エージェントサーチとは

エージェントサーチとは、Google CloudのAgent Searchに代表される、企業サイトや社内データを自然文で探し、生成AIの回答や推薦まで組み込む検索基盤のことです。単にキーワード一致でページを並べるのではなく、ユーザーの質問意図を読み取り、答えや関連コンテンツを返す検索体験を作るための土台になります。

社内検索をAIアプリに近づける

Google Cloudの公式ドキュメントでは、Agent Searchは検索とレコメンドのための生成AIアプリを作る製品という位置づけです。自然言語理解、セマンティック検索、生成AIによる回答や要約、会話型検索、検索ウィジェットなどを備えた構成です。社内FAQ、ヘルプセンター、商品データ、ナレッジベースを「質問すれば答えが返る場所」に変えるイメージになります。

RAGやセマンティック検索と近い領域ですが、エージェントサーチは導入者から見ると「検索画面を作るための製品・基盤」という色が濃い言葉です。開発者がモデルを一から組むというより、既存データを取り込み、ランキング、要約、推薦、ウィジェットを組み合わせて業務アプリに載せる流れになるでしょう。

導入前に見るポイント

経営判断では、検索の精度だけでなく、誰がどの文書を見られるかの権限管理、情報の更新頻度、AIが何を根拠に答えたかの表示、利用ログの分析まで確認します。特に社内文書を扱う場合、閲覧権限を無視してAIが答えると情報漏えいの原因です。AIエージェントに近い検索ほど、便利さとガバナンスを同時に設計することが欠かせません。

エージェントサーチに関するよくある質問

エージェントサーチとRAGは何が違いますか？

RAGは、AIが外部データを参照して答えるための考え方です。エージェントサーチは、その考え方を検索画面、推薦、要約、権限管理などの業務アプリとして組み立てる側の言葉として使われます。

Google Cloud Agent Searchは旧Vertex AI Searchと別物ですか？

Google Cloudの公式ドキュメントでは、Vertex AI SearchがAgent Searchへ改称中だと説明されています。古い資料では別名が出ることがあるため、機能名だけでなくドキュメント更新日も確認すると安全です。

社内検索に入れる時のリスクは何ですか？

一番のリスクは、見てはいけない文書の内容をAIが回答してしまうことです。導入前に、文書ごとの閲覧権限、更新頻度、回答根拠の表示方法を決める必要があります。