Vertex AIの料金を機能別に詳しく紹介！
課金方式や無料枠・機械学習モデルの
構築に利用する3つのメリットも解説

表形式データ
Vertex AIは、機械学習モデルの構築やトレーニングを実行できるGoogleの機械学習プラットフォームです。機械学習モデルの構築・運用を効率化でき、Google Cloudとの連携でより高度な機械学習モデルの開発もできます。機械学習モデルの開発を効率化したい方は、ぜひ導入を検討すると良いでしょう。

この記事では、Vertex AIの料金体系や代表的な機能、利用するメリットなどを解説しています。Vertex AIの料金体系について詳しく知りたい方や、ツールの基礎知識を身につけたい方に役立つ内容になっているので、ぜひ最後までご覧ください。

Vertex AIは従量課金制

Vertex AIとは、Googleが開発したクラウドサービスであるGoogle Cloud上で使用できる機械学習プラットフォームです。生成AIモデルの構築やトレーニング、パフォーマンスの監視、デプロイしたモデルの予測までのプロセスを包括的に行える機能を有しており、機械学習全体のプロセスを効率化できます。

Vertex AIは、従量課金制を採用しており、AIモデルや扱うデータなどの条件によって料金が変動します。サービスを利用していないときは料金が発生しないため、無駄なコストが一切かかりません。Googleは、Vertex AIの利用料金が計算できる料金計算ツールを無料で提供しています。ツールを使えば、料金の大体の目安を把握できるため、導入を検討する際の参考にできます。

Google Cloud 料金計算ツール

Vertex AIにおける生成AIの料金

Vertex AIにおける生成AIの料金を、以下の4つに分けて解説します。

• Gemini
• Imagen
• 埋め込み
• コード補完

Gemini 

Geminiは、Googleの大規模言語モデルで、テキストや画像、動画、音声といったさまざまなデータの入力や出力が可能です。Geminiには、大きく以下の8つのモデルがあります。

• Gemini 2.5 Pro
• Gemini 2.5 Flash
• Gemini 2.0 Flash
• Gemini 2.0 Flash-Lite
• Gemini 2.0 Pro
• Gemini 1.5 Flash
• Gemini 1.5 Pro
• Gemini 1.0 Pro

上記のモデルの内、Gemini 2.0 ProはGoogle AI Studioで無料で利用できますが、実験的なモデルであるため現在はまだ利用料金が発表されていません。Geminiの利用料金は、以下の表をご覧ください。

Vertex AutoML テキスト予測リクエストの料金は、分析のために送信したテキストレコードの数をもとに計算されます。テキストレコードとは、最大1,000文字までのUnicode文字からなる書式なしテキストのことです。予測リクエストのテキストが1,000文字を超える場合は、1,000文字ごとに1件のテキストレコードとしてカウントされます。

例えば、800文字、1,500文字、600文字の3件のリクエストを送信した場合、合計4件のテキストレコードとして課金される仕組みです。1番目のリクエストが800文字で1件、2番目のリクエストが1,500文字で2件、3番目のリクエストが600文字で1件とカウントされます。

Vertex AIの無料枠

Google Cloud、Firebase、Google Maps Platformを有料で利用したことがない方は、90日間の$300分無料トライアルを利用可能です。無料トライアル分のクレジットをVertex AIに割り当てれば、$300分無料でサービスを利用できます。

Vertex AIの利用を検討している方は、まずは無料トライアルを利用してみるのもおすすめです。自動請求はなく、従量課金制のフルアカウントを有効にするもしくは前払いを選択した場合にのみ、支払いが開始されます。

VerteX AIの代表的な3つの機能

Vertex AIの代表的な3つの機能は、以下の通りです。

• データセット
• トレーニング
• デプロイ

代表的な機能を確認して、Vertex AIの基礎知識を身につけましょう。

データセット

Vertex AIでは、マネージドデータセットが提供されており、アノテーション用のユーザーインターフェース、イメージのトラッキング、統合されたデータラベリング環境などを自由に使用できます。AutoMLを利用しているときは、SDKもしくはUIを通してプログラミングでトレーニングジョブを開始可能です。

トレーニング

Vertex AIのトレーニングは、以下の2つに分類されます。

• AutoMLトレーニング
• カスタムトレーニング

AutoMLトレーニングでは、短時間な上にコード記述不要で機械学習モデルのトレーニングが可能です。カスタムトレーニングでは、カスタムコンテナを通じて選ばれたフレームワークによって構築したモデルをトレーニングできます。

デプロイ

Vertex AIでは、AutoMLもしくはカスタムモデルコードでモデルを作成します。モデルの作成方法にかかわらず、Vertexコンソール上の同じ場所にデプロイされたモデルが表示され、同じAPIによってアクセスが可能になります。これによって複数のモデルを効率良く管理でき、業務効率化や生産性向上が可能です。

機械学習モデルの構築にVertex AIを利用する3つのメリット

機械学習モデルの構築にVertex AIを利用するメリットは、以下の3つです。

• 開発期間の短縮につながる
• 信頼性の高いモデルを開発できる
• Google Cloudが提供するプロダクトとの連携が可能

メリットを確認して、Vertex AIの可能性を把握しましょう。

開発期間の短縮につながる

Vertex AIを活用すれば、機械学習モデルのテストや開発に必要なコード行数を一般的な量から大幅に削減可能です。コード行数の削減によってテストや開発の作業時間も減らせるため、開発期間を短縮できます。

信頼性の高いモデルを開発できる

Vertex AIのMLOpsツールは、複雑なモデルメンテナンスを簡素化できるため、エンジニアの負担が減り、より高品質な機械学習モデルの開発に注力できます。

Google Cloudが提供するプロダクトとの連携が可能

Vertex AIは、Google Cloudとの統合・連携性に優れたサービスです。Google Cloudには、機械学習に適したツールが数多く備わっているため、Vertex AIとの連携によってより高度なモデル開発が可能です。Vertex AIは、以下のようなGoogle Cloudのツールと連携できます。

ビジネスにおけるVertex AIの活用事例

Vertex AIは、さまざまなビジネスで利用されている機械学習プラットフォームです。Vertex AIの活用事例を確認して、自社での利用方法を具体的にイメージしましょう。

生成AIを構築する

Vertex AIには、生成AIモデルをプロトタイピングしてテストするためのクラウドプラットフォームであるVertex AI Studio（旧Generative AI Studio）が搭載されています。Vertex AI Studioにより、ユーザーは短時間かつ手軽に生成AIを構築可能です。例えば、プロンプトサンプルを利用したモデルのテストや、プロンプトの設計、保存、基盤モデルの調整といったプロセスを簡単に実行できます。

データの抽出・要約・分類を行う

Vertex AIは、生成AIを利用してデータの抽出・要約・分類ができます。例えば、Vertex AIのテキスト用PaLM APIを使用すれば、構造と形式において柔軟なプロンプトを設計可能です。これにより、膨大な量のデータでも、短時間で抽出・要約・分類できます。

カスタムMLモデルのトレーニングをする

Vertex AIでは、大規模なモデルトレーニングの運用を可能にするマネージドトレーニングサービスを利用でき、Google Cloudのインフラストラクチャで、任意の機械学習フレームワークに基づいたトレーニングアプリケーションを実行できます。

また、PyTorch・TensorFlow・scikit-learn・XGBoostといった一般的な機械学習フレームワークについて、モデルのトレーニングとサービス提供の準備プロセスを簡素化するサポートが組み込まれている点も、Vertex AIの優れたポイントです。

Vertex AIの料金を把握したうえで機械学習モデルの構築に活用しよう

Vertex AIとは、GoogleのクラウドサービスであるGoogle Cloud上で使用できる機械学習プラットフォームです。従量課金制が採用されており、AIモデルや扱うデータなどの条件によって料金が決まります。サービスを利用した分だけ料金が発生するため、定額制のような無駄なコストが一切かかりません。Vertex AIでは、無料トライアルも提供されているため、本格的なツールの導入前に使用感を確認してみましょう。

Vertex AIは、Google Cloudとの統合性に優れており、BigQueryやCloud Storageとの連携が容易です。また、Google Cloudには業務効率化を実現するさまざまな生成AIツールが搭載されているため、Vertex AIとの併用で機械学習モデルの構築をより効率化できます。Vertex AIの導入を検討している方は、Google Cloudの利用も併せて検討してみると良いでしょう。

以下のページでは、Google Cloudと生成AIについてわかりやすくまとめた資料を無料で提供しています。Google Cloudについてより詳しく知りたい方は、以下のページから資料をダウンロードしてみてください。