Gemini Enterprise Agent PlatformのModel RegistryからEndpointへデプロイ試してみた

Google Cloud の Gemini Enterprise Agent Platform は、企業が独自の機械学習モデルをクラウド上で一元管理・デプロイするプラットフォームだ。今回の事例は、scikit-learn で作成した機械学習モデルを Model Registry に登録し、Endpoint として本番環境にデプロイして推論を実行するワークフローを実装したものである。かつてなら、データサイエンティストが学習環境で作ったモデルを、エンジニアが本番環境に持ち込むまでに多くの変換・検証作業が必要だったが、このプラットフォームはそうした煩雑さを減らす仕組みを提供する。

AIの鬼が注目するのは、Google が「企業の機械学習を Google エコシステムの深くに組み込む」という戦略の加速だ。企業が独自モデルを Gemini Platform で管理することは、そのモデルの学習データ・推論ログ・改善プロセスまでが Google に可視化されることを意味している。Google にとって、これは競争相手の機械学習戦略を直接観察できるデータ源だ。また、企業が Google 内でモデル構築に慣れると、Google 提供の大規模言語モデルに依存する確率も高まる。標準化の名目で、知らぬ間に依存度を高める仕組みである。

実務的には、中小企業が機械学習導入を検討する際、「どのプラットフォームを選ぶか」という判断が重要になった。Google のプラットフォームは確かに使いやすいが、その先に Google への依存ロックインがある。オンプレ・AWS・Azure など代替手段とのコスト・自由度のバランスを、事前に見積もる必要がある段階に入ったということだ。