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

Google Vertex AIのシステム開発は、KPIの整理から始めて、サービスの選定、設計と評価、段階的な稼働を経て、業務への定着へ進みます。

この順で進めると、PoCで止まってしまうことや予算を超えてしまうことを防ぎやすくなります。

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・Google Vertex AIのシステム開発の完全ガイド

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Google Vertex AIのシステム開発の全体像

Google Vertex AIは、Geminiなどの基盤モデルやModel Gardenを扱うAI基盤です。さらに、RAGや機械学習モデルの学習、評価、デプロイ、監視も、Google Cloud上で行えます。

2026年時点では、公式ドキュメントや料金ページの一部が「Gemini Enterprise Agent Platform」などの現行名称へ移行しています。一方で、検索や実務ではVertex AIという呼称も広く使われています。本記事では、Vertex AIを現行の生成AI・機械学習基盤を含む総称として扱います。

業務画面・データ・AIモデルの分担

業務システムは、Vertex AIのほかに次の4つの部分を組み合わせて完成します。

• 画面・API：Cloud Runなどで構築し、IAMによる認証と最小権限で守ります。
• データ・AI：社内文書や取引データを、BigQuery、Cloud Storage、AlloyDBなどに保管します。
• 検索・回答：RAG Engine、Vertex AI Search、Vector Searchで情報を探し、Geminiやカスタムモデルに渡します。
• 運用：ログ、監視、通知、有人への引き継ぎまで含めて設計する範囲です。

4つの活用パターンによる対象業務の絞り込み

用途に合う基盤や処理を選べるように、対象業務を次の4パターンに分けて整理します。

• 文書検索・問い合わせ：社内文書を根拠付きで探し、回答につなげる業務です。
• 文書・画像の理解：文書や画像から、必要な情報を取り出す場面です。
• 予測・検知：需要予測や異常検知に使います。
• 業務エージェント：複数のツールを使い分けて、業務を進めます。

定型的な申請や通知だけであれば、既存のSaaSやワークフローが適する場合もあります。一方で、社内規程の検索にはRAGを、画像や表からの抽出にはマルチモーダル処理を検討します。

予測値を業務計画へ反映する用途では、AutoMLやカスタムトレーニングを検討します。選定の起点になるのは、誰のどの作業を、どの指標で改善するかです。

問い合わせ対応では、回答時間と有人転送率を指標にします。根拠提示率や誤回答率も見ます。需要予測では、予測誤差と廃棄量を指標にします。

モデルの精度だけを目標にすると、性能が高くても現場で使われないデモになりがちです。

Google Vertex AIのシステム開発の進め方｜6フェーズの流れ

開発は6フェーズに分けて進めます。

最初は全社展開を狙わず、代表的なデータと利用者に絞ったPoCで仮説を検証します。

各段階で成果物と次へ進む判定基準を決めておくと、精度が足りないまま本番に出すことや、要件が膨らみ続けることを避けられます。

1. 業務課題、KPI、責任範囲の整理
2. サービスとモデルの選定
3. 本番運用を見据えた設計と開発
4. 精度、安全性、費用のテスト
5. 段階的な稼働と障害対応の整備
6. 利用状況を見ながらの業務定着

フェーズ1：要件整理による業務課題・KPI・責任範囲の明確化

要件整理では、次の5つの項目を具体化します。

• 業務課題：AIで効率化したい作業を、一つの業務単位にまとめます。
• 利用条件：利用者、頻度、待ち時間、回答不能時の扱い、最終判断者を決めます。
• 操作権限：AIが実行する操作と、人が承認する操作の区分。
• 成果物：業務フロー、データ一覧、KPIを作ります。さらに、非機能要件、権限表、PoC範囲、責任分界表も用意します。
• 評価方法：RAGの正解質問と根拠箇所を代表ケースとして集め、回答拒否の場合も評価します。

「社内問い合わせを減らす」は範囲が広すぎるため、もう少し具体的に定義します。たとえば、人事部の就業規則に関する質問に最新文書の根拠を添えて回答し、担当者への転送を減らす、といった形です。

要件が曖昧なままだと、後からデータ整備や権限連携が加わり、対象範囲が広がって費用も増えます。

フェーズ2：サービスとモデルの選定と比較軸の統一

Geminiに固定せず、Model Gardenで候補モデルを比べます。比べる観点は次の4つです。

• モデル：品質と応答速度、入力形式、コンテキスト長を比べます。
• 提供条件：データ保管の場所、リージョン、推論単価、モデル変更のしやすさ。
• 文書検索：ユーザー権限の反映方法と、更新がインデックスに反映される頻度。
• エージェント：使えるツールの範囲、承認の仕組み、セッションやメモリの保持、トレース、再実行。

2026年時点の公式ドキュメントには、Vertex AIの旧URLから現行のAgent Platform系サービスへ案内するページもあります。

提案書には、検索で使われるVertex AIという呼び名と、契約や実装の対象となる現行のサービス名を両方書いておきます。そうすると、認識違いを防げます。

フェーズ3：本番運用を支える設計・開発

本番運用では、画面やAPIとデータ基盤、AI処理を互いに依存しすぎないように分けて設計します。認証や監視も同じ考え方で切り分けておくと、一部の変更が全体に及びにくい構成になります。

• 画面・API：Cloud Runなどへ接続し、認証はIAMで行います。
• 検索・回答：RAG Engine、Vertex AI Search、Vector Searchから情報を取得し、モデルへ渡す役目です。
• 検索結果：元文書のID、更新日時、閲覧可能なグループを引き継ぎ、回答に根拠として示します。
• セキュリティ：最小権限、VPC Service Controls、CMEK、データレジデンシーを検討項目に入れます。
• 運用記録：監査ログを設け、秘密情報はマスキングしておきます。

Google Cloud公式のゼロデータ保持の説明では、機能によってデータが一定期間保持される条件があります。たとえば、Google検索によるグラウンディングでは30日間保存され、無効化できない条件もあります（出典: Google Cloud公式「Vertex AI and zero data retention」、2026年確認）。

発注側と開発会社は、機密情報を扱う場合、利用する機能、契約条件、ログ設定を設計書と見積書に明記しておきます。

フェーズ4：精度・安全性・費用を同時に検証するテスト

テストでは、画面が動くかを見るだけでなく、実運用で起こりうる失敗や安全上の問題も調べます。質問は次の4種類に分けて用意します。

• 質問の揺れ：正常な質問、曖昧な質問、誤った前提を含む質問。
• 文書の状態：古い文書を参照する質問。
• 権限と情報：権限外の文書や個人情報を含む質問を扱います。
• 回答不能：モデルが回答できない質問。

RAGでは、正しい根拠が検索されたか、根拠と回答が一致しているかを見ます。さらに、引用漏れや捏造が起きていないかも確かめます。

正答率や評価者の満足度に加えて、根拠提示率と拒否率も測ります。権限外情報の流出件数も数えます。

判定の指標には、p95レイテンシとエラー率を加えます。1リクエストあたりの推論費用や有人引き継ぎ率も、判定の対象です。

開発者が作った例題だけで合否を決めず、現場の失敗例も追加します。また、モデルやプロンプトを変えるたびに、回帰テストを実行する運用にします。

フェーズ5：段階リリースと障害対応を備えた稼働

段階リリースと運用手順を整え、次の5つの条件を満たしてから稼働させます。

• リリース範囲：一部門、少数ユーザー、限定データから始めます。
• デプロイ：環境を分け、IaCやCI/CDで再現できる状態にします。モデルとプロンプトの版も記録します。
• 負荷と上限：負荷の条件を決め、上限を超えたときの待機、縮退、拒否を取り決めます。
• 障害対応：連絡先、停止の判断者、切り替え手順、誤回答の窓口、ログの保管期間。
• 稼働判定：KPI、SLA、セキュリティ、費用上限、ロールバック手順を確かめます。

負荷試験では、平均値に加えて、繁忙時の同時実行数と入力の長さを条件にします。検索件数や画像・音声のサイズも、条件に含めます。

AIの回答が業務判断をそのまま確定させる用途では、信頼度が低いときに担当者へ引き継ぐ仕組みを必ず用意します。

フェーズ6：利用率と業務成果を伸ばす定着

研修だけでなく、業務フローと利用状況を見直しながら、改善を続けます。取り組みは次の5つです。

• ログ分析：検索の多い質問、転送された質問、現場が修正した回答を洗い出します。
• 業務改善：文書の不足や曖昧な業務ルールを直し、評価データを月次か四半期で更新する。
• 成果共有：回答品質や費用と並べて、業務の成果を経営と現場へ伝えます。
• 更新管理：更新前後の比較、利用者への告知、問題時の旧版への切り戻し。
• 段階拡張：KPIが改善した後に、データソースや部門を一つずつ増やします。

たとえば、「質問を探す時間が減った」「入力の二重作業がなくなった」といった変化を、成果として伝えます。

モデル更新で品質が変わる可能性があるため、比較テストと切り戻しの手順を続けて備えます。拡張も、管理できる範囲にとどめます。

Google Vertex AIのシステム開発費用相場とコスト内訳

公的に決まった一律の開発相場はありません。業務システムの一般的な相場に、データ整備や評価の工数を加味した目安です。さらに、セキュリティとMLOpsの工数も加えています。

実際の金額は、対象業務や利用者数、データソース数によって変わります。既存APIやSLAの条件、ログ保持、モデルの種類も、金額に影響します。また、モデル料金と開発会社への初期費用は、分けて考えます。

PoCから全社展開までの初期開発費

初期費用は、対象範囲と本番要件に応じて段階ごとに見積もります。PoCから全社規模へ進むほど、含まれる機能と検証の範囲が広がり、金額の幅も大きくなります。

• 小規模PoC：1業務、1〜2個のデータソース、簡易UI、プロンプトやRAGの評価を含み、300万〜800万円程度です。
• 業務部門向けMVP：SSO、IAM、権限連携、評価画面、Cloud Runなどを含み、800万〜2,000万円程度です。
• 本番：複数部門・データ基盤、業務API連携、監査ログ、有人引き継ぎ、負荷試験を含み、2,000万〜5,000万円程度です。
• 全社規模：高可用性、複数業務、DR、厳格なデータレジデンシーを求める場合は、5,000万〜1億円以上の可能性があります。

この金額は、一般的な業務システムの相場とAI追加の工数から算出した、編集上の推定です。固定価格を保証するものではありません（出典: NotebookLMリサーチノート「Google Vertex AIのシステム」、2026年8月）。

期間の目安は、PoCで1〜3か月、MVPで3〜6か月です。部門横断の本番は6〜12か月、全社規模は12か月以上です。

ランニングコストの内訳：従量課金・基盤・保守

運用費は、従量課金、システム基盤、保守の三つに分けて算出します。

• 従量課金：モデルの入出力、検索・グラウンディング、ベクトル化・インデックスの利用に応じて発生します。
• 基盤費：Cloud Run、データベース、ストレージ、ネットワーク、ログ、監視の費用。
• 保守費：開発・保守の費用も、運用費の一部として見積もります。

Google Cloudの料金ページでは、確認時点の例として、Gemini 2.5 Flashが100万トークンあたり入力0.30ドル、出力2.50ドルです。また、Gemini 2.5 Proは100万トークンあたり入力1.25ドル、出力10ドルです（出典: Google Cloud公式「Agent Platformの料金」、2026年8月確認）。

料金は、モデルやリージョン、契約によって変わります。エンドポイントや利用モードでも差が出ます。たとえば、月間100万入力・出力トークンをFlashで処理する場合、モデル部分は2.80ドルです。

判断の材料は初期開発費だけにせず、実際の請求に加わる費用も見積もります。実際の請求には、RAG検索とデータ保管、API実行の費用が含まれます。

見積もりの前提には、月間リクエスト数、平均の入出力長、ピーク時の同時実行を置きます。画像・音声の有無と予算アラートも、前提に含めます。さらに、月額の上限と超過時の対応も見積もりに含めます。

Google Vertex AIのシステム見積もりを取る際のポイント

見積もりの差は、モデル単価よりも、データ準備や既存連携の範囲で生まれます。権限、評価、運用の範囲も、差を生む要因です。そのため、提案会社ごとに条件をそろえて比べます。

依頼の前に、対象業務、利用者、データソースを一枚にまとめます。さらに、月間利用量、求めるKPI、セキュリティ要件を書き添えます。成果物や保守範囲も含めます。

提案額が安い場合は、含まれていない作業と追加単価を確かめます。

仕様書で書くべきデータ・品質・非機能要件

仕様書には、対象システムに応じたデータ、操作、品質の条件を具体的に書きます。必要な項目は、RAG、エージェント、予測・画像検査の種類ごとに異なります。

• RAG：文書の種類、ファイル数、ページ数、更新頻度、OCRを決めます。分割、メタデータ、権限、削除の反映時間も含めます。
• エージェント：利用ツール、実行と承認の操作、再試行の扱い、会話履歴の保持期間。
• 予測・画像検査：教師データの件数、ラベル担当、許容誤差、再学習の頻度、監視方法。
• 品質：代表質問100件で根拠提示率を測り、権限外の文書を返さない条件を置きます。

品質要件は、「高精度」のような曖昧な言葉を避け、KPIとテスト条件で定めます。p95レイテンシも、業務で許容できる範囲を決めておきます。

完全な自動化にするか、一定の条件で担当者へ引き継ぐかは、費用に直結します。そのため、測定方法と合格条件を要件定義の段階で合意しておきます。

開発会社の比較軸：AIだけでなくデータと運用の実績

開発会社は、AIモデルだけでなく、データ接続や本番運用の力も含めて比べます。比べる軸は次の3つです。

• 実績：Google CloudやVertex AIの認定・専門チームの有無、RAGや評価データセットの本番運用経験。
• 接続・移行：BigQueryなどの基盤や業務APIとの接続方法、本番移行の条件、PoC期間。
• 納品・運用：コードやIaC、再委託、モデル更新の責任、障害SLA、費用監視。

Google Cloudの公式事例では、キャディがVertex AI EndpointのML API基盤を構築しています。開発にはエンジニア3人とマネージャー1人が関わり、約3か月かかりました。

電通デジタルは、PoCを重ねたうえでVertex AIのプロジェクトを約半年で本番リリースしたと紹介されています（出典: Google Cloud公式導入事例、キャディ・電通デジタル）。

事例の期間を、そのまま自社の納期に当てはめません。判断の前に、データ量とセキュリティを比べます。さらに、既存連携と利用者数の違いも確かめます。

見積もりのリスク：追加作業と責任分界

契約の前に、条件を一つずつ確かめておきます。確かめる項目は次の4つです。

• 追加作業：データ整備、正解データ、アクセシビリティ、脆弱性診断、負荷試験、監査対応のうち、見積もりに含まれるもの。
• 責任分界：AIを委託し、認証・権限・業務データ・監査ログを自社で用意する場合は、その境界を図に残します。
• 契約条件：著作権、個人情報、秘密情報、学習利用、ログの閲覧者を、契約で決めておきます。
• RAG権限：権限変更や文書削除が反映されるまでの時間と、ログの追跡性。

検索できることと、正しい利用者に正しい文書だけを返せることは、別の問題です。

回答精度が高くても、権限が検索インデックスに反映されない構成は、本番に出せません。そのため、権限変更や文書削除が何分で反映されるかも確かめます。

ログから誰が何を検索したかを追えるかどうかも、提案会社に確かめます。誤回答の報告窓口については、デモか設計書で説明してもらいます。

Google Vertex AIのシステム開発でよくある質問

発注前によく相談される質問に答えます。

費用や期間は、システムの条件によって変わります。ここでの数字は計画の初期目安として扱い、PoC後に実測値で更新してください。

Google Vertex AIのシステム開発にはどのくらいの期間がかかりますか？

小規模な技術検証は1〜3か月、業務部門向けMVPは3〜6か月が目安です。複数システムと連携する本番開発は6〜12か月です。

文書の権限整理や教師データの作成、既存システムの改修があると、期間はさらに長くなります。セキュリティ審査がある場合も、期間は長くなります。

発注側は、限定した業務でPoCを行い、実データで難所を把握してから本番の納期を決める進め方が安全です。

社内文書をRAGで検索すれば誤回答や情報漏えいを防げますか？

RAGは回答の根拠を社内文書に寄せる有効な方法ですが、誤回答や情報漏えいを自動的にゼロにすることはできません。

そのため、文書の更新と削除、検索品質、ユーザー権限の管理を組み合わせて備えます。プロンプトインジェクション対策や回答拒否、監査ログも、あわせて組み込みます。

権限外の文書を検索結果に出さない設計が必要です。加えて、ゼロデータ保持やグラウンディングの条件も、機能ごとに確かめます。

開発会社に見積もりを依頼するとき何を準備すればよいですか？

対象業務と利用者、改善したいKPIを用意します。データソースと更新頻度、既存システムも伝えます。さらに、月間利用量と権限、セキュリティ要件を示します。希望時期も伝えます。

正解となる質問と回答や予測結果があれば、代表例を渡します。あわせて、PoCの合格条件と本番移行の条件も、提案会社と合意しておきます。

成果物やソースコード、クラウド契約の扱いを確認しておくと、各社の見積もりを比べやすくなります。保守窓口、モデル更新、追加作業の単価も、同じ基準で並べます。

まとめ｜Google Vertex AIを小さく検証して段階的に育てる進め方

成功には、モデルを選ぶより先に、業務KPIと対象データを決めることが大切です。権限、評価データセット、責任分界も、早い段階で決めておきます。

全体は、要件整理から業務定着までの6フェーズに分け、各段階で次へ進む条件を確かめます。

費用の目安は、PoCで300万〜800万円程度、MVPで800万〜2,000万円程度です。本番や全社展開では、2,000万円以上になる可能性があります。

この数字は、判断のための幅として受け取ってください。実際の金額は、データ整備や既存連携の範囲によって変わります。セキュリティ、評価、運用も含めて判断します。

まずは一つの業務で、成果とリスクを実測します。利用率とKPIを見ながら対象部門を広げる進め方は、投資判断と現場への定着に向いています。

公開前に確認する6フェーズの成果物と判定条件

公開の前に、KPIと評価データセットを確かめます。権限表、ログとデータの保持方針、費用上限も見ます。

障害時の有人対応と、モデルやプロンプトを切り戻す手順も確かめます。

担当者が決まっていない項目があれば、稼働後のトラブルを想定して責任者と期限を置き、次の段階へ進みます。

最初の一歩：対象業務と代表データの決定

最初は全社の要望を一度に取り込まず、次の3つの順に対象を絞って検証します。

1. 成果を測りやすく、データの所在と責任者が明確な業務を一つ選びます。
2. 代表的な質問、画像、予測対象を集めて、PoCで品質・安全性・速度・費用を測ります。
3. 測定結果をもとに、Vertex AIを本番システムへ組み込むかを判断します。

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会社紹介

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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。