【活用事例紹介付き】Google CloudのAI/機械学習サービスを一挙紹介!

【活用事例紹介付き】Google CloudのAI/機械学習サービスを一挙紹介!

GCP

投稿日:2020/11/02 | 最終更新日:2020/11/18

近年、AI技術の発達に伴い、あらゆる産業・分野において、AI/機械学習の活用が広がっています。Google Cloudにおいても、AI/機械学習がサービス内に搭載され、これらを活用することで、様々な「便利なこと」が実現可能になりました。

本記事では、Google Cloudの基礎的な内容から、AI/機械学習サービスでできること、代表的なサービスまで、一挙にご紹介します。Google CloudのAI/機械学習に関心のある方は、ぜひご覧ください。

Google Cloudとは?

Google Cloudとは、Googleが提供しているパブリッククラウドサービスです。一般的には、GCP(Google Cloud Platform)という略称で知られており、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。

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。

コンピューティングやストレージはもちろん、テラバイト単位でのデータ処理が可能なBigQueryや、ディープラーニング・ツールであるTensorFlowなど、多くの機能が備えられています。

数多く存在する機能の中にAI/機械学習のサービスも含まれており、様々なシーンでこれまで不可能だったことを実現可能にしています。

Google Cloudに関してさらに深く知りたい方は以下の記事がおすすめです。

GCP の特徴とサービス概要について

AI/機械学習サービスでできること

高度な画像認識ができる

AI/機械学習サービスを活用することで、高精度な画像認識が可能になり、危険な作業を無人化することができます。

例えば、従来、鉄塔のメンテナンスチェックは人が実施していましたが、高所で危険を伴う作業でした。画像認識を使えば、カメラを搭載したドローンでチェックが完結するため、リスクなく作業を進めることができます。

上記の課題解決は、Google CloudのAutoML Vision で実現可能です。詳細事例は、以下をご確認ください。

ビジネスが加速する!Cloud AI の紹介と機械学習の最新情報を事例を元に活用方法を解説!

画像認識AIを3大パブリッククラウドで比較した記事もありますので、ご興味ある方は是非ご覧ください。

3大パブリッククラウドAWS GCP Azure の画像認識AIを価格や機能、精度の観点で比較!

高精度な画像検索ができる

AI/機械学習サービスは画像の認識だけではなく、画像検索も行うことができます。身近な例でいうと、Googleの画像検索が挙げられます。

画像をシステムに学習させて、検索画像を学習した内容と照らし合わせ、特徴にあった画像を表示させる仕組みです。画像検索の精度は年々向上しており、将来的には人を超える精度になると言われています。

高精度な翻訳ができる

グローバル化が進む現代において、翻訳ニーズは大きく高まっています。AI/機械学習サービスを活用した翻訳の代表例が「Google翻訳」です。

以前、Google翻訳の精度は高いものではありませんでしたが、現在ではAI/機械学習サービスの活用によって機能が向上し、正確かつ自然な文章を返すことができるようになりました。

生産性向上を実現できる

AI/機械学習サービスの活用により、会社の生産性向上が期待できます。例えば、顧客からの問い合わせ対応は、従来コールセンターのスタッフが1件ずつ電話応対していました。

しかし、AI/機械学習サービスでチャットボットを構築することで、簡単な内容であればAIが自動的に回答を返してくれるため、24時間365日の顧客対応が可能になります。結果として、人件費削減や顧客満足度アップなど、生産性向上に大きく寄与します。

Google CloudのAI/機械学習サービス

CloudAI
Google CloudのAI/機械学習サービスは「AI Platform」と「AI Building Blocks」の2つに大きく分類されます。

AI Platformは、自社で大規模な機械学習を行う際、その開発・運用を容易にするためのものです。一方、AI Building Blocksは、カスタムモデルや事前トレーニング済みモデルを使用して、アプリケーションにAIを搭載していくものです。

さらに、AI Building Blocksは「カスタムモデル」と「事前学習モデル」に分けられています。

カスタムモデルは、自社特有のカスタムモデルを利用して、個別カスタマイズしながらAIを搭載します。一方、事前学習モデルは、あらかじめ用意した事前トレーニングモデルをベースとして、アプリケーションにAIを搭載します。

以下、Google Cloudの代表的なAI/機械学習サービスをピックアップしましたので、ご覧ください。

TensorFlow

TensorFlowは、Googleが開発しているソフトウェアライブラリです。ニューラルネットワークと呼ばれる脳機能の特徴を、計算によってシミュレーションすることができる計算ライブラリです。

もちろん基本的な計算処理を行うこともできます。また、高速で計算を行うためのライブラリも豊富に用意されており、ユーザー数も多いため今後もさまざまな機能が拡張されていくでしょう。

AI Platform

AI Platformは、関係する処理や効率的な環境の構築を行うプラットフォームです。機械学習を進めていくためには、学習や推論などを行うための環境が必要になります。

機械学習の推論のフロー

AI Platform を使用することで、MLプロジェクトを概念化の段階から本番環境やデプロイ環境へ、迅速かつ費用効率の高い方法で移行することができます。

専門的なデータエンジニアリングツールから、「ロックインのない」柔軟なツールまで、幅広く含まれているAI Platformの統合ツールチェーンは、独自の機械学習アプリケーションを構築し、実行するのに役立ちます。

AutoML

AutoMLは、強化学習でたくさんのモデルをパラメーターやネットワークを変えて、完全に新しい精度の高いモデルを自動生成するサービスです。

例えば、特定業種などで使う場合や、社内など限られたデータを利用するといった場合、学習済みのモデルが利用できないことも多くあります。その時は、資格、言語、構造の3つのカテゴリーから自分でカスタムモデルを作成する必要があります。

活用例をひとつ挙げると、AutoML Visionを使うことで、静止画を検知、認識することができます。例えば、何かの動物を写真で認識させる際、画像のデータにそのデータが示す動物の種類を、例えば人手によってマークで囲むなどして示し、タグとしてデータと読み込ませます。これによって画像の動物の種類を検知、認識ができるようになります。

BigQuery ML

BigQuery MLは、GoogleのDWH(データウェアハウス)であるBigQuery上で、線形回帰とロジスティック回帰を実現するものです。当然ながらBigQuery上で動くため、モデルを作るところも並列で高速に処理されることが期待できます。

BigQueryはデータ分析に活用されることが多いサービスです。例えば、人気ソーシャルゲームの月間利用者数は数千万人に達するものも多く、全ユーザーのログ取得は困難を極めます。

しかし、BigQueryは処理が高速なため、膨大なデータを元にログを解析することができます。そのため、ユーザー動向を分析し、サービス内容を軌道修正していくことが可能になります。

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Cloud Natural Language API

Google Cloud PlatformにはNatural Languageというサービスがあり、そのサービスにおけるプロダクトの1種がNatural Language APIです。学習済みモデルにより、アップロードしたテキストの文章を分析することが可能です。

Natural Languageを活用することで、テキストデータから顧客の感情を分析することが可能になります。例えば、アプリやwebサービスなどで新規追加した機能について、顧客のリアルな反応を読み取ることができます。

顧客反応がポジティブなのか、ネガティブなのかを把握することで、自社サービスに対する評価を可視化することができ、今後の改善に役立ちます。

Cloud Speech-To-Text API

Cloud Speech-To-Text APIは、機械学習を活用して音声をテキストに変換してくれる、GoogleのAPIサービスです。 音声認識の精度が高く、多くの言語にも対応しているということで高い評判を得ているAPIです。

Cloud Speech-To-Textを活用することで、動画から字幕を自動算出することができます。そのため、YouTuberのような動画制作者は、テロップ作成の工数削減を実現することができます。また、議事録作成の自動化も可能であり、ビジネスシーンにおいて、幅広い活躍が期待されるサービスです。

Cloud Text-To-Speech API

Cloud Text-To-Speech APIは、「Cloud Speech-To-Text」とは逆に、テキストを音声データに変換するAPIです。 Cloud Text-To-Speechを活用することで、対話型の音声応答ボットをつくることができます。

実際、Googleが提供する「Googleアシスタント」では、Cloud Text-To-Speechの機能が使われており、テキスト入力された情報を元にして、音声ボットが適切な回答結果を音声で返してくれます。

他にも、電話、PC、タブレット、テレビ、人工知能(AI)スピーカーなどにCloud Speech-To-Textの機能を組み込み、IoT機器として活用することも可能になります。

Cloud Translation API

Cloud Translation APIは、任意の文字列をサポートされている言語に翻訳することができます。

言語の検出は、ソース言語が不明な場合でも使用でき、高い翻訳精度を誇っています。

Cloud Video Intelligence API

Cloud Video Intelligence APIは、保存されている動画とストリーミング動画上の20,000種類を超えるオブジェクト、場所、アクションを自動的に認識します。

シーンの変化も区別し、動画レベル、ショットレベル、フレームレベルで豊富なメタデータを抽出することが可能です。

Cloud Vision API

Cloud Vision APIは、Googleの持つ、画像に関する機械学習モデルを使い、対象となる画像から様々な情報を取得することができるAPIサービスです。

画像認識AIサービスCloud Vision APIの概要や料金、使用方法について深掘りした記事は以下になります。

GCPの画像認識 – Cloud Vision API

まとめ

いかがだったでしょうか。Google CloudのAI/機械学習サービスをご理解いただけましたでしょうか?

AIの発達により、あらゆる分野においてAI/機械学習の活用が進んでおり、Google Cloudにおいても、様々なサービスにAI/機械学習が搭載されています。

本記事では、Google Cloudの代表的なAI/機械学習サービスをご紹介しましたが、他にも様々なサービスが存在しています。AI/機械学習サービスを活用することで、これまでは不可能だったことが可能になり、会社の業務効率化や生産性向上を実現することができます。

あなたの会社でも、ぜひGoogle Cloudの導入を検討してみてはいかがでしょうか。最先端のAI/機械学習サービスの活用により、経営戦略の幅が大きく広がることでしょう。



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