Google AI Studio 調査レポート

開発元: Google
カテゴリ: 生成AI
公式サイト

Google Cloud上で生成AIモデルのプロトタイピングとテストを迅速に行うためのWebベースのUIツール

親レポート

Gemini 調査レポート Googleによって開発された、マルチモーダルな生成AIモデルファミリー

Google AI Studio 調査レポート

1. 基本情報

  • ツール名: Google AI Studio (Vertex AI Studio)
  • 開発元: Google
  • 公式サイト: https://cloud.google.com/generative-ai-studio
  • カテゴリ: 生成AI
  • 概要: Google Cloud上で生成AIモデル（Geminiなど）のプロトタイピングとテストを迅速に行うためのWebベースのUIツール。開発者は、テキスト、画像、動画、コードなど、さまざまな種類の情報を組み合わせたプロンプトを試し、モデルの応答を評価・調整できる。

2. 目的と主な利用シーン

  • 目的: 開発者がコーディングの知識なしに、最新の生成AIモデルを手軽に試し、自社のユースケースに合わせたカスタマイズやアプリケーションへの統合を迅速に行えるようにすること。
  • 主な利用シーン:
    • 新しい生成AIアプリケーションのアイデア検証
    • 質疑応答、要約、コンテンツ生成などのタスクに最適なプロンプトの設計・評価
    • 自社データを用いたモデルのファインチューニング
    • マルチモーダル（テキスト、画像、動画）AI機能のプロトタイピング

3. 主要機能

  • プロンプトデザイン: テキスト、画像、動画、コードなど、さまざまな入力を組み合わせたプロンプトを作成し、モデルの応答をリアルタイムでテストできる。
  • モデルチューニング: 自社データを用いて、特定のタスクやドメインに特化したモデルへとファインチューニングが可能。
  • モデルガーデン: Googleの最新モデル（Gemini、Imagenなど）や、オープンソース、サードパーティ製のモデルを含む200以上の基盤モデルにアクセスできる。
  • デプロイメント: プロトタイプしたモデルを、Vertex AIのエンドポイントとして数クリックでデプロイし、アプリケーションに統合できる。

4. 特徴・強み (Pros)

  • 最新のGoogle製AIモデルへのアクセス: Gemini 2.5 Proなど、Googleの最先端かつ高性能なマルチモーダルモデルをいち早く利用できる。
  • 直感的なUI: コーディング不要で、ブラウザ上でプロンプトの作成からモデルの評価、チューニングまで一貫して行える。
  • エンタープライズレベルのセキュリティ: Vertex AIの一部として提供されており、データガバナンスやセキュリティが確保されている。顧客データが元の基盤モデルの学習に使用されることはない。
  • エンドツーエンドのMLOps連携: Vertex AIの他のMLOpsツールとシームレスに連携し、モデルのデプロイ、管理、スケーリングが容易。

5. 弱み・注意点 (Cons)

  • 複雑な料金体系: 利用するモデル、API、コンピューティングリソースによって料金が細かく分かれており、コストの見積もりが難しい場合がある。
  • Google Cloudへの依存: Vertex AIプラットフォーム上で動作するため、利用にはGoogle Cloud Platformのアカウントが必須となる。
  • プレビュー機能の多さ: 最新機能はプレビューとして提供されることが多く、GA（一般提供）になるまでは仕様変更や廃止のリスクがある。

6. 料金プラン

Vertex AI Studio自体の利用料金はかからないが、バックエンドで利用するVertex AIの各サービスに対して料金が発生する。

  • 無料利用枠:
    • 新規顧客は、Vertex AIを含むGoogle Cloud製品で利用できる最大$300の無料クレジットが付与される。
    • 請求先アカウントを有効化せずに、Vertex AI StudioやAgent Builderなどのコアツールを限定的なクォータ（例: 10エージェントエンジン、90日間）で利用できる「Express Mode」がある。
  • 有料プラン:
    • モデルの利用: モデルごと、入出力のトークン数または文字数に基づいた従量課金。
      • 例: Gemini 2.5 Pro (≤200K): 入力$1.25/1Mトークン, 出力$10.00/1Mトークン
    • トレーニング: AutoMLモデルやカスタムモデルのトレーニング時間（ノード時間）に応じて課金。
      • 例: AutoML Tables: $21.252/1時間
    • デプロイと予測: モデルをデプロイしたエンドポイントの稼働時間（ノード時間）に応じて課金。
      • 例: n1-standard-2マシンタイプ: $0.1095/1時間
  • 課金体系: 利用するサービス（モデル、トレーニング、予測など）ごとの従量課金。詳細はVertex AI の料金ページを参照。

7. 導入実績・事例

  • Google Cloud全体としては多数の導入実績があるが、Vertex AI Studio単体での具体的な導入事例は、公式ウェブサイト上では明記されていない。多くの企業がVertex AIプラットフォームの一部として活用していると考えられる。

8. サポート体制

  • ドキュメント: Google Cloudの公式ドキュメントが充実しており、クイックスタートやチュートリアルが豊富に用意されている。
  • コミュニティ: Google Cloud CommunityやStack Overflowなどで開発者同士の交流が可能。
  • 公式サポート: Google Cloudのサポートプラン（Basic, Standard, Enhanced, Premium）を通じて、テクニカルサポートを受けられる。

9. 連携機能 (API・インテグレーション)

  • Vertex AI API: Studioで作成・テストしたプロンプトやモデルは、Vertex AI APIを通じてプログラムから呼び出すことができる。
  • Google Cloudサービス連携: BigQuery, Cloud Storage, Cloud Runなど、他のGoogle Cloudサービスと密に連携し、データパイプラインやアプリケーションへの組み込みが容易。

10. セキュリティとコンプライアンス

  • データガバナンス: 顧客のデータは保護され、モデルのチューニングに使用されたデータが元の基盤モデルの改善に使われることはない。
  • コンプライアンス: HIPAA、GDPR、ISO/IEC 27001/27017/27018/27701など、主要なコンプライアンス基準に対応している。

11. 操作性 (UI/UX) と学習コスト

  • UI/UX: 直感的で分かりやすいWebベースのUIを提供しており、MLの専門家でなくてもプロンプトのテストやモデルの評価が容易に行える。
  • 学習コスト: 基本的な操作は容易だが、高度なチューニングやMLOps連携を行うには、Vertex AIプラットフォーム全体の知識が必要となる。

12. ユーザーの声（レビュー分析）

  • 調査対象: G2, Capterra, ITreviewなどの主要なレビューサイトでは、Vertex AI Studio単体でのレビューは少なく、Vertex AIプラットフォーム全体としての評価が中心。
  • 総合評価: Vertex AIプラットフォームは、Gartner Magic Quadrant for Cloud AI Developer Servicesにおいてリーダーとして評価されるなど、業界内で高い評価を得ている。
  • ポジティブな評価:
    • Googleの最新AIモデル（特にGemini）を手軽に利用できる点。
    • エンドツーエンドのMLプラットフォームとして、開発から運用まで一貫して行える点。
    • スケーラビリティとパフォーマンスの高さ。
  • ネガティブな評価 / 改善要望:
    • 料金体系が複雑で、コスト管理が難しい。
    • ドキュメントは豊富だが、情報が多すぎて目的の情報を見つけにくいことがある。

13. 直近半年のアップデート情報

Vertex AIのリリースノートより、直近の主要なアップデートを抜粋。

  • 2025-10-23: Model GardenにDeepSeek-OCR, Qwen3-VL, Earth AIが追加。
  • 2025-10-16: MistralのCodestral 2がModel Gardenで利用可能に。
  • 2025-10-15: AnthropicのClaude Haiku 4.5がModel Gardenで利用可能に。
  • 2025-10-07: Vertex AI Studioでプロンプトの保存と共有が可能に。
  • 2025-10-02: Gemini 2.5 Flash Imageが一般提供開始。アスペクト比制御、バッチ予測、複数参照画像からの画像生成などの機能が追加。
  • 2025-09-24: Gemini 1.5 ProおよびGemini 1.5 Flashの新しい安定版（002）が一般提供開始。多言語理解、SQL生成、音声・ドキュメント理解などが大幅に改善。
  • 2025-08-14: Imagen 4が一般提供開始。

14. 類似ツールとの比較

  • OpenAI Playground:
    • 特徴: GPTシリーズなど、OpenAIのモデルを対話形式で手軽に試せるWeb UI。
    • 強み: シンプルで分かりやすく、APIキーを取得すればすぐに利用を開始できる。
    • 弱み: モデルのチューニングやデプロイなど、エンタープライズ向けのMLOps機能は限定的。
  • Amazon Bedrock:
    • 特徴: Amazonや主要なAIスタートアップ企業（Anthropic, Cohereなど）の基盤モデルをAPIで利用できるフルマネージドサービス。
    • 強み: 複数のプロバイダーのモデルを選択でき、AWSのエコシステムと緊密に連携する。
    • 弱み: Googleの最新モデル（Geminiなど）は利用できない。
  • Microsoft Azure AI Studio:
    • 特徴: Azure上で生成AIアプリケーションを構築するための統合開発プラットフォーム。OpenAIモデルとの連携が強力。
    • 強み: Azureのエンタープライズ向けサービスとの連携が豊富。責任あるAIのためのツール群が充実している。
    • 弱み: Googleのモデルを利用する場合は、Vertex AI Studioほどのシームレスな連携は期待できない。

15. 総評

  • 総合的な評価: Google AI Studio（Vertex AI Studio）は、Googleの最先端AIモデル、特にGeminiの能力を最大限に引き出すための強力なプロトタイピングツールである。コーディング不要で迅速にアイデアを検証できる手軽さと、Vertex AIプラットフォームの堅牢なMLOps基盤を両立している点が最大の魅力。料金体系の複雑さには注意が必要だが、Google Cloudをメインのインフラとして利用する企業にとっては、生成AIアプリケーション開発の第一選択肢となるだろう。
  • 推奨されるチームやプロジェクト:
    • Googleの最新AIモデルを活用した革新的なアプリケーションを開発したいチーム。
    • 迅速なプロトタイピングと、その後の本格的なMLOps運用を見据えているプロジェクト。
    • 既にGoogle Cloudを利用しており、既存のインフラやサービスとの連携を重視する企業。
  • 選択時のポイント:
    • GoogleのAIモデルを最大限活用したい場合: Geminiなど、Google独自の高性能モデルを利用したい場合は、Vertex AI Studioが最適。
    • マルチクラウド・マルチプロバイダーを重視する場合: Amazon Bedrockのように、複数のプロバイダーからモデルを選択できる柔軟性を求める場合は、他の選択肢も検討すべき。
    • 開発の迅速性と手軽さを最優先する場合: シンプルなAPIテストやデモ作成が目的なら、OpenAI Playgroundのようなより手軽なツールも有用。エンタープライズレベルの管理や運用まで見据えるなら、Vertex AI Studioが優位。