで識別する音声認識など、幅広い用途で活用できる高精度な AI を Cloud ML Engine で構築することができます。

Cloud ML Engine の料金体系

Cloud ML Engine は、使えば使うほど料金が発生する従量課金型のサービスであり、基本的にはジョブの実行に対して課金される仕組みになっています。ジョブとはコンピュータ処理の単位を意味する言葉です。

Google 公式サイトによると、 Cloud ML Engine は各マシンタイプ別にノード時間単位の料金が設定されています。また、南北アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋など、リージョン(地域)ごとに若干料金の差があります。

具体的には、以下が課金対象となる時間です。

  • ノードによるバッチ予測ジョブの処理時間
  • ノードによるオンライン予測リクエストの処理時間
  • ノードがオンライン予測の準備状態になっている時間

Cloud ML Engine の料金体系について、詳しくは Google 公式サイトをご覧ください。概算費用を算出できる料金計算ツールも提供されているため、必要に応じて利用することをオススメします。

Google Cloud (旧GCP) のコスト試算に関しては、以下の記事が参考になります。

サービス概要からGCPの想定利用料を計算してみよう!コスト試算のやり方紹介

Cloud ML Engine の特徴

優れた機械学習モデルを採用

Cloud ML Engine は、開発者やデータサイエンティストが優れた機械学習モデルを構築し、本番環境に反映できるようにするマネージドサービスです。

Cloud ML Engine には「トレーニング」と「予測」の機能があり、これらを組み合わせて使うことも、それぞれを個別に使うことも可能です。

「トレーニング」とは AI を賢くする(精度を上げる)ために必要な機能であり、「予測」とはデータを元に推論を導き出すための機能です。

各機能の詳細は次項以降でご説明しますが、 Cloud ML Engine ならではの特性を活かし、企業が抱える様々な課題を解決できるサービスとなっています。

マネージドサービスに関しては、以下の記事が参考になります。
マネージドサービスとフルマネージドサービスの違いとは?メリット・デメリットまで徹底解説!

用途に応じた幅広いモデルトレーニングを提供

機械学習では、データに隠されたパターンを学習するために、システムに対して繰り返しデータを投入し、トレーニングを行う必要があります。

優れた設計モデルを構築し、より多くの高品質なデータを投入してトレーニングできれば、モデルの予測精度が上がり、顧客に提供する AI ソリューションの品質がさらに高まります。

Cloud ML Engine を利用してモデルを自動的に設計および評価することで、専門家に頼ることなく最適なソリューションを迅速に構築することができます。

さらに、Cloud ML Engine は拡張性に優れているため、ユーザーが保有する様々なデータを利用することが可能です。

2種類の予測を実行可能

Cloud ML Engine では「オンライン予測」と「バッチ予測」という2 種類の予測を利用可能です。トレーニングの完了したモデルがあれば、その学習結果を予測によって新しいデータに適用することができます。

オンライン予測では、リアルタイムかつ高可用性のフルマネージド・サーバーレス環境に ML モデルを反映します。 GCP のグローバル予測プラットフォームは自動拡張機能を備えており、いかなるデータ処理にも対応できることに加えて、安全なウェブエンドポイントが提供されているため、アプリケーションに ML を組み込むことも可能です。

バッチ予測では、非同期型アプリケーション向けに、他サービスでは得られない高い処理能力の推論機能を低コストで提供しています。 TB (テラバイト)単位の実データから推論を導き出すことができ、得られた推論を今後の戦略策定に役立てることができます。

Cloud ML Engine でできること

発生コストを抑えることができる

Cloud ML Engine は従量課金型のサービスであるため、使った分だけ料金が発生します。言い方を換えると、利用しなければ料金は発生しません。

そのため、 Cloud ML Engine を計画的に活用することで、機械学習にかかる発生コストを抑えることができます。上述した料金体系を正しく理解して、自社に合った利用を心掛けましょう。

自社に最適な機械学習を実現できる

Cloud ML Engine を活用すれば、用途に応じて幅広いサービスを使えるようになるため、自社に最適な機械学習を実現することができます。

例えば、最先端モデルの構築には、Google フォトから Google Cloud Speech まで多くの Google プロダクトを支えているディープ・ラーニング フレームワークである TensorFlow を利用可能です。

さらに、分散型環境での強力なトレーニングが必要なら TensorFlow Estimators、カスタムの Estimator を簡単に構築するなら Keras、詳細な制御を行うなら下位レベルの TensorFlow を利用するというように、用途に応じたサービスが用意されています。

TensorFlow に関しては、以下の記事が参考になります。

機械学習サービス「 TensorFlow 」とは?メリット、デメリット、活用事例まで徹底紹介!

堅牢なセキュリティ環境で AI 学習を進められる

Google Cloud (旧GCP) は第三者認証取得のハイレベルなセキュリティを備えています。「 SSAE 16 / ISAE 3402 Type II: SOC 2/ SOC 3」、「 ISO 27001・ FISMA Moderate 」、「 PCI DSS v3.0」など、様々な規格の年次監査を受けています。

そのため、 Cloud ML Engine を利用することで、堅牢なセキュリティ環境下で機械学習を進めることができます。 Google Cloud (旧GCP) 自体が Google 独自の強固なインフラを採用しているため、実業務でも安心して使うことができます。

Cloud ML Engine ( Google Cloud )の契約はトップゲートがオススメ

利用料金が3%OFF

トップゲートで契約した場合、 Google Cloud (旧GCP) の利用料金が3% OFF になります。

Google Cloud (旧GCP) の社内利用が活性化すればするほど、利用料金は従量で上がっていくため、この割引が会社の財務に大きく響いてきます。

請求書払いが可能

Google との直接契約ではクレジットカードが必要になりますが、トップゲートであれば「請求書払い」が可能です。そのため、煩雑な経理処理を行なうことなく、自社の支払いサイクルに組み込んで、手間なく運用することができます。

また、請求書払いにした場合でも「手数料は0円」という点もメリットの一つです。

豊富な導入実績

トップゲートは2017年、 Google Cloud (旧GCP) の「プレミアサービスパートナー認定」を取得しました。「プレミアサービスパートナー」とは、 Google Cloud (旧GCP) 導入をサポートする「サービスパートナー」の中で上位となる位置付けです。

加えて、トップゲートは Google 公式のパートナー Award を3年連続で受賞しており、豊富な導入実績を誇ります。そのため、これまで培ってきたノウハウや経験から、 Google Cloud (旧GCP) 導入に向けたサポートを安心して任せることができます。

導入後サポートが充実

トップゲートで Google Cloud (旧GCP) を契約した場合、無料サポート窓口が付帯しています。支払いトラブルや障害発生など、万が一の場合にサポートを受けることができます。

これから Google Cloud (旧GCP) の運用を開始する企業にとって、サポート窓口の存在は大きなメリットになります。

Google Cloud (旧GCP) 関連のワンストップ対応が可能

トップゲートでは、システム開発の企画、実装、コンサルティングまで、幅広く導入企業をサポートしています。

他にも、技術サポートや web アプリ開発などの支援も提供しており、プロの目線から最適な Google Cloud (旧GCP) の運用方法をご提案します。

さらにトップゲートは「日本で最初の Google Cloud (旧GCP) トレーニングパートナー」であり、これまでのトレーニング参加者は累計4,100名以上にのぼります。過去のノウハウや経験から、 Google Cloud (旧GCP) を「これから使い始める方」または「もっと活用していきたい方」に対して、丁寧でわかりやすいトレーニングを提供しています。

このようにトップゲートでは Google Cloud (旧GCP) 関連のあらゆるニーズにお応えすることが可能であり、すべてをワンストップで提供しています。

まとめ

本記事では、 Google の機械学習・ AI サービスである「 Cloud ML Engine 」について、サービス概要、料金体系、できることまで一挙にご紹介しました。

Cloud ML Engine を活用すれば、自社の状況に合わせた最適な機械学習を実現することができ、効率的に作業を進めることが可能になります。

また、 Cloud ML Engine は Google の強固なインフラに支えられているサービスであるため、堅牢なセキュリティ環境で機械学習を実行することが可能になります。

そして、Cloud ML Engine ( Google Cloud )を契約するなら、弊社トップゲートがオススメです。利用料金 3% OFFや請求書払いなど、利用企業は様々なメリットを享受することができます。

本記事を参考にして、ぜひ Cloud ML Engine の導入を検討してみてはいかがでしょうか。



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