Google Cloud Vertex AIでコード生成を試してみた

Google Cloud推進チームの、廣瀬と中尾です。

インフラの構築や管理を効率化する手法として、Infrastructure as Code（以下、IaC）は今や欠かせない存在となりました。かつては手動で行っていた設定やデプロイも、IaCのおかげで自動化が進み、ヒューマンエラーの削減や作業時間の短縮が実現しています。

しかし、技術の進化はここで終わりません。今、注目を集めているのはコードの自動生成です。生成AIを使えば、インフラのコードはもちろん、アプリケーションコードまでをも瞬時に生成でき、開発スピードはさらに加速します。本記事では、Google Cloud Vertex AIのコード自動生成を試し、その精度とさらなる業務効率化の可能性を探ります。

Google Cloud Vertex AIとは

Google Cloud Vertex AIは、Google Cloudが提供する機械学習（Machine Learning：ML）プラットフォームです。MLモデルの開発プロセスに役立つサービスを利用できる機能や、様々な学習済みのAIモデルを利用できる機能を提供しています。

学習済みのAIで生成できるコンテンツはテキスト、画像、音声、動画など多岐にわたりますが、Vertex AIでは、Googleのマルチモーダル生成AIモデルであるGeminiを使用してコードを生成できます。

Vertex AI Studioでコード生成してみた

Google CloudコンソールのVertex AIセクションから[Vertex AI Studio] ページに移動して、チャット形式でGCEのコード作成をしてみました。今回は、コード生成タスクをサポートしているモデルの中で、低コストのモデル「gemini-1.0-pro」を利用しました。

GCEを構築

以下のように質問文を投げて、回答に従ってGCE構築コマンドを実行してみました。

質問文

「Google Cloud CLIでGCEを構築したいです。初めて構築するためどんなパラメータが必要かわかっていません。検証用のためコストは最低限に抑えたいです。コードを生成してください。」

回答抜粋

結果

AIの回答内容に従って、パラメータ情報を指定してコマンドを実行しましたが、ネットワークが存在しないとエラーとなりGCEを作成できませんでした。そのため、先にVPCの構築方法も質問して作成することにしました。

VPCを構築

以下のように質問文を投げて、VPCの構築をしてみました。

質問文

「GCE構築のためVPCネットワークのgcloudコマンドでの作成方法を教えてください」

回答抜粋

結果

[--range]オプションを利用するには、サブネットモードが[legacy]である必要があると、エラーになりました。

エラーの対応①

回答にはlegacyといったモードは存在しなかったためエラーの対処方法についてもAIに質問してみました。

質問文

「下記エラーの対処方法を教えてください
ERROR: (gcloud.compute.networks.create) --range can only be used with --subnet-mode=legacy. --rangeは、"10.0.0.0/16"です」

回答抜粋

結果

エラーメッセージそのまま、サブネットモードを[legacy]にすればよいとのことです。再実行するとサブネットモードの[legacy]は廃止されているというエラーが発生しました。

エラーの対応②

再度エラーメッセージの対応方法を質問したら、エラーメッセージの通り廃止済みと回答され、autoモードを使用することを提案されました。

質問文と回答抜粋

結果

今回ネットワークアドレスは任意作成で問題ないためautoで指定したところ、VPCを作成できました。

再度GCEを構築

VPC構築後、改めてネットワークを指定してGCE構築する方法を質問し、GCEを構築できました。

質問文と回答抜粋

結果

Google Cloud Vertex AIを使ってみて

今回の検証では、クラウドの基本的なリソースの作成を試してみました。ゼロからコードを作成する必要がなく、対話ベースでコードを生成できるため、IaCのハードルがかなり低くなりました。また、回答は数秒で返ってくるため、これまで調査やドキュメントの読み込みに使っていた時間が短縮でき、業務効率化に大きく貢献されると感じます。

ただし、Vertex AIから返ってくる回答が、必ずしも正解ではない点は考慮しなければなりません。今回の検証では、ネットワークの設定において廃止予定となっていて使えないlegacyモードを使ったコードが生成されました。また、GCEを構築したいとの依頼に対し、前提として必要なVPCやサブネットなどの情報は回答されませんでした。生成AIを使いこなすスキルやクラウドに関する前提知識があると、よりVertex AIを使いこなせるのではないかと感じました。

AIサービスは今後さらに進化し、より精度の高いコード生成が可能になっていくと考えられます。IaCに挑戦したいが難しそうに感じている方、コード作成は難しそうと感じている方、手書きのコードでエラーが出て挫折した経験のある方、業務効率化を目指したもののコード作成に手間取っている方は、一度Vertex AIを試してみるのもよいかもしれません。