Gemini や Llama・Claude などのモデルを API で呼び出せます。Model Garden でモデルを選び、Vertex AI Studio でプロンプトを試作してそのまま本番 API に接続できます。
サービス
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Vertex AI
バーテックス エーアイ
体験区分：少しだけ触った
推奨読者レベル：Level 3-5
何をしてくれるか
どこで出会うか
業務システムに AI を組み込む場面で、Google Cloud を使う組織の選択肢として登場します。BigQuery や Cloud Storage と直接つながり、データ基盤が Google Cloud にある場合に選ばれます。
構造図
2026.04·ready
「Vertex AI で Gemini と Claude を切り替えて精度比較しました。」
Vertex AIの見方
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この用語の見どころ
1
役割
Google Cloud 上で AI モデルを選定・試作・運用する基盤です。
2
うれしさ
複数モデルを 1 画面で比較し、同じ API 形式で切り替えられます。
3
注意点
個人向け Google AI Studio と混同しやすく、用途と料金が異なります。
4
どこで役立つか
Google データ基盤を持つ企業が AI を業務に組み込む場面に向きます。
5
はじめに
個人向け Google AI Studio との違い（本番サービス）を押さえます。
6
深掘り先
Model Garden、Vertex AI Studio、BigQuery ML
非エンジニアのつまずき
- ビッグデータ文脈で知りましたが、今は Gemini の GCP ルートが主戦場で「難しい人向け」のイメージが強いです
私のコメント
- 第一印象:ビッグデータ解析の記事で初めて見ました。
- 良い点:クラウドで重い計算を回せてローカルマシンを軽くできます。
- ダメな点:契約形態・機密管理・社内規約の整理まで必要で運用設計が重いです。
- 誰向けか:Google 基盤でビッグデータ解析を活用したい人向けです。
開発フローでの位置
要件整理
モデル選定
プロンプト調整
API 接続
監視・更新
関連用語
B-27·service
バイブコーディング図鑑