G-gen の杉村です。Google の生成 AI 開発ツールである Vertex AI と Google AI Studio の違いや、それぞれのユースケースについて解説します。
概要
Vertex AI と Google AI Studio
Vertex AI は、Google Cloud が提供するフルマネージドの機械学習プラットフォームです。データの準備からモデルのトレーニング、デプロイ、管理まで、ML 開発のライフサイクル全体をサポートします。最近では特に生成 AI 関連機能が充実しています。企業における利用や研究者、個人開発に至るまで、多様なユースケースに対応できます。
Vertex AI では、API 経由で様々なモデルを呼び出せるほか、Web UI 上でパラメータを指定してモデルにリクエストを投入できる Vertex AI Studio 画面も用意されています。
- 参考 : Vertex AI の生成 AI の概要
Google AI Studio は、Google の最新の生成 AI モデルである Gemini をはじめとする生成 AI モデルを、Web ブラウザから手軽に試すことができる開発ツールです。主に個人または小規模開発者を対象としています。また、無料である程度の機能が試用できることも魅力の1つです。このサービスの API 経由で Gemini を呼び出す機能のことを単に Gemini API と呼称することもあります。
Google AI Studio は Vertex AI と同様、API 経由で様々なモデルを呼び出せるほか、Web UI 上でパラメータを指定してモデルにリクエストを投入できます。
差異の一覧
Vertex AI と Google AI Studio の主な違いを一覧表にまとめます。
| 項目 | Google AI Studio | Vertex AI |
|---|---|---|
| 提供形態 | Google サービス | Google Cloud プロダクト |
| ターゲット | 個人開発者、研究者、学生 | 企業、官公庁、研究者 |
| 主な用途 | プロトタイピング、学習、アイデア検証 | 本番環境のアプリケーション開発、その他の業務利用 |
| 実行環境 | Web ベースの UI | Google Cloud |
| 料金 | 無料枠あり、有料ティアに引き上げ可能 | 従量課金 |
| データ保護 | 無料枠ではデータがサービス改善に使われる可能性あり | データは分離・保護され、モデル学習には利用されない |
| セキュリティ | API キー | IAM、組織ポリシー、VPC SC、サービスアカウントなど高度なセキュリティ |
| 主な機能 | ・Gemini モデルの試用 ・プロンプトの作成と調整 ・API キーの発行 |
左記に加えて以下 ・AI エージェント構築 ・MLOps ・IAM、VPC SC 等との連携 ・監査ログ (Cloud Audit Logs) ・高度なモデルチューニング |
選定の基本的な考え方
Vertex AI と Google AI Studio のどちらを使用したほうがよいかの原則的な考えかたとしては、以下のようなものが挙げられます。
- Vertex AI は、企業、官公庁、研究者など幅広い利用者が想定されている
- Google AI Studio は、個人開発者、研究者、学生が想定されている
基本的には、「プロトタイピングや学習は Google AI Studio」「企業等における本格的な開発や、本番利用は Vertex AI」と覚えておけば、大きく間違うことはないでしょう。
その理由として、当記事で以下に挙げるようなことが考えられます。
セキュリティと統制
Vertex AI の場合
Vertex AI は Google Cloud と統合されているため、詳細なアクセス制御や高度なセキュリティが使用できます。API キーを発行せずとも、Cloud Run 等のプラットフォームで動作するアプリケーションであれば、サービスアカウントを利用することでセキュアに API 呼び出しが可能です。また IAM によるアクセス制御が可能なため、ローカル開発においても、Google アカウント認証により手軽に API 呼び出しが可能です。
Vertex AI は Google Cloud に統合されているため、管理者が利用状況を可視化し、セキュアでない振る舞いが観測されたときにサービスアカウントを停止したり、アクセス権限を剥奪したりすることが可能です。また VPC Service Controls（VPC SC）、Cloud Armor 等の保護機能も充実しています。
また、Cloud Audit Logs による監査ログ機能により、使用状況や設定の変更履歴などを記録することができます。
よって、企業や官公庁、研究機関などにおいて、生成 AI アプリケーションを開発したり API 経由で AI を利用する際には、Vertex AI を選択することが推奨されます。
Google AI Studio の場合
Google AI Studio は、Google アカウントさえ持っていれば無料で使用できたり、API キーを発行することですぐに生成 AI モデルへのリクエストをアプリケーションに組み込むことができる魅力があります。一方で、セキュリティを考慮した組織レベルの統制や、アクセス制御等の機能が備わっていません。
例えば、管理者やマネージャーが、開発者の Google AI Studio の利用状況や API キーの発行状況を確認することができません。Google AI Studio で無料版の API キーを使用する場合、入出力データが Google によってサービス改善に使われたり、モデルの再トレーニングに使用される可能性がありますが（後述）、無償版 API キーが使用されていないかなどを、管理者が知る術はありません。
また、Google AI Studio で発行できる API キーは単なる文字列であり、漏洩する危険性が否定できません。開発者は API キーをローカルに保存したり、アプリケーションに組み込むために何らかのデータストアに API キーを保存する必要があります。経験の浅い開発者だと、API キーをソースコードにハードコードしてしまうおそれもあります。
よって、Google AI Studio はプロトタイピングや個人開発、学習など、限定的な用途で用いることが推奨されます。Google AI Studio でプロトタイピングを行い、本格的な開発時は Vertex AI に移行する、といった選択肢も考えられます。
Google Cloud プロダクトとの連携
Vertex AI の場合
Vertex AI は Google Cloud プロダクトであるため、BigQuery などの他の Google Cloud プロダクトとの連携も容易です。
BigQuery ML では、Vertex AI のリモートモデルを呼び出し、SQL で生成 AI モデル等の機械学習モデルを呼び出し、BigQuery データセット上のデータを使った推論やトレーニングが可能です。
Compute Engine、Cloud Run、Google Kubernetes Engine（GKE） 等のコンピューティングプラットフォームにおいては、インスタンス等にサービスアカウント（人ではなくプログラムが使うアカウント）をアタッチすることで、API キー等を発行しなくても Vertex AI の API を呼び出すことができます。これにより、セキュアに Gemini 等のモデルを API 経由で呼び出すことができます。
Vertex AI Agent Engine は、AI エージェントに特化したホスティングサービスです。フルマネージドであり、インフラの管理は必要ありません。
セキュリティの観点においても、Cloud Armor と呼ばれる生成 AI 向けの防御サービスを利用したり、VPC Service Controls という API 保護サービスを利用することで、多段での防御やアクセス制御が可能です。Vertex AI の API 自体へのアクセス制御も、Identity and Access Management（IAM）と呼ばれる仕組みにより、詳細に行うことができます。Google アカウントにアクセス許可を与えたり、組織の Google グループ単位でアクセス制御を行うことが可能です。
Google AI Studio の場合
一方で Google AI Studio には、これらの連携は用意されていません。
Google Cloud プロダクトと連携しようと考える場合、Google AI Studio の API 呼び出しは API キーで認証し、Google Cloud プロダクトの呼び出しは IAM で認証する、というように、異なる認証機構をまたいだ設計が必要になります。
データの保護
Vertex AI の場合
Vertex AI は企業や官公庁、研究機関での利用が想定されていることから、データの保護が規約で定義されています。ユーザーが入力したプロンプトやデータ、また AI モデルが生成したレスポンスについては、Google がサービス改善に利用したり、モデルの再トレーニングに使用することはありません。
- 参考 : Vertex AI とデータの保持ゼロ - Google Cloud
- 参考 : Cloud Data Processing Addendum (Customers) - Google Cloud
Google AI Studio の場合
一方で Google AI Studio の場合、無料枠を利用する場合は、Google によって入出力データがサービス改善に利用されたり、モデルの再トレーニングに使用される場合があります。利用規約にはこれが明記されており、また「本無料サービスには、プライベート情報、機密情報、または個人情報を送信しないでください。」と記述されています。
- 参考 : Gemini API 追加利用規約
ただし Google AI Studio で有料版の API キーを使用する場合、上記規約でいうところの「有料サービス」の扱いになり、入出力データがプロダクトの改善に使用されることはない、としています。
サポート
Vertex AI の場合
Vertex AI は Google Cloud プロダクトであり、技術サポート窓口であるカスタマーケアのサポート対象です。また Google Cloud の再販パートナーの技術サポートサービスにおいても、サポート対象となる可能性が高いといえます。当社 G-gen の技術サポート窓口の場合、サポート対象です。
- 参考 : Google Cloud カスタマーケア
Google AI Studio の場合
一方の Google AI Studio には、公式のサポートサービスは存在していません。再販パートナーの技術サポートサービスにおいては、各社の裁量によるところになります。当社 G-gen の技術サポート窓口では、Google AI Studio はサポート対象ではありません。
移行
Google AI Studio から Vertex AI への移行
Google AI Studio の API キーを発行する際には Google Cloud プロジェクトが必要であり、また有償版 API の課金は、Google Cloud 請求先アカウントにひも付きます。つまりこの時点で、Google Cloud のりように必要な要素は整っているといえます。
Google AI Studio から Vertex AI に移行するための手順を示した公式ドキュメントも公開されています。
Google AI Studio の使用を禁止する
Google Workspace（Cloud Identity）の管理者は、組織で管理している Google アカウントに対して、Google AI Studio の使用を禁止することができます。
以下の公式ドキュメントに従い、「AI Studio」を無効化することで、配下の Google アカウントは Google AI Studio を使用できなくなります。
これにより、組織の開発者が無償版の API キーを発行して、組織の機密情報や顧客情報、個人情報等を Google に送信してしまうことを未然に防ぐことができます。
Vertex AI でモデルを気軽に試す
Google AI Studio を使わなくても、Vertex AI には手軽に最新の生成 AI モデルを試すための Web UI が用意されています。
Vertex AI Studio は、Google Cloud コンソール（Web UI）上で生成 AI モデルを試用したり、プロンプトチューニングを行ったり、プロンプトを保存・比較する機能を備えた画面です。
細かいパラメータの調整や、Cloud Run にサンプルアプリケーションを簡単にデプロイする機能も備えています。
- 参考 : クイックスタート: Vertex AI Studio を使用して Gemini にテキスト プロンプトを送信する - Google Cloud
- 参考 : Vertex AI Studio の機能- Google Cloud
杉村 勇馬 (記事一覧)
執行役員 CTO
元警察官という経歴を持つ IT エンジニア。クラウド管理・運用やネットワークに知見。AWS 認定資格および Google Cloud 認定資格はすべて取得。X（旧 Twitter）では Google Cloud や Google Workspace のアップデート情報をつぶやいています。
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