Google Vertex AI Search

ナレッジ検索・社内QA（RAG）AI

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Google Vertex AI Searchとは

強み

注意点

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サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Google Vertex AI Searchとは

Google Vertex AI Searchは、Google Cloudが提供するナレッジ検索・社内QA向けのAIソリューションです。Googleの検索機能により、イントラネットやウェブサイトを横断的に探索し、構造化・非構造化データを問わず関連情報を検索できます。すぐに使えるRAGパイプラインを活用することで、社内データにLLMを組み込んだドキュメント検索やAIアシスタントの構築を進められます。高度なベクトル検索機能や業種別チューニングに対応しており、専用ダッシュボードを通じて検索利用状況の可視化・分析も実現できます。イントラネットに加えてクラウドストレージやデータベースの横断検索にも対応し、SaaSアプリケーションとの連携も進められています。エンタープライズ設計によりセキュリティとガバナンスに配慮されているため、大規模組織での利用も想定しやすいプラットフォームです。FitGapの要件チェックではカテゴリ36製品中4位の対応範囲で、社内情報検索、質問応答、運用分析に関する主要な項目に対応しています。

強み

Google検索技術×生成AI

Google Vertex AI Searchは、Googleの検索エンジン技術と生成AIモデルを組み合わせたエンタープライズ向け検索サービスです。従来のキーワード検索に加えて、意味的な類似検索や文脈理解機能を備えており、ユーザーの質問に対してAIが理解しやすい形で要約した回答を生成する機能も提供しています。検索技術とAIの双方の特長を活用することにより、社内に蓄積された膨大な情報の中から必要な知識を見つけ出しやすくなります。FitGapの機能性評価はカテゴリ41製品中1位で、要件チェックでも質問応答・生成支援、要約・抜粋回答生成、AI回答補助・再検索提案が○(対応)です。社内文書検索と生成AIによる回答支援を同じ基盤で扱いたい企業に向いています。

業種に合わせたチューニング

Google Vertex AI Searchでは、商品カタログや臨床データなど、用途や業界特有の要件に合わせて最適化された検索サービスを利用できます。あらかじめ業界に特化したモデルが用意されており、専門分野の用語にもヒットしやすく、関連性の高い検索結果を得ることができます。自社のニーズに合わせた検索体験を構築できる柔軟性を備えており、各企業の業務要件に応じたカスタマイズが行えます。FitGapの業種別シェアでは、医療、福祉がカテゴリ41製品中3位、情報通信が4位です。臨床データや社内ナレッジなど、業務ごとに語彙やデータ形式が異なる環境で候補にしやすい製品です。

フルマネージドで迅速導入

Google Vertex AI SearchはGoogle Cloud上で提供されるフルマネージドサービスであり、インフラ構築を行うことなく導入を進められます。データコネクタや対話型UIといった開発者向けツールが用意されているため、複雑なRAGソリューションを一から構築する必要がありません。スケーラビリティやセキュリティについてはGoogle Cloud標準の仕組みを利用でき、導入の手軽さと運用面の管理を両立しやすい点があります。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ41製品中3位、連携評価もカテゴリ41製品中3位です。社内チャネルや業務システムと連携して利用できる要件も○(推奨)のため、既存環境に検索・回答機能を組み込みたい企業で検討しやすい製品です。

注意点

Google Cloud環境が必要

Google Vertex AI SearchはGoogle Cloud上で提供されるマネージドな検索サービスのため、利用にはGCPプロジェクトの作成とデータソースの設定が必要になります。オンプレミス単体での運用はできず、Google Cloudへのデータ移行やアカウント管理といったクラウド基盤の準備が前提となります。自社でGCPを利用していない環境の場合、新規に環境整備を行うための導入コストが発生する可能性があります。FitGapの要件チェックでは、社内チャネルや業務システムとの連携利用が○(推奨)である一方、運用前には権限管理やデータソース接続の設計が必要です。クラウド基盤の管理体制がない企業では、導入前にGoogle Cloudの運用担当範囲を決めておくことが重要です。

新サービスで実績少ない

Google Vertex AI Searchは比較的新しいサービスのため、市場投入からの期間が短く、企業での採用事例がまだ限られる状況にあります。サービス自体はGoogle検索技術を基盤としているものの、企業固有の要件に対応するためのノウハウや、コミュニティでの知見蓄積が十分でない段階です。最新機能であるがゆえの不確定要素や今後の改善点も存在する可能性があるため、導入を検討する際は段階的なアプローチを取り、十分な検証を行うことが重要と考えられます。FitGapの企業規模別シェアでは、大企業がカテゴリ41製品中16位、中堅企業と中小企業が17位です。全社展開を前提にする場合は、PoCで検索精度、権限設計、利用部門ごとの運用負荷を確認してから対象範囲を広げる進め方が適しています。

従量課金でコスト変動

Google Vertex AI Searchは初回利用者に1,000ドル分のクレジットが提供されますが、クレジット消費後はインデックス件数やクエリ数に応じた従量課金制に移行します。検索対象データの増加や利用の活発化に比例して月額費用も増大する可能性があるため、長期運用時のコスト管理には注意が必要です。利用状況を定期的にモニタリングし、不要なデータを適切に整理するなどのコントロールを行うことで、コスト最適化を図ることができます。FitGapの料金評価はカテゴリ41製品中22位で、費用面は上位評価ではありません。一方で運用分析ダッシュボードと品質モニタリングは○(対応)のため、利用量と回答品質を見ながら対象データや検索範囲を調整できる体制を用意しておくことが重要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Google Vertex AI Searchのナレッジ検索・社内QA（RAG）AIマーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

Google Vertex AI Searchの利用環境・機能

利用環境

端末・OS

Windows

シングルサインオン

対応言語

提供形態

対応サポート

機能

標準対応

オプション/条件付き

非対応

ナレッジ検索・社内QA（RAG）AI

社内情報検索・統合基盤

質問応答・生成支援

ナレッジ整理・更新管理

配備・連携・実行

Wiki・社内KB連携

チャット履歴取り込み

OCRテキスト化

ナレッジ重複検出・統合

古い情報の自動失効

信頼度しきい値制御

FAQ優先フロー制御

要約・抜粋回答生成

回答トーン・長さ制御

回答テンプレート管理

CRM・ヘルプデスク連携

部門別ナレッジ分離

公開承認ワークフロー

フィードバック収集・改善反映

運用分析ダッシュボード

ナレッジ利用分析

品質モニタリング

回帰テスト比較

マルチチャネル連携

FAQウィジェット設置

ハイブリッド検索制御

AI検索精度設定

AI出力制御

AI回答補助・再検索提案

メタデータ検索フィルタ

RAG再学習管理

運用分析・改善

Google Vertex AI Searchのプラン

料金モデル: 従量課金

無料枠/トライアル: ・クエリの無料トライアル 10,000件相当・インデックスストレージ月あたり10GiBの無料割当 代表的な料金例: ・標準検索（Standard クエリ）: $1.50/1,000クエリ・エンタープライズ検索（コア生成回答/AIモード）: $4.00/1,000クエリ・メディア検索 API リクエスト: $2.00/1,000件 割引/ディスカウント: 月額コミット型の「構成可能な料金（コアサブスクリプション）」を提供（最低コミット: 1,000 QPM＋50GB）。アドオンは従量制で追加可能。

Google Vertex AI Searchと比較されるサービス

Google Vertex AI Searchはナレッジ検索・社内QA（RAG）AIの中で、Google製のRAG型社内検索・QA基盤として、導入や運用の判断を進めやすい点に特徴があります。Amazon Kendra、Elasticsearch、Glean、Amazon Q Businessも、用途や運用範囲によって比較候補になります。