Google Vertex AIのシステム開発の完全ガイド

Google Vertex AIのシステムは、社内検索や需要予測、文書・画像の処理、業務エージェントといった用途から選び、業務課題に合う形で組み立てます。用途、開発工程、運用条件を整理して選ぶと、導入を進めやすくなります。

各テーマの詳細は、下に並べた関連記事で確認できます。

AIシステム開発の種類・工程・費用・会社選定までの全体像については、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のシステム全体像

Google Vertex AIは、AI・機械学習をGoogle Cloud上で扱う基盤です。モデルの選択から監視まで、一連の作業を管理できます。

2026年は、主要機能をGemini Enterprise Agent Platformへ移す動きがあります。一方で、検索語としてのVertex AIは今も引き続き使われています。そのため、現行のAgent Platform系サービスも、本文ではVertex AIとして扱います。

Vertex AIが担う役割と、担わない役割

Vertex AIの担当範囲と別途設計する部分を分けておくと、システム構成を決めやすくなります。

モデル利用：Geminiなどの呼び出し、社内検索、予測モデルの学習・評価に使います。
API提供：AI機能をAPIとして提供できます。
別途設計：業務画面、社員・顧客認証、承認、監査、有人対応などは自動では完成しません。販売管理・顧客管理との連携も、作り込みが必要です。
構成要素：業務画面またはAPI、IAM、AIモデルや検索、データ基盤、ログ・監視に分けて考えます。

データ基盤にはBigQueryやCloud Storageなどを使い、ログはCloud Loggingや監視で扱います。

責任範囲は先に決めておきます。AI部分だけを先に作ると、後から権限やログを足す際に作り直しが生じやすいためです。

2026年の名称変更による確認事項

Google Cloudの2026年発表では、Gemini Enterprise Agent PlatformがVertex AIの進化形とされています。

Vertex AI Studioなどの名称変更も案内されています（出典: Google Cloud公式ブログ・公式ドキュメント、2026年）。

名称変更が契約や設計に及ぼす影響は、次の点で確認します。

サービス名：Vertex AI StudioはAgent Studioへ名称変更されています。
Model Garden：変更後の呼び名を確かめます。
確認項目：契約、コンソールのメニュー、API名、ロードマップが主な対象です。
エージェント要件：実装する処理と観測項目を、要件に含めます。

エージェントは単発応答に限らず、複数段階の推論やツール呼び出しを行います。また、長時間処理やメモリ、実行履歴の観測も必要です。

設計書やRFPにVertex AIと書かれていても、直ちに使えなくなるわけではありません。変更後は、Gemini Enterprise Agent Platform Model Gardenなどと呼ばれます。

判断の材料は、サービス名よりも要件に置きます。

対象データ、権限、許可操作、失敗時の引き継ぎ先を要件に書き出しておくと、名称の変更があっても判断の土台が残ります。

ポイント

Vertex AIが担う範囲と別途設計する範囲を分けると、構成を判断しやすくなります。名称が変わっても迷わないよう、要件は名称ではなく機能で書きます。

Google Vertex AIで作れるシステムの種類

用途ごとに扱うデータや業務処理が分かれます。

Google Vertex AIで作れるシステムは、目的によって変わります。活用パターンは課題に応じて選び、その際は業務KPIの改善を起点にします。

代表的な用途は次のとおりです。用途ごとに扱うデータや業務処理が分かれるため、自社の課題に照らして方式を選びます。

社内検索：文書を検索し、根拠を添えて回答します。
予測：販売量や設備データから将来の数値を推定します。
データ理解：文書・画像・音声を分類、抽出、要約します。
業務エージェント：複数の処理を順に実行します。

社内検索・RAGシステム

RAGシステムでは、検索対象と利用者の権限、回答条件を合わせて設計します。

検索対象：社内規程、マニュアル、FAQ、図面、議事録などを扱います。
検索基盤：Vertex AI Search、RAG Engine、Vector Searchなどを組み合わせます。
利用業務：総務、人事、営業、保守、コンタクトセンターなどに適しています。
文書管理：版、更新日、部門、公開範囲、アクセス権を、メタデータとして扱います。

関連箇所をGeminiに渡して回答を作るため、文章を生成するだけのチャットボットとは仕組みが異なります。その結果、根拠文書を示す問い合わせシステムを構築できます。

回答の精度を保つには、文書を置くだけでなく、検索時に利用者の権限を検索結果に反映させます。また、旧規程と新規程が同時に見つかった場合の優先順位や、回答できない条件も定義します。

需要予測・異常検知システム

予測システムでは、入力データ、業務アクション、評価指標をそろえて活用方法を決めます。

入力データ：販売量、在庫、設備、気象、受注、製造実績を使います。
予測方式：AutoMLやカスタムトレーニングを利用します。
業務活用：発注、要員配置、設備点検につなげます。
評価指標：予測誤差、欠品率、廃棄額、作業時間などをKPIにします。

Google Cloudの事例では、BigQueryとVertex AIによる需要予測で、算出時間を月40時間から10分に短縮しました。

同じ事例では、材料廃棄額も数百万円規模から月10万円以下へ削減しています（出典: Google Cloud公式導入事例、2026年確認）。

この数値は事例の結果なので、自社の成果として扱わず、導入前の作業時間や廃棄額を測って比べます。

文書・画像・音声を扱う業務システム

非定型データを扱うシステムでは、読み取り後の業務処理と確認方法も設計します。

対象データ：契約書、請求書、申込書、検査画像、音声記録を扱います。
処理：内容を読み取り、分類、抽出、要約します。
業務連携：抽出項目を構造化し、基幹システムへ連携します。
確認方法：読み取り失敗時の再確認画面と有人承認を用意します。

転記する項目を構造化すると、入力時間や転記ミスを減らせます。ただし、認識率だけで判断しないことも欠かせません。

データ形式がどのくらい変わるか、誤りがあるとどんな影響が出るかを確認します。特に、金額、契約期限、医療・安全の項目は慎重に扱います。

信頼度が一定値を下回った場合は、人へ回します。さらに、実際の誤読データを評価セットに加えて改善します。

ツール連携型の業務エージェント

業務エージェントは複数の処理を行うため、適用範囲と実行条件を先に定めておきます。

処理例：在庫確認、申請検証、候補日検索、レポート作成を順に行います。
構成：Agent StudioやAgent Engineで推論と業務APIを組み合わせます。
制御：使えるツール、引数、承認条件、実行上限を限定します。
適用業務：複数システムの情報収集や、定型確認の繰り返しに向きます。

本番運用の前提は、エージェントに自由な操作を許さず、実行範囲を限定することです。

手順が完全に決まっている場合は、通常のワークフローやAPI連携の方が安く、結果も予測しやすいです。判断が必要な部分だけをエージェントに任せると、品質と費用のバランスを取りやすくなります。

ポイント

用途は、扱うデータと業務処理が課題に合っているかで選びます。社内検索、需要予測、文書・画像処理、業務エージェントのどれが近いかは、業務KPIの改善から確かめます。

Google Vertex AIのシステム開発の進め方

各段階で継続条件を確かめてから次へ進みます。

AI開発は、モデル選定と画面作成のあとも続きます。

作業は、企画、データ準備、PoC、システム統合、本番評価、運用改善の段階に分けて進めます。

各段階では継続条件を決めておきます。

一業務と代表データで検証し、成果を確認できた範囲から広げると、失敗を抑えられます。

▶ 詳細はこちら：Google Vertex AIのシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

企画・要件定義で決める項目

最初に改善したい業務指標を決め、そのためにAIが要るかを判断します。

問い合わせ対応：一次回答率や対応時間を指標にします。
需要予測：予測誤差や欠品率を指標にします。
文書処理：1件あたりの入力時間や差し戻し率を指標にします。
利用状況：正解率が高くても使われないことがあるため、業務KPIと利用率も見ます。

対象ユーザーや利用場面、入出力、既存システムを文書にまとめます。あわせて、許容する誤りと回答不能時の対応も書き出します。

これらは、RFPや要件定義書に記載します。RAGでは、文書の種類や件数、更新頻度を整理したうえで、権限と保存期間も決めます。

RAGでは正解回答のサンプルを用意します。エージェントでは、業務API、操作、承認対象を明文化し、タイムアウトや上限額も書いておきます。

PoCで検証する項目と3か月の進め方

PoCでは、本番で継続して使えるかを測ります。検証の段階ごとに、作業と確認事項を分けておきます。

1か月目：データを洗い出し、代表的な正解データを作ります。
2か月目：モデル、プロンプト、検索方式を比較します。
3か月目：実ユーザーに近い評価を行い、費用、権限、障害対応を確認します。
評価データ：曖昧な質問も正解データに含めます。

評価には、情報がない質問や権限外の質問、古い文書を参照しそうな質問も加えます。

測る項目は、回答精度や根拠提示率、拒否の妥当性、レイテンシ、1リクエストあたりの費用です。再質問率や有人引き継ぎ率も確認します。エージェントでは、タスク完了率や誤ったツール呼び出し、停止率、実行時間を測ります。

合格基準は、先に決めておきます。基準を満たさない場合は、本番化を延期する判断も必要になります。

設計・開発・既存システム連携

設計と開発では、連携の構成と、安全に運用するために必要な実装事項を明確にします。

基本設計：データフローやAPI、認証、権限を決めます。画面、エラー処理、ログ、監視も含めます。
役割分担：画面はCloud Runなど、データはBigQueryやCloud Storageなどに分けます。
AI構成：検索はRAG EngineやVector Search、AI処理はVertex AIに分けます。
本番化：AI生成コードや設定は、そのままでは本番へ移しません。

役割を分けておくと、部品の交換や拡張を進められます。モデルを変えるときも、業務APIや画面への影響を抑えられます。

認証や権限、入力検証に加えて、個人情報のマスキングや監査ログ、リトライも、人が確認して実装します。

重複実行を防ぐ仕組みと、コストの上限を設けます。エージェントでは、読み取りと書き込みを分けて扱います。書き込みの前に明示的な承認を挟むと、事故が起きた場合の影響を限定できます。

テスト・リリース・改善運用

リリースの前後で確認項目を分け、品質と安全性を継続して確かめます。

入力テスト：誤情報、悪意ある入力、権限外文書の要求を試します。
障害テスト：モデルや検索の停止、APIタイムアウトを確認します。
機能テスト：RAGの引用根拠と回答、エージェントの許可操作を検証します。
負荷テスト：同時利用者数、レイテンシ、予算上限時の制御を確認します。

リリース後は、モデル更新や文書追加で品質がどう変わるかを追います。ログを保存する場合は、個人情報や機密情報の扱いを決め、評価用データと運用ログを分けます。

月次で、KPIや失敗例、利用費、問い合わせ、権限エラーを確認します。確認結果をもとに、プロンプトや検索設定を更新します。

AIシステムは、公開後も評価と改善を続けるものです。そのため、運用の設計には継続的な評価と改善を含めます。

ポイント

一業務と代表データで成果を確かめ、その範囲を広げるかを段階ごとに判断します。各段階の継続条件は、企画の段階で決めておきます。

Google Vertex AIのシステム開発費用相場とコスト内訳

複数部門連携や高可用性では大規模利用の費用帯になります。

費用は、Google Cloudの利用料と、企画、開発、データ整備、評価、保守の費用に分けて考えます。

API単価だけで見積もると、データ整形や権限連携、評価データ作成、監視、現場教育の費用を見落としがちです。

下に示すのは、一般的な業務システムの相場に、AI固有の工数を加えた目安です。正式な見積もりではありません。

▶ 詳細はこちら：Google Vertex AIのシステム開発の見積相場や費用/コスト/値段について

初期開発費用の目安

初期費用は、業務の数やデータソースの数、連携する部門の広がりによって、小規模PoCから大規模利用まで4段階に分かれます。

小規模PoC：業務1つ、データソース1〜2個、簡易画面で300万〜800万円程度です。
業務MVP：800万〜2,000万円程度で、SSO、IAM、権限付き検索、評価画面などを含みます。
本番システム：複数部門連携、監査、有人引き継ぎ、負荷試験、監視を含み2,000万〜5,000万円程度です。
大規模利用：全社利用や高可用性、災害対策では5,000万〜1億円以上のケースもあります。

小規模PoCは1〜3か月、MVPは3〜6か月が期間の目安です。

本番開発は6〜12か月になることがあり、複数業務やリアルタイム連携、厳格なデータレジデンシーも費用に影響します。対象ユーザー数と連携先が増えるほど、モデル自体より周辺システムの工数が大きくなります。

Google Cloud利用料とランニングコスト

利用料は、モデルと周辺サービスに分かれます。そのため、単価と利用条件を合わせて見積もります。

Flash料金例：標準入力は100万トークンあたり0.30ドル、出力は2.50ドルです。
Pro料金例：入力1.25ドル、出力10ドルです（出典: Google Cloud公式料金ページ、2026年確認）。
Flash試算：月に入力・出力各100万トークンならモデル料金は2.80ドルです。
保守費：初期開発費の年間15〜25%程度を仮置きすることがあります。

料金は、モデル、リージョン、契約、利用モードによって変わります。見積書には、確認日と単位を残しておきます。

トークンの入出力に加えて、検索やグラウンディング、埋め込みにも費用がかかります。さらに、保管や通信、実行環境、検索インデックス、Cloud Run、データベースも対象になります。ログや監視、保守も加わります。

長いコンテキストや画像・音声、高性能モデル、検索グラウンディング、常時稼働環境は、いずれも費用を増やす要因です。

利用量を管理するため、リクエスト数とトークン数に上限を設けます。

AIの運用では、評価データの追加やモデルの更新、プロンプトの改善、文書の更新が続きます。コスト監視も継続します。

月間リクエスト数、モデル更新回数、障害対応時間、SLA、追加データ登録単価も確認します。

ポイント

Google Cloudの利用料と開発費用を分けて見積もり、その内訳を比べます。API単価だけで判断すると、データ整備や権限連携、評価、監視、保守の費用を見落としがちです。

本番運用で重視すべきセキュリティと品質管理

品質は、入力データや検索結果、権限、プロンプト、業務ルールなど、複数の要素で決まります。画面や運用体制も影響します。

安全性を「クラウドだから」「RAGだから」と言い切るのは避け、データ処理とアクセス制御を確認します。

IAM・データガバナンス・ログ

権限、データ保護、ログの条件を個別に確認し、要件に合わせて設定します。

権限分離：ユーザー、サービスアカウント、データ管理者、モデル管理者を分けます。
最小権限：RAGでは、検索時と生成モデルへ渡す直前の両方で、権限を検索結果に反映します。
保護設定：VPC Service Controls、CMEK、データレジデンシー、監査ログを検討します。
秘密情報：保管場所を含め、要件と契約に応じて採用範囲を決めます。

Vertex AIの生成AIに関する制御は、公式資料に示されています（出典: Google Cloud公式セキュリティ管理資料、2026年確認）。

モデルや機能によって条件は異なるため、Grounding with Google Searchなどは保存条件を確認します。ゼロデータ保持が必要なときは、利用機能ごとの条件を調べます。

評価・観測性・有人対応

評価、観測、有人対応を組み合わせ、AIの回答と実行を継続して管理します。

回答評価：正解率、根拠、危険な回答、差別表現、個人情報、拒否対応を確認します。
比較：人が毎回答を読むのは難しいため、代表データで変更前後を同条件で比べます。
実行の観測：各段階の入力、推論結果、ツール呼び出し、実行時間、失敗理由を追跡します。

回答に自信がない場合や、参照文書がない場合は、無理に生成せず担当者へ確認します。

担当者への引き継ぎや根拠の確認、誤回答の報告ができる機能を用意すると、人が監督しながら利用できます。

責任者、障害時の連絡先、回答を止める手順も、運用ルールに定めておきます。

ポイント

判断の目安は、機密情報の扱いを機能ごとに説明できるかです。説明できない機能は、機密情報を入力しない経路にするか、有人確認を挟みます。

Google Vertex AIの開発会社・サービスの選び方

開発会社を選ぶ際は、モデルの知識に加えて、業務データを安全に本番運用できるかを見ます。

デモは、自社文書や権限、既存API、運用体制とつながって初めて成果に結びつきます。比べる際は、PoCの成功条件と本番化の責任範囲を分けて確認します。

技術力と実績の確認項目

技術力と実績は、実装経験、成果、運用方法を分けて確認します。

実装経験：Google CloudやVertex AIの資格に加え、RAG、評価データ、ガードレール、MLOps、BigQueryを確認します。
導入実績：課題、対象データ、ユーザー数、KPI、誤回答対策、リリース後の改善を聞きます。
説明の具体性：社名を出せない場合も、業界、規模、構成、成果指標を確認します。

面談では、権限外文書の検索を防ぐ方法、正解データの作成者、モデル変更時の回帰テストについて質問します。

月額利用料の上限や、障害時に停止する機能も確認します。説明がモデルの話に偏る場合は、運用経験を尋ねます。

見積・契約・運用体制の比較

提案を比べる際は、費用項目、契約条件、受け入れ基準を確認します。

見積項目：要件定義、データ整備、プロンプト、検索基盤、アプリ、既存連携を分けます。
費用区分：初期費用、従量課金、月次保守、更新、追加データ、障害対応を分けます。
契約条件：知的財産、再委託、データ削除、終了時の移行方法を確認します。
担当範囲：PoCのみか、本番SLAや監視まで担うかを確認します。

セキュリティやテスト、教育、保守も、見積もりに含めます。「AI機能一式」とまとめた見積もりでは、後から追加費用が出やすくなります。

ソースコード、IaC、プロンプト、評価データ、ログ、生成物の利用範囲も契約で確認します。受け入れ基準には、回答品質、権限、費用上限、障害対応、運用引き継ぎを含めます。

▶ 詳細はこちら：Google Vertex AIのシステム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

▶ 詳細はこちら：Google Vertex AIのシステム開発の発注/外注/依頼/委託方法について

よくある質問

Google Vertex AIを使ったシステム開発では、料金、一般的な生成AIとの違い、社内データの安全性について質問が多く寄せられます。

検討の際によく確認される疑問を取り上げます。

Google Vertex AIと一般的な生成AI APIは何が違いますか？

一般的な生成AI APIは、モデルの呼び出しが中心です。一方、Vertex AIはGoogle Cloudのサービス群と連携しやすい点が異なります。

Vertex AIでは、モデル選択から評価、データ連携、権限、監視、本番運用までを組み合わせられます。

Google Cloudのデータ基盤やIAMを使う企業、監査や運用管理が必要な企業は、統合の利点を得やすいです。

Google Vertex AIのPoCは何か月でできますか？

業務が1つでデータが整理済みなら、簡易画面の検証は1〜3か月程度が目安です。

期間は、モデル選定よりも、データ権限や正解データの作成、既存連携、評価に左右されます。

3か月で本番化まで進むとは限りません。PoCのあとのMVPや運用設計は、別に見積もります。

社内データをGoogle Vertex AIに入力しても安全ですか？

社内データの安全性は、利用機能とデータの条件を確認して判断します。

個別判断：モデル、機能、設定、データ、権限設計で安全性が変わります。
利用条件：顧客データの学習利用制限や機能別の保存条件を確認します。
保護設定：IAM、CMEK、VPC Service Controlsなどを確認します。
個別確認：機密区分、保存期間、ログのマスキング、機能別条件を調べます。

検索グラウンディングやキャッシュには、個別の条件があります。必要な場合は、機密情報を入力しない経路や有人確認を設けます。

まとめ

最初に決めるべき業務KPIとデータ条件

モデルを選ぶ前に、改善する業務KPIとデータ利用条件を決めておきます。活用例の中心は、社内検索・RAGと需要予測・異常検知です。文書や画像の理解、業務エージェントも用途に含まれます。

方式は用途に合わせて選びます。たとえば、定型処理には既存のワークフロー、知識検索にはRAG、予測にはAutoMLやカスタムモデルを使います。

小さく検証して本番運用へ広げる方法

本番化へ進む前に、費用、業務KPI、合格範囲を確かめておきます。

費用目安：小規模PoCは300万〜800万円、業務MVPは800万〜2,000万円、本番は2,000万〜5,000万円程度です。
見積もり：データ整備、権限連携、評価、監視、保守を含めます。
会社選び：モデルのデモだけでなく、RAG権限、既存API、セキュリティ、評価を確かめます。
契約・運用：障害時の有人対応、契約内容、運用体制も確認します。
PoC評価：一つの業務と代表データで、正確さ、根拠提示率、拒否、レイテンシ、利用費、完了率を測ります。

合格した範囲を段階的に本番化し、モデルやデータの更新後も評価を続けます。

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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。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。