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。
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。
非公開ユーザー
情報通信・インターネット｜社内情報システム（その他）｜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？
最近はフレームワークを選択できる競合が出ていますが、TensorfFlowファンなら気にならず、逆にすっきりしています。
サンプルも最初から多く用意されていてむしろ初心者に優しいサービスなのではないでしょうか。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
サンプル数をさらに増やすべきでしょう。
これはそういうサービスの製品のベクトルであると思いますので頑張ってください。
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？
サンプルがそれなりの量あるので、業務に見合った類型を見極めて、テンプレートとして導入、もしくは組み合わせでそこそこ以上のことが短期間で実現できました。
非公開ユーザー
経営コンサルティング｜社内情報システム（その他）｜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？
機械学習フレームワークには複数あって切磋琢磨している様相ですが、Google Cloud Machine Learning Engineは、GoogleのTensorFlow決め打ちです。
機械学習フレームワークのなかでもTensorFlowは人気もあって使いやすいと評価する人は多いようなので、そのエコでまわしたい、できればクラウドで、という場合には最適な選択となります。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
個人的には、TensorFlowは余り好きではないので、別のフレームワークをGoogleクラウドに乗せる、というオプションを与えても良い効果が出るのではないかと思っています。
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？
TensorFlowを利用している機械学習モデルを自社サーバではなくクラウドで稼働させることにより、マシンメンテナンス、必要な計算能力の随時到達によりコストを大幅に抑制することができました。
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。
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。
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。
Babak H.
Salesforce｜Helping enterprise customers with cloud strategy, architecture, and implementation｜Internet
GoogleのMLサービスはロック！
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？
画像解析（マルチオブジェクト、OCR）Google Cloud MLサービスの精度とパフォーマンスは素晴らしいです
何が嫌いですか？
視覚的にデータパイプラインを構築するAzure MLスタジオのようなスタジオを提供すればいいだろう
何が一番好きですか？
登録してREST APIとさまざまな言語SDKを使用するのは非常に簡単です
Angelica F.
Snelson Golden Middle School｜Science Teacher at Snelson Golden Middle School｜Education Management
Google Cloudマシンの使用と体験
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？
より効果的なコラボレーションとトレーニングの問題を解決しています。学習者は自分のペースで進めることができるので、このソフトウェアの使用によって効果的なフィードバックを与えることができます。自己ペースの学習は、今日の教育界において不可欠です。多くの学習者が異なる方法で学習しているため、自己学習のトレーニングや学習の使用が必要です。このソフトウェアは、学習者がどこからでも自分の時間に作業できるようにします。これにより、より多くの学習者がこのソフトウェアに従事し、個人的およびビジネス上の使用のためにそれを使用し始めることができます。
何が嫌いですか？
私は、Googleのクラウドマシンの学習に、以前に作成したモジュールを使用する共通の領域がないということを嫌っていました。これにより、ゼロから設計する必要がありました。時には時間的制約により、これは困難で時間がかかりました。
何が一番好きですか？
完成したトレーニングモジュールを保管するために受け取るストレージの量が気に入っています。これらのトレーニングモジュールは、通常、繰り返し使用されますが、必要に応じてグループごとに区別されます。私はまた、完成した製品が素晴らしいことを保証するためにウィザード全体に与えられたガイダンスが好きです。このプログラムは、自宅や職場で使用するための多くのデバイスと互換性があります。私がパーソナルトレーニングポートフォリオとモジュールを使用したい場合、プログラムは現在のGoogleドライブも使用します。 GoogleドライブはGoogle Cloud Machineで簡単に使用できるため、グループとの共有や共同作業が可能です。必要に応じて管理職や他の地区のメンバーと共有することもできます。なぜなら、彼らはまた、Googleプラットフォームをプロフェッショナル向けに使用しているからです。
製品を検討している他の人への推奨事項
大規模に実装する前に、小さなグループで使用することをお勧めします。これは、あなたが多くのよじれや不具合を解決したことを保証します。
データ科学者として、Googleのクラウドを使用したMLアルゴリズムに取り組んでいます
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？
データ科学者のチームとして、チャーンモデルと傾向モデルを構築する必要があります。 Google MLエンジンは、これらのモデルを構築し、NLPを使用して現在の顧客の問題を苦情に理解するのに役立ちます。
何が嫌いですか？
私はgoogleのクラウドMLはまともな製品を見つけるが、唯一の不利な点は、他のマシン学習プラットフォームに比べて雲の上にあるということだ。企業データをクラウド上に置くために、時には追加のデータガバナンスステップを実行する必要があります。
何が一番好きですか？
Googleのクラウドマシンの学習の最高の速度です。私が過去に持っていた他のデータ・レーキ・オプションと比較して、私の仕事では最小限のレイテンシを得ることができます。また、私はGoogleの雲がGoogleのAdWordsとダブルクリックのデータで私の会社のデータをstichするオプションを提供する方法が好きです。 googleとtensorflowによって提供されるプラス自動機械学習は、追加の利点です。
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