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、モデルを呼び出すだけではなく、業務データ・権限・評価・運用を一つの仕組みに落とし込むプロジェクトです。最初に業務KPIと対象範囲を決め、要件整理から定着までを6つのフェーズに分けて進めると、PoC止まりや予算超過を防ぎやすくなります。

本記事では、Google Vertex AIのシステムを実際に開発するときの進め方を、要件整理、サービス選定、設計開発、テスト、稼働、定着の順に解説します。費用相場、見積もりで確認すべき項目、RAGやエージェントを本番運用するときのチェックリストまでまとめますので、社内企画や開発会社へのRFP作成にお役立てください。

▼全体ガイドの記事
・Google Vertex AIのシステム開発の完全ガイド

Google Vertex AIのシステム開発とは？全体像を整理します

Google Vertex AIは、Geminiなどの基盤モデル、Model Garden、RAG、機械学習モデルの学習・評価・デプロイ・監視をGoogle Cloud上で扱うためのマネージドなAI基盤です。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が、検索や実務ではVertex AIという呼称が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。

Vertex AIだけで業務システムが完成するわけではありません。利用者が操作する画面やAPIはCloud Runなどで構築し、認証と最小権限はIAMで管理し、社内文書や取引データはBigQuery、Cloud Storage、AlloyDBなどに保管します。そのうえで、RAG EngineやVertex AI Search、Vector Searchを使って必要な情報を検索し、Geminiやカスタムモデルへ渡します。ログ、監視、通知、有人引き継ぎまで含めて初めて業務システムとして成立します。

対象業務は、社内文書検索・問い合わせ対応、文書や画像の理解・抽出、需要予測・異常検知、複数のツールを扱う業務エージェントの4パターンに整理すると判断しやすくなります。定型的な申請や通知だけなら既存SaaSやワークフローが適する場合もあります。一方、社内規程を根拠付きで検索したい場合はRAG、画像や表から情報を抽出したい場合はマルチモーダル処理、予測値を業務計画に反映したい場合はAutoMLやカスタムトレーニングを検討します。

選定の起点は「どのモデルを使うか」ではなく、「誰のどの作業を、どの指標で改善するか」です。たとえば問い合わせ対応なら回答時間、有人転送率、根拠提示率、誤回答率を置き、需要予測なら予測誤差と廃棄量を置きます。モデルの精度だけを目標にすると、現場で使われない高性能なデモができるため注意が必要です。

Google Vertex AIのシステム開発の進め方｜6フェーズで解説します

開発は、要件整理、サービス選定、設計開発、テスト、稼働、定着の6フェーズに分けます。特に重要なのは、最初から全社展開を目指さず、代表的なデータと利用者に絞ったPoCで仮説を検証することです。フェーズごとに成果物と次へ進む判定基準を決めておくと、精度が足りないのに本番化したり、要件が膨らみ続けたりする事態を避けられます。

最初に、AIで効率化したい作業を一つの業務単位まで具体化します。「社内問い合わせを減らす」では広すぎるため、「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、担当者への転送件数を減らす」のように定義します。対象利用者、利用頻度、許容待ち時間、回答できない場合の扱い、最終判断者を決め、AIが実行してよい操作と人が承認する操作を分けます。

成果物は、業務フロー、対象データ一覧、KPI定義、非機能要件、権限表、PoC範囲、責任分界表です。RAGなら、正解質問と期待する根拠箇所を少なくとも代表ケースとして集め、回答品質だけでなく「答えられないときに拒否できるか」も評価項目にします。ここを曖昧にすると、後からデータ整備や権限連携が追加され、スコープクリープと費用増加につながります。

サービス選定では、Geminiだけに固定せず、Model Gardenで候補モデルを比較します。品質、応答速度、入力できる形式、コンテキスト長、データの保管条件、リージョン、推論単価、将来のモデル切り替えやすさを同じ評価データで確認します。社内文書検索なら、モデルの賢さだけでなく、検索結果にユーザーの権限を反映できるか、文書更新をどの頻度でインデックスへ反映できるかが重要です。

業務エージェントを選ぶ場合は、ツール呼び出しの範囲、承認フロー、セッションやメモリの保持、トレース、失敗時の再実行を確認します。2026年時点の公式ドキュメントでは、Vertex AIの旧URLから現行のAgent Platform系サービスへ案内されるページがあるため、提案書には「検索キーワードとしてのVertex AI」と「契約・実装対象となる現行サービス名」の両方を記載すると認識違いを防げます。

設計では、画面やAPI、データ基盤、AI処理、認証、監視を疎結合に分けます。典型的には、利用者の画面からCloud RunなどのAPIへ接続し、IAMで認証したうえでRAG EngineやVertex AI Search、Vector Searchから候補情報を取得し、モデルにコンテキストとして渡します。元文書のID、更新日時、閲覧可能なグループを検索結果に引き継ぎ、回答と一緒に根拠を表示できる構造にします。

セキュリティ設計では、最小権限、VPC Service Controls、CMEK、データレジデンシー、監査ログ、秘密情報のマスキングを検討します。Google Cloud公式のゼロデータ保持に関する説明でも、機能によってはプロンプトやコンテキスト、生成結果が一定期間保持される条件が示されています。Google検索によるグラウンディングでは30日間保存され、保存を無効化できない条件もあるため、機密情報を扱う場合は利用機能、契約条件、ログ設定を設計書と見積書に明記します（出典: Google Cloud公式「Vertex AI and zero data retention」、2026年確認）。

AIシステムのテストは、画面が動くかだけでは不十分です。正常系、曖昧な質問、誤った前提を含む質問、古い文書を参照する質問、権限外の文書を求める質問、個人情報を含む質問、モデルが回答できない質問をテストセットに分けます。RAGでは、正しい根拠が検索できたか、根拠と回答が一致しているか、引用漏れや捏造がないかを確認します。

判定指標は、正答率や評価者の満足度だけにしません。根拠提示率、拒否すべき質問への拒否率、権限外情報の流出件数、p95レイテンシ、1リクエスト当たりの推論費用、エラー率、有人引き継ぎ率を測定します。開発者が作った例題だけで合格判定せず、現場から収集した失敗ケースを追加し、モデルやプロンプトを変更するたびに回帰テストを実行する運用にします。

本番稼働は全社一斉ではなく、まず一部門・少数ユーザー・限定データソースで始めます。ステージングと本番のプロジェクトを分け、IaCやCI/CDで再現可能なデプロイにし、モデルやプロンプトのバージョンを記録します。負荷試験では平均値ではなく、繁忙時間帯の同時実行数、入力の長さ、検索件数、画像や音声のサイズを条件にし、上限を超えた場合の待機・縮退・拒否の動作を決めます。

運用開始時点で、障害時の連絡先、回答を止める判断者、モデル切り替え手順、誤回答の報告窓口、ログの保管期間を定義します。AIの回答が業務判断を直接確定させる用途では、信頼度が低い場合に担当者へ引き継ぐ仕組みを必ず用意します。稼働判定は「デモが動いた」ではなく、KPI、SLA、セキュリティ、費用上限、ロールバック手順の五つがそろった状態で行います。

定着フェーズでは、使い方の研修だけでなく、回答を業務フローのどこで使うかを見直します。利用ログから、よく検索される質問、回答されずに転送された質問、現場が修正した回答を分析し、文書の不足や業務ルールの曖昧さを改善します。月次または四半期ごとに評価データセットを更新し、回答品質と費用を経営・現場の双方に報告します。

現場には「AIを使うこと」ではなく、「質問を探す時間が減った」「入力の二重作業がなくなった」などの成果を伝えます。モデル更新で品質が変わる可能性があるため、アップデート前後の比較テスト、利用者への告知、問題時の旧版切り戻しを継続します。最初の業務でKPIが改善したら、データソースや部門を一つずつ増やし、管理できる範囲で拡張することが安全です。

Google Vertex AIのシステム開発費用相場とコスト内訳

Google Vertex AIのシステムには公的な一律開発相場がないため、以下は業務システムの一般的な相場に、AI特有のデータ整備、評価、セキュリティ、MLOps工数を加味した目安です。実際の金額は、対象業務、データソース数、利用者数、既存API、SLA、ログ保持、モデルの種類で大きく変わります。モデル料金と開発会社への初期費用を分けて考えることが重要です。

技術検証や小規模PoCは、1業務、1〜2個のデータソース、簡易UI、プロンプトやRAGの評価を対象に、300万〜800万円程度が一つの目安です。SSOやIAM、権限連携、評価画面、Cloud Runなどを含む業務部門向けMVPは、800万〜2,000万円程度を見込みます。これらはNotebookLMリサーチで整理した一般的な業務システム相場とAI追加工数から算出した編集上の推定であり、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）。

複数部門・複数データ基盤・業務API連携、監査ログ、有人引き継ぎ、負荷試験まで含む本番システムは2,000万〜5,000万円程度、全社利用や高可用性、複数業務、DR、厳格なデータレジデンシーまで求める場合は5,000万〜1億円以上になる可能性があります。期間の目安は、PoCが1〜3か月、MVPが3〜6か月、部門横断の本番が6〜12か月、全社規模が12か月以上です。

運用費は、モデルの入力・出力トークン、検索やグラウンディング、ベクトル化・インデックス、Cloud Runやデータベース、ストレージ、ネットワーク、ログ、監視、保守を分けて算出します。Google Cloudの料金ページでは、確認時点の例としてGemini 2.5 Flashが100万トークン当たり入力0.30ドル、出力2.50ドル、Gemini 2.5 Proが入力1.25ドル、出力10ドルと示されていますが、モデル、エンドポイント、リージョン、契約、利用モードで変わります（出典: Google Cloud公式「Agent Platformの料金」、2026年8月確認）。

たとえば、月間100万入力トークンと100万出力トークンをGemini 2.5 Flashで処理する場合、モデル部分だけなら2.80ドルという計算になります。しかし実際の請求額には、RAGの検索、データ保管、API実行、ログ、監視、開発・保守が加わります。初期開発費だけで判断せず、月間リクエスト数、平均入力・出力長、ピーク時の同時実行、画像・音声の有無、予算アラートを前提に、月額上限と超過時の対応を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、既存システム連携、権限、評価、運用の含まれ方で生まれます。提案会社に同じ条件で比較してもらうため、対象業務、利用者、データソース、月間利用量、求めるKPI、セキュリティ要件、成果物、保守範囲を一枚に整理します。安価な提案ほど、含まれていない作業と追加単価を確認することが大切です。

RAGの見積もりなら、文書の種類、ファイル数、ページ数、更新頻度、OCRの要否、チャンク分割、メタデータ、アクセス権、削除時の反映時間を記載します。エージェントなら、利用するツール、実行可能な操作、承認が必要な操作、失敗時の再試行、会話履歴の保持期間を定義します。予測モデルや画像検査なら、教師データの件数、ラベル作成の担当、許容誤差、再学習の頻度、モデル監視の方法を明記します。

品質要件は「高精度」ではなく、KPIとテスト条件に置き換えます。「代表質問100件で根拠提示率を確認する」「権限外文書を返さない」「p95レイテンシを業務で許容できる範囲にする」のように、測定方法と合格条件を決めます。回答の完全自動化を求めるのか、一定条件で担当者へ引き継ぐのかも費用に直結するため、要件定義の段階で合意します。

開発会社には、Google CloudやVertex AIの認定・専門チームがあるか、RAGや評価データセットを本番で運用したか、BigQueryなどのデータ基盤と既存業務APIを接続できるかを確認します。提案時には、PoCを何週間で行うかだけでなく、本番移行の条件、ソースコードやIaCの納品範囲、再委託先、モデル更新時の責任、障害時のSLA、月額費用の監視方法を質問します。

Google Cloudの公式事例では、キャディがVertex AI Endpointを使ったML API基盤を構築し、エンジニア3人とマネージャー1人で約3か月かけて開発した例があります。また電通デジタルはPoCを繰り返し、Vertex AIを使った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置き換えず、データ量、セキュリティ、既存連携、利用者数の違いを比較して判断します。

契約前には、データのクレンジングやタグ付け、正解データ作成、画面のアクセシビリティ、脆弱性診断、負荷試験、監査対応が含まれるか確認します。AI部分だけを委託し、認証・権限・業務データ・監査ログを自社で用意する場合は、双方の責任分界を図で残します。生成AIの出力に関する著作権、個人情報、秘密情報、学習利用の扱い、ログの閲覧者も契約で確認します。

特にRAGでは、検索できることと、正しい利用者に正しい文書だけを返すことは別問題です。文書のアクセス権が検索インデックスに反映されない構成は、回答精度が高くても本番に出せません。提案会社には、権限変更や文書削除が何分で反映されるか、ログから誰が何を検索したか追跡できるか、誤回答をどの窓口へ報告するかまで、デモまたは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

ここでは、発注前に特に相談されやすい質問へ回答します。費用や期間はシステムの条件で変わるため、数字は計画を作る際の初期目安として使い、PoC後に実測値で更新してください。

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、複数システムと連携する本番開発は6〜12か月が目安です。文書の権限整理、教師データの作成、既存システムの改修、セキュリティ審査がある場合は長くなります。最初に限定された業務で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方法が安全です。

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ものではありません。文書の更新・削除、検索品質、ユーザー権限、プロンプトインジェクション対策、回答拒否、監査ログを組み合わせ、権限外の文書を検索結果へ出さない設計が必要です。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認します。

対象業務と利用者、改善したいKPI、データソースと更新頻度、既存システム、月間利用量、権限、セキュリティ要件、希望時期を準備します。正解となる質問・回答や予測結果があれば代表例を渡し、PoCの合格条件と本番移行条件を提案会社と合意します。あわせて、成果物、ソースコード、クラウド契約、保守窓口、モデル更新、追加作業の単価を確認すると、会社間の見積もりを比較しやすくなります。

まとめ｜Google Vertex AIのシステムは小さく検証して段階的に育てます

Google Vertex AIのシステム開発を成功させるポイントは、AIモデルの選定より先に業務KPI、対象データ、権限、評価データセット、責任分界を決めることです。要件整理、選定、設計開発、テスト、稼働、定着の6フェーズを区切り、各段階で「次へ進める条件」を確認します。

費用は、PoCで300万〜800万円程度、MVPで800万〜2,000万円程度、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。これは固定価格ではなく、データ整備、既存連携、セキュリティ、評価、運用の範囲を含めて判断するためのレンジです。まず一つの業務で成果とリスクを実測し、利用率とKPIを確認しながら対象部門を広げる進め方が、投資判断と現場定着の両方に向いています。

公開前の最終チェックでは、KPIと評価データセット、権限表、ログ・データ保持方針、費用上限、障害時の有人対応、モデルやプロンプトの切り戻し手順がそろっているかを確認します。どれか一つでも担当者が決まっていない場合は、稼働後のトラブルを想定して責任者と期限を置いてから次の段階へ進みます。

社内で始めるときは、全社の要望を一度に取り込まず、成果が測りやすく、データの所在と責任者が明確な業務を一つ選びます。代表的な質問や画像、予測対象を集め、PoCで品質・安全性・速度・費用を測定してから、Vertex AIを本番システムへ組み込む判断をしてください。

▼全体ガイドの記事
・Google Vertex AIのシステム開発の完全ガイド

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。

株式会社riplaの会社HPはこちら

・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>

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。