GCP Cloud Run/Firestore/BigQuery/Vertex AI 2026（ジーシーピー）
Google Cloud Platform主要。Cloud Run (Serverless Container)・Cloud Run Functions・Cloud Run Jobs・Firestore (Document NoSQL)・BigQuery (Petabyte Analytics)・Spanner (Distributed SQL)・Vertex AI (Gemini 2.5 Pro/Flash・Imagen 3・Veo 2)・Cloud TPU v5p/v6e Trillium・Cloud Storage・Workflows・Document AI・Anthos GKE Autopilot、2026年TPU Trillium AI訓練本格。
概要
Google Cloud Platform（GCP）は、2026年時点でサーバーレスコンテナ実行環境「Cloud Run」、ドキュメント型NoSQLデータベース「Firestore」、ペタバイト規模の分析エンジン「BigQuery」、先進AI開発プラットフォーム「Vertex AI」など、エンドツーエンドのクラウドサービスを統合しています。
2025年に導入された「Cloud Run Jobs」はバッチ処理をシームレスに実行でき、2026年にはTPU Trilliumが本格的にAIトレーニングに投入されました。Vertex AIはGemini 2.5 ProやImagen 3、Veo 2といった最新モデルをサポートし、開発者は一括してモデル管理・デプロイが可能です。
このドキュメントでは、GCPの主要サービスの特徴・仕組みを解説し、PC自作環境での選択肢や注意点を整理します。
主な特徴・仕組み
- Cloud Run
- 2026年版は「2nd Gen」サポートで、最大32 GBメモリ、80の同時実行数を許容。
- コンテナイメージはDocker v24.0をベースに、ビルドはCloud Buildで自動化。
- HTTP/2とgRPCをネイティブにサポートし、レスポンスタイムは平均3 ms以下。
- Cloud Run Functions
- 2025年にリリースされた「Function API v2」では、Python 3.12、Node.js 20をサポート。
- 1リクエストあたり最大10 MBのペイロードを処理可能。
- Cloud Run Jobs
- 2025年に追加されたバッチジョブ機能は、最大2 hの実行時間、同時ジョブ数は10に設定。
- Cloud Schedulerと連携し、時間指定でトリガーできる。
- Firestore
- 2026年にマルチリージョン同期が高速化され、レイテンシは平均15 msに短縮。
- 1テーブルあたり最大1 TBのデータを保持し、オフラインモードもサポート。
- BigQuery
- 2025年に「Streaming Inserts」のレイテンシが10 ms以下に改善。
- 1クエリあたり最大64 TBのデータを処理可能。
- Vertex AI
- Gemini 2.5 Proは1,000 万パラメータのモデルで、推論速度は1 ms/推論。
- Imagen 3は4K画像生成に最適化され、1秒で1枚生成。
- Veo 2はリアルタイムビデオ解析を実現し、フレームあたり0.5 msで推論。
- TPU Trillium
- 2026年にリリースされたv5p/v6eは、1 TPUで最大1 TFLOP/sの演算性能。
- 32 GB HBM3メモリを搭載し、1 日で10 億パラメータモデルをトレーニング。
- Cloud Storage
- 2025年に「Nearline」クラスが追加され、データ保持期間90日でコストが30%削減。
- Workflows
- 2026年版は「Event-driven」トリガーが追加され、HTTP、Pub/Sub、Cloud Schedulerを統合。
- Document AI
- 2025年にOCR精度が95%に向上し、PDF/画像からのテキスト抽出が高速化。
スペック比較表
| サービス | 最大メモリ | 同時実行数 | 推論レイテンシ | 主な用途 |
|---|---|---|---|---|
| Cloud Run | 32 GB | 80 | 3 ms | コンテナベースのWeb/API |
| Firestore | 1 TB (テーブル) | 10,000+ | 15 ms | ドキュメント型NoSQL |
| BigQuery | 64 TB (クエリ) | 10,000+ | 10 ms | 大規模データ分析 |
| Vertex AI | 32 GB (モデル) | 1,000+ | 1 ms | AI/MLモデル管理・推論 |
具体例・対応製品
- RTX 5090 – 24 GB GDDR7、TDP 450 W、RTX 4090を凌駕するAI推論性能。
- Ryzen 9 9950X3D – 24コア/48スレッド、クロック 5.0 GHz、CPUベースのデータ処理に最適。
- DDR5‑6000 – 32 GB、レイテンシ 12 ns、データベース・MLワークロードに適合。
- 1TB NVMe SSD – 3,500 MB/sの読み書き速度で、BigQueryのデータロードを高速化。
- 650W PSU – 80 PLUS Gold認証、24 h連続稼働時に安定電源供給。
自作PCでの選び方・注意点
- CPUとメモリ：Vertex AIのトレーニングはCPU+GPU両方に負荷がかかるため、Ryzen 9 9950X3DとDDR5‑6000を組み合わせるとバランスが良い。
- GPU：RTX 5090はTPU Trilliumに匹敵する演算性能を持ち、AI推論・トレーニングに最適。
- ストレージ：NVMe SSDはBigQueryのローカルキャッシュに使用し、データロード時間を短縮。
- 電源と冷却：450 WのGPUとCPUを同時稼働させる場合、650W以上の電源と高性能ファンが必須。
- OSとドライバ：Linux（Ubuntu 24.04 LTS）を推奨。CUDA 12.3とTensorRT 8を最新バージョンに保つことで、Vertex AIの推論パイプラインが高速化。
- ネットワーク：10 GbE LANまたはWi‑Fi 6Eを装備し、GCPとのデータ転送レイテンシを最小化。
関連用語との違い
- Anthos GKE Autopilot：GCPのマネージドKubernetes環境で、ノード管理が不要。Cloud Runはコンテナを完全にサーバーレスで実行し、Kubernetesのオーバーヘッドがない。
- Spanner：分散SQLデータベース。Firestoreはドキュメント型であり、スキーマレス。SpannerはACIDトランザクションと強い一貫性を提供。
- Cloud TPU v5p/v6e：TPU Trilliumは2026年に登場した新世代。v5pは1 TPUあたり1 TFLOP/s、v6eは1.5 TFLOP/s。旧世代のv4は1 TPUで0.5 TFLOP/s。
よくある質問(FAQ)
Q1. Cloud RunとAnthos GKE Autopilotはどちらを選べばよいですか？
A1. コンテナを完全にサーバーレスで運用したい場合はCloud Run。Kubernetesの柔軟性とカスタマイズ性が必要ならAnthos GKE Autopilot。
Q2. Firestoreのマルチリージョンレプリケーションはデータ遅延にどの程度影響しますか？
A2. 2026年の最適化により、マルチリージョン同期のレイテンシは平均15 msに短縮。大規模アプリでもほぼリアルタイム。
Q3. Vertex AIでGemini 2.5 Proを使う場合、推論コストはどれくらいですか？
A3. 1 推論あたり0.0003 USD（約0.03 円）で、1 日で10 万推論を実行しても約30 USD（約3,300 円）程度。
まとめ
GCP 2026は、Cloud RunからVertex AI、TPU Trilliumに至るまで、サーバーレス、NoSQL、ビッグデータ、AIの全領域を網羅しています。自作PCを構築する際は、CPU・GPU・メモリ・ストレージを各サービスのワークロードに合わせて選定し、電源・冷却・ネットワークを最適化することで、オンプレミスとクラウドのハイブリッド環境を最大限に活用できます。最新の2025年・2026年アップデートを踏まえて、適切な構成を選択すれば、コスト効率と性能の両立が実現可能です。