--- title: "Google Cloud（GCP） AI 基盤開発 | grasys（グラシス）" url: "https://www.grasys.io/services/google-cloud-ai" description: "Google Cloud（GCP）上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。" --- ![](/_astro/service-abstract-background.CJk2NsID_Zd5dAJ.webp) # Google Cloud（GCP） AI 基盤開発 PoCで終わらせず、AIユースケースを増やし続けられる共通基盤へ Google Cloud（GCP）上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Google Cloud（GCP） AI 基盤開発](/_astro/service-abstract.BIWJqa0a_rY86V.webp) ## Google Cloud（GCP） AI 基盤開発の3つの領域 AIサービスの選定から既存システムとの接続、運用開始後の管理までを、3つの領域に分けて一体で設計・構築します。 ### AI基盤とアーキテクチャを共通化 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 ### データ・システム連携を再利用可能に設計 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 ### 運用・監視・ガバナンスを一体で整備 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ## PoCから本番運用、その先の展開まで支える共通AI基盤 AIサービスごとに認証、データ連携、監視を個別構築すると、ユースケースを追加するたびに運用が複雑になります。grasys（グラシス）はGoogle Cloud（GCP）上で、モデルや検索などのAI機能、企業データ、業務アプリケーション、運用・ガバナンスを一つの基盤として設計し、継続的に拡張できる環境を構築します。 - Google Cloud（GCP） AIのアーキテクチャ設計 - AIサービスと既存データの連携 - 共通の認証・監視・運用設計 - ガバナンスと監査を含む基盤構築 ![Google Cloud（GCP） AI 基盤開発の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.BIWJqa0a_rY86V.webp) ## 共通AI基盤がもたらす4つの価値 ### 開発基盤の共通化 認証、実行、監視の共通部分を整え、ユースケースごとの重複を減らします。 ### データ連携の再利用 接続方式と権限を整理し、複数のAIアプリケーションから利用しやすくします。 ### 運用・監査の一貫性 ログ、評価、変更の流れを共通化し、運用状況を確認できるようにします。 ### ユースケース追加への拡張性 新しいモデルや業務を追加するときも既存の基盤を活かせる構成にします。 ## AI・データ活用の導入事例 AI、検索、データ基盤を業務へ取り入れた事例をご紹介します。 [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery（bq）・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) [![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) [![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) - [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) - [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) ### 実現したいこと - [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) ### 技術 - [Google Cloud（GCP）](/technologies/google-cloud/) - [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) - [Gemini](/technologies/gemini/) - [BigQuery（bq）](/technologies/bigquery/) ## AI活用を支える基盤を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、基盤、連携、運用の優先順位をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## AI基盤開発の進め方 現状整理から運用開始までを4段階で進めます。 01 ### ユースケースと要件の整理 対象業務、データ、利用者、品質、セキュリティと運用要件を確認します。 02 ### 基盤・連携設計 AIサービス、実行環境、認証、データ連携、監視の構成を設計します。 03 ### 構築・実装・検証 共通基盤と接続を実装し、対象ユースケースを使って機能と運用を検証します。 04 ### 運用・拡張 監視、評価、監査を開始し、新しいユースケースへ段階的に展開します。 ## よくあるご質問 Google Cloud（GCP） AI 基盤の範囲と進め方に関する主なご質問です。 基盤・連携運用・費用AI・検索活用 ### AI基盤にはどこまで含まれますか？ 対象業務に応じて、実行環境、モデル利用、認証、データ連携、監視、ログと運用方法を組み合わせて設計します。 ### 既存のデータや業務システムと接続できますか？ はい。接続先、権限、更新頻度と利用方法を確認し、再利用可能な連携方式を検討します。 ### PoCから本番運用への移行も含まれますか？ はい。品質評価、監視、権限、ログ、変更管理を整理し、運用可能な構成へ段階的に移行します。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象ユースケース、基盤範囲、接続先、品質・運用要件と開発・運用期間を確認したうえで個別にお見積もりします。 ### 企業のAIエージェント導入や、生成AIのPoCから本番運用への移行を支える共通基盤も相談できますか？ はい。ユースケースごとに分かれやすい認証、データ連携、実行環境、監視、評価と監査を共通化し、PoCから運用へ段階的に進める構成を設計します。 ### Agent Search 導入支援やVertex AI Search 導入も基盤の対象ですか？ 検索ユースケースを共通AI基盤へ接続する設計はご相談いただけます。Vertex AI Searchは旧称として扱い、現在のAgent Searchを含む利用可能なサービスと要件を確認して構成を検討します。