G-gen の杉村です。当記事では、生成 AI 技術を利用した検索エンジンやエージェント開発のための Google Cloud プロダクトである AI Applications（旧称 Vertex AI Agent Builder）の1機能である Vertex AI Search を解説します。

概要

Vertex AI Search とは

Vertex AI Search は、PDF や Word ドキュメントなどの社内情報や、外部の Web サイトに対する検索機能を提供するフルマネージドなプラットフォームです。

セマンティック検索（意味論検索）を容易に実装でき、Google ドライブや BigQuery、Cloud Storage に格納された構造化データや非構造化データに対して検索できるほか、ウェブサイトに対する検索を実施できます。

また Vertex AI Search は生成 AI と統合されており、検索結果の要約や、ユーザーの自然言語による質問に答えることができます。

Vertex AI Search はフルマネージドで提供されており、インフラの構築や運用を意識する必要がありません。また、API 経由で自社の Web サイトやアプリケーション、チャット等から呼び出して利用できます。開発用の Web UI（Google Cloud コンソール）が用意されており、設定や調整、動作確認はこの画面から行うことが可能です。

参考 : Vertex AI Search の概要

なお、Vertex AI Search は AI Applications（旧称 Vertex AI Agent Builder）という Google Cloud プロダクトの一部であり、ほかに Dialogflow と統合され顧客対応を自動化できる Vertex AI Agents 機能があります。

参考 : What is AI Applications?

RAG の実現

RAG とは Retrieval Augmented Generation の略称であり、生成 AI によるテキスト生成などに、外部データソースを用いて情報の根拠付けを行うアーキテクチャのことです。

生成 AI が誤った情報を生成してしまうことを「ハルシネーション」と言います。RAG アーキテクチャでは、インターネットの Web サイトや事前に準備したドキュメント集などをデータセットとして、生成する情報に組み込んだり脚注のような形で参考情報として添付することでハルシネーションを軽減します。

Vertex AI Search では、Web サイトや PDF、Word ファイル、パワーポイントのスライドなどをデータストアとする RAG 構成を容易に構築できます。

なお Web サイトをデータストアとする場合、Vertex AI Search で要約文を生成するには当該 Web サイトのドメイン認証（DNS レコードを追加する等）が必要ですが、以下の記事のように、LangChain 等を用いて自前で実装することでドメイン認証なしで実現することもできます。

blog.g-gen.co.jp

名称の変遷

Vertex AI Search を含むプロダクトである AI Applications は、Preview 時代には Generative AI App Builder または Gen App Builder と呼ばれていましたが、2023年8月29日の GA 時に「Vertex AI Search and Conversation」と改称されました。さらに、2024年4月に「Vertex AI Agent Builder」に改名されました。

その後の2025年4月2日、プロダクト名称が現在の「AI Applications」に変更されました。この変更により、ドキュメントやコンソール上の表記が変更されますが、API エンドポイント名（discoveryengine.googleapis.com）等は変更されません。また IAM ロール名や API 名などは、Discovery Engine（ディスカバリーエンジン）という名称が使われています。これらはすべて、同じものを指していると考えて差し支えありません。

参考 : AI Applications release notes - April 02, 2025

公式ドキュメントや解説動画、パートナー各社の資料やブログ記事などには、旧来の名称で記載されていることがあります。

ユースケース

社内検索エンジン

この例は、Vertex AI Search を使った社内検索エンジンです。テキストや Microsoft Word で作成された社内ドキュメントをデータソースとして、社内従業員向けのポータルサイトから利用します。

このツールでは、人間が普段使うような自然言語を使った検索ができます。また結果の返答には、AI によって生成された質問に対する回答の要約や、対象ドキュメントへのリンクを含ませることができます。一度質問したことに対して、追加質問を重ねて行うようなフォローアップ検索を行うこともできます。

顧客対応補助

以下の例は、Vertex AI Search と、Vertex AI による Gemini API の呼び出しと組み合わせることで、顧客からの問い合わせ業務を補助する仕組みを示しています。

料金

クエリ料金とエディション

Vertex AI Search では、クエリ回数に対する従量課金が発生します。また、利用するオプション機能ごとに単価が異なります。これに加えて、いずれの機能でもデータインデックス料金が発生します。これは回答に用いる根拠データとして取り込んだデータの容量に応じて課金されます。

クエリ回数の料金単価は、作成した検索アプリで Search Standard Edition を選ぶか、Search Enterprise Edition を選ぶかによって異なります。

エディション	検索機能	AI 機能	単価
Search Standard Edition	・構造化データストアに対する検索・非構造化データストアに対する検索	なし	$1.50 / 1,000 クエリ
Search Enterprise Edition	・構造化データストアに対する検索・非構造化データストアに対する検索・Web データストアに対する検索	・回答や要約の生成・フォローアップ検索	$4.00 / 1,000 クエリ

さらに上記に加えて、アプリで Advanced Generative Answers を有効化すると、上記に加えて $4.00 / 1,000 クエリの料金が加算されます。Advanced Generative Answers では、フォローアップ検索のサジェスト、クエリの自動書き換えなどの複雑なハンドリング、マルチモーダル機能などが含まれます。例えば、Search Enterprise Edition のアプリで Advanced Generative Answers を有効化すると、クエリ単価は $8.00 / 1,000 クエリとなります。

上記の表は、2025年6月現在のものです。最新の料金単価は、以下の公式ページを参照してください。Vertex AI Search の料金はたびたび改定されており、最新の情報を得るには英語版のページを見ることが推奨されます。日本語版ページは、遅れて翻訳される可能性があります。

参考 : AI Applications pricing - Vertex AI Search pricing

インデックスストレージ料金

加えて Vertex AI Search では、インデックスストレージの保管料金が発生します。

Vertex AI Search でデータストアを作成すると、内部的なインデックスデータベースにデータが登録されます。このインデックスストレージの保管料金が発生します。2025年6月現在の単価は、$5.00 / GiB / 月です。インデックスのリフレッシュはコストに影響しません。

また Web サイトデータストアの場合、この容量は「500 KiB × ページ数」で計算されます。

参考 : AI Applications pricing - Index storage pricing

無料枠

請求先アカウントごとに、$1,000 ドルの無料クレジットが付与されます。ただしこのクレジットは、その請求先アカウントで初めて AI Applications を使用してから1年間で期限が切れます。

さらにインデックスストレージ料金には、毎月 10 GiB の無料枠が用意されています。

参考 : AI Applications pricing - Trial Credits & Support

検索・要約機能の概要

検索と要約

Vertex AI Search では、BigQuery テーブルに格納された構造化データや、Cloud Storage や Google ドライブに格納された TXT、HTML、PDF、docs、pptx、xlsx などの非構造化データに対して検索を実行できます。

検索はセマンティック検索で行われます。セマンティック検索は意味論検索とも呼ばれ、文字列一致ではなく、言葉の意味を捉えた検索のことです。Vertex AI Search ではデータストアと呼ばれるデータベースに、ベクトル化されたデータソースのデータをインデックス情報として格納して、これに対して検索を実行します。

また Google 検索のように、キーワード検索、画像検索、検索キーワードのオートコンプリートやスニペット表示ができるほか、利用者の検索傾向を分析する機能なども備えています。

Vertex AI Search の検索機能は Web API 経由で呼び出すことができるため、上記のような高度な検索機能を、簡単に自社サイトやアプリケーションに組み込むことができます。

参考 : Introduction to Vertex AI Search

要約

Vertex AI Search は生成 AI モデル Gemini と統合されており、検索結果から要約や質問に対する回答を生成したり、フォローアップ検索（深堀り質問）を行うことができます。

社内ドキュメントなどを Cloud Storage に格納しておき、これを Vertex AI Search のデータストアとして登録しておくことで、「当社の有給休暇の付与日数は？」といった質問に答えさせることができます。

また、情報の引用元を明示させることができます。

対応言語

日本語、英語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ヒンディー語などの言語に対応しています。

日本語は2025年4月現在、Healthcare search を除いたすべての機能でサポートされています。

参考 : Languages

検索・要約機能の詳細

オートコンプリート

Vertex AI Search では、Google 検索のような検索キーワードのオートコンプリート（予測入力）を有効化できます。

データストアが構造化データや非構造化データの場合は、データストア内のドキュメントに基づいてオートコンプリートが生成されます。データストアが Web サイトの場合は、過去の検索履歴から生成されます。過去履歴の反映は利用開始から数日かかります。

参考 : 予測入力を設定する

スニペットと抽出コンテンツ

Vertex AI Search ではスニペットや抽出回答（Extractive answers）、抽出セグメント（Extractive segments）を返すこともできます。

スニペットは、各検索結果の下に表示される、ドキュメントの抜粋です。

抽出回答（Extractive answers）は、検索結果から関連性が高い一部分を抜粋したものです。Google 検索でいうところの「強調スニペット」がこれにあたり、検索結果の中でも最も関連性が高いと思われるドキュメントの一部抜粋を最上部に表示しています。

抽出セグメント（Extractive segments）は、抽出回答よりさらに長く抜粋したもので、LLM にインプットして新たな回答文を生成する時などに用います。

以下のスクリーンショットは Vertex AI Search ではありませんが、参考として Google 検索でスニペットや抽出回答がどの部分に当たるかを示したものです。

参考 : スニペットと抽出コンテンツを取得する

Google 検索の場合 (Vertex AI Search の画面ではありません)

検索結果の要約

検索結果の要約（search summary）を有効化すると、上位の検索結果をサマリして検索結果として表示する機能です。要約は前述の抽出回答（Extractive answers）から生成されます。

要約には引用元（Citations）ドキュメントを明示させたり、情報サイトを求めるだけでサマリを作るべきではないクエリにはサマリを返さない、脚注に情報ソースを表示など、豊富なオプションがあります。プロンプトを挿入して、要約結果をカスタマイズすることも可能です（Customized summaries）。

当機能の利用には、アプリで Search Enterprise Edition を有効化する必要があります。また Web サイトへの検索の場合は、データストアで Advanced website indexing の有効化が必要であり、対象 Web サイトのドメイン認証が必要になります（後述）。

参考 : 検索のサマリーを取得する

フォローアップ検索

フォローアップ検索（Search with follow-ups）は生成 AI の機能を活かしてより先進的な検索を行う機能です。以下が含まれます。

Natural language query processing : 自然言語による質問文の意図を汲んで検索結果を返す
Context awareness : 先の質問を背景として考慮に入れて回答する
Multi-turn（マルチターン）: ある質問に続けて追加の質問が可能

すなわち以下のようなやりとりができることであると、公式ドキュメントでは示されています。

あなた : メキシコで休暇を過ごすのにベストな時期はいつ？  
フォローアップ検索 : メキシコでの休暇に最適な時期は、11月から4月の乾季です。  
あなた : 為替レートはいくら？  
フォローアップ検索 : 1USD は約17.65メキシコペソです。  
あなた : 12 月の平均気温は何度？  
フォローアップ検索 : 平均気温は70～78°F の範囲です。カンクンの平均気温は約77°F です。

フォローアップ検索を利用するには、アプリで Search Enterprise Edition の有効化が必要です。

参考 : 回答とフォローアップを取得する - フォローアップの質問のコマンド

また、フォローアップ検索のサジェスト（提案）を表示させることもできます。

アプリとの統合

API による独自アプリとの統合

Vertex AI Search には API が用意されており、独自開発したアプリケーションから API を呼び出すことで、検索結果を得たり、AI による回答を得ることができます。

ドキュメントの検索結果を得る search メソッドや、検索結果と AI による回答の両方を得る answer メソッドなどが用意されています。

2025年5月現在、answer メソッドは統合検索アプリ（複数のデータストアに接続されているアプリ。Blended Search とも呼ぶ）では Allowlisted Preview 段階であり、Google に申請が必要です。

参考 : 検索結果を取得する
参考 : 回答とフォローアップを取得する

ウェブサイトへのウィジェット追加

Vertex AI Search を使った検索結果を得るには、前述の API へリクエストする方法のほか、JavaScript でウィジェットとして埋め込む方法もあります。

Vertex AI Search の開発 UI から、自社ウェブサイト等に簡単にウィジェットを追加するための JavaScript コードを得ることができます。

ウィジェット方式では JWT または OAuth による認証をかけるか、公開検索エンジンとするかを、アプリごとに選択可能です。

さらに許可対象とする呼び出し元ドメイン名もホワイトリスト登録できます。

参考 : 検索ウィジェットをウェブページに追加する

分析

Google Cloud コンソールの分析画面では、検索の回数、クリックスルーレート（CTR）、デバイス情報などの分析情報を確認することができます。

参考 : 分析情報を表示

オプション

Search Enterprise Edition

Vertex AI Search アプリを作成する際に、Search Enterprise Edition（Enterprise エディションの機能とも）を有効化することができます。アプリ作成時に有効化を選択できるほか、アプリ作成後の変更も可能です。なお、ウェブサイト検索を行うには Search Enterprise Edition の有効化が必須です。

Search Enterprise Edition を有効化すると、以下の機能を利用できます。

検索結果から要約の生成
フォローアップ検索
抽出回答（Extractive answers、Extractive segments）
ウェブサイト検索

Search Enterprise Edition を有効化すると、クエリあたりの料金単価に追加料金が加算されます。

参考 : AI Applications pricing - Vertex AI Search pricing

Advanced Generative Answers（高度な LLM 機能）

Vertex AI Search アプリを作成する際に Advanced Generative Answers（高度な生成回答、もしくは高度な LLM 機能とも）を有効化することができます。作成後に変更することも可能です。

Advanced Generative Answers を有効化すると、フォローアップ検索のサジェストや、複雑なクエリのハンドリングが利用可能になります。ただし、クエリあたりの料金単価に追加料金が加算されます。

参考 : AI Applications pricing - Vertex AI Search pricing

なお2025年5月の料金改定前は、このオプションは LLM アドオンの Basic（基本）および Advanced（上級者向け）という2つのオプションとして用意されていました。料金改定に伴い、Advanced Generative Answers として一本化され、またクエリ単価も値下げされました。

機能と対応するオプション

ある機能を使うためにどのオプションを有効化する必要があるかは、以下のドキュメントに表でまとめられていますので、ご参照ください。

参考 : 高度な機能について

アプリとデータストア

アプリ

Vertex AI Search の設定はアプリ（Apps）というリソースで管理され、それぞれのアプリが使うデータはデータストアというリソースとして管理されます。

アプリ（Apps）は「カスタム検索アプリ」「ウェブサイト検索アプリ」など、機能を選んで作成する、ひとまとまりの設定単位です。

例として、カスタム検索アプリを作成するときは、アプリ名やエディション、有効化する検索機能（オートコンプリートや LLM による要約など）、検索対象のデータストア、などを選択します。

データストア

データストアとは

Vertex AI Search は、データストアとして取り込んだ情報を基に、利用者からの質問に答えたり、検索を行ったり、エージェントとしてタスクを行ったりします。

データストアにはウェブサイト、テキストドキュメントなどを取り込むことが可能です。より正確には、以下のようなフォーマットのデータを取り込み可能です。

データストアタイプ	フォーマット	取り込み方式
Web	HTML / PDF	ドメイン名や URL で指定。Google Search Index で収集
非構造化データ	HTML / TXT / JSON / XHTML / XML / PPTX / DOCX / XLSX / PDF	Cloud Storage または API 経由でアップロード
構造化データ	CSV / JSONL / BigQuery table	Cloud Storage、BigQuery、API 経由でアップロード

参考 : アプリとデータストアについて
参考 : 取り込み用にデータを準備する

Web データストア

Web タイプのデータストアは、その名の通り Web サイトを取り込むためのデータストアです。Web サイト内の HTML のほか、PDF ファイルもインデックスされます。サイト全体を取り込むことも、一部を指定して取り込んだり、逆に一部を除外することもできます。

Google が検索エンジンに Web サイトを取り込むときに用いる「Google Search Index」と同じ仕組みで情報が収集されるため、Web サイトはインターネットからアクセスできる必要があります。

また Advanced website indexing（ウェブサイトの高度なインデックス登録）を有効化することで、検索結果の要約やフォローアップ検索等を実現できます。これを有効化するにはサイトの正当な所有者であることを示すためドメインの認証が必要です。ドメインの認証には Google 検索の最適化にも使われる Google Search Console と呼ばれる Google の Web ツールを使います。「ドメインの DNS ゾーンに指定の TXT レコードを追加する」「ページに Google Analytics のトラッキングコードを挿入する」「HTML ファイルを特定 URL にアップロードする」などの方法でドメイン認証を行うことができます。ドメイン認証は、Advanced でない通常のインデックス作成であれば不要です。

非構造化データストア

非構造化（Unstructured）タイプのデータストアは、PDF や HTML、TXT ファイル等をファイルとして直接取り込むためのデータストアです。また PPTX（PowerPoint）や DOCX（Word）、XLSX（Excel）のファイルにも対応しています。

ファイルは、原則として Cloud Storage バケット経由でアップロードします。アップロードするファイルには「タイトル」と「URL」をメタデータとして付与することができ、付与した場合はチャットボットが利用者に返答する際に、その URL を添付して回答することができます。これにより利用者は、インターネットに接していない内部 Web サイトを情報源として参照することができます。

データストアへの取り込み指示は、メタデータ無しの場合は単純に Cloud Storage バケットやそのパスを指定します。メタデータ有りの場合は、取り込み対象ファイルの Cloud Storage URL とメタデータ情報を JSONL 形式で記述したり、BigQuery テーブルに格納して、これに対して取り込みを指示します。

参考 : アプリとデータストアについて - 非構造化データ

PDF の扱い

Vertex AI Search では非構造化データとして Cloud Storage に PDF ファイルを配置して、検索対象とすることができます。非構造化データのデータストアを作成時、パーサーと呼ばれるファイルを分析をするための解析の種類を選択できます。

デフォルトではデジタルパーサーが選択されます。Vertex AI Search は、PDF にデジタル情報として格納されたテキストを検出します。

もし PDF が手書きの文字をスキャンしたものであれば、OCR パーサーを選択して文字を読み取ることができます。

また、レイアウトパーサーを選択した場合は、PDF から段落、表、タイトル、見出し要素が検出されますが、これを選択できるのは document chunking for RAG を使う時のみです。document chunking for RAG は、Vertex AI API 経由で Gemini 等のモデルを使用する際のグラウンディングに使うために、非構造化データストアをチャンク化（ファイルを分割して細かい情報にすること）を行うことです。document chunking for RAG を有効化すると、データストアは検索ではなく、チャンクによる RAG に最適化されます。PDF を検索対象としたい場合には適しません。

なおいずれを選択した場合でも、検索の対象となるのはテキスト情報だけであり、PDF 内の画像は検索対象にはなりません。