執筆者：Hakky AI
【徹底比較】Google AI Studio｜Gemini｜Vertex AI Studio違い
- Google AI StudioはGeminiを気軽に試せる環境で、AI初心者や個人開発者に最適です。
- Vertex AI Studioは企業向けで、大規模なAI開発を強力にサポートします。
- Gemini API連携で既存システムにAI機能を組み込み、業務効率化や新価値創造が可能です。
はじめに
近年、AI技術の進化は目覚ましく、Googleも「Gemini」をはじめとする革新的なAIモデルや開発環境を提供しています。
本記事では、Googleが提供する「Google AI Studio」「Gemini」「Vertex AI Studio」という3つのサービスに焦点を当て、それぞれの役割、位置づけ、違いについて解説します。
これらのサービスは、AI開発の初心者からエンタープライズレベルの開発者まで、幅広いニーズに対応できるように設計されています。
本記事を通じて、各サービスの最適な活用方法を理解し、AI開発を効果的に進めるための一助となれば幸いです。
Google AI Studio、Gemini、Vertex AI Studioの基本と役割
本セクションでは、Google AI Studio、Gemini、Vertex AI Studioという3つのサービスについて、それぞれの基本的な違いと役割を解説します。
Google AI Studio：個人利用とGeminiの実験
Google AI Studioは、Googleが提供するGeminiモデルを、ブラウザ上で手軽に試せる開発環境です。AI初心者や個人開発者にとって、Geminiの機能を体験し、プロトタイプを作成するのに最適なプラットフォームと言えるでしょう。
主な機能としては、プロンプトの作成とテスト、モデルのチューニング、そしてAPIの利用が挙げられます。
- プロンプトの作成とテスト
- モデルのチューニング
- APIの利用
Google AI Studioは無料で利用を開始でき、GoogleアカウントがあればすぐにGeminiの実験を始められます。特に、AIモデルの実験やプロトタイプ開発に最適であり、Geminiの機能を気軽に体験できる点が大きな特徴です。
例えば、テキスト生成や画像生成といったGeminiの基本的な機能を、コーディングなしで試すことができます。また、作成したプロンプトやモデルは、Google CloudのVertex AIに簡単に移行できるため、プロトタイピングから本番環境へのデプロイもスムーズに行えます。
Google AI Studioは、GeminiのAPIを通じてアプリケーションに統合することも可能です。リアルタイムでの音声会話処理など、Geminiの高度な機能をアプリケーションに組み込むことができます。このように、Google AI Studioは、個人利用やGeminiの実験に最適なプラットフォームとして、AI開発の可能性を広げています。
Gemini：マルチモーダルAIモデルの概要
Geminiは、Googleが開発した最新の生成AIモデルであり、テキスト、画像、音声など、多様な種類の情報を処理できるマルチモーダルな能力を備えています。自然言語処理の分野においては、高度な文章生成や翻訳、要約などが可能です。また、画像認識の分野においては、画像の内容を正確に理解し、説明文を生成することができます。
Geminiの大きな特徴は、その汎用性の高さにあります。テキストや画像の生成だけでなく、プログラミングコードの生成や、数学の問題解決など、幅広いタスクに対応できます。
例えば、Geminiは、与えられたテーマに基づいて、小説や詩を自動生成することができます。また、簡単な指示を与えるだけで、Webサイトのレイアウトを記述するHTMLコードを生成することも可能です。さらに、Geminiは、複雑な数学の問題を理解し、段階的に解決策を導き出すことができます。
このように、Geminiは、多様な分野で活用できる可能性を秘めた、非常に強力なAIモデルです。Geminiは、Google AI StudioやVertex AI Studioを通じて利用できます。Google AI Studioでは、Geminiの機能を無料で試すことができ、Vertex AI Studioでは、Geminiをより高度にカスタマイズして、独自のAIアプリケーションを開発することができます。
Vertex AI Studio：企業向けAI開発プラットフォーム
Vertex AI Studioは、Google Cloud Platform上で提供される、企業向けの総合的なAI開発環境です。大規模なAIプロジェクトに対応できるよう、高度なセキュリティ機能とスケーラビリティを備えている点が特徴です。Vertex AI Studioを利用するには、Google Cloud Platformのアカウントと課金設定が必要です。
Vertex AI Studioは、AI開発の全工程をサポートしており、データの準備からモデルの構築、デプロイ、そして管理まで、一貫したワークフローを提供します。
例えば、Vertex AI Studioでは、大量のトレーニングデータを効率的に処理し、高性能なAIモデルを構築することができます。また、構築したモデルは、Vertex AIの強力なインフラストラクチャ上で、安全かつ安定的に運用することができます。
さらに、Vertex AI Studioは、高度なAPI機能を備えており、複雑なアプリケーション統合に対応できます。企業の既存システムとAIモデルを連携させることで、業務プロセスの自動化や、顧客体験の向上を実現できます。
Vertex AI Studioは、企業がAI技術を幅広く活用し、ビジネスの成長を加速させるための強力なツールとなります。特に、大規模な開発や業務システムへの統合に最適であり、企業のAI戦略の中核を担うプラットフォームとして、その役割はますます重要になっています。
| サービス | 概要 | 主な特徴 | 利用 |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | Geminiモデルをブラウザ上で手軽に試せる開発環境 | AI初心者や個人開発者向け、 無料で利用可能、 Geminiの機能を気軽に体験可能 | 個人利用、Geminiの実験 |
| Gemini | Googleが開発した最新の生成AIモデル | テキスト、画像、音声など多様な情報を処理可能、 汎用性が高く、幅広いタスクに対応可能 | Google AI StudioやVertex AI Studioを通じて利用 |
| Vertex AI Studio | Google Cloud Platform上で提供される企業向けの総合的なAI開発環境 | 大規模なAIプロジェクトに対応、 高度なセキュリティ機能とスケーラビリティ、 AI開発の全工程をサポート | 企業向けのAI開発 |
利用目的と規模に応じた最適なサービス選択
本セクションでは、AI開発におけるGoogle AI Studio、Gemini、Vertex AI Studioの最適な選び方について解説します。利用目的とプロジェクト規模に応じて、各サービスがどのように役立つかのガイドラインを提供します。
個人利用・学習目的でのGoogle AI Studio活用
Google AI Studioは、個人利用やAI学習に最適な環境です。小規模なプロジェクトやGemini APIの動作確認に適しており、AI開発の初心者でも手軽に利用できます。例えば、簡単なテキスト生成や質問応答AIのプロトタイプ作成に活用できます。
個人利用においては、Google AI Studio は無料で利用できる範囲が広く、初期費用を抑えながらAI技術を学ぶことが可能です。Gemini APIの基本的な導入方法も提供されており、API連携の学習にも役立ちます。
具体的な利用方法としては、
- AI アプリケーションのアイデアを試すためのサンドボックスとして活用したり、
- Gemini の機能を体験するためのプラットフォームとして利用したりすることが挙げられます。
また、AIに関する学習教材やチュートリアルも充実しており、初心者でも安心して学習を進めることができます。Google AI Studioは、AI開発の入門として最適な選択肢と言えるでしょう。
企業での本格的なAI開発におけるVertex AI Studioの利点
Vertex AI Studioは、企業における本格的なAI開発に最適なプラットフォームです。Google Cloud上の他のサービスとの連携を前提としており、大規模なプロジェクトや複雑なデータ分析に適しています。企業リソースを活用できるため、データ保護が強化された環境でAI開発を進めることが可能です。
例えば、Vertex AI Studio を利用することで、企業の業務システムにAIを組み込んだり、顧客対応を自動化したりすることができます。また、API連携に対する充実したサポートと機能が提供されており、柔軟な連携が可能です。APIキーは不要で、IAMアクセスを使用して管理されるため、セキュリティ面でも安心して利用できます。
さらに、Vertex AI Studio は、Google Cloudの強力なインフラストラクチャを活用できるため、大規模なデータセットの処理や複雑なモデルのトレーニングも効率的に行うことができます。企業は、Vertex AI Studio を活用することで、AI開発のスピードを向上させ、競争力を高めることができるでしょう。
GeminiのAPI連携と活用
Geminiは、APIを通じて様々なサービスやプラットフォームと連携できます。API連携により、Geminiの高度なAI機能を既存のシステムに組み込むことが可能です。例えば、GeminiのAPIを利用して、顧客対応チャットボットを開発したり、コンテンツ生成ツールを構築したりすることができます。
また、Gemini for Google Workspaceを利用することで、Google Workspaceの各種アプリケーションとの連携も容易になります。例えば、Gemini を活用して、メールの自動応答やドキュメントの自動生成を行うことができます。
API連携の際には、Gemini の利用目的に応じて適切なAPIを選択することが重要です。また、APIの利用料金や制限事項も事前に確認しておく必要があります。GeminiのAPI連携は、AI技術をビジネスに活用するための強力な手段となります。API連携を通じて、Gemini の可能性を最大限に引き出すことができるでしょう。
| サービス | 利用目的 | 特徴 |
|---|---|---|
| Google AI Studio | 個人利用・学習目的 | - 無料で利用可能 - 小規模プロジェクトやGemini APIの動作確認に最適 - 初心者でも手軽に利用可能 |
| Vertex AI Studio | 企業での本格的なAI開発 | - Google Cloudとの連携を前提 - 大規模プロジェクトや複雑なデータ分析に最適 - データ保護が強化された環境 |
| Gemini API | API連携 | - 様々なサービスやプラットフォームとの連携が可能 - 顧客対応チャットボットやコンテンツ生成ツールを構築可能 - Google Workspaceとの連携も容易 |
機能、特徴、使い勝手の比較：Google AI Studio vs Vertex AI Studio
Google AI StudioとVertex AI Studioは、AI開発において異なる特徴と機能を提供しており、本セクションでは、これらのサービスを多角的に比較し、具体的な違いを明確にしていきます。
無料利用範囲と料金体系の違い
Google AI Studioは、個人や小規模プロジェクト向けに無料プランを提供しており、Gemini APIを気軽に試せる環境が整っています。
一方、Vertex AI Studioは、エンタープライズ向けの機能が充実しているため、有料プランが中心です。
無料枠の有無、料金体系、コストパフォーマンスを比較し、最適な選択肢を検討しましょう。
Google AI Studioの無料プランは、AI開発の初期段階や学習用途に適しています。Gemini APIの基本的な機能を無料で利用できるため、手軽にAI技術を体験できます。
一方、Vertex AI Studioは、企業での利用を想定した料金体系となっており、利用量や必要な機能に応じて費用が発生します。
例えば、大規模なデータセットを用いたモデルのトレーニングや、高度なカスタマイズを行う場合は、有料プランへの加入が必要です。
料金プランを選ぶ際には、必要な機能、APIの使用量、サポート体制などを考慮し、コストパフォーマンスを最大化できるプランを選びましょう。
特に、企業での利用を検討している場合は、長期的な視点で費用対効果を評価することが重要です。
無料枠と有料プランの違いを理解し、自社のニーズに合ったサービスを選択しましょう。
無料枠で基本的な機能を試し、必要に応じて有料プランに移行することで、効率的なAI開発が実現できます。
料金体系だけでなく、提供される機能やサポート体制も考慮し、総合的に判断することが大切です。
| 項目 | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
|---|---|---|
| 無料プラン | 提供あり | 提供なし（有料プランが中心） |
| 料金体系 | 無料プランあり、手軽に試せる | エンタープライズ向け、利用量や機能に応じて費用が発生 |
| 利用用途 | 個人、小規模プロジェクト、学習用途 | 企業での利用、大規模なデータセットを用いたモデルのトレーニング、高度なカスタマイズ |
API連携、カスタマイズ性、操作性の比較
Google AI Studioは、Gemini APIに特化しており、API連携は比較的容易ですが、カスタマイズの自由度は限定的です。
一方、Vertex AI Studioは、データベース、DevOpsツール、ログ、監視、IAMなど、広範なAPI連携が可能であり、高度なカスタマイズが可能です。
ユーザーインターフェースと操作性も異なり、Google AI Studioは直感的な操作が可能ですが、Vertex AI Studioはより専門的な知識を必要とします。
API連携の容易さでは、Google AI Studioが優れています。Gemini APIを利用するためのシンプルなインターフェースが提供されており、初心者でも比較的簡単にAPI連携を試すことができます。
一方、Vertex AI Studioは、より複雑なAPI連携に対応しており、高度なカスタマイズが可能です。
例えば、既存のデータベースやDevOpsツールとの連携を検討している場合は、Vertex AI Studioが適しています。
カスタマイズ性においては、Vertex AI Studioが圧倒的に優れています。LoRA、蒸留、RLHFなど、多様なチューニング技術を利用でき、独自のデータセットを用いたモデルのトレーニングも可能です。
操作性については、Google AI Studioが直感的なインターフェースを提供しており、AI開発の経験が少ないユーザーでも容易に利用できます。
一方、Vertex AI Studioは、より専門的な知識を必要とするため、AI開発の経験豊富なユーザーに適しています。
API連携、カスタマイズ性、操作性を比較し、自社のスキルやニーズに合ったサービスを選択しましょう。
API連携の容易さを重視する場合はGoogle AI Studio、高度なカスタマイズを求める場合はVertex AI Studioがおすすめです。
| 項目 | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
|---|---|---|
| API連携 | Gemini APIに特化、容易 | 広範なAPI連携が可能（データベース、DevOpsツールなど） |
| カスタマイズ性 | 限定的 | 高度なカスタマイズが可能（LoRA、蒸留、RLHFなど） |
| 操作性 | 直感的、初心者向け | 専門知識が必要、経験豊富なユーザー向け |
モデルのチューニングと拡張性
Vertex AI Studioは、LoRA、蒸留、RLHFなど、多様なチューニング技術を提供しており、モデルのカスタマイズと拡張に関する機能が充実しています。
独自のデータセットでのトレーニングも可能であり、特定のニーズに合わせたモデル開発が可能です。
一方、Google AI Studioは、カスタマイズ性は低く、Gemini APIを活用して特定のタスクに対応することに特化しています。
モデルのチューニングにおいては、Vertex AI Studioが圧倒的な優位性を持っています。LoRAを利用することで、少ない計算資源で効率的にモデルをチューニングできます。
蒸留技術を用いることで、大規模なモデルの知識を軽量なモデルに転移させることができます。
RLHFを活用することで、人間のフィードバックを反映したモデルを開発できます。
独自のデータセットでのトレーニングも、Vertex AI Studioの大きな特徴です。
自社のデータを用いてモデルをトレーニングすることで、特定の業務に特化したAIモデルを開発できます。
例えば、顧客の購買履歴データを用いて、顧客の嗜好に合わせたレコメンデーションモデルを開発することができます。
モデルの拡張性についても、Vertex AI Studioは優れています。
既存のモデルに新しい機能を追加したり、複数のモデルを組み合わせたりすることで、より高度なAIシステムを構築できます。
モデルのチューニングと拡張性を重視する場合は、Vertex AI Studioが最適な選択肢となります。
独自のデータセットを用いたモデル開発や、特定の業務に特化したAIモデルの開発を検討している場合は、Vertex AI Studioの利用を検討しましょう。
| 項目 | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
|---|---|---|
| モデルのチューニング | カスタマイズ性は低い | LoRA、蒸留、RLHFなど多様なチューニング技術を提供 |
| 独自のデータセットでのトレーニング | 不可 | 可能 |
| モデルの拡張性 | 低い | 高い、既存モデルへの機能追加や複数モデルの組み合わせが可能 |
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最新GeminiモデルとGoogle AI開発環境の全体像
Geminiの進化とGoogleのAIエコシステムにおける各サービスの連携について、最新の情報と今後の展望を解説します。
Geminiの進化と今後の展望
Geminiは、Googleが開発した最先端のマルチモーダルAIモデルであり、常に進化を続けています。最新モデルでは、性能が向上し、テキスト、画像、音声などの多様なデータをより高度に処理できるようになりました。
特に、複雑なタスクの実行能力や、より自然で人間らしい文章の生成能力が向上しています。
コードブロック
例：
def generate_summary(text):
model = Gemini()
summary = model.summarize(text)
return summary
Geminiは、今後のAI開発において中心的な役割を果たすと期待されています。その高い性能と柔軟性から、様々な分野での応用が考えられ、例えば、コンテンツ生成、データ分析、顧客対応など、多岐にわたる業務を効率化し、新たな価値を生み出す可能性があります。
また、Geminiは、他のGoogle Cloudサービスとの連携も強化されており、AIを活用したソリューションの開発を加速させることが期待されています。今後の展望としては、Geminiがさらに進化し、より高度なタスクを実行できるようになることで、AIの可能性がさらに広がることが予想されます。
例えば、より複雑な問題解決や、より創造的なコンテンツ生成などが可能になるでしょう。また、Geminiがより多くの分野で活用されることで、社会全体の効率化や、新たな価値の創造に貢献することが期待されます。
GoogleのAIエコシステムにおける各サービスの連携
GoogleのAIエコシステムは、Google Cloud Platform（GCP）を中心に、様々なAI関連サービスが連携して構成されています。Geminiは、このエコシステムの中核を担う存在であり、他のサービスとの連携を通じて、より高度なAIソリューションを提供します。
例えば、Vertex AI Studioとの連携により、Geminiを基盤としたAIモデルの開発、デプロイ、管理が容易になります。
コードブロック
from google.cloud import aiplatform
endpoint = aiplatform.Endpoint(
endpoint_name="projects/your-project-id/locations/us-central1/endpoints/your-endpoint-id"
)
response = endpoint.predict(
instances={"text": "Translate to French: Hello world!"}
)
print(response.predictions)
また、Google Workspaceとの連携により、Geminiを活用したドキュメント作成やメール作成などが可能になり、業務効率が向上します。さらに、Google Cloud Storageとの連携により、大量のデータをGeminiで分析し、新たな知見を得ることができます。
GoogleのAIエコシステムは、今後も拡大を続け、Geminiを中心に、より多様なサービスが連携していくことが予想されます。これにより、企業は、自社のニーズに合わせた最適なAIソリューションを、より容易に構築できるようになるでしょう。
Google Cloud Platformとの統合により、Geminiは、スケーラブルで信頼性の高いAIインフラストラクチャ上で動作し、企業は、安心してAIを活用することができます。他のAI関連サービスとの連携可能性も高く、例えば、自然言語処理、画像認識、音声認識などの分野で、Geminiと連携することで、より高度なソリューションを開発することができます。
事例紹介：Google AI Studio、Gemini、Vertex AI Studioの活用
ここでは、Google AI Studio、Gemini、Vertex AI Studioを実際に活用した事例を紹介し、これらのサービスがどのようにアイデアの実現や業務効率の改善に貢献するかを解説します。
個人開発者がGoogle AI Studioで実現したこと
Google AI Studioは、個人開発者にとってGeminiの機能を手軽に試せる強力なツールです。例えば、ある個人開発者は、ギター練習アプリの改修にAI Studioを活用しました。
この開発者は、AI Studioでプロンプトを入力し、Gemini 2.0 Flash Thinking Experimentalを使用することで、ルート音やダイアトニックコードからコードトーンを生成する機能をアプリに追加することに成功しました。この機能追加により、ユーザーはより効率的にギターの練習ができるようになりました。
また、別の開発者は、複雑なグラフィカルUIを持つフルカスタムのWebアプリを開発する際にGoogle AI Studioを利用しました。AI Studioが具体的なプログラムコードを自動生成することで、開発者は迅速に独自のアプリを実現できました。
これらの事例から、Google AI Studioは、個人開発者がアイデアを形にするための強力な味方であることがわかります。特に、プログラミングの知識が少ない開発者でも、AI Studioの直感的なインターフェースとGeminiの高度なコード生成能力を活用することで、独自のアプリケーションを開発することが可能です。
APIを取得することでPythonなどのプログラミング言語を使うことで、企業は有料サブスクリプションを必要とせずに、AIモデルの活用を開始でき、コスト削減効果がありました。Google AI Studioは、個人開発者にとって、創造性を刺激し、開発プロセスを効率化するための貴重なリソースと言えるでしょう。
企業がVertex AI Studioで業務効率を改善した事例
Vertex AI Studioは、企業がAIを活用して業務効率を改善するための包括的なプラットフォームです。例えば、ある企業は、AI Studioを利用してデータ分析を自動化しました。
増加するデータ量に対応するために、AIモデルを活用することで、分析の効率を高め、より迅速な意思決定を可能にしました。
また、別の企業は、AI Studioを使ってコンテンツ作成に取り組みました。Gemini 2.5 Proを使用することで、高品質なコンテンツを効率的に作成し、マーケティング活動を強化しました。
さらに、RubyやPythonなどのプログラミング言語を利用してAIアプリケーションを開発し、プロンプトを設定し、Gemini 2.5 Proとインタラクションすることで、複雑な設定や有料サブスクリプションなしで創造的なアプリケーションを実現させました。Gemini 2.5 Proが最終的な認定において、18.8%の精度を達成しました。
これらの事例から、Vertex AI Studioは、企業がAIを活用して業務効率を大幅に改善し、競争力を高めるための強力なツールであることがわかります。特に、大規模なデータセットを扱う企業や、高度なAIモデルを開発・運用する必要がある企業にとって、Vertex AI Studioは不可欠なプラットフォームと言えるでしょう。
APIを取得することでPythonなどのプログラミング言語を使うことで、企業は有料サブスクリプションを必要とせずに、AIモデルの活用を開始でき、コスト削減効果がありました。
おわりに
この記事では、Google AI Studio、Gemini、Vertex AI Studioの違いと、最適なサービスの選び方について解説しました。それぞれの特徴を理解することで、研究開発からビジネス利用まで、目的に合ったAI活用を進められます。
Hakkyでは、お客様の課題に合わせた機械学習プロダクト開発支援を提供しています。AIの導入をご検討中でしたら、ぜひお気軽にご相談ください。
関連記事
参考文献
- Google AI Studio & Vertex AI Studio：Gemini API 利用方法の違い
- Google AI Studio vs. Vertex AI vs. Gemini | Google Cloud
- Vertex AIとは？使い方や料金、GoogleのGeminiとの違いも紹介 - AIポータルメディアAIsmiley
- Migrate from Gemini on Google AI to Vertex AI | Generative AI on Vertex AI | Google Cloud
- Gemini利用環境の解説(Google AI Studio,Vertex AI Studio,Gemini for Google etc)