Vertex AIで
Webマーケを拡張
Vertex AIは「Google版のChatGPT」ではありません。Google Cloud上で、Geminiなどの基盤モデル、機械学習、検索、レコメンド、評価、デプロイ、権限管理をまとめて扱うための企業向けAI基盤です。Google Cloudの公式ドキュメントでは、Vertex AIは生成AIと機械学習モデル、AIアプリケーションを構築・デプロイ・拡張するための統合プラットフォームとして説明されています（Google Cloud公式ドキュメント）。
Webマーケティングに置き換えると、Vertex AIは「広告文を作るAI」だけではなく、顧客データを使って誰に広告を出すかを判断し、SEO記事や商品説明を作り、問い合わせや商談メモから改善点を見つけるための土台になります。
最初から大規模な機械学習プロジェクトにする必要はありません。まずは「自社資料を参照する記事制作支援」「広告コピー生成」「リードスコアリング」「商品説明・FAQ整備」のように、成果とリスクを測りやすい領域から小さく始めるのが現実的です。
01.Vertex AIとは何か
ひとことで言うと、Vertex AIは「Google CloudにあるAI関連サービスをひとまとめにした統合プラットフォーム」です。Gemini（モデル）、Imagen・Veo（画像・動画生成）、AutoML（予測モデル）、Vertex AI Search（検索・推薦）、MLOps（運用）などが別々のサービスとして存在するのではなく、同じプロジェクト・同じIAM・同じBigQuery基盤の上で扱えるよう束ねられています。
図：Vertex AIに束ねられている主なGoogle Cloudサービス
Vertex AI自体は『箱』であり、中身は生成・予測・検索・運用・データ連携の各サービスです。マーケティングで使う場合は、これらを組み合わせて『広告・SEO・記事制作・顧客分析』へ出力します。
生成AI
Gemini / Imagen / Veo
テキスト、画像、動画、音声の生成。Model Gardenから Claude や Llama などのパートナーモデルも選べる。
予測・機械学習
AutoML / Workbench / Pipelines
表形式データから LTV、解約、CV確率などを予測するモデルを構築・運用する。
検索・推薦
Vertex AI Search / Search for Commerce
自社サイト・商品DB・FAQ・営業資料に対する検索とレコメンドを既製エンジンで構築する。
プロンプト開発
Vertex AI Studio / Agent Builder
プロンプトやエージェントの試作、評価、グラウンディング（出典付き回答）の設計を行う。
運用・評価
Model Monitoring / Feature Store / Endpoints
モデルの監視、特徴量管理、本番デプロイ、A/B評価、ロールバックをマネージドで扱う。
データ・権限・配信先
BigQuery / Cloud Storage / IAM / GA4 / SA360
自社データはGoogle Cloudに置いたまま参照し、IAMで権限管理。出力はGoogle Ads・GA4経由で配信や解析へ戻す。
GeminiとVertex AIの関係
Geminiと Vertex AIは並列のサービスではなく『包含関係』です。Geminiはモデル（中身）、Vertex AIはそのモデルを企業データ・権限・運用込みで使うための環境（外側）です。Gemini API（Google AI Studio）はGeminiを最短で呼ぶ簡易ルート、Vertex AIは同じGeminiに加えて検索・予測・運用機能まで揃った本格運用ルート、というイメージです。
| 呼び方 | 正体 | マーケターから見た役割 |
|---|---|---|
| Gemini | Googleの基盤モデル（LLM） | テキスト・画像・動画を扱う『中身のエンジン』 |
| Gemini API（Google AI Studio） | Geminiを呼ぶ最小限のAPI | 個人検証やPoCが速い。データ統制・予測・検索などの周辺機能はない |
| Vertex AI | Google CloudのAIプラットフォーム | 同じGeminiに加えて、検索・予測・運用・権限まで揃った『土台』 |
マーケティング業務で「自社のBigQueryやCRMにあるデータを使い、ログ・評価・権限まで含めて運用したい」場合は、Gemini APIではなくVertex AI経由でGeminiを呼ぶのが基本になります。
重要なのは、「Vertex AIを契約すれば何かが自動で良くなる」のではなく、束ねられた各サービスのどれを使い、どこから始めるかを設計することです。多くのマーケティング用途では、最初からモデルを再学習させる必要はなく、検索拡張生成（RAG: Retrieval-Augmented Generation）で自社資料を参照させる、または既存のGeminiにプロンプトと評価ルールを与えるだけで十分に検証できます。
02.Gemini API とどう違うのか
Vertex AIの便利さは、モデルそのものではありません（呼んでいるGeminiは同じです）。本質的な違いは、『自前で組むと重い RAG・検索・予測モデル・運用が、既製のマネージドサービスとして最初から揃っている』ことです。Gemini APIだけで自社データを活用しようとすると、結局その周辺をすべて自作することになります。
| やりたいこと | Gemini API（単独）でやる場合 | Vertex AI を使う場合 |
|---|---|---|
| 自社資料を参照させる（RAG） | ベクトルDB（pgvector・Pinecone等）の選定、チャンク分割、埋め込み生成、検索、再ランキングまで全部自作 | Vertex AI Searchにデータを指すだけでインデックス・検索・引用まで一括。Grounding APIで出典付き回答も生成 |
| PDFや営業資料を取り込む | PDFパーサや前処理を自作（画像PDF・表は別途） | Document AI／Vertex AI Searchがパース・構造化まで担当 |
| LTV・解約・CV確率を予測する | 別途ML基盤を用意（生成AIだけでは作れない） | AutoML／Vertex AI Workbenchで予測モデルを構築・運用 |
| Google Searchでグラウンディング | 自作の検索クライアントを統合する必要あり | Grounding with Google Searchが標準機能で1呼び出し |
| 本番運用（評価・監視・権限） | ログ・評価・IAM相当を自前で実装 | Pipelines／Model Monitoring／IAMが標準で揃う |
| BigQuery／GA4／SA360との連携 | 個別にAPI連携を組む | 同じGoogle Cloudプロジェクトから直接参照／書き戻し |
| データの学習利用 | プランによる | 自社プロジェクト内に閉じ、既定では学習に使われない |
| 画像・動画生成 | 別サービスを組み合わせる | Imagen・Veoが同じ環境内にある |
図：Vertex AIが既製サービスで担う範囲
Gemini APIだけだと自作になりがちな『取得（RAG）・予測・運用』部分を、Vertex AIではマネージドサービスがまるごと引き受けます。自作コストがいちばん大きく減るのがここです。
① 取得側（RAGの“面倒な部分”）
Vertex AI Search ＋ Document AI
PDF・FAQ・商品DB・サイト・BigQueryを指すだけでチャンク分割・埋め込み・インデックス化までマネージド。ベクトルDBや検索ロジックを自作しなくて良い。
② 生成 ＋ 予測 ＋ グラウンディング
Gemini ＋ AutoML ＋ Grounding
同じプロジェクトで、文章生成（Gemini）、LTV・CV予測（AutoML）、出典付き回答（Grounding with Google Search）を組み合わせる。
③ 出力先・運用
GA4 ／ SA360 ／ Pipelines ／ IAM
予測スコアをSA360オーディエンスへ、生成結果をCMSへ。評価・監視・権限はマネージドで揃う。
Gemini API（Google AI Studio）で十分なケース：
- 試したいだけ
- データは少量
- 出力はテキストのみ
Vertex AIに踏み込んだほうが速く安全なケース：
- 自社の資料・商品DB・行動データを参照させたい
- LTVや解約確率の予測まで踏み込みたい
- 監査・権限・評価を本番運用レベルにしたい
このような場合は、自作で組むよりVertex AIに最初から揃っているRAG・検索・予測・運用機能を使うほうが速く安全です。
したがって「Vertex AIで何が嬉しいか」を考えるときは、生成性能を比べるのではなく、「Gemini API単独だと自作になる RAG・検索・予測・運用が、既製サービスとして手に入る」という観点で見るのが近道です。
03.機械学習の専門知識はどこまで必要か
結論として、PoC段階では高度な機械学習の知識は必須ではありません。Google Cloudは、AutoMLを「最小限の技術的な作業で高品質なモデルを構築できる方法」と説明しています（Vertex AI Training overview）。一方で、成果を出すには、何を予測するか、正解データは何か、どの指標で評価するかを決める業務設計が必要です。
| 担当 | 最低限必要な理解 | できると強いこと |
|---|---|---|
| マーケター | 目的、顧客セグメント、施策KPI | AIの出力を広告・SEO・CRM施策へ反映する判断 |
| 編集・SEO担当 | 検索意図、出典確認、記事品質、ブランドトーン | AI下書きのファクトチェックと構成改善 |
| エンジニア | API連携、BigQuery、権限管理、ログ管理 | Cloud Runやワークフローでの自動化 |
| データ担当 | データ結合、欠損、偏り、評価指標 | 予測モデルの精度検証と改善 |
「AIに全部判断させる」よりも、「広告コピー案を20案作り、人間が3案に絞る」「記事構成案を作り、一次情報と出典を人間が追加する」「予測スコアを営業・広告配信の優先度付けに使う」のように、AIと人間の分担を決める方が成果に直結します。
04.Webマーケティングで使える6領域
Vertex AIのWebマーケティング活用は、生成AIだけでなく、予測、検索、分類、分析を組み合わせると広がります。最初に全領域を同時に始める必要はありませんが、最終的には顧客データ、コンテンツ、広告、問い合わせがつながるほど効果が出やすくなります。
| 領域 | 主な使い方 | 期待できる効果 |
|---|---|---|
| 広告 | 広告コピー生成、セグメント別訴求、LTV予測、ROAS最適化 | 制作時間短縮、ROAS改善、媒体横断の訴求統一 |
| SEO | 商品説明、FAQ、検索意図分類、既存記事リライト | 検索流入、CVR、記事制作速度の改善 |
| 記事制作 | 構成案、初稿、リライト、出典確認リスト、校正 | 制作コスト削減、品質の標準化 |
| 顧客分析 | 解約リスク、購入確率、LTV、セグメント分類 | 営業・CRM施策の優先順位改善 |
| サイト内検索 | 自然文検索、レコメンド、FAQ回答 | 離脱削減、商品発見、問い合わせ削減 |
| 営業支援 | 導入事例検索、提案書下書き、商談メモ要約 | 営業資料作成時間の短縮 |
05.広告での使い方
広告領域では、Vertex AIを「コピーを作るツール」としてだけ使うより、顧客データ、媒体データ、商品情報を組み合わせて、誰に、何を、どの訴求で届けるかを支援する基盤として使う方が効果を測りやすくなります。
| 用途 | Vertex AIでできること | 見るべき指標 |
|---|---|---|
| 広告コピー生成 | 媒体別・商品別・ペルソナ別に複数案を作る | CTR、CVR、審査差し戻し率、制作時間 |
| セグメント作成 | 顧客属性・行動履歴から配信対象を分類する | CPA、ROAS、商談化率、LTV |
| 広告運用支援 | 過去キャンペーンを要約し、予算配分や訴求案を出す | 運用工数、改善サイクルの速度 |
| LPとの整合 | 広告文、LP見出し、FAQ、CTAのずれを検出する | 直帰率、CVR、品質スコア |
06.SEO・記事制作での使い方
SEOと記事制作では、AIに記事を丸投げするより、商品説明、FAQ、カテゴリ説明、既存記事リライト、検索意図分類のように、構造化しやすく検証しやすい作業から使う方が安全です。特に商品点数が多いECやBtoB商材では、人間だけで全ページの説明品質を保つのが難しいため、AIによる下書きと人間レビューの組み合わせが効きます。
| SEO・記事制作の工程 | Vertex AIで支援できること | 人間が担うべきこと |
|---|---|---|
| キーワード設計 | 検索意図の分類、関連質問の整理、記事群の案出し | 事業優先度、受注貢献、競合状況の判断 |
| 構成案作成 | 見出し案、FAQ、比較表、読者課題の整理 | 一次情報、独自見解、取材内容の追加 |
| 初稿作成 | 下書き、要約、表現の統一、商品説明の量産 | 事実確認、法務確認、ブランドトーンの最終判断 |
| リライト | Search Consoleデータの要約、足りない論点の抽出 | 公開判断、内部リンク設計、CV導線の改善 |
| 公開前チェック | 誤字脱字、NG表現、根拠不足、重複表現の検出 | 出典確認、価格・実績・規制表現の確認 |
AIが作った一般論だけでは、検索上位やAI回答で選ばれる理由が弱くなります。自社の導入事例、顧客の声、検証データ、担当者の見解を加え、AIには整理・展開・チェックを担わせる設計が実務向きです。
07.RAG・予測モデル・ファインチューニングの使い分け
Vertex AIの導入で混同しやすいのが、「自社データを使う」と「モデルを再学習する」を同じ意味で捉えてしまうことです。実務では、次の3パターンを分けて考えると失敗しにくくなります。
| 方式 | 向いている用途 | 最初に必要なもの |
|---|---|---|
| RAG・グラウンディング | 自社資料に基づく記事制作、FAQ、営業支援、社内検索 | 商品資料、FAQ、導入事例、価格表、営業資料 |
| 予測モデル | リードスコアリング、LTV予測、解約予測、広告反応予測 | 過去の顧客データ、成果データ、顧客IDの連携 |
| ファインチューニング | 特定形式の要約、分類、定型文生成、専門領域の表現 | 良質な教師データ、評価データ、運用ルール |
Geminiの教師ありファインチューニングは、明確に定義されたタスクとラベル付きデータがある場合に有効で、分類、要約、抽出型QA、チャットなどのタスク改善に使えると説明されています（Gemini supervised fine-tuning）。ただし、マーケティング用途では、最初からファインチューニングに進むより、プロンプト設計、RAG、評価データ作成の順に進める方が費用対効果を見極めやすいです。
08.導入ロードマップ
Vertex AIをWebマーケティングで使うなら、いきなり全チャネルを自動化するのではなく、1つの業務で成果とリスクを測るのがおすすめです。
| 段階 | やること | 成功条件 |
|---|---|---|
| 1. 対象業務を決める | 広告コピー、SEO記事、リードスコアリング、商品説明生成から1つ選ぶ | 2〜6週間で評価できる範囲に絞る |
| 2. データを棚卸しする | CRM、MA、広告、Search Console、レビュー、FAQ、商品資料を確認する | 個人情報と利用同意の扱いを整理する |
| 3. AIの役割を決める | 生成、分類、要約、予測、検索のどれを任せるか決める | 人間レビューが必要な境界を明文化する |
| 4. PoCを作る | 小さなデータでプロンプト・モデル・ワークフローを試す | 現行業務より速い、精度が許容範囲、リスクが管理できる |
| 5. 本番運用に広げる | ログ、評価、権限、通知、改善サイクルを整える | 月次で品質と成果をレビューできる |
- ✓ 過去の問い合わせを分類し、FAQとSEO記事テーマを抽出する
- ✓ 商品資料と導入事例をもとに、広告コピー案とLP見出し案を作る
- ✓ レビューを分類し、商品ページ改善と広告訴求に使う
- ✓ Search Consoleデータからリライト候補と不足論点を抽出する
- ✓ CRMデータから商談化確度やLTVの予測に使える項目を棚卸しする
09.失敗しやすいポイント
Vertex AI導入で失敗しやすいのは、技術よりも運用設計です。特にマーケティングでは、生成した文章を誰が確認するのか、予測結果をどの施策に反映するのか、誤判定が起きたとき誰が責任を持つのかを決めないまま始めると、PoCで止まりやすくなります。
| 失敗パターン | 起きる問題 | 避け方 |
|---|---|---|
| AIに丸投げする | 一般論の記事、誤った広告表現、ブランド毀損が起きる | 一次情報、出典、人間レビューを必須工程にする |
| 目的が広すぎる | 何が成功か分からず、改善できない | 1業務・1指標・短期間でPoCを切る |
| データ品質を見ない | 予測モデルが過去の偏りを再生産する | 欠損、重複、時系列、顧客ID連携を確認する |
| 自動公開を急ぐ | 誤った情報や不適切な表現が公開される | 公開前レビューと差し戻し基準を決める |
| 成果測定がない | 便利だったが売上貢献が分からない | 作業時間、CVR、ROAS、商談化率などを事前に決める |
10.よくある質問
Vertex AIを使うには機械学習エンジニアが必要ですか？
PoC段階では必須ではありません。Gemini API、Vertex AI Studio、Vertex AI Search、AutoMLを使えば、マーケターとエンジニアだけでも小さく検証できます。ただし、本番運用ではデータ連携、権限管理、評価、個人情報管理が必要になるため、Google Cloudに詳しいエンジニアやデータ担当者を巻き込むのが安全です。
広告コピーやSEO記事を完全自動で公開してもよいですか？
おすすめしません。Vertex AIは大量の案出し、構成整理、リライト、チェックには向いていますが、価格、法務、薬機法・景表法、競合比較、導入実績などは人間の確認が必要です。公開前レビューと公開後の成果検証を組み込む前提で使うべきです。
まず広告とSEOのどちらから始めるべきですか？
短期で効果検証したいなら広告コピーやセグメント作成、既存資産が多いならSEO・記事制作・FAQ整備から始めるのがおすすめです。どちらも最初は自動公開ではなく、人間レビューを前提に、作業時間・CVR・ROAS・問い合わせ数などの指標を決めて検証します。
11.次に読むとよい記事
Vertex AIのマーケティング活用事例｜広告・SEO・記事制作の公開事例まとめ
Spotify、Berge & Meer、Kraft Heinz、Allegroなど、広告・SEO・記事制作に近い公開事例を別記事で整理しています。
AIライティングでSEOに評価されるには？オリジナリティを出す3つの条件
AIを使ったSEO記事制作で、一般論に埋もれないための一次情報・独自性・ファクトチェックの考え方を整理しています。
12.Vertex AI活用を、広告・SEO・記事制作の運用に落とし込む
Vertex AIは強力ですが、導入効果はツール選定だけでは決まりません。広告、SEO、記事制作のどこから始めるかを決め、データ、評価、人間レビュー、改善サイクルまで設計してはじめて、Webマーケティングの成果につながります。
弊社では、AIを使ったSEO・記事制作・Webマーケティング運用の設計から実行までを支援しています。Vertex AIのような企業向けAI基盤を使う場合も、いきなり大規模開発にするのではなく、検索意図、記事制作、広告訴求、顧客の声分析のどこから投資対効果が出るかを整理し、小さなPoCから運用化まで伴走できます。
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