企業が生成AIの導入を検討する際に必ず耳にするのが「Google AI Studio」と「Vertex AI」です。
どちらもGoogleが提供するAI関連サービスですが、役割や強みが異なるため、「結局どちらを使うべきなのか？」と悩む担当者も少なくありません。
特に法人利用では、PoC（概念実証）段階と本番運用段階で求められる要件が大きく変わります。 違いを理解せずに導入を進めると、PoCは成功しても社内に定着しない、セキュリティリスクに対応できないといった課題に直面しがちです。
本記事では、Google AI StudioとVertex AIの違いを整理したうえで、法人における効果的な使い分けと導入シナリオを解説します。
生成AIを社内に展開し、実際の業務成果につなげるための実践的な視点を得ていただけるはずです。
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Google AI Studioとは？（基礎＋PoC向けの特徴）
Google AI Studioは、生成AIを「まず試してみたい」というユーザー向けに設計されたプロトタイピング環境です。
ブラウザ上でGeminiモデルを扱えるため、環境構築や専門知識がなくてもすぐに利用を開始できます。
大きな特徴は以下のとおりです。
- コード不要で扱える：プログラミングスキルがなくてもプロンプトを入力するだけでAIを動かせる
- 低コストで利用可能：無料枠や低価格帯で利用できるため、PoCや小規模実験に適している
- ビジネス部門でも使いやすい：情シス部門に依頼せず、マーケティングや人事など現場主導で試せる
- PoCや研修に最適：短期間でAIの可能性を社内に示す「実験の場」として最も効率的
このように、Google AI Studioは「小さく始めて大きく育てる」ための最初の一歩に最適なツールです。
特に法人では、社員向けの生成AIリテラシー研修や業務改善のアイデア検証などに活用されています。
関連記事： Google AI Studioとは？特徴・できること・業務活用まで徹底解説
Vertex AIとは？（法人向けの本番利用プラットフォーム）
Vertex AIは、Google Cloudが提供する本格的なAI開発・運用プラットフォームです。
Google AI Studioが「試す場」であるのに対し、Vertex AIは「本番で運用する場」として設計されています。
法人利用における主な特徴は以下のとおりです。
- Google Cloud上での統合プラットフォーム
機械学習モデルの学習、デプロイ、運用を一貫して管理できる。生成AIも含め、さまざまなAI機能を統合可能。 - セキュリティ・アクセス制御の強み
IAM（Identity and Access Management）による権限管理、監査ログ、データガバナンス機能を備え、企業の情報管理要件に対応。 - スケーラビリティに優れる
少人数の利用から数万人規模の全社展開まで柔軟に対応できる設計。負荷が増えても自動的にスケール可能。 - 料金体系は従量課金制
利用量に応じて課金される仕組み。本格的な商用利用を想定しており、AI Studioよりもコスト設計のシビアさが必要。 - 業務システムとの大規模連携が可能
既存の社内データベースや業務アプリケーションと統合し、顧客対応や業務効率化を支える基盤として機能する。
つまりVertex AIは、PoCを超えて全社展開や顧客向けサービスに生成AIを組み込むための“本番環境” と位置づけられます。
そのため、情シス部門やAIエンジニアが中心となり、セキュリティやコストを管理しながら運用するケースが一般的です。
Google AI StudioとVertex AIの違い（比較表付き）
Google AI StudioとVertex AIは、同じGoogleの生成AIサービスですが、その立ち位置と用途は明確に異なります。
簡単にまとめると「AI Studio＝実験の場」「Vertex AI＝本番環境」と捉えるとわかりやすいでしょう。
以下に、主な違いを表に整理しました。
| 項目 | Google AI Studio | Vertex AI |
| 利用目的 | アイデア検証、PoC、研修 | 商用利用、本番運用、全社展開 |
| 対象ユーザー | 非エンジニア、ビジネス部門、研修参加者 | 情シス部門、AIエンジニア、管理者 |
| 利用ハードル | 低い（ブラウザで即利用可能） | 高い（クラウド環境構築が必要） |
| コスト感 | 無料枠あり、低コスト | 従量課金制、規模に応じて増加 |
| 強み | 試行のしやすさ、スピード感 | 運用の安定性、セキュリティ、スケーラビリティ |
| 適した場面 | 研修、社内アイデア検証、小規模PoC | 顧客向けサービス、業務システム連携、全社展開 |
このように両者の役割ははっきり分かれており、法人で導入する際には「どちらかを選ぶ」のではなく、段階ごとに使い分ける発想が重要です。
- AI Studio：小規模な検証や教育で「AIの可能性を見せる」
- Vertex AI：本番環境で「ビジネス成果につなげる」
法人における「使い分けシナリオ」
Google AI StudioとVertex AIは「どちらを選ぶか」ではなく、段階に応じて使い分けることが成功の鍵です。
ステップ1：AI Studioでアイデア検証
まずはGoogle AI Studioを活用し、社内で小さく試すことから始めます。
- 社員研修やワークショップでプロンプトの基礎を学ぶ
- 部署単位で業務改善のPoC（概念実証）を行う
- 生成AIの効果を“実感”する場をつくる
AI Studioは低コストかつ即利用できるため、「AI活用の第一歩」を踏み出すのに最適です。
ステップ2：Vertex AIで本番導入
PoCで得られた成果を踏まえ、実際の業務やサービスに組み込む段階ではVertex AIを利用します。
- 顧客対応システムへの生成AI組み込み
- 社内ナレッジ検索やチャットボットの本番運用
- 全社規模でのAI活用基盤構築
Vertex AIはセキュリティ・スケーラビリティが整備されているため、法人での大規模活用に耐えうる環境です。
成功パターンと失敗パターン
- 成功パターン：「PoCはAI Studio、本番はVertex AI」
小さく始めて大きく展開する流れを取ることで、経営層の合意形成もスムーズになりやすい。 - 失敗パターン：「PoCで終わり、現場に定着しない」
PoCだけで満足してしまうと、業務成果につながらず「AIは役立たない」というレッテルを貼られるリスクがある。
このように、AI Studioで“試す文化”をつくり、Vertex AIで“成果を定着させる”ことが法人導入の王道シナリオです。
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AI StudioからVertex AIへの移行と連携方法
Google AI StudioとVertex AIは完全に別物ではなく、スムーズに連携・移行できる設計になっています。
Google自身も「AI StudioでPoCを行い、成果を本番環境でVertex AIに移行する」流れを推奨しています。
Google公式でも推奨される移行パス
- AI Studioはあくまでプロトタイピング環境
- 本番利用の際はVertex AIへの移行が前提
- 開発者・法人利用者が迷わないよう、移行のためのドキュメントやサポートが整備されている
プロンプトやモデルの移行が容易
- AI Studioで作成したプロンプトや設定は、Vertex AIに移すことが可能
- モデル自体は共通して「Gemini」を利用できるため、PoCと本番の間で大きな差異はない
- コード修正や大幅な再学習なしで移行できるケースも多い
Vertex AI上でAPI管理やガバナンスを実現
- Vertex AIに移行すると、APIキー管理や権限設定が可能に
- 利用ログや監査ログが残るため、セキュリティ要件に対応
- データガバナンスや社内ルールに基づいた利用制御ができる
法人導入での実際の流れ
移行を成功させるためには、次のようなステップが現実的です。
- PoC（AI Studio）：部門単位での小規模実証
- ガイドライン策定：情報管理ルール、利用ポリシー、プロンプト設計ルールを作成
- 本番展開（Vertex AI）：業務システムに組み込み、全社活用へ拡大
この流れを踏むことで、PoCで終わらず「業務成果」へつなげることが可能になります。
法人導入時に直面する課題と解決策
Google AI StudioやVertex AIを導入しても、必ずしも業務改善につながるとは限りません。
多くの企業が直面するのは、技術ではなく「人と組織」の課題です。
課題1：AIリテラシー不足
PoCを実施しても、社員がAIを正しく理解・活用できない場合があります。
- プロンプトの設計が不適切で精度が低い
- 「AIは万能」という誤解から誤用につながる
- 一部の社員しか使いこなせず、効果が限定的になる
➡このままではPoC止まりで終わり、経営層から「成果が見えない」と判断されるリスクがあります。
課題2：情報管理・セキュリティリスク
生成AI利用で最も懸念されるのが情報管理です。
- 機密情報の誤入力による漏洩
- 利用ログが残らず、不正利用を検知できない
- 個人情報保護やコンプライアンス違反のリスク
➡適切なセキュリティ対策を取らなければ、導入が逆にリスク要因になってしまいます。
課題3：属人化・現場任せ
生成AIを一部の有志が使いこなすだけでは、全社展開には至りません。
- 部署ごとにルールがバラバラで統一されない
- 属人化し、担当者の異動や退職でノウハウが失われる
- 「便利だが社内標準にならない」状態で停滞する
➡せっかくの投資が限定的な成果に終わり、経営インパクトを生み出せません。
解決策：研修・マニュアル策定・全社教育
これらの課題を乗り越えるためには、技術導入と並行して「人材教育」と「ルール整備」を行うことが不可欠です。
- 全社員を対象にした生成AIリテラシー研修
- 部署横断で統一できる利用マニュアル・ガイドライン策定
- 情報管理・セキュリティに関する教育とチェック体制
特に研修は「PoC止まりを防ぎ、成果を全社で共有する」ための重要な施策です。
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事例・ユースケース（法人視点）
実際にGoogle AI StudioとVertex AIを法人利用する際には、「PoCで試し、成果を確認したうえで本番導入する」流れが効果的です。以下に代表的なユースケースを紹介します。
ユースケース1：マーケティング部門でのPoC（AI Studio）
マーケティング部門がキャンペーン施策を検討する際、Google AI Studioを使ってコピー生成や顧客分析のアイデアを短期間で検証。
- コード不要で担当者自身が利用可能
- 数日〜数週間で成果イメージを共有できる
- 経営層や他部門へのプレゼン材料としても活用
➡ AI Studioは「スピード感ある検証ツール」として最適。
ユースケース2：顧客対応チャットボットの本番運用（Vertex AI）
カスタマーサポート部門では、PoCで得られたプロンプト設計をもとに、Vertex AIを利用して本番環境にチャットボットを展開。
- 顧客データベースと連携し、パーソナライズ対応を実現
- セキュリティ管理・アクセス制御が効くため安心して外部公開可能
- 利用ログを監視し、応答品質を継続的に改善
➡ Vertex AIは「顧客接点に直結する大規模運用」に強い。
ユースケース3：社内マニュアル自動生成（AI Studio→Vertex AIに拡張）
人事・総務部門でAI Studioを用い、社内規程やマニュアルの自動生成を試験的に実施。
その後、Vertex AIに移行して社内ポータルと連携させ、全社員がアクセスできるナレッジシステムとして運用。
- PoC段階では小規模な検証とフィードバック収集
- 本番ではセキュリティ設定を加えて全社に展開
- 属人化していたナレッジ共有をシステム化
➡「AI Studioで検証→Vertex AIで拡張」という成功パターンの典型例。
このように、AI Studioは試行の場、Vertex AIは成果を定着させる場として役割を分けると、法人での生成AI活用はスムーズに進みます。
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まとめ：法人での成功シナリオ
Google AI StudioとVertex AIは、どちらか一方を選ぶのではなく、段階ごとに使い分けることで最大の効果を発揮します。
- Google AI Studio＝実験・教育用
小規模なPoCや社員研修に活用し、生成AIの可能性を体感するステージ。 - Vertex AI＝商用・全社展開用
顧客対応や業務システムに組み込み、本番環境で安定的に運用するための基盤。 - 王道シナリオ＝AI Studioで試し、Vertex AIで本番定着
まず小さく検証し、成果を踏まえて全社に展開することで失敗を避けられる。
ただし、この流れを成功させるにはツール選定だけでなく、社員のリテラシー向上や利用ルールの整備といった「人材教育」が欠かせません。
PoCが成功しても、現場に定着しなければ経営成果にはつながらないからです。
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- QGoogle AI Studioは商用利用できますか？
- A
Google AI Studioは基本的にPoCや検証向けの環境であり、商用利用や本格的なサービス展開には不向きです。
法人で顧客向けに生成AIを提供する場合は、セキュリティやアクセス管理機能が備わったVertex AIを利用するのが一般的です。
- QVertex AIとAI Studioの料金の違いは何ですか？
- A
- Google AI Studio：無料枠や低コストで利用可能。小規模なPoCや研修に適しています。
- Vertex AI：従量課金制で、利用規模に応じてコストが変動します。本番運用を想定しているため、費用対効果を意識した導入が必要です。
- QAI Studioで作成したプロンプトや設定はVertex AIに移行できますか？
- A
はい、移行可能です。Google公式でも「PoCはAI Studio、本番はVertex AI」への移行を推奨しています。
同じGeminiモデルを利用できるため、PoCの成果をそのまま本番環境に活かせます。
- Q法人で導入する際に注意すべきポイントは何ですか？
- A
- 社員のAIリテラシー不足によるPoC止まり
- 情報管理・セキュリティリスク
- 属人化による全社展開の停滞
これらの課題を解決するには、研修・ガイドライン策定・全社教育を並行して進めることが重要です。
- Qどのように使い分ければ導入がスムーズに進みますか？
- A
- AI Studio：社内教育、研修、小規模PoC
- Vertex AI：商用利用、業務システム連携、全社展開
このステップを踏むことで、導入リスクを抑えつつ成果につなげることができます。
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