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GoogleのCloud PlatformがGPUマシンを提供するのは2017年前半から、ただし機械学習SaaSとAPIはますます充実

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Googleが今年前半に立ち上げたCloud Machine Learningサービスは、Google自身によれば、早くも“急成長プロダクト”の一つになっている。今日同社は、このサービスの新しい機能をいくつか発表し、機械学習のワークロードを動かしたいと思っているユーザーとデベロッパーの両方にとって、さらにサービスの利用価値を増そうとしている。

これまでGoogleは、競合するAWSやAzureのように、ハイエンドのGPUを使う仮想マシンをデベロッパーに提供してこなかった。しかし、機械学習など、科学の分野に多い特殊でヘビーなワークロード、とくにそれらのアルゴリズムは、GPUのパワーを借りないとうまく動かないことが多い。

デベロッパーたちが一般的にGoogle Cloud Platform上で機械学習のワークロードを動かせる、そのために仮想マシンのGPUインスタンスが提供されるのは、Googleの発表によると、2017年の前半だそうだ。料金は、そのときに発表される。

なぜGoogleは、もっと前からこのタイプのマシンを提供しなかったのだろうか? Google自身、機械学習に非常に熱心だし、競合相手のAzureやAWSはとっくに提供しているというのに(Azureは今日(米国時間11/15)、OpenAIとパートナーシップを結んだ)。

しかしデベロッパーは、Googleの既存のCloud Machine Learningサービスを使って自分の機械学習ワークロードを動かすことはできる。そのための構築部材TensorFlowも利用できる。でもCloud Machine Learningが提供しているような高い処理能力と柔軟性を、Google既存のプラットホームで利用することが、まだできない。

今のGoogleはデベロッパーに、カスタムの機械学習モデルを構築するためのサービスと、機械学習を利用した、すでに教育訓練済みのモデルをいくつか提供している(マシンビジョン(機械視覚)、音声→テキスト変換、翻訳、テキストの情報取り出しなど)。Google自身が機械学習で高度に進歩しているし、独自のチップまで作っている。そこで今日のGoogleの発表では、Cloud Vision APIの使用料が約80%値下げされた。またこのサービスは、企業のロゴや、ランドマークなどのオブジェクトも見分けられるようになった。

そしてテキストから情報を取り出すCloud Natural Language APIは、今日(米国時間11/15)、ベータを終えた。このサービスは、構文分析機能が改良され、数値、性、人称、時制なども見分けられる。Googleによると、Natural Language APIは前よりも多くのエンティティを高い精度で認識でき、また感情分析も改善されている。

消費者向けのGoogle翻訳サービスは、今ではカスタムチップを使っている。またデベロッパー向けにはCloud Translation APIのプレミアム版が提供され、8つの言語の16のペアがサポートされる(英語から中国語、フランス語、ドイツ語、日本語、韓国語、スペイン語、トルコ語、など)。サポート言語は、今後さらに増える。プレミアム版では、これらの言語に関しエラーが55から85%減少した。

この新しいAPIは主に長文の翻訳用で、100言語をサポートする“標準版”は、短い、リアルタイムな会話テキスト用だ。

さらに、まったく新しいプラットホームとしてCloud Jobs APIがある。この、あまりにも専門的で奇異とすら思えるAPIは、求職者と仕事の最良のマッチを見つける。つまり、仕事のタイトル、スキル、などのシグナルを求職者とマッチングして、正しいポジションに当てはめる。Dice やCareerBuilderなどのサイトはすでにこのAPIを実験的に使って、従来の、ほとんど検索だけに頼っていたサービスを改良している。このAPIは、現在、特定ユーザーを対象とするアルファだ。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))