業界特化API（Industry-specific API implementation）は、Document AI、Retail API、Healthcare API、Media Translation APIなど、特定の業務用途に最適化されたGoogle CloudのAPI群を使って、スケーラブルで責任ある機械学習ソリューションを構築・展開するスキルを問う領域です。
以下では、各APIの目的、設計パターン、推奨構成、よくある誤りを体系的にまとめます。
📄 1. Document AI API（文書解析）
✅ 推奨アーキテクチャ
- Cloud Storage にスキャン文書を保存
- Cloud Functions でアップロードをトリガーし、自動処理
- Dataflow で事前処理（画像補正やOCR補助）
- BigQuery に結果を格納し、分析基盤と連携
🚫 非推奨アクション
- Vertex AI Model Monitoring（Document AI はマネージドサービスのため不要）
- Cloud Run を使ったリアルタイム処理（Cloud Functions で十分）
🏷 試験で問われやすいポイント
- Cloud Functions でスケーラブルな自動処理を実装
- BigQuery に格納して分析可能性を担保
☁️ Cloud Functions と Cloud Run の違いガイド
Google Cloud の Cloud Functions と Cloud Run はどちらも「サーバーレス」な実行環境ですが、用途や設計思想が異なります。以下にそれぞれの特徴と違いを整理します。
🌩 Cloud Functions と Cloud Run の違いまとめ
| 項目 | Cloud Functions | Cloud Run |
|---|---|---|
| 🧭 主な用途 | 単機能のトリガー型処理（イベント駆動） | コンテナを使ったHTTPアプリ/API運用（柔軟な構成） |
| ⚡ 起動方式 | イベント駆動型（例：Cloud Storage にファイルがアップされた時） | HTTPリクエスト駆動型 または常駐処理 |
| 🏗 構築単位 | 関数（Function）単位のコード | 任意のコンテナイメージ（アプリごと） |
| 🛠 言語/実行環境 | Node.js, Python, Go など指定されたランタイム | 任意のランタイム（Dockerで動けばOK） |
| 📦 実行内容の自由度 | 比較的限定的（状態を持たない1関数） | 高い（マルチエンドポイントAPIやフレームワークもOK） |
| 🌐 外部からのアクセス | HTTPまたはPub/Sub等のイベント経由 | HTTP（WebアプリやAPI向け） |
| 🚀 起動の速さ（Cold Start） | やや速い（関数なので軽量） | やや遅め（コンテナ全体起動）※改善中 |
| 🔒 セキュリティ/認証 | IAM & イベント権限制御 | IAM & リクエストレベルの認証（細かい設定可能） |
| 💰 課金単位 | 関数の実行時間＋呼び出し回数 | コンテナ稼働時間（秒単位）とメモリ消費量 |
☑ どちらを使うべきか？
✅ Cloud Functions が向いているケース
- Cloud Storage / PubSub / Firestore など Google Cloud内のイベントに反応したい
- 「何かが起きたら即処理したい」タイプの処理
- 簡単なAPIやWebhook（1関数で完結）
- コードだけでOK、Dockerを使いたくない場合
例：
- ファイルアップロード後に自動OCR処理
- Pub/Subメッセージ受信時にデータ変換
✅ Cloud Run が向いているケース
- 複雑なAPIロジックやWebアプリをサーバーレスで運用したい
- 自前のライブラリや依存関係を含んだ Docker環境 で動かしたい
- 状態を保持する処理（例：セッション、キャッシュ）や 非同期ジョブ管理
- 外部からHTTPで 柔軟なルーティング制御 が必要な場合
例：
- FlaskやExpressで構築したWebアプリ/API
- 長時間かかる機械学習バッチ処理
- 非同期なトランスコーディングや画像生成
🧠 試験対策的な補足
| 試験でよく問われる判断基準 |
|---|
| ✅ Cloud Functions は「リアルタイム処理」や「トリガー処理」に向いている |
| ✅ Cloud Run は「コンテナを用いた柔軟なサービス設計」に向いている |
| ⚠ Cloud Functions で済むケースに Cloud Run を使うと「過剰設計」になりがち |
🛒 2. Retail API（商品推薦）
✅ 推奨アーキテクチャ
- BigQuery に蓄積された商品データを Cloud Functions で Retail API に送信
- 推薦結果は BigQuery に保存して BI やレポートに活用
- Cloud Operations Suite（旧 Stackdriver） で API の使用量・エラー率をモニタリング
🚫 非推奨アクション
- Vertex AI でバイアス検出（Retail API 自体がブラックボックスなので過剰）
🏷 試験で問われやすいポイント
- Vertex AI を無理に使わない
- リアルタイム性を Cloud Functions で担保
🏥 3. Healthcare API（患者記録分析）
✅ 推奨アーキテクチャ
- Cloud SQL に格納されたデータに対し、Cloud Functions で自動トリガー処理
- IAM＋暗号化 によるセキュアなアクセス制御
- 結果も Cloud SQL に保存し、厳格なセキュリティとプライバシー保持
🚫 非推奨アクション
- Dataflow での前処理（Healthcare API は多様な形式を直接受け付け可能）
- CI/CD構築（分析用途には不要）
🏷 試験で問われやすいポイント
- セキュリティ・暗号化・IAMがキーワード
- Healthcare API は前処理不要
🎬 4. Media Translation API（字幕翻訳）
✅ 推奨アーキテクチャ
- Cloud Storage にアップロードされた字幕ファイルを Cloud Functions でトリガー
- BigQuery に翻訳結果を保存して多言語対応の効果を分析
- Cloud Operations Suite で翻訳精度やAPI使用量をモニタリング
🚫 非推奨アクション
- Vertex AI での翻訳モデル構築（Media Translation API 単体で十分）
- Cloud Run の活用（Cloud Functions で事足りる）
🏷 試験で問われやすいポイント
- Vertex AIを使わず、API単体での完結性を重視
🛑 全体のCAUTIONまとめ
| ケース | よくある誤答 | 正しい理解 |
|---|---|---|
| Document AI | Vertex AI Monitoring | 管理されたAPIには不要 |
| Retail API | Vertex AIでバイアス検出 | 過剰な構成 |
| Healthcare API | Dataflowで前処理 | 不要。APIが処理可能 |
| Media Translation | Vertex AIで翻訳精度強化 | APIで十分 |
✨まとめ：業界特化API実装の3大ポイント
- Cloud Functions はトリガー型のリアルタイム処理に最適
- BigQuery は分析・統合のハブとして定番
- Vertex AIやDataflowの利用はケースバイケースで必要最小限に