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生成AIが全盛期ですが、従来のAIもいまだ現役です。

特に、売上予測など、日次バッチでロジックを安定して稼働させたい時に重宝します。

Google Cloudには、たくさんのAIがあります。

SQLやPythonはフルスクラッチでモデルを作れますが、ノーコードでモデルを作るVertexAIのAutoMLは人気があります。

VertexAI　AutoML　※公式ページにリンクします

VertexAIは利用料金がとても高い

VertexAIは、ノーコードでAIモデルを作れるため、誰でも簡単に扱えます。

AutoMLは、目的などを選択するだけで、データにあわせたロジックが自動で反映され、予測モデルを簡単に作れます。

しかし、一部のモデルは利用料金がとても高いです。

例えば、売上予測に必要な表形式データを読み込ませると、モデル作成は1時間あたり約$21課金されます。　

VertexAIの料金　※公式ページにリンクします

モデルを完成させるまでに、様々なパターンを試すのが一般的です。

一度で完璧なモデルができることは稀で、それはほとんど空想のレベルです。

経験則ではありますが、1つのモデルを作るまでに、100回程度は試行錯誤しています。

VertexAIは、モデル作成を実行開始してから完了するまで、とても時間がかかります。

レコード数とカラム数がまったく同じデータで試してみてください。

SQLやPythonでフルスクラッチでモデルを作成するより、明らかに時間がかかります。

仮に、モデル作成1回に1時間かかった場合、100回試行すると、100時間です。

モデル作成は1時間あたり約$21です。

$21×100=$2,100≒32.3万円課金されてしまいます。※執筆当時の為替レートで試算

これでは課金が気になり、モデルを安心して作れません。

VertexAIとBQMLの効率的な使い分け

Google Cloudには、VertexAI以外にもBQMLというAIがあります。

BQMLは、Google CloudのDWH「BigQuery」に実装されているAI機能です。

BQMLはVertexAIとも連携していますが、モデル次第では、安価にモデルを作れます。

BQMLは、時間課金ではなく、クエリ実行でスキャンしたデータ量に応じて課金されます。

つまり、「どれだけのデータを読み取ったか」に応じた課金です。

一般的に、売上予測のデータは軽量で、Byte数が大きくなることは、そうありません。

非公式　Googleが推奨する費用と精度を両立したモデル作成

仕事の関係上、Google Cloudの皆様とお話することがあります。

売上予測のデータが軽量にも関わらず、VertexAIの処理が遅くて課金に悩まされていた頃、原因調査と改善を依頼したことがありました。

調査しても原因は不明で、VertexAIを使うと、処理に時間がかかってしまします。

そこで、以下のような処理を試したところ、費用と精度を両立してモデルを作成できました。

BQMLも、以前より、精度や機能が格段にレベルアップしています。

以前のBQMLに満足できなかった方も、お試しされてはいかがでしょうか。

フルスクラッチにはなりますが、皆様のご参考になれば幸いです。

・まず、VertexAIで最初のモデルを作ります。
・モデルができたら、特徴量をチェックします。
・VertexAIが選んだ特徴量を参考に、BQMLでモデルを再現します。
・モデルを再現したら、お好みの精度になるまで、BQMLでモデルを更新します。

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