Vertex AI Feature Store は、GCP上で機械学習パイプラインにおける特徴量の生成・バージョン管理・共有・再利用を一元管理できる重要なコンポーネントです。本記事では、試験にも頻出の「特徴量エンジニアリングに関する設問」をベースに、実務・試験の両面で活用できる知識を体系的にまとめます。
📌 基本概念：Vertex AI Feature Store の役割
機械学習における特徴量を一元的に保存・管理
トレーニングとオンライン推論において一貫性ある特徴量を提供
他プロジェクトやチームと再利用・共有が可能
特徴量のバージョン管理と系譜管理（lineage） を内蔵
🔧 特徴量エンジニアリングにおける4つの中核タスク
1. 特徴量の作成（Feature Creation）
正解：Vertex AI Feature Store を直接使用して作成（例: create_feature メソッド）
非推奨：
外部の BigQuery や Dataflow を介しての前処理（無駄なレイヤー追加）
TFX を使った変換（実現可能だが非効率）
✅ 試験のポイント：
「Vertex AI の組み込みツールを使うのが最も効率的」と覚えておく。
2. 特徴量のバージョン管理（Feature Versioning）
正解：feature versioning を Vertex AI Feature Store の機能で直接実装
利点：
モデルの再学習やアップデートにおいて変更履歴を追跡できる
チーム内で一貫したデータ基盤が保てる
✅ 試験のポイント：
「全問共通で登場、最重要項目」：すべての正答選択肢に含まれていた。
3. 特徴量の共有と再利用（Feature Sharing & Reuse）
正解：export_feature 関数を使って他チーム・プロジェクトと共有
試験での立ち位置：
主役ではないが、再利用性とコラボレーションを促進する副次的ベストプラクティス
4. 特徴量の系譜管理（Lineage Tracking）
正解：Vertex AI の組み込みツールで lineage をトラッキング
意義：
どのデータからどの特徴が生まれたか追跡でき、データ品質とコンプライアンス向上に寄与
🚫 非推奨パターンと注意事項（CAUTION ALERT）
方法
理由
Dataflow や BigQuery による外部前処理
機能的には可能だが、非効率で複雑化を招く
Vertex AI Workbench での特徴量管理
できるが、Feature Storeの専用機能の方が効率的
TFX での変換処理
Vertex AI内で完結すべき処理を外部に出すのは非効率
📝 試験に向けた要点まとめ（EXAM FOCUS）
🔹 **「バージョン管理」**は最優先で覚えるべき。
🔹 **「Vertex AI Feature Store を直接使う」**が前提。
🔹 「前処理や統合を外部ツールで行う」ことは誤答になりやすい。
🔹 「Lineage管理とFeature共有」も適切な文脈で選ぶと得点につながる。
📚 おわりに
Vertex AI Feature Store は、単なる特徴量保存の場所ではなく、データ品質・共有性・変更追跡性すべてを担保する基盤です。効率的な設計と運用は、モデルの精度だけでなく、チーム全体の生産性にも直結します。試験では上記のベストプラクティスを意識しながら、選択肢のニュアンスに注意しましょう。
