Google Vertex AIのシステム開発会社は、モデルを呼び出す技術だけでなく、業務データを安全に接続し、評価・監視・改善まで本番で運用できるかで選びます。
株式会社riplaを含む6社を、社内文書検索やRAG、予測、画像理解、業務エージェントなどの用途から、強みや向いている企業、発注前の確認点で比べます。6社は、株式会社riplaに、Google Cloud公式事例で関連性を確認できる5社を加えた計6社です。
▼全体ガイドの記事
・Google Vertex AIのシステム開発の完全ガイド
- 業務データ・評価・監視・改善
- 6社の開発・コンサルティング支援
- RAG・予測・画像・エージェントの比較
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
Google Vertex AIのシステム開発でパートナー選びが重要な理由
Google Vertex AIは、Geminiなどのモデルや、RAG、検索を、Google Cloud上で組み合わせるための基盤です。機械学習や評価、監視も、Google Cloud上で組み合わせる対象です。
2026年8月に公式ドキュメントを確認すると、従来のVertex AI関連ページは、Gemini Enterprise Agent Platformの名称で案内されるページへ移行しています。一方で、既存のVertex AIという検索語やサービス資産がなくなるわけではありません。
提案書では、Vertex AIとAgent Platformの対応関係、利用するモデルの提供状況、将来の移行方針を確認することが大切です。
モデル性能より先に定める業務KPI
AIシステムでは、回答が自然に見えることだけを成功条件にすると、本番導入後に効果を説明できなくなります。たとえば、問い合わせ対応なら一次回答率や有人引き継ぎ率、営業支援なら提案作成時間を、業務の数字として決めておく必要があります。需要予測なら予測誤差、画像検査なら見逃し率と確認時間が、その数字の例です。
パートナーには、精度だけでなく、レイテンシや1リクエスト単価まで評価できる設計を求めます。利用上限や回答拒否率も、評価の対象に含めます。
データ・権限・運用の担当範囲
社内文書を検索するRAGでは、文書を登録したあとの設計まで必要になります。具体的には、部署や役職ごとの閲覧権限を検索結果まで伝えることと、古い文書を除外することです。さらに、回答の根拠と取得日時を表示し、誤回答時に有人対応へ切り替える必要があります。
Google公式ドキュメントでは、生成AI機能について、データ所在地や顧客管理暗号鍵、VPC Service Controls、Access Transparencyなどのセキュリティ制御が案内されています。ただし、利用できる制御はモデルや機能によって異なります。そのため、見積の前に、それぞれの制御が対象のモデルや機能に適用されるかを確認します。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を生かし、業務への成果づくりとシステムの定着支援に強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
Vertex AIを業務システムに組み込む場合は、モデルの選定だけでなく、現場の業務フローや既存データを含めて、一つの要件にまとめる必要があります。権限や画面、運用ルールも、同じ要件の中で扱います。
riplaは基幹システムの構築・導入経験を踏まえて、AIを使う業務と使わない業務を切り分け、最初のPoCから本番定着までの計画を相談しやすい候補です。特に、AIを単独のチャット画面で使うより、営業・顧客・生産・販売などの既存業務に組み込みたい企業と相性を確認しやすいです。
向いている企業と発注前の確認事項
社内に業務知識はあるものの、Vertex AIの設計とアプリ開発をまとめる人材が足りない企業に向いています。PoCを実施した後に、現場で使われるシステムへ育てたい企業にも合います。
相談時は、利用するGeminiやRAGの技術と、Google Cloudの構築範囲を確認します。あわせて、データを学習・評価に使う条件、IAMと監査ログの担当、リリース後の保守体制を見ておきます。
Vertex AI固有の実装実績や認定状況は、案件ごとに提案時点で確認します。そのうえで、納品するソースコードやIaC、運用手順書の範囲まで合意してから発注します。
NTTデータ｜大規模基幹・業界特化AIに強いグローバルSI
NTTデータは、業界別の業務知識と大規模システムの設計・運用を組み合わせて検討したい企業向けの候補です。NTTデータグループは2025年8月、Google Cloudとのグローバルパートナーシップを発表しました。同社は、業界特化型のエージェントAI、クラウドモダナイゼーション、厳格なセキュリティ要件やデータ主権への対応を強化すると説明しています。
特徴と強み
金融、製造、流通のように、業界固有の規制や業務プロセスを含むプロジェクトでは、生成AIだけを切り出しても本番化できません。医療や公共のプロジェクトにも、業界固有の規制や業務プロセスが含まれることがあります。
NTTデータは公式発表で、Google CloudのAI、データエンジニアリング、クラウドネイティブなモダナイゼーションを組み合わせ、複数の業界向けソリューションを展開するとしています。
数千人規模のGoogle Cloud専門組織や、エージェント型AIの運用を含む構想を確認できる点は、大規模案件を比べる材料になります（出典：NTT DATA GROUP「Google Cloudとグローバルパートナーシップを締結」、2025年）。
向いている企業と発注前の確認事項
既存の基幹システムやデータセンター、複数クラウドを含めて、海外拠点までAIを展開したい大企業に向いています。
提案時には、Google Cloud上のどこまでをNTTデータが担当するか、既存システムの改修やデータ移行は、どの会社が担うのかを確認します。
エージェントが業務操作を行う場合は、承認者と実行権限、失敗時のロールバックをRFPに書き込むことが大切です。監査証跡とモデル変更時の再評価まで含めて、数千人規模の体制から自社案件に何人が割り当てられるかを聞きます。
NEC｜認証・監査・業務データ連携を重視する企業向け
NECは、生成AIを既存の業務環境に組み込み、認証、監査、データガバナンスまで確認したい企業の候補です。NECの2025年の働き方DX関連資料では、Vertex AI SearchとGemini、RAGを組み合わせ、SSOや監査・ガバナンスまで含めた構成が紹介されています。資料に記載された構成と、自社のGoogle Cloud環境や認証基盤を照らし合わせて評価します。
特徴と強み
社内文書検索や問い合わせ対応のようなRAGシステムでは、検索精度だけでなく、利用者が見てよい情報だけを返す仕組みが重要です。
SSOで利用者を認証し、文書の属性や部署情報を検索条件に反映して、回答・根拠・操作履歴を監査できる構成であれば、全社展開の説明責任に応えられます。
NECを比較する場合は、Vertex AI Searchと自社の文書管理・ID管理をどの範囲で連携できるかを具体的に確認します。
向いている企業と発注前の確認事項
大企業の社内ポータルやナレッジ検索、コンタクトセンター、従業員支援など、利用者の属性と閲覧権限を厳密に扱う企業に向いています。
確認事項は、文書の更新・削除が検索インデックスに反映されるまでの時間と、アクセス権変更の反映方法です。加えて、根拠を表示できない回答の扱いと、SSOや監査ログの連携方式を確かめます。
RAGの精度評価では、全体平均だけで判断しないよう、部署別や文書種別別の正解率を出せるかも質問します。
SCSK｜PoCから本番・内製化まで伴走するGoogle Cloud支援
SCSKは、Google CloudのAIを試すだけでなく、業務実装、定着、内製化まで段階的に進めたい企業に向く候補です。公式の「Gemini 導入・活用 伴走支援サービス」では、要件定義から設計、導入、定着までを一気通貫で支援すると説明しています。対象はGemini、Vertex AI、Conversational Agentsなどで、PoCから本番導入まで伴走するとしています。
特徴と強み
SCSKの公式サービスページでは、Google Cloud Premier Partnerとしての支援と、国内大手20社超の導入実績を掲げています。導入後の拡張・運用・内製化やスキルトランスファーへの対応も示されています（出典：SCSK「Gemini 導入・活用 伴走支援サービス」、2026年確認）。
業務部門へ使い方を広げ、社内の開発・運用担当へ知識を移したい企業にとって、比較しやすい情報です。AIの専門チームだけで運用を抱え込まずに済むかを考える材料になります。
向いている企業と発注前の確認事項
AIの活用テーマがまだ絞り切れていない企業、PoCの結果を本番システムに移す基準が定まっていない企業、導入後に内製化したい企業に向いています。
提案時には、PoCの期間、対象ユーザーとデータソースを分けて確認します。評価データセットや合格ライン、本番化の追加費用も、個別に示してもらいます。
Google Cloudの利用料やアプリ保守、モデル評価、問い合わせ対応を、月額のどの項目で請求するかを明細化してもらうと、予算超過の防止につながります。
日立製作所｜製造・社会インフラなど高信頼領域のAI活用
日立製作所は、製造や社会インフラの現場データ、既存設備を含む高信頼なシステムで、生成AIと業務データを組み合わせたい企業の候補です。日立とGoogle Cloudは2024年5月、複数年にわたる戦略的アライアンスを発表しました。
発表では、GeminiやVertex AIを活用して企業の課題解決を支援する新組織や、Google Cloud Center of Excellenceを設立する取り組みが説明されています。
特徴と強み
製造現場の画像検査や設備保全、品質管理、社会インフラの異常検知では、AIの回答を誤ったときの影響が大きくなります。
日立の公式発表では、AIとクラウドを活用した企業向け支援に加え、専門組織やマネージドサービス力を強化する方針が示されています。
モデルを更新するたびに精度を再評価し、現場の承認や安全側の制御を組み込む設計を相談しやすい点が、比較材料になります。
向いている企業と発注前の確認事項
停止できない設備や熟練者の判断、品質保証を含む企業や、現場の安全要件がある企業に向いています。
発注前には、オフラインや低遅延が必要な箇所と、クラウドへ送ってよいデータを定義します。推論結果の保存期間、現場での再確認者、障害時の手動運転も決めておきます。
Vertex AIの学習・推論基盤と、設備側・業務側のシステムをどのインターフェースで接続するか、保守契約にモデル再学習やデータラベル付けが含まれるかを確認します。
電通デジタル｜マーケティング・顧客体験の生成AI活用
電通デジタルは、生成AIをマーケティングや顧客理解、コンテンツ制作、営業支援に活用したい企業の候補です。Google Cloud公式事例では、新たなAIサービスブランド「∞AI」の開発プラットフォームにVertex AIなどを採用した事例が紹介されています。さらに、Vertex AIを使ったプロジェクトでは、2年以上かかる想定の開発を約半年でリリースしたと説明されています。
特徴と強み
電通デジタルの事例では、∞AI Ads、∞AI Chat、∞AI Contentsが紹介されています。あわせて、∞AI Chat for Salesと、外部システムやデータをつなぐ∞AI Marketing Hubも取り上げられています。モデル単体ではなく、複数の顧客接点を束ねる考え方が示されています。
公式事例では、∞AI Adsが100社以上で採用され、Vertex AIを使わなければ2年以上かかるプロジェクトを約半年でリリースしたとされています。出典は、Google Cloud「株式会社電通デジタルの導入事例」（2024年事例、2026年確認）です。
顧客データや広告、コンテンツ、営業活動をまたいでAIを使いたい場合、具体的な比較材料になります。
向いている企業と発注前の確認事項
広告やEC、コンテンツ、営業支援など、顧客接点のデータを成果につなげたい企業に向いています。
提案時には、マーケティング施策の企画とシステム開発の責任者を分けて確認します。そのうえで、データの利用目的や個人情報の取り扱い、生成物の著作権確認を見ます。ブランドガイドラインや有人レビューの範囲も、あわせて確かめます。
短期リリースの実績と合わせて、リリース後のプロンプト・モデル更新や効果測定、月次の利用料管理まで含めた体制を質問します。
Google Vertex AIのシステム開発会社を選ぶ5つのポイント
6社を比べるときは、知名度やモデル名の多さより、自社の業務課題を本番運用へ移せるかを見ます。
最低でも、課題とKPI、データと権限、技術と評価の3点を、同じ質問票で確認します。費用と契約、運用と内製化まで含めた計5点を揃えて聞くと、提案内容の違いを比べやすくなります。
自社の業務に近い事例での実績確認
「生成AIの導入実績がある」と言われても、社内検索や画像検査、営業支援、予測モデルのどれに強いかは分かりません。
自社に近い業界やデータ量、ユーザー数を持つ事例を示してもらい、既存システムやセキュリティ要件まで近いかを確かめます。そのうえで、PoCから本番までの期間、運用開始後のKPI、障害時の対応も聞きます。
実績の公開が難しい場合でも、匿名化した構成図や役割分担、テスト計画を提示できる会社を選びます。
RAG・権限・評価の実装範囲で見る技術力
技術評価では、モデルの回答例だけでなく、データの取り込みからチャンク分割、メタデータ、アクセス制御までを確認します。根拠表示や回答拒否、プロンプトインジェクション対策も見ます。さらに、評価データセット、ログ、モデル更新まで確かめます。
利用するサービスや設定によってデータの扱いは変わるため、Google公式のゼロデータ保持に関する説明も踏まえ、営業資料の「安全」という一言で済ませないことが大切です。CMEKやVPC Service Controls、データ所在地、監査ログを自社の要件に適用できるかを、構成図と設定一覧で確認します。
費用・契約・運用体制のRFPへの記載
開発費は、AIモデルの利用料に加えて、ほかの要素でも決まります。一般的な業務システムの相場を基にすると、技術検証・小規模PoCは300万〜800万円、業務部門向けMVPは800万〜2,000万円、複数部門の本番システムは2,000万〜5,000万円程度が一つの検討レンジです。ただし、これは公的な一律の相場ではなく、データ整備や評価、セキュリティ、連携の工数を含めた編集上の推定です。
正式な見積では、次の項目をそれぞれ分けて示してもらいます。
- 初期開発
- Google Cloudの従量課金
- データ整備や評価
- 監視や保守
Google公式料金ページでは、2026年8月時点でVertex AIの料金ページがAgent Platformの料金へ移行しています。料金はモデルやリージョン、エンドポイント、契約によって変わるため、取得日と単位を見積書に書いておきます。
たとえば、Gemini 2.5 Flashは標準料金で入力が100万トークンあたり0.30ドル、出力が2.50ドル、Gemini 2.5 Proは入力1.25ドル、出力10ドルです。また、Gemini 2.5 FlashなどのGoogle検索グラウンディングには1日1,500件、Gemini 2.5 Proには1日10,000件の無料枠があります。
超過時は1,000件あたり35ドルと案内されています（出典：Google Cloud「Agent Platform の料金」、2026年確認）。
よくある質問（FAQ）
Google Vertex AIのシステム開発では、会社選びと同時に、費用や期間を整理する必要があります。あわせて、データの安全性とPoCの進め方も確認しておくと、発注前の判断材料がそろいます。
Google Vertex AIのシステム開発費用はいくらですか？
小規模な技術検証なら300万〜800万円程度、業務部門向けのMVPなら800万〜2,000万円程度が検討レンジです。ただし、正式な相場ではありません。
費用は、対象データの量や既存システムとの連携、ユーザー数によって大きく変わります。権限設計や評価・監視、保守の有無も影響します。そのため、モデルのAPI料金と開発会社への委託費は、分けて見積もります。
社内文書検索にはVertex AIのRAGが向いていますか？
社内規程やマニュアル、FAQ、製品資料などを、根拠付きで検索したい場合は、RAGが有力な選択肢です。
ただし、安全な検索にするには、文書を登録するだけでなく、アクセス権の伝播や更新・削除の反映を設計する必要があります。根拠表示や回答拒否、評価データセット、有人引き継ぎの設計も欠かせません。
機密情報を扱う場合は、Google Cloudのセキュリティ制御と自社の個人情報・秘密情報の規程を照合します。
PoCから本番導入へ進む基準は何ですか？
本番化の基準は、回答精度だけでなく、業務KPIや根拠提示率、回答拒否率です。加えて、レイテンシや1回あたりの費用を見て、権限違反がないことと、障害時の有人対応が決まっていることを確かめます。
代表的な正解データと失敗ケースを用意し、業務部門が合格ラインを承認してから、本番ユーザーを段階的に増やします。
PoCが終わったら、評価結果と未解決課題を書き残し、運用費やリスク、次の開発範囲も記録しておくと、継続投資を判断しやすくなります。
まとめ
Google Vertex AIのシステム開発会社を選ぶときは、モデルの機能や会社の知名度だけでなく、業務データを安全に本番運用できる設計力を確認します。
株式会社riplaは、コンサルティングから開発、基幹システムの構築・導入まで一気通貫で相談しやすい候補です。
大規模基幹や業界特化ならNTTデータ、認証・監査を重視するならNECが候補になります。PoCから内製化まで伴走してほしいならSCSK、高信頼な製造・社会インフラなら日立製作所、マーケティングや顧客体験なら電通デジタルが候補です。
同じRFPによる6社の比較
比較の精度を高めるには、6社に同じ資料で条件を渡すことが大切です。資料には、対象業務や利用者、データソース、連携システムを書きます。想定ユーザー数やKPI、セキュリティ要件を入れ、PoC期間と予算上限も示します。
そのうえで、要件定義は誰が行い、データは誰が整えるかを確認します。納品する成果物と、稼働後にモデルと費用を監視する担当も、あわせて聞きます。
小さな業務から始めるPoC
全社展開を最初から目指すより、1部門・1業務・1〜2個のデータソースで始め、3か月程度で品質、費用、権限を検証します。加えて、現場の使いやすさも見ます。
PoCの結果を踏まえて、既製サービスとVertex AIを使ったRAG、カスタムモデル、フルスクラッチのどこまで必要かを判断すると、過剰な開発を避けながら本番化を進められます。
▼全体ガイドの記事
・Google Vertex AIのシステム開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・AIシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。