非公開ユーザー
情報通信・インターネット｜ITコンサルタント｜20人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用
機械学習ソフトで利用
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
GoogleクラウドでTensorFlowが使えますが、ベースとなるクラウドOSをメンテ運用する必要がなく、比較的安価に利用できます。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
TensorFlow製品の指向として必要十分だと思いますが、競合のように初心者向けの機械学習入門ブランチも作れば敷居も低くなる気がします。
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
LinuxローカルPCでTensorFlowを稼働させ機械学習モデルを作成していますが、完成したモデルをGoogleクラウドで比較的安価に安定して実行できます。
非公開ユーザー
ＫＤＤＩ株式会社｜情報通信・インターネット｜営業・販売・サービス職｜1000人以上｜ユーザー（利用者）
機械学習ソフトで利用
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
機械学習のコンポーネントがプログラミングなしでも活用できるようになっており、画像解析や予測モデルの構築など、スピーディにかつ平易に使えることがよい。現業でセンサーの稼働データなどを収集しているが、ゼロから構築するのと比べ、TensorFlowなどをすぐに使えて大変効率的にAI構築ができるようになった。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
特に改善してほしいポイントはないが、AWS好きな社内ユーザーも多く、もっとGCPの良さ、使いやすさが浸透すると良いと思う。
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
もともとデータサイエンティストが社内におり、分析や学習処理などを他部署にお願いしていたが、GCPを活用することで、自部署での内製化につなげることができた。
非公開ユーザー
放送・出版・マスコミ｜社内情報システム（開発・運用管理）｜1000人以上｜IT管理者｜契約タイプ 有償利用
機械学習ソフトで利用
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
Azure、AWS、GCPとそれぞれありますので、比較してご自身にあうものを使われるのがよいと思いますが、弊社ではGSuiteを導入していることもあり、そこでIAMの管理などができるのは便利かなと思います。精度もGoogleは他と比べて特段優れていると感じることはあまりなく、他と同じくらいかなと思うことがありますが、毎回安定した結果（毎回同じ結果）を出すこと多いように思います。その安定感において信頼しています。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
他のクラウドサービス、PaaSにもいえることですが、AWSに比べて情報がすくないです。GCPのチュートリアルページではわかりにくく、ユーザーベースの情報ももっと欲しいです。また最近はすこしずつ増えてきましたが扱えるベンダーが少なく、ベンダーに発注すると高くなる傾向があります。積極的に育成を行ってもらえるとありがたいです。
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
働き方改革をテーマに様々な業務の改善を行っています。人間でなくても行えるルーチンワーク、確認作業などを任せて自動化することを行っています。
播磨 駿
株式会社ＨＡＹＡＳＥ｜その他教室・スクール｜その他専門職｜20人未満｜ユーザー（利用者）
機械学習ソフトで利用
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
基本同社のTensorFlowをクラウドに持ってきているという感じなので、TensorFlow使いにとっては大変有用。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
クラウドAIは、MSのAzure、AmazonのAWSと競合があるのですが、よりスクラッチからやる分にはクラウドAIはいろいろ制約も多いので、使いたい人たちは学習済みモデルを使う用途が多いように観察しています。
AzureAIはその点優れており、学習済みモデルの提供が豊富で、とっつきやすいですが、翻って、Google Cloud Machine Learning Engineは基本TensorFlowで、その点の注力が弱いように感じます。立ち位置としては中途半端な印象があります。
あと周辺ツールの情報がイマイチ少ないですね。
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
TensorFlowで構築しているモデルを、そのままクラウドに持ってこれる。
MLEngineで別ライブラリをインポートして使えるのは大きなメリットだと感じた。
山本 通
trustytrading.work｜ソフトウェア・SI｜その他専門職｜20人未満｜ユーザー（利用者）
機械学習ソフトで利用
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
Googleの機械学習フレームワークであるTensorFlowのモデル実行に特化しており、信頼性のあるGoogleプラットフォーム上でそれが行える。トレーニングはすでに別のところでやっているので不要といった場合には価値があるでしょう。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
ML Engine は機械学習を高速に実行するためのプラットフォームです。そして、プラットフォームには制約が付き物ですが、ML Engine の場合はこの制約が結構厳しい感じがします。
ML Engine はパワーはあるが、ストレージやPythonパッケージなどの制約があり、クイックに機械学習ができるサービスではありません。
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
あらかじめ構築してるモデルをクラウドにおき、とにかく所定の計算リソースで信頼性のあるGoogleクラウドプラットフォーム上で実行すれば良いというシナリオではメリットがあります。
最終的には ML Engine で大量データ処理＆システム化のように機械学習のプロジェクト進捗によって実行プラットフォームを変えても良いと思います。
大塚 光
セーバー株式会社｜ソフトウェア・SI｜開発｜20人未満｜ユーザー（利用者）
機械学習ソフトで利用
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
機械学習をやろうとするとTensorFlow等のライブラリーを使用することになりますが、それらのライブラリーを学習しないでも機械学習を始められるのがポイントです。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
ライブラリーを直接操作するよりは簡単に操作できますが、マニュアルがあまり充実はしていません。もう少しマニュアルを充実させていただけたらと思います。
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
機械学習を始める際に環境構築の手間がなく始められたため、効率良くサンプルの開発を進めることができました。
一丸 大輔
ビット・クルー株式会社｜ソフトウェア・SI｜ITコンサルタント｜20人未満｜導入決定者
機械学習ソフトで利用
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
Machine Learningを実行する際に、インフラ環境を気にすること無く作成することが出来る為、モデルの開発等に集中する事が出来ます。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
現状特段改善して欲しいと思うポイントはないのですが、個人的な所ではUIが使いにくいと思う事がありました。
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
インフラを気にすること無く、モデル開発に集中できる為、より手軽で迅速にMLを導入する事ができるメリットがあると思います。
米国(G2 Crowd)のレビュー
本ページにあるレビューの一部は、機械翻訳したものを掲載しています。 詳細を知りたい方は各レビューからG2 Crowdの原文をご覧ください。
次世代のMLリサーチに必要な製品
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
ハイパーパラメータを実装してデータパラレルを学習させています。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
ML Engine（MLエンジン）を使用してハイパーパラメータ探索を実行する方法、データパラレルまたはモデルパラレルのトレーニングを行う方法など、ML Engine（MLエンジン）の異なる側面を学ぶための分かりやすいチュートリアルがありません。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
オープンソース機械学習プログラミングのScikit-learn（サイキットラ―ン）にpandas（パンダ）とNumPy（ナンピー）を組み合わせて使用するのもMLの1つの方法ですが、分散トレーニングの効率性を得るにはML Engine（MLエンジン）がマストです。
MLエンジンはユーザーフレンドリーとは言いにくい
どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？
VMの保守なしでTensorFlow（テンサーフロー）モデルを構築
改善してほしいポイントは何でしょうか？
あまりユーザーフレンドリーではなく、自分のトレーニングジョブを提出するGUIがありません。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
ベストなモデルのハイパーパラメータを探す時間を節約できるハイパーチューン機能が気に入っています。
分散トレーニングも素晴らしいです。
Googleの機械学習は非常にエキサイティングです
あなたはその製品でどんなビジネス上の問題を解決していますか？どのようなメリットが実現しましたか？
高度なチームへの不必要なエスカレーションを減らすため、自然言語処理で強化されたチャットボットをサポートします。
何が嫌いですか？
Googleコンタクトセンターは、特定のパートナーだけでなく、開発者に開放されたときに提供する機能を期待しています。
何が一番好きですか？
開発者が高度なツールと機能を使い始めることの容易さは印象的です。
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