Vertex AI Searchを使いこなす実践テクニック by SatohJohn

◻︎セッション概要（500文字以内）
Vertex AI Search はエンタープライズな検索システムを手軽に導入できる一方で、マネージドな機能を多く備えており、その実力を最大限に引き出すためにはアーキテクチャの理解と適切なチューニングが不可欠です。
この Vertex AI Search を深く理解することは、自作の RAG システムの精度向上だけでなく、Gemini Enterprise の横断検索をより使いこなすためのヒントにも繋がります。
本セッションでは、Vertex AI Search の基本機能から最新アップデートまでを網羅し、Gemini Enterprise を含め実運用でつまずきがちな精度向上に対するアプローチと、それを乗り越えるための実践的なノウハウを共有します。
私自身、Gemini Enterprise や Vertex AI Search の導入と精度改善に取り組み、検索精度やセキュリティの閲覧権限管理で多くの試行錯誤を繰り返してきました。その中でえられた知見もお伝えします。

◻︎想定オーディエンス・得られる学び（500文字以内）

• 社内の情報を効率よく検索できるシステムを構築したい方
• Vertex AI Search を一度は触ったものの、より高度なカスタマイズやチューニング方法を知りたい開発者
• Google Cloud で検索システムの構築を検討しているアーキテクト
• RAG アプリケーションの精度向上に悩んでいるエンジニア

得られる学び

• 自身のユースケースに最適な Vertex AI Search のインデックス設定、データ設計手法を理解できる。
• 回答精度を一段階引き上げるための具体的なチューニング手法を習得する。
• Vertex AI Search を使った検証を効率よく回すための方法の一つを学べる。
• Gemini Enterprise がどの様に検索をしているのかが理解できる。

◻︎セッション詳細（1000文字程度）
企業内に眠る膨大なドキュメントやデータを、いかにしてビジネスの競争力に変えるか。
Google Cloud の Vertex AI Search は、この普遍的な課題を解決するため、迅速かつセキュアなエンタープライズ検索基盤を構築できる強力なマネージドサービスです。
しかし、「手軽に始められる」がゆえにデフォルト設定のままで運用し、「期待した検索精度が出ない」「社内の専門用語をうまく解釈できない」「PDFの複雑なレイアウトを読み取れない」といった、
いわゆる "AIの幻滅期" とも呼べる課題に直面するケースは少なくありません。
この"幻滅期"を乗り越える鍵こそ、検索エンジンの深い理解になります。例えば、社内システムの横断検索を担う Gemini Enterprise の強力な検索機能は、この Vertex AI Search の技術を基盤として構築されています。
だからこそ、Vertex AI Search のアーキテクチャとチューニングの勘所を学ぶことは、自作RAGシステムの精度向上だけでなく、Gemini Enterprise のデータストア検索の挙動を理解し、より効果的に使いこなすための最短ルートとなるのです。
本セッションでは、Vertex AI Search の基本から応用まで、実践的なノウハウを網羅的に解説します。
まず、検索の土台となるインデキシング戦略として、非構造化データ（PDF/HTML/Office文書）と構造化データの使い分け、メタデータ活用の振り方、そして精度を左右する前処理の勘所を深掘りします。
次に、エンタープライズ利用で避けては通れないセキュリティと実運用に焦点を当てます。
特に試行錯誤した Workforce Identity Federation と連携した動的な閲覧権限管理の実装パターンやソレを使わずに実施する閲覧権限管理のパターン、鮮度を保つためのデータ更新パイプライン設計、
さらに Security Command Center と連携した機微データのフィルタリング手法について、失敗談も交えながら共有します。
このセッションを聴き終えたとき、"AIの幻滅期"を乗り越え、自信を持って Vertex AI Search の導入と精度改善を進めるための、明確な次の一歩が見えているはずです。