Google AI StudioのGoogleGenAI と Vertex AIの使い分け

GoogleGenAI (とGoogle AI Studio) と Vertex AI は、どちらもGoogleの生成AIモデルを利用するためのものですが、ターゲットとするユーザーと提供する機能の範囲が大きく異なります。

Google AI Studio & GoogleGenAI (APIキーを利用)

• ターゲットユーザー:
  • AIモデルを素早く試したい個人開発者
  • スタートアップ企業
  • 研究者
  • 生成AIのプロトタイピングを手軽に行いたいユーザー
• 主な目的:
  • 生成AIモデル（特にGemini）への手軽なアクセスとプロトタイピング: Geminiモデルの機能を簡単に試し、アプリケーションに組み込むためのAPIキーを提供します。
  • 迅速な開発: @google/genai のようなクライアントライブラリを使うことで、わずかなコードでAIモデルの推論機能をアプリケーションに組み込めます。
  • 実験と学習: 直感的なUIでプロンプトをテストしたり、モデルの挙動を調整したりできます。
• 特徴:
  • 無料枠での利用が可能: 多くの機能が無料で利用開始できます。（利用量に応じた課金は発生します）
  • シンプルなAPIキー認証: 手軽にAPIキーを発行し、すぐに開発を始められます。
  • Google AI StudioでのUI: ブラウザベースでプロンプトのテスト、調整、コード生成などが行えます。
• 考慮点:
  • 本番環境での大規模な運用には、より高度な管理機能やセキュリティ機能が不足している場合があります。
  • モデルのファインチューニングや大規模なデータパイプラインとの連携は、より限定的です。

Vertex AI

• ターゲットユーザー:
  • エンタープライズ企業
  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • MLOps（機械学習運用）を重視するチーム
  • 既存のGoogle Cloud Platform (GCP) インフラストラクチャを活用したいユーザー
• 主な目的:
  • 包括的な機械学習プラットフォーム: データの前処理からモデルの学習、評価、デプロイ、監視まで、機械学習ライフサイクル全体をサポートします。
  • エンタープライズレベルの機能: セキュリティ、データガバナンス、スケーラビリティ、チームコラボレーション、コスト管理など、ビジネスでの利用に必要な機能が充実しています。
  • カスタマイズとファインチューニング: 既存の基礎モデル（Geminiなど）を自社のデータでファインチューニングしたり、独自のカスタムモデルを開発・学習・デプロイしたりするための高度な機能を提供します。
  • MLOpsの実現: モデルのバージョン管理、実験トラッキング、CI/CDパイプライン、自動再トレーニング、本番環境での監視など、MLOpsのプラクティスをサポートするツールが統合されています。
• 特徴:
  • Google Cloudのサービスの一部: BigQuery, Cloud Storage, Cloud Functionsなどの他のGCPサービスとシームレスに連携できます。
  • Vertex AI Studio: Vertex AI内にある、生成AIモデルをテスト、チューニング、デプロイするための機能群です。ここでGeminiなどの基盤モデルを利用できます。
  • 多様なモデルへのアクセス: Googleの基盤モデルだけでなく、オープンソースのモデルや、自分で学習したカスタムモデルも管理・デプロイできます。
  • AutoML機能: コーディングなしで高品質なモデルを構築できる機能も提供しています。
• 考慮点:
  • GCPの知識と設定が必要な場合があり、Google AI Studioに比べて学習曲線が急になることがあります。
  • 通常、無料枠は限られており、利用にはGCPプロジェクトと課金設定が必要です。

簡単な比較表

まとめ

• 手軽にGeminiモデルを試したり、簡単なアプリケーションに組み込みたいだけなら、Google AI Studio と GoogleGenAI で十分です。
• 機械学習プロジェクトを本格的に行い、モデルのライフサイクル全体を管理し、エンタープライズレベルの堅牢性、セキュリティ、スケーラビリティを求めるのであれば、Vertex AI を利用します。 Vertex AIは、生成AIモデルの機能も包括的な機械学習プラットフォームの一部として提供しています。