Google Cloud Vertex AI vs. AWS Bedrock：徹底比較で最適なAIプラットフォームを見つけよう！

2025年3月19日

近年、人工知能（AI）技術の進化は目覚ましく、ビジネスにおける活用もますます広がっています。AIを活用したサービス開発を検討する際、強力なAIプラットフォームの選択は非常に重要です。

本記事では、AIプラットフォームとして注目を集めるGoogle Cloud Vertex AIとAWS Bedrockを徹底的に比較し、それぞれの特徴、違い、用途、そしてどのような人に適しているのかを詳しく解説します。AI導入を検討している方にとって、最適なプラットフォーム選びの参考になるはずです。

1. Google Cloud Vertex AIの特徴

Vertex AIは、Google Cloudが提供する機械学習（ML）プラットフォームです。特徴として、以下の点が挙げられます。

エンドツーエンドのMLワークフロー: データの前処理からモデルのトレーニング、デプロイ、モニタリングまで、ML開発に必要なすべてのツールとサービスを統合的に提供します。
AutoML: コーディング不要で、構造化データ、画像、テキスト、動画などのデータから自動的に最適なMLモデルを構築できます。専門知識がなくても高品質なモデルを構築できるため、AI導入のハードルを下げることができます。
事前学習済みモデル: Googleが開発した最先端の事前学習済みモデル（例: Vision AI, Natural Language AI）を利用できます。自社でゼロからモデルを構築する手間を省き、すぐにAI機能を活用できます。
カスタムモデルの柔軟性: TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど、主要なMLフレームワークに対応しており、柔軟なモデル開発が可能です。
スケーラビリティ: 大規模なデータセットや複雑なモデルのトレーニングにも対応できる、高度なスケーラビリティを備えています。
MLOps機能: モデルのバージョン管理、デプロイ、モニタリングなどのMLOps機能を充実させており、MLモデルのライフサイクル全体を効率的に管理できます。

2. AWS Bedrockの特徴

Bedrockは、Amazon Web Services (AWS) が提供する、様々なAIモデルをAPI経由で利用できるマネージドサービスです。主な特徴は以下の通りです。

多様な基盤モデル（Foundation Models, FM）: AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI、Amazonなど、複数のプロバイダーが提供する最先端のFMを、単一のAPIを通じて利用できます。これにより、特定のニーズに最適なモデルを柔軟に選択できます。
簡単なAPIアクセス: MLの専門知識がなくても、APIを通じて簡単にFMを利用できます。開発者は、インフラの管理やモデルのトレーニングに時間をかけることなく、AI機能をアプリケーションに組み込むことに集中できます。
カスタマイズ: 独自のデータでFMをカスタマイズできます。これにより、特定のタスクや業界に最適化されたAIモデルを構築できます。
セキュリティとプライバシー: AWSのセキュリティ基準に準拠しており、安全な環境でAIモデルを利用できます。
統合: 他のAWSサービス（例: SageMaker, Lambda）と連携しやすく、既存のAWS環境への統合が容易です。

3. Google Cloud Vertex AIとAWS Bedrockの違い

Vertex AIとBedrockは、どちらも強力なAIプラットフォームですが、いくつかの重要な違いがあります。

特徴	Google Cloud Vertex AI	AWS Bedrock
提供形態	エンドツーエンドのMLプラットフォーム	FMへのAPIアクセスを提供するマネージドサービス
モデルの種類	Googleが開発した事前学習済みモデル、AutoML、カスタムモデル	複数のプロバイダーが提供する多様なFM
開発の柔軟性	カスタムモデル開発に高い柔軟性	API経由での利用に特化しており、モデル自体の開発自由度は低い
主な用途	カスタムMLモデルの開発、AutoMLによる自動モデル構築、事前学習済みモデルの利用	テキスト生成、画像生成、チャットボット、検索など、多様なFMを活用したアプリケーション開発
統合	Google Cloud Platformとの統合	AWSサービスとの統合
料金体系	従量課金制（モデルトレーニング、予測、ストレージなどの使用量に応じて課金）	従量課金制（モデルの利用時間、推論リクエスト数などに応じて課金）

4. Google Cloud Vertex AIとAWS Bedrockの用途

Google Cloud Vertex AI:
- 既存のデータを用いたカスタムMLモデルの開発: 自社のデータを用いて、特定のビジネスニーズに最適化されたモデルを開発したい場合に適しています。
- AutoMLによる迅速なモデル構築: MLの専門知識がないチームでも、短期間で高品質なモデルを構築できます。
- 高度なMLOps環境の構築: モデルのライフサイクル全体を効率的に管理したい場合に有効です。
AWS Bedrock:
- 最先端のFMを手軽に利用したい: 様々なプロバイダーが提供するFMをAPI経由で簡単に試してみたい場合に最適です。
- 多様なAI機能をアプリケーションに組み込みたい: テキスト生成、画像生成、チャットボットなど、様々なAI機能を迅速にアプリケーションに組み込みたい場合に適しています。
- 特定のタスクに特化したモデルを構築したい: 独自のデータでFMをカスタマイズし、特定のタスクに最適化されたモデルを構築したい場合に有効です。

5. Google Cloud Vertex AIとAWS Bedrockが向いている人

Google Cloud Vertex AI:
- MLエンジニア、データサイエンティスト: 高度なML技術を駆使して、独自のモデルを開発したい。
- MLOpsエンジニア: MLモデルのライフサイクル全体を効率的に管理したい。
- AI導入を検討している企業: 自社のデータを用いて、ビジネス課題を解決したい。
AWS Bedrock:
- AIエンジニア、ソフトウェア開発者: 最先端のFMをAPI経由で簡単に利用したい。
- AI導入を検討している企業: 様々なAI機能を迅速にアプリケーションに組み込みたい。
- AIの専門知識があまりないチーム: MLの知識がなくても、簡単にAI機能を活用したい。