Google Vertex AI — お客様のアカウントでの推論

この統合を使用すると、SecureAI の大規模言語モデル (LLM) の呼び出しが、SecureAI が管理するプロバイダーではなくお客様ご自身の Google Cloud プロジェクトで実行されます。使用量は Google アカウントに直接請求されるため、確約利用 (CUD) や交渉済みの割引を活用できます。 SecureAI はすべてのリクエストの経路にとどまります: DLP、モデルポリシー、データ所在地、署名付き受領書は、他のプロバイダーの場合とまったく同じように適用されます。

もう一方の Google Cloud カードと混同しないでください。 このページでは、Vertex AI を推論プロバイダーとして接続します (Admin → Integrations → AI providers)。Google Cloud — 検出 カード (Cloud カテゴリ) はプロジェクトを読み取り専用でインベントリするだけで、プロンプトを送信することはありません。こちらは Google Cloud — ディスカバリーで説明しています。同じプロジェクトで両方を使用できますが、両者は独立しており、求める権限も異なります。

Vertex で実行されるものとされないもの

お客様の Vertex で実行されるもの	SecureAI が管理するプロバイダーに残るもの
チャットとエージェント (選択したファミリーのモデル)	埋め込み (ドキュメントとインデックスの検索)
Teams 会議の要約 (Gemini モデル)	検索の再ランキング
文法チェック、翻訳、その他の内部バックグラウンドタスク (Remap everything を選択した場合)	ドキュメントの OCR
	管理者アシスタント
	画像生成とリアルタイム音声
	セルフホストモデルと Claude Code プロキシ

現在利用できるモデル: Gemini と、Vertex で MaaS として提供されるオープンモデル (gpt-oss、DeepSeek、Llama、Qwen)。Vertex 上の Claude と Mistral はまだサポートされていません。これらのモデルはフォールバックの設定に従って処理されます (下記を参照)。

使用できるクラウドプロバイダーの数

プラン	同時に有効にできる推論プロバイダー
Scale	1 (Google Vertex AI、Azure AI Foundry、または Amazon Bedrock)
Enterprise	最大 3 — たとえば Gemini には Vertex AI、GPT には Foundry、Claude には Bedrock

複数のプロバイダーを有効にしている場合、それぞれが異なるモデルファミリーを担当します: 1 つのファミリーを担当できる有効なプロバイダーは 1 つだけで、Remap everything にできるプロバイダーも 1 つだけです。統合を有効にした状態で保存すると、SecureAI は次の 2 つの場合に保存を拒否し、パネルにその理由を表示します:

場合	パネルのメッセージ
ルーティングが有効な別のプロバイダーと重複している (別のプロバイダーがすでに担当しているファミリー、または 2 つ目の Remap everything)	This routing overlaps another enabled cloud provider: … の後に、衝突しているファミリーまたはモードが表示されます。
プランで、有効なプロバイダーをこれ以上追加できない	Your plan’s BYO-cloud provider limit is reached (… of … in use). Disable another provider or upgrade the plan.

前提条件

課金が有効になっている Google Cloud プロジェクト。
そのプロジェクトで有効になっている Agent Platform API (Vertex AI API) (aiplatform.googleapis.com サービス)。
プロジェクト内の、Agent Platform User ロール (roles/aiplatform.user) を持つサービスアカウントと、SecureAI がそのアカウントとして動作するための次の 2 つの方法のいずれか:
- オプション A — そのサービスアカウントの JSON キー。
- オプション B — キーなし (権限借用): パネルに表示される SecureAI のサービスアカウントに、お客様のサービスアカウントに対する Service Account Token Creator ロール (roles/iam.serviceAccountTokenCreator) を付与します。キーは保存されません。このオプションは、SecureAI のデプロイメントが提供している場合にのみ利用できます。提供していない場合、パネルではこのオプションが無効と表示され、Keyless access is not enabled on this deployment. という通知が出ます。
SecureAI の Integrations セクションに対する Admin 権限。読み取り権限では、設定を表示できますが変更はできません。

ステップ 1. Google Cloud でプロジェクトを準備する

コマンドライン (手早く) またはコンソール (スクリーンショット付き) のどちらからでも行えます。手順 1〜3 はどちらの認証オプションでも同じです。手順 4 (JSON キー) はオプション A の場合のみです。

gcloud (Cloud Shell)
Google Cloud コンソール

Cloud Shell から、または gcloud をインストールした環境で実行します。MY_PROJECT を実際のプロジェクト ID に置き換えてください:

gcloud config set project MY_PROJECT

# 1. Agent Platform API (Vertex AI API) を有効にする
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

# 2. SecureAI 専用のサービス アカウントを作成する
gcloud iam service-accounts create secureai-vertex --display-name="SecureAI Vertex"

# 3. モデルを呼び出すための最小限のロールを付与する
gcloud projects add-iam-policy-binding MY_PROJECT \
  --member="serviceAccount:secureai-vertex@MY_PROJECT.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/aiplatform.user"

# 4. オプション A のみ: JSON キーを生成する
gcloud iam service-accounts keys create key.json \
  --iam-account=secureai-vertex@MY_PROJECT.iam.gserviceaccount.com

Google Cloud コンソールでプロジェクトを選択し、API とサービス → ライブラリ を開きます。Agent Platform API (旧称 Vertex AI API) を検索し、有効にする をクリックします。すでに API が有効です と表示されている場合は、何もする必要はありません。
IAM と管理 → サービスアカウント → サービスアカウントを作成 に移動します。名前を付けます (例: secureai-vertex)。
権限で、プロジェクトに対する Agent Platform User ロール (roles/aiplatform.user) を付与し、完了をクリックします。推論に必要なロールはこれだけです。
オプション A のみ。 サービスアカウントを開き、キータブ → 鍵を追加 → 新しい鍵を作成 に移動して、キーのタイプに JSON を選択し、作成をクリックします。ファイルのダウンロードは 1 回だけです。

JSON ファイルはパスワードと同じように扱ってください。SecureAI はこれを暗号化して保存し、二度と表示しませんが、ダウンロードしたファイル (key.json) はお使いのコンピューターに残ります: 内容を SecureAI に貼り付けたら削除するか、シークレットマネージャーに保管してください。

キーを作成できない場合。 手順 4 が iam.disableServiceAccountKeyCreation で失敗する場合、Google Cloud の組織のポリシーでサービスアカウントキーが禁止されています (新しい組織ではこれがデフォルトです)。デプロイメントが提供している場合はオプション B (キーなし) を使用してください。そうでない場合は、組織のポリシー管理者に、そのプロジェクトについて iam.disableServiceAccountKeyCreation 制約の例外を依頼してください。

オプション B: キーなしで SecureAI を承認する

オプション B ではキーを作成しません。代わりに次の手順を行います:

SecureAI で Vertex AI パネルを開き (ステップ 2 を参照)、Keyless (impersonation) を選択して、Your service account to impersonate にご自身のサービスアカウントのメールアドレスを入力します。
パネルに、デプロイメントの SecureAI サービスアカウントが入力済みの、実行すべきコマンドが表示されます。Copy でコピーし、Cloud Shell で実行してください。次のようなコマンドです:
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding secureai-vertex@MY_PROJECT.iam.gserviceaccount.com \ --member="serviceAccount:SECUREAI_ACCOUNT" \ --role="roles/iam.serviceAccountTokenCreator"
このロールはプロジェクトではなく、お客様のサービスアカウントに対して付与されます: SecureAI はそのアカウントとしてのみ動作でき、そのアカウントが持つのは roles/aiplatform.user だけです。

オープンモデル (Llama、DeepSeek、Qwen、gpt-oss)

Gemini の場合、これ以上の作業は不要です。 Llama、DeepSeek、Qwen、gpt-oss も使用するには、まず Vertex AI → Model Garden で各モデルの利用規約に同意してください。これらのオープンモデルには特定のリージョン (例: us-central1) が必要です。global では利用できない場合があります。

ステップ 2. SecureAI でプロジェクトを接続する

Admin → Integrations に移動し、AI providers カテゴリを開いて、Google Vertex AI — Inference on your account カードをクリックします。

Connection で、次の項目を入力します:

フィールド	入力する内容
Google Cloud project ID	プロジェクト ID (例: `my-project-123`)。表示名ではありません。
Vertex AI location	最初は `global` のままにしてください: Gemini 3 の preview のデフォルトモデルがあるのはそこです。データ所在地が必要な場合は、リージョン (`us-central1`、`europe-west4` など) を入力します: SecureAI は各リクエストを選択したリージョンのエンドポイントに送信し、Google がそれをどこで処理するかは Google のデータ所在地に関するコミットメントに従います。`global` の場合は Google がリージョンを選択します。オープンモデルにはリージョンが必要です。
Authentication	オプション A: Service-account key (JSON) を選択したまま、`key.json` の内容全体を Service-account key JSON に貼り付けます。オプション B: Keyless (impersonation) を選択し、Your service account to impersonate にご自身のサービスアカウントのメールアドレスを入力して、パネルに表示されるコマンドを実行します (上記のオプション B: キーなしで SecureAI を承認するを参照)。

Save をクリックします。この時点ではまだトラフィックはルーティングされません: 先にテストできるよう、統合は無効の状態で保存されます。

初日のおすすめ: Only these model families モードで Gemini のみを選択し、デフォルトモデルは変更せず、フォールバックとシートごとの支出上限はどちらも無効のままにしてください。これが最も予測しやすい構成です。Remap everything は、この構成で検証が済んでから使用してください。

オプション A では、貼り付けたキーが再び表示されることはありません。置き換えるには新しいキーを貼り付けてください。保存時にフィールドを空のままにすると、現在のキーが維持されます。

ステップ 3. Vertex で実行するものを選択する

What runs on Vertex には 2 つのモードがあります:

Only these model families — チェックを入れたファミリー (Gemini、gpt-oss、DeepSeek、Llama、Qwen) がお客様の Vertex で実行され、それ以外のモデルは引き続き SecureAI のプロバイダーで実行されます。これが最も慎重な始め方です (デフォルト: Gemini のみ)。
Remap everything to Vertex — すべての LLM 呼び出しがお客様の Vertex で実行されます。Vertex に同等のモデルがないモデルは、デフォルトモデルが対応します。

Default Vertex models (編集可能):

ティア	用途	デフォルト
Fast	バックグラウンドタスクとユーティリティ (文法、翻訳、Teams)	`google/gemini-2.5-flash`
Standard	同等のモデルがないモデル	`google/gemini-3-flash-preview`
Reasoning	同等のモデルがない推論モデル	`google/gemini-3.1-pro-preview`
Vision	画像または PDF を含むリクエスト	`google/gemini-3-flash-preview`

さらに 2 つのオプションがあります:

オプション	無効 (推奨)	有効
Allow fallback to SecureAI-managed models	Vertex が失敗した場合やモデルに同等のものがない場合、リクエストは別のプロバイダーに送られず、拒否されます。	それらのリクエストは、SecureAI が管理するプロバイダーで 1 回再試行されます。再試行は監査されます。
Apply each seat’s spend cap to turns served in your account	お客様の Vertex で処理されたターンは、各ユーザーのシートの支出上限に計上されません。	それらのターンは、SecureAI が処理するターンと同じく定価で、シートの支出上限 (月間上限と 4 時間のバースト上限の両方) に計上されます。

利用できるモデルはロケーションによって異なります。デフォルトモデル (その多くは preview) は、すべてのリージョンに存在するとは限りません。接続テストで Model not available in this location が返された場合は、別のリージョンを選択するか、デフォルトモデルをそのリージョンで提供されているモデルに置き換えてください。オープンモデル (MaaS) を使用するには、Vertex AI Model Garden で利用規約に同意し、特定のリージョンを指定する必要があります。

ステップ 4. 接続をテストする

統合を保存した状態で、Connection test の Test connection をクリックします。
SecureAI は各デフォルトモデルに最小限のリクエストを実際のトラフィックと同じ経路で (ゲートウェイ、ポリシー、受領書を含めて) 送信し、それぞれの結果をレイテンシとともに表示します。
モデルが失敗した場合は、パネルに理由が表示されます。このページの最後にあるトラブルシューティングのセクションを参照してください。

ID がほかに実行できること

このテストでは、接続の ID がプロジェクト内でほかに何を実行できるかも、projects:testIamPermissions と推論経路と同じトークンで確認します。追加のロールは不要で、何も変更されません。パネルには次のいずれかの通知が表示されます:

パネルの通知	意味
Permissions: roles/aiplatform.user — it can call models and also deploy or delete Vertex AI resources, and none of the permissions outside AI that SecureAI checks.	`roles/aiplatform.user` であれば想定どおりの結果です。
Least privilege: this identity can call models and nothing else that SecureAI checked.	`roles/aiplatform.user` のデプロイ権限すら持っていません (カスタムロールなど)。
This identity can do much more than call models: … (警告、権限の一覧付き)	IAM ポリシーの変更、サービスアカウントキーの作成、Storage・BigQuery・Secret Manager のデータの読み取りなど、AI 以外の権限を持っています。アクティビティログにはテストが警告として記録されます。サービスアカウントには `roles/aiplatform.user` のみを付与してください。
Could not check what else this identity can do in the project …	Google が応答しませんでした。たとえば Cloud Resource Manager API が無効になっています。

このテストでは 1 トークンのリクエストをいくつか送信し、お客様の Google アカウントに請求されます (数セント程度)。

ステップ 5. ルーティングを確認して有効にする

Routing preview → Show which lane serves each model を開きます。カタログの各モデルについて、お客様の Vertex が処理するのか (その場合はどの Vertex モデルで処理するのか)、SecureAI が処理するのか、またどのモデルがユーザーに表示されなくなるのかが示されます。プレビューは統合が有効になった状態をシミュレートするため、有効にする前に影響を確認できます。
テストに合格したら、Route traffic to Vertex AI を有効にし、もう一度 Save をクリックします。保存しないと、スイッチは有効のままになりません。 有効にするには、プロジェクトと認証情報が設定されている必要があります。プランで別のクラウドプロバイダーを追加できない場合や、ルーティングが別のプロバイダーと重複している場合、SecureAI は保存を拒否し、その理由を表示します (上記の 使用できるクラウドプロバイダーの数 を参照)。
カードが緑色になり、Routing to Vertex と表示されます。保存済みでも無効の場合は、黄色で Configured · not routing to Vertex と表示されます。

変更は、保存したサーバーではすぐに、その他のサーバーでは最大 30 秒以内に適用されます。

ステップ 6. モデルセレクターで確認する

統合が有効になると、お客様の Vertex で実行されるモデルには、チャットのモデルセレクターで名前の横に Google Cloud のロゴが表示されます。ロゴにカーソルを合わせると、そのモデルが組織の Vertex AI アカウントで実行されることが示されます。

フォールバックなしの Remap everything モードでは、セレクターにはお客様の Vertex が処理するモデルだけが表示されます。同等のモデルがないモデルは、選択したものとは異なるモデルが応答することになるため、表示されません。

何が誰に請求されるか

LLM の使用量は、SecureAI ではなく Google からお客様のアカウントに請求されます。料金は、お客様の割引と CUD が適用されたうえで Google Cloud の請求に表示されます。
SecureAI は、Vertex で処理されたターンのコストを、分析専用の定価による見積もりとして表示します。これは参考値であり、お客様の割引は含まれていないため、Google の実際の金額はこれより低い場合があります。
お客様の Vertex で処理されたターンは、Apply each seat’s spend cap to turns served in your account を有効にしない限り、各ユーザーのシートの支出上限に計上されません。シートレベルは引き続き適用されます: お客様の Vertex が処理する場合でも、ユーザーは自分のレベル以下のモデルしか使用できません。
Govern BYO シートで使用できるのは、組織自身のインフラストラクチャで処理されるモデル、つまりお客様の Vertex (または接続済みの別のクラウドプロバイダー) が処理するモデルと、お客様のサーバー上のセルフホストモデルだけです。それ以外のモデルは拒否され、セレクターはそのシートに Auto を表示しません。

セキュリティとコンプライアンス

認証情報は暗号化、または保存なし。 オプション A では、サービスアカウントキーは暗号化 (AES-256-GCM) して保存され、管理者に対してもブラウザに返されることはありません。画面に表示されるのはアカウントのメールアドレスだけです。オプション B ではキーは保存されません: SecureAI は、お客様のサービスアカウントとして動作する有効期間の短いトークンを Google に要求します。
経路は保護されたままです。 すべての呼び出しは SecureAI の SMLTP ゲートウェイを通過します: DLP、リクエストごとの署名付き認可トークン、そして検証可能な署名付き受領書。
データ所在地。 リージョンを固定した場合 (例: europe-west4)、SecureAI は各リクエストをそのリージョンのエンドポイントに送信し、組織のデータ所在地ポリシーを適用します。Google がリクエストをどこで処理するかは、Google のデータ所在地に関するコミットメントに従います。
フェイルクローズ。 設定を読み取れない場合や Google のトークンを取得できない場合、リクエストは拒否されます。フォールバックを許可していない限り、別のプロバイダーには送信されません。
監査。 統合の保存、テスト、切断はアクティビティログに記録されます。変更されたフィールドの名前は記録されますが、キーが記録されることはありません。
最小権限の可視化。 接続テストでは、接続の ID がプロジェクト内でほかに何を実行できるかを確認し、AI 以外の権限を持っている場合は警告します (ステップ 4 の ID がほかに実行できること を参照)。
最小限の権限。 推論には roles/aiplatform.user で十分です。この統合が IAM や請求を読み取る必要はありません。

切断

Disconnect (パネルのフッター) は、設定と保存されたキーを削除します。その時点から、すべてのトラフィックが SecureAI が管理するプロバイダーに戻ります。接続を維持したままルーティングを一時停止するには、Route traffic to Vertex AI スイッチだけを無効にすることもできます。その後、Google Cloud でもアクセスを削除してください:

オプション A: キーの使用をやめる場合は、キーを取り消してください (サービスアカウント → キー)。
オプション B: お客様のサービスアカウントに対して SecureAI のサービスアカウントに付与した roles/iam.serviceAccountTokenCreator ロールを削除してください (サービスアカウント → ご自身のアカウント → 権限)。

トラブルシューティング

Test connection に表示される可能性のある理由は次のとおりです:

理由	考えられる原因	対処方法
Credential rejected or not usable	JSON が不完全または無効、あるいはキーが取り消されている。キーなし: SecureAI のアカウントにお客様のサービスアカウントに対する `roles/iam.serviceAccountTokenCreator` がない、またはメールアドレスの入力ミス	JSON 全体をもう一度貼り付けるか、新しいキーを作成してください。キーなし: パネルに表示されるコマンドを実行し、メールアドレスを確認してください。
Not authenticated	Google がトークンを拒否した	サービスアカウントが存在し、有効になっていることを確認してください。
Vertex AI API is not enabled on the project	ステップ 1 の手順 1 が未実施	プロジェクトで Agent Platform API (Vertex AI API) (`aiplatform.googleapis.com`) を有効にしてください。
Missing roles/aiplatform.user	権限が不足している	そのプロジェクトで、サービスアカウントに Agent Platform User ロール (`roles/aiplatform.user`) を付与してください。
Model not available in this location	選択したリージョンにモデルが存在しない、またはオープンモデルの利用規約に Model Garden で同意していない	リージョンまたはそのデフォルトモデルを変更してください。オープンモデルの場合は、Model Garden で利用規約に同意してください。
Quota exceeded	Vertex の割り当てを使い切った	プロジェクトの割り当てを確認するか、Google に増加を依頼してください。
Google returned an error	Google 側の障害	再試行してください。解決しない場合は、Google Cloud のステータスを確認してください。
Blocked by your SMLTP model policy	SecureAI のポリシーでそのモデルが許可されていない	許可ポリシーにモデルを追加してください。
SMLTP Vertex gateway unreachable / TLS error	SecureAI のインフラストラクチャの問題	サポートにお問い合わせください。お客様の Google プロジェクトには依存しません。
Unexpected error	SecureAI が分類できなかった障害	再試行してください。解決しない場合は、パネルに表示されたメッセージを添えてサポートにお問い合わせください。
No default models configured	4 つのデフォルトモデルがすべて空のため、テストする対象がない	Default Vertex models で少なくとも 1 つを入力し、保存してから再度テストしてください。

チャットでユーザーに表示される可能性のあるエラー:

コード	意味
`SAI-VERTEX-001`	選択したモデルに Vertex で同等のものがなく、フォールバックが無効になっています。別のモデルを選択するか、フォールバックを許可してください。
`SAI-VERTEX-002`	Google へのアクセスを取得できませんでした (キーが無効または取り消されている、またはキーなしの場合は権限借用の権限が削除された)。認証情報を更新してください。
`SAI-VERTEX-005`	設定を読み取れなかったため、安全のためにリクエストが拒否されました。数秒後に再試行してください。

現在の制限事項

Vertex 上の Claude と Mistral はサポートされていません (異なる API を使用するため)。
埋め込み、再ランキング、OCR、管理者アシスタント、画像生成、リアルタイム音声は、SecureAI が管理するプロバイダーに残ります。
組織ごとに Vertex のプロジェクトとロケーションは 1 つです。
同時に有効にできる推論プロバイダーの数はプランによって異なります (Scale: 1、Enterprise: 最大 3)。Azure AI Foundry — Inference on your account と Amazon Bedrock — Inference on your account を参照してください。
Claude Code プロキシは Anthropic を直接使用し、Vertex を経由しません。

はじめに

セキュリティ、SMLTP & DLP

AI ゲートウェイ

アイデンティティ & アクセス (SSO)

AI ディスカバリー (Shadow AI)

エンドポイントエージェント

連携: クラウド AI & IDE

統合: ファイル (Drive と SharePoint)

連携: SIEM、ネットワーク & MCP

Google Vertex AI — お客様のアカウントでの推論

Google Vertex AI — お客様のアカウントでの推論

Vertex で実行されるものとされないもの

使用できるクラウドプロバイダーの数

前提条件