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Developers Summit 2025 セッションレポート(AD)

島津製作所が膨大な資料を活用するために、"Vertex AI Search"を選定したワケ【開発者視点で深掘り】

【14-D-3】Vertex AI Searchで実現する膨大な資料の活用術 ~島津製作所の技術選定から導入までのプロセス公開~

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アプリケーションの構成と技術の選定理由

 Vertex AI Searchの採用を決めたことで、Google Cloudをプラットフォームとして構築することとなった。

 構成は図の通り。セキュリティ面を考慮するという要望に応えるため、Google Cloud Interconnectを活用。外部IPなしのプライベートなデータ通信が可能になった。さらにVPCSC(VPC Service Controls)境界をさらに設定し、社外からのアクセスをできなくした。利用ユーザーが増加しても問題がないようにするため、自動でスケールアウト・スケールインするCloud Runを使用した。また、誰も使用しなくなったらインスタンスがゼロになるよう設定。「負荷や料金面に対しても、要望に応えられたと思っている」(細谷氏)

構成図
構成図

 今回は外部IPがない構成なので、ロードバランサーはリージョン内部アプリケーションロードバランサーを使用。「これは時間課金で、ゾーンが数分発生するので注意が必要になる」と細谷氏は強調した。

 ここから先は、メインで開発を進行した上間氏が登壇し、実装の話に移った。

株式会社grasys Cloud Tech div. Cloud Development sec. エンジニア 上間 貫司氏
株式会社grasys Cloud Tech Div. Cloud Development Sec. エンジニア 上間 貫司氏

 アプリケーションは、バックエンドがPythonとFlask、フロントエンドがReactとNext.js、環境はDockerで構成。選定した理由について上間氏は、「今回の案件は納期が短かった。そこでバックエンドのPythonとFlaskは私がメインで利用している言語のため、開発スピードを出せるために選択した」と語る。ReactとNext.jsを選定したのは拡張性が高いからであり、開発を進行しながら機能追加されることが予想されたからだ。DockerはCloud Runを使用するため選択したという。

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4つの機能を実装、それぞれの問題解決策も解説

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この記事の著者

中村 仁美(ナカムラ ヒトミ)

 大阪府出身。教育大学卒。大学時代は臨床心理学を専攻。大手化学メーカー、日経BP社、ITに特化したコンテンツサービス&プロモーション会社を経て、2002年、フリーランス編集&ライターとして独立。現在はIT、キャリアというテーマを中心に活動中。IT記者会所属。趣味は読書、ドライブ、城探訪(日本の城)。...

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山出 高士(ヤマデ タカシ)

雑誌や広告写真で活動。東京書籍刊「くらべるシリーズ」でも写真を担当。

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