【2026年8月最新】Google AI Studio vs Vertex AI Studio｜違い・料金・業務活用を徹底比較
aikanri-admin「Google AI StudioとVertex AI Studioって何が違うの？どっちを使えばいいの？」——Googleが提供する2つのAIプラットフォームの違いに戸惑っている方は非常に多いです。名前が似ている上に、どちらもGeminiモデルを扱えるため、用途の切り分けが分かりにくい構造になっています。
この記事では、Google AI StudioとVertex AI Studioの機能・料金・活用シーンの違いを網羅的に整理した上で、弊社（株式会社GENAI）が実際にGoogle AIツールを検証し、最終的にClaude Codeを全社AIとして選んだ理由を独自データとともに公開します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、以下が明確になります。
01 OVERVIEW Google AI StudioとVertex AI Studioとは？全体像を30秒で掴む Googleが提供する2つのAIプラットフォームの関係性を一発で理解する
まず結論から言うと、Google AI StudioとVertex AI Studioは「同じGeminiモデルに、異なる入口からアクセスするためのプラットフォーム」です。使えるAIモデル（Gemini Pro、Gemini Ultra等）は基本的に共通ですが、ターゲットユーザーと使い方が根本的に異なります。
📚 用語解説
Google AI Studio：Googleが提供する無料のWebベースIDE（開発環境）。Geminiモデルのプロンプト試作・APIキー発行・簡易テストが可能。開発者やAI初心者がGeminiを手軽に試すための「入門プラットフォーム」の位置づけ。旧称MakerSuite。
📚 用語解説
Vertex AI Studio：Google Cloud Platform（GCP）内の企業向けAI開発プラットフォーム。Geminiモデルに加え、モデルのファインチューニング・エンドポイント管理・MLOps・データパイプライン・アクセス制御など、本番運用に必要な機能をフルセットで提供。
一言で整理すると、以下の関係です。
無料・Web UI
プロンプト試作
APIキー発行
個人〜小規模開発
GCP内・従量課金
本番デプロイ
MLOps・監視
エンタープライズ
自社アプリ
社内ツール
顧客向けAI機能
つまり、Google AI Studioは「試作・学習用」、Vertex AI Studioは「本番運用用」という棲み分けです。個人開発者がGeminiを試すならGoogle AI Studioで十分ですが、企業がプロダクションレベルでAIを組み込むならVertex AI（GCP）が必要になります。
| 比較項目 | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
|---|---|---|
| 提供元 | Google（ai.google.dev） | Google Cloud Platform |
| 料金 | 無料（API利用に一部制限） | GCP従量課金（$300無料クレジットあり） |
| 対象ユーザー | 個人開発者・AI初心者・プロトタイパー | エンジニアチーム・企業・MLエンジニア |
| Geminiモデル | Gemini Pro / Flash / Ultra | 同左＋ファインチューニング済みモデル |
| 認証 | Googleアカウントのみ | GCPプロジェクト＋IAM |
| SLA（稼働保証） | なし | あり（99.9%〜） |
| データ管理 | Google管理 | 顧客管理（VPC内配置可） |
代表菅澤
📚 用語解説
API（Application Programming Interface）：ソフトウェア同士が通信するための接続口。Google AI StudioでGeminiのAPIキーを取得し、自社アプリからそのAPIを呼び出すことで、AIの応答機能を自分のサービスに組み込める。ただしAPIを利用するにはプログラミングの知識が必要。
02 FEATURES 機能の違い——「試作」と「本番運用」で分かれるGoogle AI Google AI StudioとVertex AI Studioの機能差を項目別に整理する
機能面での違いを具体的に見ていきます。両者は「使えるモデルは同じだが、周辺機能が全く違う」という関係です。
2-1. プロンプト設計・テスト機能
Google AI Studioでは、ブラウザ上でプロンプトを直接入力し、Geminiモデルの応答をリアルタイムで確認できます。チャット型・構造化プロンプト・Few-shotプロンプトの3種類のテンプレートが用意されており、非エンジニアでも「AIに指示を出して結果を見る」体験が可能です。
Vertex AI Studioにも同様のプロンプト設計UIがありますが、加えてパラメータの詳細調整（temperature・top_k・top_p・safety settings等）や、複数モデルの並列比較、バージョン管理が可能です。チーム開発での利用を前提とした設計になっています。
2-2. モデルのカスタマイズ（ファインチューニング）
ここが両者の最大の機能差です。
| カスタマイズ機能 | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
|---|---|---|
| プロンプトチューニング | ○ | ○ |
| ファインチューニング（教師あり学習） | × | ○ |
| RLHF（人間フィードバック強化学習） | × | ○ |
| Adapter Tuning | × | ○ |
| Distillation（蒸留） | × | ○ |
| 独自データでのRAG構築 | × | ○（Vertex AI Search連携） |
Google AI Studioは「既存のGeminiモデルをそのまま使う」ことしかできません。一方Vertex AIでは、自社データでモデルを追加学習させたり、社内ナレッジを検索ソースとして接続したりする高度なカスタマイズが可能です。
📚 用語解説
ファインチューニング：既存のAIモデルに追加のデータを学習させ、特定の用途に最適化する手法。例えば「社内の営業メール1,000件」を学習させることで、自社のトーンに合った営業メールを生成するAIを作れる。Google AI Studioでは不可、Vertex AIでのみ利用可能。
2-3. デプロイ・運用管理機能
Google AI StudioにはデプロイやMLOps機能は一切ありません。APIキーを発行してコードに埋め込むだけの「呼び出し」機能に留まります。
Vertex AIでは、以下の本番運用機能が利用可能です。
AI鬼管理山崎
2-4. マルチモーダル対応
画像・動画・音声の処理については、どちらもGeminiのマルチモーダル機能を利用可能です。ただし、Vertex AIの方が大きなファイル（動画の長時間解析等）に対応しており、Cloud Storageとの連携でバッチ処理も可能です。Google AI Studioはブラウザ経由のファイルアップロードに制限があり、大規模な処理には向いていません。
03 PRICING 料金の違い——無料枠とエンタープライズ課金の構造 Google AI StudioとVertex AI Studioのコスト構造を正確に理解する
料金体系は両者で根本的に異なります。Google AI Studioは「基本無料で気軽に試せる」、Vertex AIは「使った分だけ従量課金」という構造です。
3-1. Google AI Studioの料金
Google AI Studioの利用自体は完全無料です。Gemini APIの呼び出しについても、一定のレート制限（1分あたりのリクエスト数・トークン数）の範囲内であれば無料で利用可能です。
| モデル | 無料枠（RPM） | 無料枠（TPM） | 制限超過時 |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.0 Flash | 15 RPM | 100万 TPM | 従量課金プランへ移行が必要 |
| Gemini 2.5 Pro | 2 RPM | 32,000 TPM | 同上 |
| Gemini 2.5 Flash | 15 RPM | 100万 TPM | 同上 |
個人の試作や学習目的であれば、無料枠で十分に足ります。ただし、本番サービスに組み込んでユーザーからのリクエストを処理する用途では、レート制限にすぐ到達するため、有料の「Pay-as-you-go」プランに切り替える必要があります。
Google AI Studioの無料枠で作成したプロンプト・データは、Googleのサービス改善に利用される可能性があると利用規約に記載されています。機密データを含むプロンプトの送信には注意が必要です。本番利用や機密データを扱う場合はVertex AI（GCP）を使うべきです。
3-2. Vertex AI Studioの料金
Vertex AI Studioの料金は、Google Cloud Platform（GCP）の従量課金モデルに準じます。主なコスト項目は以下の通りです。
| コスト項目 | 概算料金 | 備考 |
|---|---|---|
| Gemini API呼び出し（入力） | $0.075〜$1.25 / 100万トークン | モデルにより異なる |
| Gemini API呼び出し（出力） | $0.30〜$10.00 / 100万トークン | モデルにより異なる |
| ファインチューニング | $4〜$18 / 100万トークン | 学習データ量に応じて変動 |
| エンドポイントホスティング | 時間課金（マシンスペックによる） | 常時起動の場合のみ |
| Cloud Storage | $0.020 / GB・月 | 学習データ・生成物の保存 |
新規GCPアカウントには$300の無料クレジット（90日間有効）が付与されるため、検証段階では実質無料で試せます。ただし、本番運用に入ると月額数万〜数十万円のランニングコストが発生するケースが一般的です。
📚 用語解説
従量課金（Pay-as-you-go）：使った分だけ料金が発生する課金方式。API呼び出し回数やトークン消費量に比例してコストが増えるため、利用量の予測が難しい場合にはコスト管理が課題になる。月額固定のサブスクリプション型（Claude Maxなど）とは対照的な料金モデル。
3-3. 料金の比較まとめ
| 比較軸 | Google AI Studio | Vertex AI Studio |
|---|---|---|
| 初期費用 | 無料 | 無料（$300クレジット） |
| 月額固定費 | なし | なし（従量課金） |
| API呼び出しコスト | 無料枠あり（超過時は有料） | 従量課金（モデル・量による） |
| 企業利用の月額目安 | $0〜$50程度 | $100〜$10,000+ |
| コスト予測のしやすさ | 高い（無料枠内なら$0） | 低い（利用量次第で大幅変動） |
代表菅澤
04 PROS & CONS メリット・デメリット比較——どちらを選ぶべきか Google AI StudioとVertex AI Studioそれぞれの長所と短所を整理
ここまでの情報を踏まえ、それぞれのメリット・デメリットを業務活用の観点で整理します。
4-1. Google AI Studioのメリット・デメリット
メリット：
デメリット：
4-2. Vertex AI Studioのメリット・デメリット
メリット：
デメリット：
AI鬼管理山崎
もしあなたが「AIモデルを自社アプリに組み込む開発プロジェクト」を持っているなら、Google AI Studio→Vertex AIの順で段階的に導入するのが正道。しかし「社内業務を効率化・自動化したいだけ」なら、API開発不要で即座に業務を任せられるエージェント型AI（後述するClaude Code等）の方が圧倒的に速くROIが出ます。
05 USE CASES 業務活用シーン別の使い分けガイド 目的別に「どちらを選ぶべきか」を一覧で判断する
「で、結局うちの会社にはどっちが必要なの？」という疑問に直接答えます。以下の表で、やりたいことに対して最適なツールを確認してください。
| やりたいこと | 最適ツール | 理由 |
|---|---|---|
| Geminiの応答を試してみたい | Google AI Studio | 無料・即時・ブラウザだけで完結 |
| プロトタイプ開発のAPIキーが欲しい | Google AI Studio | 数クリックでAPIキー発行 |
| 社内チャットボットを作りたい | Vertex AI | RAG構築・アクセス制御・SLAが必要 |
| 自社データでモデルを学習させたい | Vertex AI | ファインチューニングはVertex AI専用機能 |
| 顧客向けAI機能をリリースしたい | Vertex AI | 本番SLA・セキュリティ・スケーラビリティ必須 |
| 社内の業務を自動化したい（非開発） | Claude Code等 | API開発不要で業務を直接自動化できるため |
| 経営レポートを自動生成したい | Claude Code等 | ファイル操作・集計・投稿まで一気通貫 |
| 非エンジニアがAIを使いたい | Claude Code等 | コーディング不要・自然言語だけで完結 |
この表から明らかなように、Google AI StudioとVertex AIは「AIモデルのAPIを利用した開発」が前提のツールです。エンジニアがいない環境で「社内業務を効率化したい」「経営の意思決定を加速したい」というニーズには、これらのツールだけでは応えられません。
5-1. エンジニアのいない企業はどうすべきか
日本の中小企業の多くは社内にエンジニアを抱えていません。その場合、Google AI StudioやVertex AIを「自社で使いこなす」のは現実的ではありません。選択肢は2つあります。
AI開発を
外注する
（数百万〜）
エージェント型AIを
直接使う
（月$20〜$200）
選択肢Aは「Vertex AIを使ってチャットボットを構築してくれる開発会社に外注する」パターン。数百万円〜の初期投資と、月額の保守費用が発生します。
選択肢Bは「Claude CodeやChatGPTのようなAIを、開発なしで直接業務に使う」パターン。月額$20〜$200の定額制で、自然言語の指示だけで業務を自動化できます。
代表菅澤
06 GENAI DATA 【独自データ】GENAI社がGoogle AI StudioよりClaude Codeを選んだ理由 プロンプト試作からClaude Code全社導入に至った経緯を公開
弊社（株式会社GENAI）は、AI導入支援の専門企業として全ての主要AIプラットフォームを検証しています。Google AI Studioも当然その一つで、Geminiモデルのプロンプト試作ツールとして一時期活用していました。しかし、最終的に全社AIとして選んだのはClaude Code（Anthropic社）です。その経緯と理由を公開します。
6-1. Google AI Studio検証の経緯
弊社がGoogle AI Studioを検証したのは、Gemini Proリリース直後のタイミングです。目的は「Geminiの応答品質を検証し、自社サービスに組み込むAPIとして使えるか確認すること」でした。
| 検証項目 | 結果 | 評価 |
|---|---|---|
| Geminiの応答品質（日本語） | 良好——GPT-4と同等レベル | ○ |
| プロンプト試作のしやすさ | 非常に簡単——UIが分かりやすい | ○ |
| APIキー発行の速さ | 数分で完了——すぐに開発に入れた | ○ |
| 業務自動化への適用 | 不可——API呼び出しアプリの開発が別途必要 | × |
| 非エンジニアの利用 | 不可——プロンプト試作は可能だが業務への接続に開発が必要 | × |
| マルチステップの業務フロー | 不可——1回のAPI呼び出し＝1回の応答のみ | × |
結論として、Google AI Studioは「AIの応答品質を確認するには便利だが、それ自体が業務を実行してくれるわけではない」ことが明確になりました。
6-2. Claude Codeとの決定的な違い
弊社がClaude Code（Max 20x、月額$200）を全社AIとして採用した最大の理由は、Google AI Studioがカバーする「API開発」の領域だけでなく、営業・広告・経理・ブログ・秘書業務まで全てを自律的に実行できる点にあります。
| 業務領域 | Google AI Studio | Claude Code | 詳細 |
|---|---|---|---|
| プロンプト試作 | ○ | ○ | どちらも可能 |
| API開発 | ○（キー発行） | ○（コード自動生成） | Claude Codeは開発自体を自動化 |
| 営業資料作成 | × | ○ | 顧客別に全形式で自動生成 |
| 広告運用 | × | ○ | Meta/Google API連携→レポート自動化 |
| 経理処理 | × | ○ | freee API連携→仕訳自動化 |
| ブログ記事作成 | × | ○ | SEO構造→WP投稿まで完全自動 |
| 秘書業務 | × | ○ | メール・Slack・スケジュール管理 |
代表菅澤
6-3. コスト比較：全社導入の観点
コスト面でも比較してみます。
| 項目 | Google AI Studio + Vertex AI | Claude Max 20x |
|---|---|---|
| 月額基本料金 | $0（AI Studio）+ 従量（Vertex） | $200/月（定額） |
| 開発人件費 | 月50〜100万円（エンジニア工数） | $0（開発不要） |
| カバー範囲 | API開発で組み込んだ機能のみ | 全業務領域（営業/広告/経理/ブログ/秘書） |
| 導入期間 | 数ヶ月（開発+テスト+デプロイ） | 即日（自然言語で指示するだけ） |
| 月間総コスト目安 | 50万〜200万円 | 約3万円（$200） |
この比較が示しているのは、「AIモデルのAPI利用料」と「AIを業務に活用するための総コスト」は全く別物ということです。Google AI Studioの無料枠は魅力的ですが、それを業務に接続するための開発コストを加えると、定額制のClaude Codeの方が圧倒的に安くなります。
AI鬼管理山崎
07 CLAUDE CODE VS GOOGLE AI 【独自】Claude Code vs Google AI——「開発者向け」を超えた業務AIの真価 Google AIツールとClaude Codeは「目的」が根本的に異なる
最後に、この記事の核心であるClaude CodeとGoogle AIツール（AI Studio / Vertex AI）の本質的な違いを整理します。結論を先に述べると、両者は比較対象ではなく、そもそも目的が異なるツールです。
7-1. Google AI = 開発者向けプラットフォーム
Google AI StudioもVertex AI Studioも、本質的には「開発者がAIモデルを使うためのプラットフォーム」です。
これらは全て「エンジニアがAIアプリケーションを開発する」ための工程です。Google AIツールは「AIそのもの」ではなく、「AIを使ったアプリを作るための道具」なのです。
7-2. Claude Code = 業務を自律実行するエージェント
一方、Claude Codeは「業務を直接実行するAIエージェント」です。
Claude Codeに「開発」は不要です。自然言語で「〇〇をやって」と伝えるだけで、必要な手順を自ら計画し、実行し、完了させます。
7-3. 比較表：設計思想の根本的な違い
| 比較軸 | Google AI（Studio / Vertex） | Claude Code |
|---|---|---|
| 本質 | 開発者向けプラットフォーム | 業務自律実行エージェント |
| ユーザー | エンジニア・ML研究者 | 全社員（非エンジニア含む） |
| 使い方 | APIキーを取得→アプリ開発→デプロイ | 自然言語で指示→即座に実行 |
| 1回のやり取り | 1プロンプト→1レスポンス | 1目的→数十〜数百ステップ自律実行 |
| 業務への接続 | 開発が必要（数ヶ月） | 即日（指示するだけ） |
| ファイル操作 | ×（モデル応答のみ） | ○（作成・編集・削除・実行） |
| 外部サービス連携 | API経由で開発者が実装 | 自らAPIを叩いて実行 |
| カスタマイズ方法 | ファインチューニング（高コスト） | CLAUDE.md記述（テキストファイル1つ） |
📚 用語解説
エージェント型AI：目的を伝えるだけで、計画→実行→検証→修正を自律的に繰り返し、タスクを完遂するAIの設計思想。従来の「1質問→1回答」型AIと根本的に異なり、人間の「同僚」に近い働き方をする。Claude Codeはこの思想を最も純粋に体現した製品の一つ。
7-4. 非エンジニア経営者にとっての判断基準
経営者として判断すべきは、「自社に必要なのはAI開発プラットフォームか、業務自動化エージェントか」という問いです。
＋AIアプリを開発したい
→ Google AI Studio
→ Vertex AI
＋業務を効率化したい
→ Claude Code
（開発不要・即日稼働）
日本の中小企業の大多数は後者に該当します。AIの「モデル性能」を議論する前に、「そのAIが今日から業務に使えるかどうか」で判断すべきです。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
08 CONCLUSION まとめ——非エンジニア経営者にとっての最適解 Google AI StudioとVertex AIの立ち位置と、Claude Codeが経営に与えるインパクト
この記事ではGoogle AI StudioとVertex AI Studioの違いを機能・料金・活用シーンの観点で整理し、弊社の独自検証データとともにClaude Codeとの比較を行いました。最後にポイントを振り返ります。
Google AI StudioとVertex AIは、AI技術の民主化に大きく貢献しているGoogleの素晴らしいプロダクトです。開発者にとっては今後も重要な選択肢であり続けるでしょう。
しかし、「自社の業務をAIで変革したい」と考える非エンジニア経営者にとっては、開発プラットフォームに投資するよりも、今日から業務を直接任せられるClaude Codeに投資する方が、圧倒的に速くROIを回収できます。月$200で「もう一人の優秀な社員」を雇えると考えれば、経営判断として迷う余地はないはずです。
代表菅澤
Google AIか、Claude Codeか——AI鬼管理が最適解を一緒に設計します
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AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. Google AI StudioとVertex AI Studioの一番の違いは何ですか？
A. 一言で言うと「試作」と「本番」の違いです。Google AI Studioは無料でGeminiのプロンプトを試すWeb UIで、Vertex AIはGCP内でモデルのファインチューニング・デプロイ・監視まで行う企業向けプラットフォームです。使えるAIモデルは共通ですが、周辺機能とセキュリティレベルが根本的に異なります。
Q. Google AI Studioは本当に無料ですか？制限はありますか？
A. 利用自体は完全無料ですが、APIの呼び出しにレート制限（1分あたりのリクエスト数・トークン数の上限）があります。個人の試作や学習目的なら十分ですが、本番サービスに組み込む場合は制限にすぐ到達するため、有料プランへの移行が必要です。また、無料枠で送信したデータがGoogleのサービス改善に利用される可能性がある点にも注意してください。
Q. Vertex AIの導入には何が必要ですか？
A. Google Cloud Platform（GCP）のアカウント開設、プロジェクト作成、IAM（アクセス権限）の設定が最低限必要です。加えて、モデルのデプロイやファインチューニングにはPythonやML関連の知識が必須で、非エンジニアだけでの導入は現実的に困難です。GCPに慣れたエンジニアがいる、または外注する予算がある企業向けです。
Q. Google AI StudioとChatGPTの違いは何ですか？
A. ChatGPTは「AIと会話するためのアプリケーション」で、そのまま使えます。Google AI Studioは「AIモデルのAPIを試すための開発ツール」で、最終的には自分でアプリを作る必要があります。非エンジニアが「AIを使いたい」のであればChatGPTやClaude Codeの方が直接的に役立ちます。
Q. Claude CodeとGoogle Geminiの性能はどちらが上ですか？
A. モデル性能の優劣はタスクによって異なり、単純な比較は困難です。しかし重要なのは「モデル性能」より「業務への接続性」です。GeminiのAPIを叩くにはアプリ開発が必要ですが、Claude Codeは自然言語の指示だけで業務を自律実行します。非エンジニアにとって、この「使い方の違い」がモデル性能の差より遥かに大きなインパクトを持ちます。
Q. Google AI Studioで作ったプロンプトをVertex AIに移行できますか？
A. はい、可能です。Google AI StudioとVertex AI Studioは同じGeminiモデルを使用しているため、プロンプト自体は互換性があります。Google AI Studioで試作したプロンプトをVertex AIのエンドポイントに移行して本番利用する、という段階的な開発フローはGoogleが公式に推奨しているパターンです。
Q. 非エンジニアの経営者がAIを業務に活かすには、何から始めるべきですか？
A. Google AI StudioやVertex AIではなく、Claude CodeやChatGPTのような「開発不要で即座に使えるAI」から始めることを強くお勧めします。特にClaude Codeは、自然言語の指示だけでファイル操作・API連携・レポート作成を自律的に実行するため、非エンジニアでも「AIに業務を任せる」体験をすぐに得られます。弊社AI鬼管理では、非エンジニア向けの導入支援も行っています。
Claude Codeで業務自動化を90日で叩き込む
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
