Google Cloud AutoML Vision
利用ガイド

目次
1. Google Cloud AutoML Visionでできること・・・・・・・・・p.03
2. 無料での利用方法について・・・・・・・・・・・・・・・p.04
3. 利用にあたっての注意事項・・・・・・・・・・・・・・・・・p.12

4. 利用の流れ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.13
5. 利用手順・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.14
6. 参考情報・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.27
7. 類似サービス一覧・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・p.28

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１ Google Cloud AutoML Visionでできること
 Google Cloud AutoML Visionとはサーバやストレージ、データ分析、機械学習等をクラウド上（インターネット経由）で利用できる、Google Cloud Platformというサービスのひとつです。
 学習用の画像データを準備し、学習を行うことで、プログラミングすることなくオリジナルのAIモデルを作成し、画像分類と物体検出が行えます。
 AIを開発したり、AIサービスを導入する前に、やりたいことがAIでできそうか試したい際に有用です。

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１ Google Cloud AutoML Visionでできること! Point
画像認識には画像分類と物体検出があります 画像分類とは 物体検出とはその画像を特定のカテゴリーに分類します。
分類は、物体・場所・活動、種類や商品といった「モノ」や「シーン」など様々です。

画像内の人や動物、物体を検出し、分類に加えて、それがどこにあるかを特定します。

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１ Google Cloud AutoML Visionでできること! Point
AIの利用には、学習と予測の2つのステップがあります
ステップ

学習

予測

手順

① 学習データの準備

② 学習

詳細

• 画像認識/検出を行いた
い対象の画像の収集（現状ない場合は撮影）• ファイルのアップロード• ラベル・アノテーション情報付与• AIモデルの作成③画像分類または物体検出• 予測したい画像のアップロード• 予測（画像分類/検出）5

２ 無料での利用方法について（１）無料での利用方法の概要①Google Cloudの無料トライアル、②AutoML Vision利用開始時に提供される無料枠、を利用することで一定期間は無料で利用できます。

・ 合計で約１４回分の学習と予測の検証が行えます。（詳細はP11をご参照ください。）
・①のみ利用申請をしていただく必要があります。

・①、②ともに利用期限がありますので、ご注意ください。

! 注意点
 Google Cloudの無料プログラムは変更になる可能性があるため、公式サイトで最新の情報を確認の上、利用者御自身の責任においてご利用ください（ https://cloud.google.com/free/docs/gcp-free-tier）
 上記は利用例であり、利用料金は、画像データの枚数やサイズ、ラベル数によりますのでご注意ください。

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２ 無料での利用方法について（２）無料での利用方法 (1/2)① Google Cloud無料のトライアル【利用方法】

・ 無料トライアル申請を行う必要があります（申請方法はP16を参照ください）。
・ 300ドル分(約35,000円分)(※)の無料クレジットが使用可能となります。
・ 約10回分の学習と予測の検証が行えます。（P11の料金体系をもとに算出）

・ 使い切るもしくは90日が経過すると終了いたします。
※

令和4年3月17日時点、以下同様。

! 注意点
 Google Cloudの無料プログラムは変更になる可能性があるため、公式サイトで最新の情報を確認の上、利用者御自身の責任においてご利用ください（ https://cloud.google.com/free/docs/gcp-free-tier）
 無料トライアル期間中に有料アカウントへの移行を行わなかった場合、トライアル期間中に作成したリソースはすべて失われますので、ご注意ください。

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２ 無料での利用方法について（２）無料での利用方法 (2/2)②Auto ML Vision無料枠【利用方法】
・

申請手続き等は不要です。

・

利用開始時に40ノード時間(※)の無料枠が提供されます。

・

約４回分の学習と予測の検証が行えます。

・

有効期間は１年間となります。

・

無料トライアル期間中であれば、無料枠が優先的に利用されます。

(※）ノード時間=計算に使用するノード（計算資源）数×計算時間（例）: ８ノードの計算資源数を用いて、１時間の学習を行うと、８ノード時間となります。

! 注意点
 Google Cloudの無料プログラムは変更になる可能性があるため、公式サイトで最新の情報を確認の上、利用者御自身の責任においてご利用ください（ https://cloud.google.com/free/docs/gcp-free-tier）

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２ 無料での利用方法について（３）有料アカウント移行への関する注意点
 Google Cloud Platformのページ上部に、有料アカウントへの移行に関するメッセージとアップグレードボタンが表示されますが、アップグレードボタンを押して手続きを行わない限り、自動で移行は行われません。
このエリアに有料アカウントへの移行に関するメッセージとアップグレードボタンが表示されます。

①

無料トライアル期間中
無料トライアル期間中は以下のようなメッセージと、アップグレードボタンが表示されます。
・サービスの継続にはアカウントのアップグレードが必要です（無料トライアルは残りxx日で、￥xxxxxのクレジットがあります。）
・無料トライアル期間が残りx日を切りました。サービスが中断しないようにするにはアップグレードしてください。

②

無料トライアル終了後無料期間終了後はアップグレードを促す以下のメッセージと、アップグレードボタンが表示されます。
ボタンを押して手続きを行うと、アップグレードすることができます。
・無料トライアルは終了しました。20 xx年xx月ｘx日までにアップグレードすると、トライアル時のデータをそのまま引き継いでGoogle Cloud Platformサービスをご利用できます。
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２ 無料での利用方法について（４）使用した料金とノード時間の確認方法
 料金と使用したノード時間は、Google Cloud Platformダッシュボードのお支払画面から確認できます。

Model Training：AIモデルのトレーニング（学習）Model Deployment：AIモデルのデプロイと予測
Image Classification：画像分類
Object Detection：物体検出10

２ 無料での利用方法について（５）料金体系の詳細について① AIモデルのトレーニング（学習）• 画像データを用いてAIモデルを学習させる際に、かかった時間（ノード時間）に対して課金されます。
※ノード時間=計算に使用するノード（計算資源）数×計算時間
例： （8ノード）×（1時間） =８ノード時間• 画像分類と物体検出ともに、1ノード時間あたり、3.465ドルかかります。（令和4年年3月17日時点）
ただし、最小でも「8ノード時間」が課金され、約28ドル課金されます。
例： （8ノード）×（1時間）×（1ノード時間あたり 3.465ドル） = 27.72ドル• 多くの場合、試用モデルの学習には 8ノード時間（学習に係る時間は約 1 時間）あれば十分です。ただし、学習に必要な時間は画像データの枚数やサイズ、ラベル数によりますのでご注意ください。

② AIモデルのデプロイと予測• AIモデルで予測（画像認識）を行う際は、そのAIモデルをサーバにデプロイする必要があります（AIモデルを利用できるようにすることを「デプロイメント」と言います）。
• 画像分類は1ノード時間あたり1.375ドル、物体検出は1ノード時間あたり2.002ドルかかります。（令和4年3月17日時点）!

• 一度AIモデルをデプロイすれば、予測の回数に対して課金はされませんが、AIモデルがデプロイされたサーバに対して時間ごとに課金されます。そのため、モデルを利用して検証する間のみ、サーバにデプロイして作業を実施し、作業が完了したら必ずデプロイメントを削除する必要があります。
• AIモデルをサーバ上にデプロイし、1時間、物体検出を行い、デプロイメントを削除した場合の料金は約2ドルになります。
例：（1ノード時間あたり2.002ドル）×（1ノード）×（1時間）= 2.002ドル
注意点 上記は利用例であり、利用料金は、画像データの枚数やサイズ、ラベル数によりますのでご注意ください。
 作成したAIモデルをデプロイしたままにした場合、1ヶ月で約105,000円(約900ドル)(※)課金されますので、作業が完了したら必ずデプロイメントを削除してください（デプロイメントの削除方法はP26 を参照）。(※)令和4年3月17日時点
 料金は変更される可能性があるため、公式サイトで最新の情報を確認ください（ https://cloud.google.com/vision/automl/pricing）。

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３ 利用にあたっての注意事項！

以下の注意事項をご確認ください１ 本ガイドは、公式サイトの入門ガイドの補助として参照いただくことを目的に作成したものです。
入門ガイド⇒https://cloud.google.com/vision/automl/docs/how-to
２ サービスの内容や料金は変更される可能性がありますので、最新の情報はGoogle社の公式サイトをご確認の上、利用者御自身の責任においてご利用ください。

3 作成したモデルをデプロイしたままでいた場合、1ヶ月で約105,000円(約900ドル)課金されますので、作業が完了したら必ずデプロイメントを削除してください（デプロイメントの削除方法はP26 を参照ください）。

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４ 利用の流れ①

Googleアカウントの取得②

Google Cloudの無償トライアルの申請

③

画像の用意

④

AutoMLサービスの有効化⑤

学習用データのアップロード⑥

学習（トレーニング）⑦

画像認識の実行（テストと使用）⑧

デプロイメントの削除※画像分類と物体検出で操作がやや異なります

画像引用元：Google AutoML Vision入門ガイド（https://cloud.google.com/vision/automl/docs/how-to）13

５ 利用手順①：Googleアカウントの取得（1/2）
 Google Cloud AutoML Vision を使うには、Google Cloud Platform の利用登録が必要になりますので、登録用のGoogleアカウントを作成します。
※Google Cloud AutoML Vision は、 Google Cloud Platform が提供するサービスのひとつです。

① GoogleのURL（https://www.google.co.jp/）にアクセスし、画面右上に表示されている「ログイン」ボタンを押します。

② Googleアカウントのログイン画面が表示されるので、左下にある「アカウント作成」を押します。
③ 「自分用」「ビジネスの管理用」どちらかを選択します。主にビジネスで使用する場合は「ビジネスの管理用」を選択してください。個人的に利用する場合やどのように利用するか分からない場合は「自分用」を選択してください。 ※後から変更可能です。
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５ 利用手順①：Googleアカウントの取得（2/2）④ Googleアカウントの新規作成画面が表示されますので、下記項目を入力後、「次へ」を押します。
ー「姓」「名」を入力します。
ー「ユーザー名」には、他の人が使用していない任意の名前を指定できます。
なお、「ユーザー名」がGmailアカウントで使用するメールアカウントとなります。
例）「ユーザー名」にcloudと指定・Gmaiのメールアカウント、Googleアカウントのユーザー名：cloud@gmail.com
ー「パスワード」は、Googleアカウントにログインするときのパスワードになります。

⑤ パスワードを忘れた場合などに使用される、電話番号および再設定用のメールアドレスの入力画面が表示されますので、入力後、「次へ」を押します。※後から設定することもできます。
⑥ 生年月日と性別を選択する画面が表示されますので、入力後、「次へ」を押します。
⑦ 「プライバシーと利用規約」が表示されます。内容をよくご確認の上、同意できる場合には画面下部にある「同意する」を押すと、Googleアカウントの作成が完了します。

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５ 利用手順②： Google Cloudの無料トライアルの申請
 Google Cloudの無料トライアルを使うためには申請が必要です。申請には、「SMS受信」「クレジットカードの登録」「個人情報（住所など）の入力」が必要です。
①

Google Cloud無料プログラム申請のサイト（ https://cloud.google.com/free?hl=ja&skip_cache=true）より、「無料で使ってみる」を押します。

②

手順①「Googleアカウントの取得」で作成したGoogleアカウントを選択し、「続行」を押します。

③

携帯電話番号を登録し、「コード送信」を押します。

④

登録した携帯電話にSMSメールが送信されます。メールに記載のあるコードを画面に入力後、「確認」を押します。

⑤

クレジットカード情報や住所などを入力後、「無料トライアルを開始」を押します。

⑥

無償枠を利用する理由の入力画面が表示されますので、入力後、「完了」を押すと申請が完了します。

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５ 利用手順③：画像の用意 AIモデルに学習させる画像と、学習させたAIモデルで予測を行う画像を用意します。
① モデルを作成するためには、ラベルあたり最低10個の画像が必要です。例えばネジの不良品判定を行いたい場合、良品の画像を10個以上、不良品の画像を10個以上集めてください。
② 集めたデータは一つのフォルダに集約し、「半角英数字」のファイル名をつけてzipファイル化します。
この時につけたフォルダ名が、クラスタリングするときの「ラベル名」になります。
! 注意点
 モデルを作成するためには、ラベルあたり最低10個の画像が必要、できればラベルあたり50個の画像を用意いただくことが望ましいです（なお、公式サイトの入門ガイドでは、ラベルごとに約1,000個の学習画像を用意することがおすすめされています）。
 学習に用いる画像は、JPEG、PNG、GIF、BMP、ICOのいずれかの画像形式、ファイルの最大サイズは30MBとなっています。
 予測に用いる画像は、JPEG、PNG、GIFのいずれかの画像形式、ファイルの最大サイズは1.5MBとなっています。
 詳細は、公式サイトの「トレーニングデータの準備」をご確認下さい（ https://cloud.google.com/vision/automl/docs/prepare）

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５ 利用手順④：AutoMLサービスの有効化
 Google Cloud Platformにログイン後、以下の手順にてAutoMLサービスを有効化します。
① 画面左上のナビゲーションメニューから「Vision」を選択後、「ダッシュボード」を押してください。
② AutoML Visionの【画像分類】の「開始」を押してください。
画像分類

１：「開始」を押す③ 「AUTOMML APIを有効化する」を押してください。
④ 「始める」を押すと、AutoML Visionを利用する準備が完了します。

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５ 利用手順

画像分類の場合⑤：学習用データのアップロード（1/2）：画像分類
 以下の手順にて、学習用データをアップロードします。
①「新しいデータセット」のボタンを押して任意の名前を付けた後、【Multi-label Classification】を選択して、「データセットの作成」を押してください。

２：「データセットの作成」を押す
１：【Multi-label Classification】を選択②【パソコンから画像をアップロード】を選択後、「続行」を押してください。
ー「ファイルを選択」でドライブを選択する手順
１：「新しいバケットを作成」を押してください
２：任意のバケット名を付け、保存場所は「Region」を選択してください。
３：「Googleが管理する暗号鍵」を選択して、「作成」を押してください。
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５ 利用手順

画像分類の場合⑤：学習用データのアップロード（2/2）： 画像分類
③ ポータル画面にて画像がアップロード・ラベリングされて登録されたことを確認してください。

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５ 利用手順

物体検出の場合⑤：学習用データのアップロード（1/2） ： 物体検出
 以下の手順にて、学習用データをアップロードします。
①「新しいデータセット」のボタンを押して任意の名前を付けた後、【Object detection】を選択して、「データセットの作成」を押してください。

２：「データセットの作成」を押す
１：【Object detection】を選択②【パソコンから画像をアップロード】を選択後、「続行」を押してください。
ー「ファイルを選択」でドライブを選択する手順
１：「新しいバケットを作成」を押してください
２：任意のバケット名を付け、保存場所は「Region」を選択してください。
３：「Googleが管理する暗号鍵」を選択して、「作成」を押してください。
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５ 利用手順

物体検出の場合⑤：学習用データのアップロード（2/2） ： 物体検出
③ 画像のうち、検出したい部分をボックスで囲みます。画像をクリックして（ガイドラインが自動的に表示されます）、左クリックボタンを押しながらボックスを描画します。新しいボックスの描画が終了したら、左クリックボタンを放します。

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５ 利用手順⑥：学習（トレーニング）(1/2）
 下記手順にて、学習（トレーニング）を実施してください。
①【トレーニング】のタブを選択して、「トレーニングを開始」ボタンを押します。

②

任意のモデル名を入力します。

【Model name】に任意のモデル名を入力③

ノード時間に最小の「８」を入力し、「トレーニングを開始」を押すと、モデルの作成が開始します。
モデルが完成すると、登録したGmailのアドレスにメールが届きます。
※「トレーニング後にモデルを１ノードにデプロイする」にはチェックをいれないでください。

デプロイした場合、このデプロイを削除しないと、 約105,000円(約900ドル)課金されます。
④

モデル作成後に【評価】のタブを押すと、今回作成したモデルの品質が表示されます。

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５ 利用手順⑥：学習（トレーニング） (2/2）④

モデル作成後に【評価】のタブを押すと、今回作成したモデルの品質が表示されます。
評価【EVALUATE】を選択

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５ 利用手順⑦：画像認識の実行（テストと使用）
 下記手順にて、画像認識の実行（テストと使用）を行います。
①【テストと使用】のタブを選択してモデル名を選択後、「モデルとデプロイ」を押してモデルを作成します。

２：モデル名を選択

１：【テストと使用】を押す

３：「モデルとデプロイ」を押す②

モデルが作成された後に、「UPLOAD IMAGES」を押してファイルをアップロードします。
アップロードの際、10枚まで画像を選択することが可能です。

③

分析結果が表示されます。

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５ 利用手順⑧：デプロイメントの削除
 検証が終わりましたら、必ず「デプロイメントの削除」を実施してください。
このデプロイを削除しないと、1ヶ月で約105,000円(約900ドル)課金されます。
① 検証完了後、「デプロイメントの削除」を押してください。

「デプロイメントの削除」を押す! 注意点
 作成したモデルをデプロイしたままでいた場合、1時間ごとに課金され続け、1ヶ月で約105,000円課金されますのでご注意ください。

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６ 参考情報
 公式サイト以外に個人のブログ等で利用方法や料金が分かりやすく説明されているページがありますので紹介します。適宜、参考にして下さい。
分類

公式/

内容

個人/企業

URL

概要

公式

Google AutoML Visionの紹介ページ

https://cloud.google.com/vision/?hl=ja&utm_source=google&utm_m
edium=cpc&utm_campaign=japac-JP-all-ja-dr-bkws-all-super-triale-dr-1009882&utm_content=text-ad-none-none-DEV_cCRE_540693684186-ADGP_Hybrid%20%7C%20BKWS%20%20PHR%20%7C%20Txt%20~%20AI%20%26%20ML%20~%20Vision%20AI_Vision-google%20cloud%20vision-enKWID_43700065767095987-aud-970366092687%3Akwd307155560523&userloc_1009279network_g&utm_term=KW_google%20vision&gclid=Cj0KCQiAnuGNB
hCPARIsACbnLzqQB_QWd5yAnhtvWEy3jWmJmZa5BL4ejX90CsId464bRakXVvJDpwaAoEoEALw_wcB&gclsrc=aw.ds

概要

公式

Google AutoML Visionの各種情報ページ

https://cloud.google.com/vision/automl/docs/prepare

概要

企業【Google】Cloud AutoML Visionを使った機械学習モデルの作成

https://rpa.bigtreetc.com/column/cloud-automl-vision/

料金

公式

Vertex AI の料金

https://cloud.google.com/vertex-ai/pricing?hl=ja#asia-pacific

料金

個人

GCPのAutoMLを使っていたら12万の請求がきてしまった話

https://qiita.com/Yuta_Fujiwara/items/07c8f515eea542c56bef

料金

個人

Google Cloud AutoML Vision で新たな課金

https://softwarenote.info/p487/

使い方

公式

Google アカウントの作成

https://support.google.com/accounts/answer/27441?hl=ja

使い方

個人

Googleアカウントを新規に作成する(Gmailを同時に作成する)

https://www.howtonote.jp/google-account/new/index1.html

使い方

個人

Google Cloud: 無償トライアルの申請

https://qiita.com/dicekm-i/items/765b9f68868dd5d2da7f

使い方

個人

Google Cloud AutoML Vision の使い方 機械学習モデルを作ってみよう

https://blog.apar.jp/web/10326/

使い方

個人

Google Cloud: 画像認識（AutoML Vision）をためそう

https://qiita.com/dicekm-i/items/4c38d4e5d1d628879b4f

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７ 類似サービス一覧
 Google AutoML Visionと同様のサービスとして、Microsoft Cognitive ServicesやAmazon SageMakerがあります。
サービス

公式サイトURLGoogle
https://cloud.google.com/v
AutoML Vision（Google Platform） ision/automl/docs

MicrosoftCognitive Services(Microsoft Azure)

Amazon SageMaker(Amazon WebServices)

https://azure.microsoft.com/jajp/services/cognitiveservices/

https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/

主な学習機能ラベル付き画像の学習（教師あり学習）

特徴
•
••
•

ラベル付き画像の学習（教師あり学習）
ラベルなし画像の学習（教師なし学習）•ラベル付き画像の学習（教師あり学習）
ラベルなし画像の学習（教師なし学習）••••

利用料金（例）

少ない学習データで活用ケースへの対応が可能
Googleが保有するビックデータを活用可能学習させたい画像データをアップロードするだ
けで「学習」が可能「Cafe」「TensorFlow」「Chainer」といった複数のフレームワークの使用が可能

学 約3,000円 /1時間
習 ストレージ:なし

多様な活用ケースの学習済みモデルの組合せが可能
Microsoftが保有するビックデータを用いた学習済みAIの「再学習」によるカスタマイズが可能2,240円 /1時間
学
ストレージ:78円
習/1,000 枚

少ない学習データで活用ケースへの対応が可能
対話型ツールを活用した「学習」の実施や学習データの分析・可視化が可能「TensorFlow」等のフレームワークの使用が可能

約112円 /1時間
学
ストレージ:約16円
習/GB/月予約230円/1時間測

予
224円 /1,000回の解析
測予
約36円 /1時間測

教師あり学習：学習データに正解を与えた状態で学習をさせる
教師なし学習：学習データに正解を与えない状態で学習させる! 注意点
 利用料金はあくまで利用例として示しています。一定期間内の無料サービスやUSD相場から実際の利用時には異なる場合があります。
 サービス内容や料金の最新情報は各社の公式サイトをご確認の上、利用者御自身の責任においてご利用下さい。

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