良いポイント
最大の魅力は、RAG（検索拡張生成）ベースのチャットボットや検索エンジンを、ほぼノーコードかつ短時間で構築できる点です。 Cloud Storage上のPDFや、既存のWebサイトのURLをデータストアに指定するだけで、独自のデータを学習・参照したAIエージェントが完成します。 特に「Grounding with Google Search」機能が非常に強力で、社内データだけでなく、Google検索の最新情報も根拠（出典）として回答に含めることができるため、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを低減できる点が実務において信頼できます。 また、フルスクラッチでLangChainなどを組むのと比較して、インフラ管理の手間が一切ないのも大きなメリットです。
改善してほしいポイント
非常に便利ですが、従量課金のコスト構造がやや複雑で、特に「検索クエリ数」と「生成モデルの利用料」が組み合わさるため、大規模に展開する際のコスト試算が難しいです。管理画面内で簡易的なコストシミュレーションができる機能が欲しいと感じます。 また、ノーコードで手軽に作れる反面、回答の生成プロンプトを非常に細かく制御したい場合や、複雑な前処理を挟みたい場合のカスタマイズ性には限界があります。 管理コンソールのUI名称や配置が頻繁に変更されるため、公式ドキュメントとの差異に戸惑うことがある点も改善を期待します。
どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？
「社内規定やマニュアルが散在しており、必要な情報を探すのに時間がかかる」という課題に対し、社内ドキュメント横断検索ツールとして導入しました。 これまでは目的のファイルを見つけるのに平均10分かかっていましたが、Vertex AI Agent Builder導入後は自然言語で質問するだけで、該当するドキュメントの要約とリンクが即座に提示されるようになり、情報検索時間を約1分に短縮できました。 エンジニアリソースを使わずに、数日でプロトタイプを作成・検証できたスピード感も、DX推進において大きな効果がありました。
検討者へお勧めするポイント
「自社のデータを元に回答するAIチャットボット（RAG）を作りたいが、開発工数はかけられない」という企業には最適なソリューションです。 Googleの検索技術が裏側にあるため、日本語の検索精度が非常に高いのが特徴です。 PDFをアップロードするだけで動くので、まずはPoC（概念実証）として、特定の部署のマニュアル検索などからスモールスタートしてみることを強くおすすめします。Google Cloudユーザーなら導入障壁はほぼゼロです。
