Googleサイト×Google Cloudで作る、生成AIプロンプト共有エコシステム

はじめに：なぜ、御社の生成AI活用は「点」で止まっているのか

「Geminiなどの生成AIを導入したが、一部のITリテラシーが高い社員しか使いこなせていない」「各部署で似たような検証を繰り返しており、知見が横展開されない」。DX推進を担うリーダーの皆様から、このようなご相談を頻繁にいただきます。

生成AI活用の成否を分けるのは、高性能なAIモデルの導入そのものではありません。社員個人の頭の中にある「成功したプロンプト（暗黙知）」を、いかにして組織全体の「資産（形式知）」へと昇華させられるかにかかっています。

本記事では、「フェーズ1：追加コスト不要ですぐに始める基盤」と、「フェーズ2：Google Cloudで投資対効果を最大化する高度な基盤」の2段階に分け、企業が取るべき現実的な構築手法を解説します。

フェーズ1：Googleサイトで「セキュアな共有基盤」を即座に構築する

多くの企業が専用のナレッジ共有ツールやWikiツールの導入を検討しますが、まずは既に御社にある Google サイト の活用を推奨します。その理由は「ROI（投資対効果）」と「ガバナンス」の2点において圧倒的だからです。

1. エンタープライズレベルのセキュリティ境界

外部SaaSを利用する場合、新たなセキュリティ審査やID管理が必要です。

しかし、Google サイトであれば、Google Workspaceの既存のセキュリティ設定（IAM/ACL） がそのまま適用されます。「社内全体（全社員）」「特定の部署（営業部のみ）」「プロジェクトメンバーのみ」といった細かい権限設定が、Googleグループベースで即座に可能です。

これにより、機密情報を含むプロンプトの流出リスクを最小限に抑えられます。

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2. 追加ライセンスコスト「ゼロ」

新たな予算確保や稟議申請は、DX推進のスピードを鈍らせる最大の要因です。

Google サイトは既存のWorkspaceライセンスに含まれているため、決裁者の承認ハードルを極限まで下げ、「明日から」プロジェクトを開始できます。

3. 実践的なサイト構造（デザインパターン）

効果的な共有サイトには「型」があります。以下の構成を推奨します。

• トップページ: 「今週のMVPプロンプト」「新着情報」「カテゴリ一覧」
• ユースケース別カテゴリ:
  • 営業: 商談メール作成、顧客課題の仮説立案
  • 人事: 採用スカウト文面、社内規定の要約
  • 開発: コードレビュー、テストデータ生成
    
    
• ガイドライン: プロンプトエンジニアリング基礎、セキュリティ・個人情報取り扱いのルール
• 投稿フォーム: Google フォーム（ここから社員が投稿）

フェーズ2：Google Cloud連携による「共有基盤の高度化」と現実解

プロンプトが数百件を超え、組織への浸透が進んできた段階で検討すべきなのが、Google Cloud を連携させた機能拡張です。

ただし、ここはフェーズ1と異なり明確な「技術投資」と「ランニングコスト」が発生します。そのコストに見合うだけの「業務効率化」が得られるかが判断のポイントです。

1. 【Vertex AI Search】 サイト内検索を「対話型」にする

従来のキーワード検索では、「目的のプロンプトが見つからない」という課題が発生します。そこで、Vertex AI を導入し、Google サイトにチャットボットとして埋め込みます。

• 高度化のイメージ:
  • ユーザーが「新人のオンボーディング資料を作るためのプロンプトある？」と質問。
  • AIがサイト内に蓄積されたプロンプト集（スプレッドシートやドキュメント）を横断検索。
  • 「人事部の佐藤さんが投稿した『研修カリキュラム作成プロンプト』が最適です。使い方はこちら…」と回答し、該当ページへのリンクを提示。

【技術的な注意点】
Vertex AI Searchを社内ポータルに埋め込む際は、単純なiframe埋め込みではセキュリティ認証（OAuth）が機能せず、エラーになるケースが多発します。また誤ってウィジェットを「パブリック設定」にしてしまうと情報漏洩に繋がります。

社内限定で安全に公開するには、Identity-Aware Proxy (IAP) を用いた適切なネットワーク設計が必須となります。

2. 【BigQuery + Looker Studio】 利用状況を可視化しROIを測定する

「誰が」「どの部署が」「どんなプロンプトを」見ているのか。このデータはDX推進の宝です。

Google サイトのアクセスログ（Google アナリティクス 4）や、プロンプトの利用データ（「コピーしました」ボタンのイベント計測など）を BigQuery に集約し、Looker Studio でダッシュボード化します。

• 分析の視点:
  • トレンド分析: 今、現場でどのような課題（検索キーワード）が増えているか？
  • 貢献度評価: 質の高いプロンプトを投稿した社員を特定し、人事評価や表彰に繋げる。

「作って終わり」にしないためのガバナンスと文化醸成

システムがいかに高度でも、運用ルール（ガバナンス）と文化が伴わなければ形骸化します。

①「野良プロンプト」を防ぐ承認フロー

Google フォームからの投稿を直接公開せず、一度スプレッドシートにプールし、管理者が内容を確認する「承認フロー」を設けてください。

• チェックポイント:
  • 個人情報（PII）や機密情報が含まれていないか？
  • 出力結果にハルシネーション（嘘）のリスクはないか？
  • 他の社員でも再現できる書き方になっているか？

②評価制度への組み込み（インセンティブ設計）

ナレッジ共有をボランティアで終わらせてはいけません。「プロンプトの共有数・被活用数」をデジタル人材の評価指標の一つとして明確に定義することが、持続的な運用の鍵です。

XIMIXが支援できること：なぜ「プロ」が必要なのか

社内プロンプト共有サイトの構築において、「フェーズ1（Googleサイト）」は御社自身で構築可能です。しかし、「フェーズ2（Google Cloud連携）」には、以下のような専門的な壁が存在します。

1. セキュリティ設計: 社内限定公開のためのIAP設定や、API利用時のデータ保護設定
2. コスト最適化: Vertex AIやBigQueryの従量課金を予測し、無駄なクエリを抑制する設計。
3. データ統合: 複数のソース（ドライブ、サイト、ログ）を統合するパイプライン構築。

XIMIXは、Google Cloudのプレミアパートナーとして、これらの技術的課題をクリアし、ナレッジ共有基盤の構築を支援します。

まずは「フェーズ1」からスモールスタートし、効果を見極めながら「フェーズ2」へ。最適なロードマップと投資対効果の試算について、ぜひ一度ご相談ください。

まとめ

• Google サイト を使えば、追加コストゼロ・高セキュリティなプロンプト共有基盤が作れる。
• Vertex AI Search や BigQuery を連携させれば検索性や分析能力は飛躍するが、適切なセキュリティ設計とコスト管理が不可欠。
• システム構築と並行して、承認フローや評価制度などの「文化醸成」に取り組むことが成功の絶対条件。

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