追記: 2026年6月5日の最新情報
Google Cloud公式ドキュメントの参照先を再確認しました。 2026年6月5日JST時点で、Vertex AI生成AIドキュメントの上部には「Vertex AI documentation is no longer being updated」と表示され、最新情報は Gemini Enterprise Agent Platform documentation を見るよう案内されています。
一方で、非推奨一覧とSDK移行ガイドでは、Vertex AI SDKの生成AIモジュールが2025年6月24日に非推奨、2026年6月24日に削除予定という表記は維持されています。したがって、移行作業では「旧SDKの生成AIモジュールをGoogle Gen AI SDKへ移す」という期限対応と、「現在の公式入口はAgent Platform documentation側に寄っている」という参照先の変化を分けて確認してください。
- 期限確認は、非推奨一覧とSDK移行ガイドを見る。
- 実装時の最新仕様、API、client libraries、モデル関連情報は、Agent Platform documentationやリリースノートも合わせて確認する。
- この表示だけを根拠に「Vertex AI全体が終了する」とは読まない。対象は記事本文で扱っている旧Vertex AI SDKの生成AI関連モジュールです。
このテーマをもう少し広げて見るなら、AlphabetのAIインフラ資金調達：AI Mode、Gemini、Google Cloudで見る利用者影響 と Gemini Sparkベータの提供条件：Google AI Ultraで使う前に見る権限・連携・監督ポイント も合わせて確認してください。SDK移行をGoogle CloudとGeminiの投資・提供体制の変化とあわせて確認できる。
3行まとめ
Vertex AI SDKの生成AIモジュールは2025年6月24日に非推奨、2026年6月24日に削除予定とされている。
Vertex AI全体ではなく、旧SDKの生成AI関連モジュール、import、キャッシュ、チューニング、ツール呼び出しを確認する。
移行先としてGoogle Gen AI SDKを確認し、SDK移行とモデル移行を分けて進める。
GOOGLの投資判断ではなく、Google Cloud公式情報に基づく開発者向け確認メモとして読む。
- Google Cloud公式の非推奨一覧では、Vertex AI SDKの生成AIモジュールは2025年6月24日に非推奨となり、2026年6月24日に削除予定とされている。移行先はGoogle Gen AI SDKだ。
- 影響を見るときは、Vertex AI全体ではなく、旧SDKの生成AI関連モジュール、パッケージ、import、キャッシュ、チューニング、ツール呼び出し、モデル移行を分けて確認する。
- 本記事はAlphabetおよびGoogleとは非提携の確認メモであり、GOOGLの投資助言ではない。確認日は2026年6月2日JSTで、事実認定はGoogle Cloud公式情報に限定する。
Vertex AIの生成AI機能を使っている開発チームにとって、2026年6月は「新モデルが出たか」だけでなく、「今のコードがそのまま動き続けるか」を確認する月でもある。Google Cloud公式ドキュメントでは、Vertex AI SDKの生成AIモジュールが2026年6月24日に削除予定と示されており、Google Gen AI SDKへの移行ガイドも公開されている。
ここで大事なのは、話を大きくしすぎないことだ。公式に確認できるのは、Vertex AI SDK内の生成AI関連モジュールについての非推奨と削除予定であって、Vertex AI全体、Google Cloud全体、Gemini API全体が終了するという意味ではない。見出しだけで不安になった読者ほど、まず対象範囲を小さく切り出したほうが判断しやすい。
今回の需要シグナルとしては、SDK削除期限のカウントダウン、google-genai への移行、Vertex AI Agent EngineやADK周辺の実装質問が検索結果や開発者コミュニティで目立っている。ただし、本文では二次情報を根拠にしない。期限、対象パッケージ、移行先、テスト観点は、Google Cloud公式の非推奨一覧、SDK移行ガイド、ライブラリページ、Geminiモデル移行ガイド、Vertex AIリリースノートで確認する。
製品・サービス・ソリューションを追う読者にとって、このテーマは単なる開発者向けの依存関係更新ではない。社内ツール、顧客向けアプリ、RAG、エージェント、Notebook、PoCのどこかで旧SDKを使っていれば、6月24日前後に障害調査へ追われる可能性がある。逆に、いま棚卸しできれば、SDK移行とモデル移行を分けて落ち着いて進められる。
削除期限までに何を判断するか
- 2025年6月24日
Google Cloud公式の非推奨一覧で、Vertex AI SDKの生成AIモジュールが非推奨と示された。
- 2026年6月24日
この日より後のSDKリリースには、対象モジュールが含まれない予定と説明されている。
- 今すぐ見る場所
依存関係、import、CI、コンテナ、RAG、埋め込み、構造化出力、ツール呼び出しの利用箇所を探す。
- 誤解しない範囲
Vertex AI全体、Google Cloud全体、Gemini API全体が終了するという意味ではない。
判断の入口は「Vertex AIを使っているか」ではなく「旧SDKの生成AIモジュールを使っているか」。
まず判断するのは、「自社がVertex AIを使っているか」ではなく、「Vertex AI SDKの生成AIモジュールを使っているか」だ。Google Cloud公式の非推奨一覧では、対象は「Generative AI module in the Vertex AI SDK」と表現されている。非推奨日は2025年6月24日、削除予定日は2026年6月24日だ。
2026年6月24日に変わること
根拠
公式移行ガイドでは、2026年6月24日より後のSDKリリースには対象モジュールが含まれないと説明されている。つまり、旧SDKで書いたコードが即日すべて停止するかどうかは環境次第でも、今後の依存関係更新、CI、コンテナ再ビルド、ライブラリ更新のタイミングで破綻しやすくなる。
確認項目
開発チームが見るべきポイントは、次の3つだ。
- 旧SDKの生成AI関連モジュールをimportしているか。
- 生成、チャット、埋め込み、キャッシュ、チューニング、関数呼び出し、グラウンディングなどの機能を旧SDK経由で使っているか。
- Gemini 1.x系モデルの利用が残っており、SDK移行とモデル移行を同時に扱う必要があるか。
Vertex AI全体の終了ではない
注意点
ここは誤解を避けたい。今回の確認対象は、Google Cloud公式ページで示されているVertex AI SDKの生成AIモジュールだ。Vertex AIのすべての機能、Google CloudのすべてのSDK、Gemini API全体が削除されるわけではない。
そのため、記事や社内メモで「Vertex AIが終了」「Geminiが使えなくなる」と書くのは危ない。実務的には「旧Vertex AI SDKで生成AI機能を呼んでいる箇所をGoogle Gen AI SDKへ移す」と表現するほうが正確だ。
今すぐ確認したい利用箇所
確認項目
本番アプリだけを見ても漏れが出る。旧SDKは、PoCやNotebook、検証用バッチ、社内問い合わせツール、サンプルコードをコピーした小さなスクリプトにも残りやすい。
特に次の場所は早めに見る。
requirements.txt、pyproject.toml、package.json、go.mod、pom.xml、.csprojなどの依存関係。vertexai.generative_modelsや@google-cloud/vertexaiなどのimport。- CI、コンテナ、Cloud Run、Cloud Functions、Vertex AI Agent Engine連携のビルド手順。
- RAGや社内検索で使う埋め込み生成、ツール呼び出し、構造化出力、キャッシュ、チューニングのコード。
資料・確認ログでも追いやすいように、公式発表だけではなく、リリースノートと開発者ドキュメントを読み合わせる姿勢が大事になる。SDKの移行は、ニュース記事よりも依存関係の現物に近い場所で起きるからだ。
影響を受けるSDKとパッケージを棚卸しする
名前を見つけたら全コードが壊れるという表ではなく、生成AI機能の利用箇所を探す入口として使う。
Google CloudのSDK移行ガイドとGoogle Gen AI librariesページを合わせて見ると、言語ごとに旧ライブラリと新ライブラリの対応を確認できる。ここでは、記事公開時点で本文判断に必要な範囲へ絞る。
| 言語 | 旧ライブラリ・パッケージ | 移行先として見るGoogle Gen AI SDK |
|---|---|---|
| Python | google-cloud-aiplatform の生成AI関連モジュール | google-genai |
| Go | cloud.google.com/go/vertexai/genai など | google.golang.org/genai |
| JavaScript/TypeScript | @google-cloud/vertexai | @google/genai |
| Java | com.google.cloud:google-cloud-vertexai の生成AI関連パッケージ | com.google.genai:google-genai |
| .NET | Google.Cloud.AIPlatform.V1 | Google.GenAI |
この表は「名前を見つけたら必ず全コードが壊れる」という表ではない。対象の生成AI機能をどこで使っているかを探すための入口だ。特に、旧ライブラリをVertex AIの別用途でも使っているプロジェクトでは、生成AI関連コードとそれ以外を分けて読む必要がある。
Pythonで特に探すモジュール
確認項目
Pythonでは、移行ガイドに削除対象として示されているモジュール名が比較的見つけやすい。まず次の名前をコード検索する。
vertexai.generative_modelsvertexai.language_modelsvertexai.vision_modelsvertexai.cachingvertexai.tuning
この検索で何も見つからなくても、安心するのは少し早い。ラッパー関数、共通ライブラリ、Notebook、古いサンプル、社内テンプレートに隠れていることがある。依存関係だけでなく、実際のimportとモデル呼び出しまで見る。
JavaScript/TypeScript、Java、.NETはPreview注記も見る
注意点
Google Gen AI librariesページでは、新しいJavaScript/TypeScriptライブラリ、Javaライブラリ、.NETライブラリについてPreviewの注記が示されている。Previewは、機能が未完成だったり、将来的に破壊的変更が入ったりする可能性がある段階として扱われる。
これを理由に移行を止めるというより、リスクの種類を分ける。旧SDKの削除予定に備えるリスクと、新SDKのPreview段階を採用するリスクは別物だ。社内では、どちらをどの期限で受け入れるかを明示したほうがよい。
機能別に見る影響範囲
評価基準
単なるimportの差し替えだけでは、移行完了とは言いにくい。生成AIアプリでは、設定や応答の取り出し方が少し変わるだけで、プロンプト、ログ、JSON処理、ツール呼び出しに影響する。
棚卸しでは、次の機能単位で旧SDK利用を分けておく。
| 機能 | 見るべき差分 |
|---|---|
| テキスト生成・チャット | モデル指定、設定オブジェクト、候補数、ストリーミング、応答の取り出し方 |
| 埋め込み | モデル名、task type、次元数、検索側の互換性 |
| コンテキストキャッシュ | 作成、取得、有効期限、キャッシュ名の扱い |
| チューニング | 対象モデル、ジョブ作成、結果モデルの参照方法 |
| グラウンディング | Google Searchなどのツール指定、引用情報、応答メタデータ |
| 関数呼び出し | ツール定義、引数スキーマ、呼び出し結果の処理 |
| 安全性設定 | ブロック条件、ログ、想定外の拒否や許可 |
この表を作っておくと、移行の失敗を「SDKが違うから」で片付けずに、どの機能の差分なのか切り分けやすくなる。
Google Gen AI SDKへ切り替える前に確認する互換性
- 1クライアント初期化
Google Cloudプロジェクト、ロケーション、認証、Vertex AI向け設定が旧SDKと同じ前提になっているかを見る。
- 2最小リクエスト
まず旧モデル相当の構成で、新SDKから最小の生成リクエストを通す。
- 3生成設定
temperature、topP、maxOutputTokens、stop sequence、system instruction、tools、safety settingsの指定方法を分けて移す。
- 4モデル移行
Gemini 1.xアプリでは、SDK移行とモデル更新を同時に評価せず、別ログで比較する。
認証やロケーションの差分は、モデル性能差より先に障害を起こしやすい。
Google Gen AI SDKは、Gemini APIとVertex AIの両方を扱うための新しい入口として案内されている。Vertex AIで使う場合は、プロジェクト、ロケーション、認証、Vertex AI向けの設定を確認しながら移す。
クライアント初期化とVertex AI向け設定
確認項目
旧SDKでは、vertexai.init() や各言語のVertex AIクライアントを使っていたプロジェクトが多い。新SDKでは、公式移行ガイドの例に沿って、Google Gen AI SDK側のクライアントを作り、Vertex AIを使う設定、プロジェクト、ロケーションを指定する。
ここで確認したいのは、コードの短さではなく、実行環境の一貫性だ。
- 旧SDKと新SDKで同じGoogle Cloudプロジェクトを使っているか。
- ロケーションが変わっていないか。
- サービスアカウントやApplication Default Credentialsの前提が変わっていないか。
- 本番、ステージング、ローカル検証で同じ設定値を参照できるか。
認証やロケーションの差分は、モデルの性能差より先に障害を起こす。移行テストでは、まず「最小の生成リクエストが同じ環境から通るか」を確認する。
GenerateContentConfigまわりの変更
注意点
生成AIアプリで影響が出やすいのは、設定オブジェクトだ。temperature、top_p、max_output_tokens、stop sequence、system instruction、tools、safety settingsなどは、名前が似ていても、旧SDKと新SDKで指定方法やネスト構造が変わることがある。
設定は、次のように分けて移すと読みやすい。
- まずモデル名と入力だけで最小生成を通す。
- 出力長、temperature、top_pなどの基本設定を追加する。
- system instructionを追加する。
- safety settingsを追加する。
- function calling、Google Search grounding、構造化出力、ストリーミングを1つずつ追加する。
一度に全部移すと、どこで挙動が変わったのか分からなくなる。特に、構造化JSONを後続処理に渡しているアプリでは、見た目の回答が近くても、キー名や配列構造の差で処理が止まることがある。
Gemini 1.xアプリはモデル移行も分けて見る
根拠
Google CloudのGeminiモデル移行ガイドでは、Gemini 1.xアプリの移行について、Google Gen AI SDKへのアップグレード、Gemini呼び出しの変更、破壊的変更への対応、テストの必要性が説明されている。
ここでおすすめしたいのは、SDK移行とモデル移行をできるだけ分けることだ。
- 先に旧モデル相当の構成で、新SDKから最小リクエストを通す。
- 次に、モデル名やモデル世代を変更して、応答品質とコスト、レイテンシ、ログを比較する。
- 最後に、プロンプトや構造化出力の調整を入れる。
もちろん、削除予定日が近く、同時に進めざるを得ないチームもある。その場合でも、テストログには「SDK差分」「モデル差分」「プロンプト差分」を分けて残す。後から障害が出たとき、原因をたどりやすくなる。
移行作業はどの順番で進めるか
- 11. 利用箇所を検索
依存関係、import、共通ラッパー、Notebook、サンプルコード、CI、コンテナ定義を探す。
- 22. 最小リクエストを移植
同じプロジェクト、同じロケーション、同じ認証、同じ入力で新SDKから応答を取得する。
- 33. 機能別に移植
安全性設定、ツール呼び出し、構造化出力、埋め込み、キャッシュ、チューニングを分けて進める。
- 44. 差分を比較
出力形式、後続処理、ログ、エラー、監視に影響する差分を確認する。
- 55. 公式更新を再確認
本番投入前にVertex AIリリースノート、SDK移行ガイド、Google Gen AI librariesを見直す。
最初の合格条件は出力品質ではなく、接続と基本呼び出しが成立すること。
移行を大きな作業として始めると、関係者が増え、確認対象も膨らむ。最初は小さく進めつつ、漏れを減らしたい。ここでは5段階に分ける。
1. 旧SDK利用箇所を検索する
確認項目
最初のゴールは、移行するコードを書くことではなく、対象箇所を見落とさないことだ。依存関係ファイル、import、共通ラッパー、Notebook、サンプルコード、CI、コンテナ定義を検索する。
検索対象には、旧ライブラリ名だけでなく、機能名も入れる。たとえば、GenerativeModel、ChatSession、CachedContent、tuning、embed、function calling、grounding といった手掛かりだ。社内コードでは名前が独自ラッパーに隠れていることがあるため、モデル名や環境変数名から逆引きするのも有効だ。
2. 最小の生成リクエストを移植する
評価基準
次に、最小の生成リクエストだけをGoogle Gen AI SDKで通す。ここでは、既存アプリ全体を動かす必要はない。同じプロジェクト、同じロケーション、同じ認証、同じ入力で、新SDKから応答を取得できるかを確認する。
この段階の合格条件は、出力の品質ではなく、接続と基本呼び出しが成立することだ。プロンプト改善やモデル更新は後回しにする。
3. 機能別に移植して戻せる状態を作る
注意点
最小リクエストが通ったら、機能ごとに移す。安全性設定、ツール呼び出し、構造化出力、埋め込み、キャッシュ、チューニングをひとまとめにしない。
機能別に進めると、ロールバックの判断も楽になる。たとえば、通常のテキスト生成は新SDKで通っているが、ツール呼び出しだけ差分が大きいなら、ツール呼び出し部分の移植を重点的に見る。すべてを一括移行すると、その判断がしにくい。
4. 本番投入前にリリースノート監視を組み込む
確認項目
2026年6月24日前後は、Vertex AIリリースノート、SDK移行ガイド、Google Gen AI librariesページを見直す。公式ページの表現や対象が更新される可能性があるため、移行作業の最後にもう一度確認日を入れる。
このブログでも、月次まとめでは2026年6月の重要トピックを継続して追う。読者側でも、社内の移行チケットや設計メモに公式ページの確認日を残しておくと、後から「いつの情報をもとに判断したか」が分かる。
テストで見るべき差分
生成AIの応答は揺れるため、代表入力、境界ケース、長文入力、失敗しやすい入力を小さなセットで比較する。
SDK移行で怖いのは、エラーが出ることだけではない。エラーは比較的見つけやすい。むしろ、回答形式、ログ、ツール呼び出し、ブロック条件が少し変わり、後続処理や運用監視に影響することがある。
生成結果とプロンプト差分
評価基準
同じ入力で旧SDKと新SDKの出力を比べるとき、完全一致は期待しすぎないほうがよい。生成AIの応答は揺れる。見るべきなのは、業務上の合格条件を満たすかだ。
たとえば、次の観点を決める。
- 出力形式がJSON、Markdown、箇条書きなどの期待形式を守っているか。
- 必須キーや必須項目が欠けていないか。
- 長さ、停止条件、候補数が想定範囲に入っているか。
- 禁止した表現や安全性ルールを破っていないか。
- 後続処理が同じようにパースできるか。
このテストは、1回の目視では足りない。代表的な入力、境界ケース、長文入力、失敗しやすい入力を小さなセットにして、移行前後で比較する。
安全性設定とツール呼び出し
確認項目
safety settings、function calling、Google Search grounding、system instructionを使っているアプリでは、設定を移しただけで満足しない。ブロック結果、ツール引数、引用メタデータ、エラー形式まで見る。
たとえば、関数呼び出しでは「関数が呼ばれるか」だけでなく、引数の型、必須項目、欠損時の挙動、複数候補が出る場合の処理を確認する。グラウンディングでは、回答本文だけでなく、根拠情報やメタデータの取り出し方が後続UIやログに合っているかを見る。
運用面の差分
注意点
本番投入前には、開発者の手元で動くかだけでなく、運用の観点も見る。
| 観点 | 確認すること |
|---|---|
| レイテンシ | 旧SDK時代と比べて許容範囲か |
| エラー形式 | 監視、通知、リトライ条件が壊れていないか |
| ログ | モデル名、リクエストID、失敗理由を追えるか |
| 認証 | 本番サービスアカウントで動くか |
| リージョン | 旧設定と同じロケーションで呼べているか |
| ロールバック | 新SDK側の問題が出たときに戻せる条件があるか |
料金、クォータ、SLA、リージョン可用性は、今回確認した公式ページだけで断定しない。実際の導入判断では、Google Cloudの最新の料金ページ、クォータ、契約条件、社内の利用実績も合わせて確認する。
公式情報で更新を追う場所
ニュースで方向性をつかみ、リリースノートと移行ガイドで実装条件を確定する。
SDK移行の記事は、公開した時点で終わりではない。2026年6月24日前後に公式ページが更新される可能性があるため、どのページで何を確認するかを分けておく。
非推奨一覧とSDK移行ガイド
根拠
非推奨一覧は、期限と対象範囲を見るページだ。今回の核心である「2025年6月24日非推奨」「2026年6月24日削除予定」はここで確認する。
SDK移行ガイドは、対象モジュールと移行先、コード差分を見るページだ。Python、Go、JavaScript、Javaなどで、どの旧パッケージからどの新パッケージへ移すか、生成、キャッシュ、埋め込み、グラウンディング、非同期処理などの例を確認する。
Google Gen AI libraries
確認項目
Google Gen AI librariesページは、言語別のライブラリ導入と、旧ライブラリから新ライブラリへの対応を見る場所だ。Python、Go、JavaScript/TypeScript、Java、.NETの対応表があり、新ライブラリのPreview注記も確認できる。
ここで見るべきなのは、単にインストールコマンドだけではない。自社の主要言語で新ライブラリがどの段階にあるか、移行先のパッケージ名が変わっていないか、公式の推奨が更新されていないかを確認する。
Geminiモデル移行ガイドとVertex AIリリースノート
注意点
Geminiモデル移行ガイドは、Gemini 1.xから最新モデルへ移るときの考え方を見るページだ。SDK移行と同時にモデル更新を行うチームは、ここを読まないと、どの差分がSDK由来で、どの差分がモデル由来か見えにくくなる。
Vertex AIリリースノートは、日付ごとの変更を追うページだ。2025年6月24日のリリースノートにも、Vertex AI SDKの生成AIモジュール非推奨と移行ガイドへの案内が掲載されている。公開前、移行前、本番投入前の3回は見直しておきたい。
公式発表・発表会を追うときも、公式ニュースと製品ドキュメントは役割が違う。ニュースで方向性をつかみ、リリースノートと移行ガイドで実装条件を確定する、という順番が安全だ。
移行判断チェックリスト
旧モジュールの検索、新SDKの確認、最小リクエスト、機能別移植、応答形式の確認を担当する。
本番認証、ロケーション、環境変数、シークレット、コンテナ依存関係、ログ、監視、ロールバック条件を見る。
期限、対象サービス、リスク、優先順位、リリース前後の確認担当を決める。
すべてを1人で抱えるより、役割ごとに確認項目を分けたほうが早い。
最後に、読者の役割ごとに見るポイントを分ける。すべてを1人で抱えるより、開発、運用、意思決定でチェック項目を分けたほうが早い。
開発者が見るチェック
確認項目
- 旧ライブラリと旧モジュールの利用箇所を検索した。
google-genai、@google/genai、google.golang.org/genaiなど、対象言語の新SDKを確認した。- 最小の生成リクエストを新SDKで通した。
- system instruction、safety settings、tools、構造化出力、ストリーミングを機能別に移した。
- Gemini 1.xアプリでは、SDK移行とモデル移行を別ログで比較した。
- 後続処理が応答形式を正しく読めることを確認した。
運用担当が見るチェック
評価基準
- 本番サービスアカウントで認証できる。
- ロケーション、環境変数、シークレット、コンテナの依存関係が更新されている。
- エラー形式、ログ、監視、アラート、リトライ条件が壊れていない。
- リリース前後でVertex AIリリースノートを確認する担当が決まっている。
- ロールバック条件が決まっている。
意思決定者が見るチェック
上振れと下振れ
- 2026年6月24日までに完了すべき対象コードの範囲が見えている。
- Preview扱いの新ライブラリを採用する場合のリスクを理解している。
- SDK移行、モデル移行、プロンプト調整を同じ成功条件で混ぜていない。
- 削除予定日直前に本番変更を集中させない計画になっている。
- 料金、クォータ、契約条件など、この記事の範囲外の項目を別途確認する担当がいる。
上振れのシナリオは、6月24日より前に新SDKへ移り、モデル更新も段階的に進められることだ。下振れのシナリオは、削除予定日直前に旧SDK利用箇所が見つかり、SDK差分、モデル差分、プロンプト差分、運用差分を同時に調べることだ。後者を避けるだけでも、この記事を読む価値はある。
次に読むなら
更新履歴と公開後に見るもの
確認日は2026年6月2日JST。事実認定はGoogle Cloud公式情報に限定する。
非推奨一覧、Vertex AI SDK移行ガイド、Google Gen AI libraries、Geminiモデル移行ガイド、Vertex AIリリースノートを確認した。
2026年6月24日前後に、削除予定日の表現、対象モジュール、Preview注記、移行例が更新された場合は本文を見直す。
この記事はAlphabetおよびGoogleとは非提携の確認メモであり、投資助言ではない。
確認日は2026年6月2日JST。
この記事では、Google Cloud公式の非推奨一覧、Vertex AI SDK移行ガイド、Google Gen AI libraries、Geminiモデル移行ガイド、Vertex AIリリースノートを確認した。2026年6月24日前後に、削除予定日の表現、対象モジュール、Google Gen AI SDKのPreview注記、移行例が更新された場合は、本文を見直す。
Alphabet Watch JapanはAlphabetおよびGoogleとは非提携のメディアであり、商標や公式サイトの運営主体ではない。この記事は製品・サービス・開発者向け資料の確認メモであり、投資助言、売買推奨、目標株価の提示ではない。
AlphabetやGoogle Cloudの公式発表、製品ページ更新、噂確認、月次まとめの更新通知を追いたい場合は、ニュースレターも利用できる。本文の判断材料を読んだ後の補助導線として、必要な人だけ確認してほしい。
次に読むなら
参照した主な情報源
- Google Cloud Documentation, Generative AI on Vertex AI deprecations: https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/deprecations
- Google Cloud Documentation, Vertex AI SDK migration guide: https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/deprecations/genai-vertexai-sdk
- Google Cloud Documentation, Google Gen AI libraries: https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/start/libraries
- Google Cloud Documentation, Migrate to the latest Gemini models: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/migrate
- Google Cloud Documentation, Vertex AI release notes: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/release-notes