Google Vertex AIのシステム開発費用は、検証の範囲、データ整備、本番運用の要件によって変わり、300万円から1億円以上までの幅があります。
小規模な検証なら300万〜800万円が目安で、全社型の本番では5,000万〜1億円以上も見込まれます。
▼全体ガイドの記事
・Google Vertex AIのシステム開発の完全ガイド
AIシステム開発の費用の考え方や見積もりの注意点については、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のシステムの全体像
Google Vertex AIは、Google Cloud上で使うマネージドAIプラットフォームです。Geminiなどの基盤モデルや機械学習モデルを組み合わせて使えます。
2026年時点では、公式ページの名称がAgent Platformに移行しています。一方で、日本語の検索や既存の導入情報では「Vertex AI」の呼び方が広く使われています。
そこでこの記事では、現行のAgent Platform系サービスも含めて、Vertex AIとして扱います。
基盤モデルを使う生成AI機能
Geminiを使うと、文章生成や要約、情報抽出を組み込めます。画像・音声の理解や分類、コード生成も対象にできます。
業務で使うには、Cloud RunなどのAPIや業務画面、認証機能、データベースとの接続が必要です。チャット画面だけでは、業務の流れに組み込めないためです。
開発会社は、処理の難しさや許容できる応答時間に合わせて、モデルを使い分けます。高性能なPro、速度と費用のバランスを取りやすいFlash、より低価格なFlash-Liteから選びます。
RAG・検索・業務データ連携
社内規程やマニュアルを回答に使う場合は、RAG（検索拡張生成）を組み合わせます。FAQや図面、商品情報を加える場合も、同じ仕組みで扱います。検索には、Vertex AI SearchやVector Searchも使います。
Cloud StorageやBigQueryのデータを検索インデックスとGeminiへつなぎ、業務画面からも使えるようにします。さらに、利用者の権限を検索結果にも反映させます。
費用が膨らみやすいのは、モデルの呼び出しよりも、データ加工や権限連携、評価用データの準備に工数がかかるためです。
Google Vertex AIのシステム開発の進め方
費用を抑えて本番で使えるシステムを作るには、発注側と開発会社が課題とデータを絞り、段階を追って進めます。
AIの精度だけを検証すると、本番で必要な権限や業務フローに合わず、作り直しになるおそれがあります。そのため、PoCの段階から利用者、データ、評価方法、障害対応まで確認します。
要件定義と業務KPIの設定
発注側は、目標を「AI導入」そのものより、解決したい業務課題に置きます。KPIは業務成果に近い指標から選びます。成果の表し方は業務によって違うため、指標も業務ごとに決めます。
- 問い合わせ：社内問い合わせの回答時間
- 文書検索：検索にかかる時間
- 需要予測：予測誤差
- 検査工程：処理時間
- EC検索：検索からの成約率
正解率だけを見ると、回答の遅さや、根拠を表示できない問題、担当者の承認が必要な業務を見落としやすくなります。
データ棚卸しと小規模PoC
PoCでは、利用するデータの状態と、検索に必要な準備を次の観点で確認します。
- データの状態：所在、更新頻度、形式、機密区分、管理者、欠損や重複
- 文書検索の準備：古い版を除外し、章・表の構造を保って分割。部署・役職の権限も検索結果に反映
- 評価データ：代表的な質問と失敗しやすい質問を用意し、回答品質、根拠提示率、拒否すべき質問への対応を測定
応答までの時間（レイテンシ）と、1リクエストあたりの単価も測定します。
本番化と継続運用
PoCで効果を確認したら、本番化に向けてSSOやIAM、監査ログを加えます。さらに、APIのエラー処理や負荷試験、モデルやプロンプトの版管理も整えます。
モデル更新で回答の傾向が変わるため、公開後も評価データを定期的に実行し、品質の低下を検知します。
利用者が回答を信頼できない場合や、AIでは判断できない場合に備えて、担当者へ引き継ぐ業務フローを作ります。この業務フローの工数も、見積もりに含めます。
Google Vertex AIのシステム開発費用相場
Vertex AIを使う業務システムに、公的な一律の相場はありません。以下の金額は、一般的な業務システムの相場に、データ整備や評価の工数を加えた、ripla の編集上の推定です。セキュリティやMLOpsの工数も加味しています。
正確な見積もりを取るには、対象データや利用者数、連携先、処理量を確定します。さらに、可用性やログ保持期間、運用範囲も決めておきます。
技術検証・小規模PoCの費用目安
対象を1つの業務と1〜2個のデータソースに絞り、簡易画面とプロンプトやRAGの評価まで行う場合、初期費用は300万〜800万円が目安です。
期間は1〜3か月程度です。ただし、文書の状態が悪い場合や、評価データを新しく作る場合、個人情報の匿名化が必要な場合は、短期間でも費用が上がります。
成果物には、動くデモに加えて、本番化に必要な追加機能を含めます。精度や応答時間、1回あたりの費用も、検証の結果として示してもらいます。
業務部門向けMVPの費用目安
業務部門向けのMVPには、SSOやIAM、複数文書置き場との連携を含みます。利用者画面と回答履歴、評価画面も加え、Cloud Runなどへのデプロイまで入れると、800万〜2,000万円程度が目安です。
一部門でも、権限の継承やログ保存を行うと、単純なAPI連携より工数が増えます。さらに、有人での引き継ぎや利用状況の可視化を加えると、開発の手間はより大きくなります。
期間は3〜6か月程度を見込みます。業務担当者がレビューに使う時間も、計画に含めます。
部門横断・全社型の費用目安
部門横断型と全社型では、対象範囲に応じて、次の費用幅が目安になります。
- 部門横断型：複数部門のデータや業務API、リアルタイム連携、監査・負荷試験、障害切替、モデル監視を含む場合、2,000万〜5,000万円程度
- 全社型：複数業務、厳格なデータレジデンシー、冗長化、災害復旧、複数モデル運用を求める場合、5,000万〜1億円以上
金額の算出には、一般的な業務システムの人月単価を1人月あたり50万〜200万円とする相場情報（出典: NotebookLMリサーチノート、2026年）を参考にします。そのうえで、必要な専門職種と期間を掛け合わせます。
料金体系とGoogle Vertex AIのシステム費用の内訳
開発費とクラウド利用料は、分けて見積もります。開発費は、要件整理や実装、テストを行う初期費用です。
クラウド利用料は、モデルや検索、ストレージ、計算資源の使用量に応じた従量課金です。データ基盤や監視を常時動かすと月額が増えるため、両者を一つのAI費用にまとめません。
Geminiの入力・出力トークン料金
Gemini 2.5のトークン料金は、モデルごとに異なります。
- Gemini 2.5 Flash：入力は100万トークンあたり0.30ドル、テキスト出力100万トークンあたり2.50ドル
- Gemini 2.5 Pro：入力は100万トークンあたり1.25ドル、出力は100万トークンあたり10ドル。20万トークン超の入力は別料金帯
料金はGoogle Cloud公式「Agent Platformの料金」に基づきます（出典: Google Cloud公式「Agent Platformの料金」、2026年8月確認）。
長い文書を毎回コンテキストに入れる場合、画像や音声を処理する場合、Proを常用する場合は、単価が変わります。
たとえば、入力100万トークンと出力100万トークンをFlashで処理すると、モデル料金の合計は2.80ドルです。
システム全体の請求額は、これより大きくなります。RAG検索やCloud Run、データベースの費用も加わります。さらに、ログやネットワークの費用に加え、開発と保守の費用もかかります。
グラウンディング・検索の追加料金
Google検索などのグラウンディングには、モデル別の無料枠と追加料金があります。
- Google検索：Flashなどは1日1,500件、Proは1日10,000件まで無料。超過後は1,000件あたり35ドル
- 企業向けWeb検索：1,000件あたり45ドル
- データ検索：1,000リクエストあたり2.5ドル
料金はGoogle Cloud公式料金ページに基づきます（出典: Google Cloud公式料金ページ、2026年8月確認）。
モデル料金とは別にかかるため、検索や根拠付けを使うシステムでは、両方を予算に組み込みます。
データ基盤・アプリ・監視・保守の費用
モデル以外にも、データ基盤、アプリ、監視・保守の費用がかかります。
- 基盤・アプリ：Cloud Storage、BigQuery、検索・ベクトル検索、Cloud Run、ログ、監視、ネットワーク、バックアップ
- カスタムモデル：学習時はデータ準備、計算資源、モデル登録、評価、エンドポイント稼働時間も発生
- 保守：案件ごとに異なる。初期開発費の年間15〜25%程度を仮置きする一般論もある（NotebookLMリサーチノート）
契約では、障害対応時間やモデル更新と、精度改善や軽微改修の範囲を分けて決めます。
Google Vertex AIのシステム費用が変動する要因
AIが業務システムの一部として動くため、Vertex AIの費用は案件ごとに異なります。処理するデータや頻度、閲覧権限によって、設計とテストが変わります。さらに、可用性や説明責任の水準も費用を左右します。
データ量・形式・品質
対象文書が少なく形式も統一されていれば、短いPoCで始められます。
PDFや画像、表が混在し、手書き資料や音声も含まれるうえ、更新履歴や権限情報も未整理の場合は、抽出の工数が増えます。分割やメタデータ付与、重複排除、匿名化の工数も加わります。
大規模データでは、登録時の一括処理に加えて、更新時の差分処理や再インデックスの費用も見積もります。
権限・セキュリティ・既存システム連携
SSOやIAM、VPC、監査ログを求めると、設計と設定の工数が増えます。暗号鍵やアクセス制御、データレジデンシーまで求める場合は、検証の工数もさらに増えます。
RAGでは、検索インデックスの段階で部署の権限を考慮する必要があります。考慮しないと、回答の生成後では防げない情報漏えいにつながります。そのため、認証に加えて、検索結果のフィルタリングも確認します。
ERPやCRM、在庫、製造、問い合わせ管理との連携では、費用に影響する作業が多くあります。たとえば、API仕様の調査やデータ変換、エラー時の再実行、トランザクション設計があります。
品質・応答速度・可用性の要求水準
数秒以内の回答や月間稼働率、ピーク時の同時接続数を求めるほど、費用は上がります。誤回答時の有人確認や説明可能性も、要求水準を高める要因です。
高性能モデルを常用するか、通常はFlashで難しい質問だけProへ切り替えるかによって、クラウド費用が変わります。同期処理とバッチ処理を分けるかどうかでも、費用は左右されます。
画像や音声は入力データが大きく、処理回数もテキスト中心の想定を超えやすいため、実データを使った負荷試験が欠かせません。
Google Vertex AIのシステム開発費用を最適化するポイント
コストを抑えるには、安いモデルを選ぶだけでなく、不要な処理を減らします。そのうえで、品質を保ちながら、開発とクラウド、保守の費用を管理します。
初期費用を削りすぎると、データの作り直しや本番障害への対応費が増えてしまいます。そこで、検証に必要な工程と、将来の拡張工程を分けて考えます。
対象業務とデータソースの絞り込み
投資を抑えるには、検証しやすい業務とデータに対象を絞ります。
- 対象業務：問い合わせが多く、正解データを用意しやすく、効果を測りやすいものを選ぶ
- PoC範囲：1部門・1データソースで品質と現場の受け入れを確認してから連携先を増やす
- 事例：三菱重工業は紙の在庫管理データを使い、BigQueryとVertex AIで需要を予測
この事例では、予測計算を約40時間から約10分に短縮し、シールの廃棄額を月数百万円規模から10万円以下に下げています（出典: Google Cloud公式導入事例、2023年制作）。
ただし、これは特定企業の事例であり、同じ削減額が出る保証はありません。データ整備と現場検証を先に行うことの大切さを示す例です。
モデルの使い分けとバッチ処理
定型分類や短い要約にはFlash-LiteやFlash、複雑な推論や長文分析にはProを使うなど、タスクごとにモデルを分けます。
急がない文書の一括処理や評価データの作成は、公式料金に通常より低い柔軟・バッチ料金がある場合、リアルタイム処理と分けます。
繰り返し使う長いコンテキストは、キャッシュの利用を検討します。同じ文書を毎回送る設計は避けます。モデルの変更は、品質評価を通過した場合だけ行います。
予算上限・ログ・評価の運用設計
費用や情報管理、品質を運用で確認できるよう、開始時に次の設定を決めます。
- 月間予算：ユーザーごとの利用回数、入出力上限、検索回数、画像・音声量を仮定し、月間上限を設定
- 利用監視：Cloud Billing通知、モデル別利用量、部署別ラベル、異常なリクエスト数などの通知条件
- ログ管理：プロンプト・回答の個人情報や機密情報、保存期間、閲覧権限を定める
費用だけでなく、回答品質と安全性も同じダッシュボードで確認すると、長期的な最適化につながります。
Google Vertex AIのシステム見積もりを取る際のポイント
複数社の見積もりを比べるときは、総額だけでなく、金額の前提をそろえて比較します。業務データや既存システムへの理解が不足していると、本番化の段階で追加費用が発生します。
提案依頼書には、AI機能だけでなく、データや権限、評価、運用の条件も書いておきます。
作業範囲と成果物の区分
要件定義、データ棚卸しと加工、プロンプト設計、RAG構築は、それぞれ分けて記載します。画面開発とAPI連携、認証も、別の作業として書きます。さらに、テストや負荷試験、リリース、運用設計も、項目ごとに区切ります。
PoCに含む作業と本番化で追加する作業は、はっきり分けて示してもらいます。発注側が用意するデータやアカウント、納品後のソースコードやIaCの範囲も明示します。
回答品質は「精度100%」のような曖昧な表現を避けます。評価データや正解の定義、許容拒否率について合意します。加えて、根拠表示や改善回数も決めておきます。
クラウド費用の前提
見積書には、想定ユーザー数や月間リクエスト数、入出力トークンを記載してもらいます。さらに、平均コンテキスト長やモデル、リージョンも書いてもらいます。
検索回数や画像・音声の有無、ストレージ量も明記します。ログ保持期間も、あわせて示してもらいます。為替や契約、リージョン、サービス改定によって、請求額は変わります。
料金は2026年8月時点の情報を基準にしていますが、公開前と発注前に公式ページを再確認します。見積もりの有効期限や価格改定時の扱いは、契約に反映します。
開発会社の体制と本番後の責任分界
Google CloudやVertex AIに加えて、データ基盤や既存業務システムを一体で扱える体制かを確認します。IAMやAI評価、セキュリティ、運用保守まで担えるかも確かめます。
PoC後のモデル更新や障害時の一次対応、プロンプトや評価データの権利、再委託先について質問します。
AI部分の価格が安くても、データ整備や運用が別会社・別契約になっていると、総額は比べられません。どこまでを誰が受け持つかを明確にしておきます。
Google Vertex AIのシステム導入事例から見る費用対効果
費用対効果は、AI利用料に加えて、作業時間の削減や、売上・成約率の変化で評価します。廃棄や手戻りの削減、運用負荷の低下も含めて見ます。
公開事例には、開発費が書かれていない場合も多くあります。そのため、成果額をそのまま自社の投資回収額と見なさず、仕組みや自社条件がどれだけ似ているかを確かめます。
製造業の需要予測・図面データ活用
三菱重工業は、工場のシール使用量をBigQueryに集め、Vertex AIで需要予測を行っています。紙の在庫管理や現場の暗黙知をデータ化したうえで、予測を現場で検証しながら改善しました。
キャディは、大きな図面画像の読み取りや類似図面の検索にVertex AIを使っています。Vertex AI Endpointを基盤に、モデルをAPIとして提供しています。
GPUやモデルのデプロイ、監視をマネージドサービスに任せ、少人数チームの運用負荷を抑えています（出典: Google Cloud公式導入事例、三菱重工業・キャディ、確認日2026年8月）。
EC検索・クリエイティブ業務の改善
EC検索とクリエイティブ業務では、パルとカプコンの事例が参考になります。
- パル：約60ブランドのECでVertex AI Search for commerceを活用
- カプコン：資料解析、アイデア生成、評価を組み合わせた仕組みを開発
パルは、表記ゆれや曖昧な検索への対応を改善しました。フリーワード検索では、セッションあたりのCVRが約2倍、ユーザーあたりのCVRが約1.6〜1.7倍です。
収益の増加で導入コストをカバーできると判断されています（出典: Google Cloud公式ブログ、2025年12月）。また、カプコンは約1か月弱で、性能を評価できる状態まで開発しました。あわせて、自社でも成果につながるKPIを先に決めておきます。
よくある質問
Google Vertex AIのシステム費用について、多く寄せられる質問をまとめました。
API料金と、開発会社への委託費、PoCから本番化する判断を分けて考えると、必要な予算を整理しやすくなります。
Google Vertex AIのシステム開発費用はいくらですか？
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2,000万〜5,000万円が目安です。
全社型や高可用性、複数システム連携を含むと、5,000万〜1億円以上になる可能性があります。この金額は推定で、データ整備や権限、評価の範囲によって変わります。連携や運用範囲によっても、金額は動きます。一律の価格ではありません。
Vertex AIのAPI料金だけなら安く済みますか？
トークン数が少ない小規模な利用なら、モデルAPIの料金は低額に収まる可能性があります。しかし、業務システムにはデータ保存や検索、認証が必要で、画面やログ、監視、保守の費用もかかります。
長いコンテキストや画像・音声、高性能モデル、グラウンディングを多用すると、従量課金も増えます。そのため、実際の利用量を仮定して、月次のシミュレーションを行います。
Google Vertex AIのPoCはどのくらいの期間が必要ですか？
対象業務とデータを絞った技術検証は1〜3か月、SSOや権限、業務画面、評価を含むMVPは3〜6か月が目安です。
モデル選定よりも、データの所在や品質、現場レビューの頻度が、期間に響くことがあります。既存システムの仕様確認で延びる場合もあります。
終了条件は、精度だけでなくKPIや回答時間で定義します。費用上限やセキュリティ、利用者の受け入れも含めておくと、判断の材料がそろいます。
社内データをVertex AIに渡しても安全ですか？
安全性は、サービス名よりも、どんな管理を組み合わせるかで決まります。まず、データ分類やIAMの最小権限、検索結果の権限フィルタリングを押さえます。さらに、暗号化や監査ログ、保存期間、モデルやログの設定も加えます。
RAGでも、元データの権限が不十分だと、情報漏えいのリスクが残ります。個人情報や機密情報を扱う場合は、Google Cloudのセキュリティ仕様と、自社の法務・セキュリティ基準を照らして確認します。PoCの段階から、本番と同じ管理方針で検証しておきます。
まとめ
Vertex AIの開発費用の目安は、小規模PoCで300万〜800万円、業務部門向けMVPで800万〜2,000万円です。
部門横断型では、2,000万〜5,000万円が目安です。
全社利用、高可用性、複数業務連携では5,000万〜1億円以上になることもあります。金額は、データ整備や画面、連携、認証・権限の範囲によって変わります。さらに、評価や監視、保守の範囲も影響します。
費用比較の内訳と前提
見積もりでは、開発費とGoogle Cloudの従量課金、保守費を分けます。ユーザー数やリクエスト数、トークン数、データ量の前提もそろえます。さらに、モデルや検索、ログ、可用性の前提も確かめておきます。
業務KPIと対象データを絞ったPoCで効果と安全性を確かめてから本番の範囲を広げると、過剰な投資や作り直しを避けやすくなります。
自社に合う構成と開発体制
Vertex AIは、Geminiの呼び出しに加えて、RAGや検索、予測、画像理解を組み合わせます。業務エージェントやデータ基盤、監視も加えることで、価値を生みます。
モデルの単価や機能だけで判断せず、利用者と、参照データや権限、改善したいKPIを整理してから、技術と開発会社を選びます。
▼全体ガイドの記事
・Google Vertex AIのシステム開発の完全ガイド
▼見積依頼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。