Vertex AI vs SageMaker vs Azure ML 徹底比較｜MLOps プラットフォーム選び方 (2026)

3 大 ML プラットフォーム — Vertex AI (GCP) / SageMaker (AWS) / Azure ML を徹底比較します。従来 MLOps の比較から、現在は Gen AI 統合とコスト、エコシステム親和性が選択軸になっています。

主要比較表

項目	Vertex AI	SageMaker	Azure ML / AI Foundry
自社 LLM	Gemini 2.0 Flash/Pro/Ultra	—	—
OpenAI	—	—	Azure OpenAI (GPT-4o / o1)
Anthropic Claude	◎	◎ (Bedrock)	—
Meta Llama / Mistral	◎	◎ (Bedrock)	○
独自 AI チップ	TPU v5p / Trillium	Trainium 2 / Inferentia 2	—
AutoML	Tables / Vision / Video / NL / Forecasting	Autopilot (表中心)	AutoML (表 + NL + Vision)
Pipelines	Vertex AI Pipelines (KFP v2)	SageMaker Pipelines	Azure ML Pipelines (MLflow)
Feature Store	Vertex FS (BQ ベース、2024 新)	SageMaker FS	Azure ML Feature Store
Model Registry	◎	◎	◎
Monitoring	◎	◎	◎

モデル	Vertex AI	SageMaker / Bedrock	Azure
Gemini	◎ (Flash $0.075/M tok)	—	—
GPT-4o	—	—	◎ ($2.50/M tok)
Claude Opus 4 / Sonnet 4	◎	◎	—
Llama 3.3	◎	◎	○
Mistral Large	◎	◎	◎
Imagen 3 (画像生成)	◎	Stable Diffusion / Titan Image	DALL-E 3
Veo (動画生成)	◎	—	Sora (限定)

項目	Vertex AI	SageMaker	Azure ML
n1-standard-4 + L4	~$0.81/h	~$0.96/h (ml.g6.xlarge)	~$0.99/h (NC4ads T4 v3)
Endpoint (HTTP)	vCPU 時間	vCPU 時間	vCPU 時間
Batch Prediction	vCPU 時間 (安め)	vCPU 時間	vCPU 時間

Vertex AI: KFP v2 OSS 互換、TFX、Cloud Build 統合、BigQuery 直結
SageMaker: SageMaker Studio (IDE)、Pipelines、Clarify (説明可能性)、Inference Recommender
Azure ML: MLflow ネイティブ、Responsible AI Toolkit、Designer (Drag&Drop)

Vertex AI / SageMaker / Azure ML どれを選ぶ？

GCP データ + Gen AI 中心 → Vertex AI、AWS エコシステム + サービス数重視 → SageMaker、Azure 統合 + GPT-4 必要 → Azure ML / AI Foundry。

Gen AI 統合はどれが強い？

Vertex AI = Gemini + Anthropic Claude + Llama + Imagen で最強。SageMaker = Bedrock 連携、Azure = Azure OpenAI (GPT-4o / o1) で対抗。

MLOps 機能はどれが完成度高い？

3 つとも Pipelines / Model Registry / Monitoring / Feature Store を提供。Vertex AI = KFP OSS 互換、SageMaker = サービス数最多、Azure ML = MLflow ネイティブ。

AutoML はどれが強い？

Vertex AutoML = 画像・動画・NL・表データの幅広さ、SageMaker Autopilot = 表データ + 説明可能性、Azure ML AutoML = 表データ + Responsible AI。

GPU / TPU は？

Vertex AI = NVIDIA H100/L4 + TPU v5p/Trillium (専用 AI チップ最強)、SageMaker = P5/G6 + Trainium/Inferentia、Azure ML = ND H100/H200 v5。

料金はどれが安い？

ベースインフラ料金次第。Vertex AI のサーバレス Endpoint と TPU は ML 大規模学習で最安候補。Inference 料金は概ね同水準。

学習・推論の分離は？

全 3 サービスとも対応。Vertex AI Endpoint、SageMaker Endpoint、Azure ML Endpoint で共通仕様。Online / Batch / Streaming 推論モード。

認定試験は？

Vertex AI = PMLE ($200)、SageMaker = AWS MLA-C01 ($300) + Specialty (廃止予定)、Azure ML = AI-102 ($165) + DP-100 ($165)。

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NicheeLab編集部

データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。