ある製造業の企業が、工場の生産ラインにおける製品の外観検査を自動化したいと考えています。独自の製品形状に特化した高精度の画像認識モデルを構築し、本番環境でのモデル管理まで一元化するために、最も適切なGoogle Cloudのプラットフォームはどれですか？
- A. Google Workspaceのスプレッドシートにデータを入力し、内蔵の自動MLで学習する
- B. Vertex AIを使って、独自の製品画像データでカスタムモデルを学習し、モデルレジストリで管理・バージョン管理してエンドポイントにデプロイする
- C. BigQueryにすべての画像データを保存し、SQLクエリで外観検査ルールを記述する
- D. Cloud Vision APIのデフォルトモデルをそのまま本番に適用する
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正解: B
独自製品の外観検査には、一般的なCloud Vision APIのデフォルトモデルでは精度が不十分であり、自社データでのカスタムモデル学習が必要。Vertex AIはデータ準備、特徴量エンジニアリング、モデル学習、評価、モデルレジストリ、デプロイメントまで一元管理できるMLプラットフォーム。AutoML Visionを使えばコードなしでも高精度なカスタム画像分類モデルを構築できる。Cloud Vision APIのデフォルトモデルは汎用的で特定製品の細かい外観不良検知には不向き。Google Workspaceのスプレッドシートは画像学習に対応していない。BigQueryのSQLは画像データのルールベース検査には使えない。
📚 関連サービスの解説: Vertex AI