【クリニックのスタッフさん＆院長先生へ「チャットボットをウェブサイトに設置しませんか？】3️⃣Google Cloud Agent Builder という最適解（？）にたどり着いた

まずはこの記事の概要を動画で

＊本動画はあくまで記事の概要であり、詳細な内容はすべて反映されておりません。
＊本コンテンツはAIによる完全自動生成です
このサマリー動画は、Note記事をNotebookLMの生成機能に直接投入し、人為的な編集を加えずに出力したものです。
また、AI特有のアルゴリズムにより、論点の誇張や、著者の意図しない表現の増幅（ハルシネーション等含む）が発生する場合があります。
「AIによる解釈」の一例としてお楽しみいただき、ご興味を持たれた方は、ぜひ元記事（全文）をご覧ください。

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【再掲】うまく行くかは不明です。クリニックスタッフさんが運営する前提で

実は当院もまだチャットボットを設置していないのです。多くのクリニックでは院長というよりスタッフの皆さんが運営の主体になることになると思うのでそういった視点でこのシリーズを書いてまいります。
今回の記事は上手くいくかは不明ですが、思考実験として試行錯誤しながら書くシリーズなのでお許しください

前回のおさらい

前回はGemini Gem、Claude Artifact、miibo、Coze、DocsBot、Dify、Google AI Studio Buildの7つを全部諦めた話を書きました。

「じゃあ結局どうするの？」と思われた方、お待たせしました。今回はようやく光が見えた回です。ただし、繰り返しになりますがまだ触っていません。「これが良さそうだ」という段階です。

「あれ、Googleにそのものがあるじゃないか」

いくつもの選択肢を検討して疲弊していた時、ふと思ったのです。

NotebookLMがやっていること——ソースを読ませて、そこからだけ答える——って、Googleは内部でどうやって実現しているんだ？ その同じ技術をそのまま使えるサービスはないのか？

Claudeに聞いてみました。ありました。

Google Cloud Agent Builder（旧称Vertex AI Search and Conversation）です。

その中核にあるのがDialogflow CXというサービスで、これに「データストア」機能を組み合わせると、まさにNotebookLMの患者チャットボット版が作れるのです。

何がどう違うのか、できるだけ簡単に説明します

技術的な話は極力省きます。このNoteの読者の先生方にはそのほうが良いかと思いますので。

ものすごく簡単に言うと、あなたがアップロードした文書だけを元に、AIが患者さんの質問に答えてくれるチャットボットを、コードなしで作れるGoogleのサービスです。

裏側ではRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という技術が使われています。患者さんが質問を入力すると、以下のことが自動で行われます：

1. まず、あなたのデータストア（アップロードした文書群）の中から、質問に関連する情報を検索する

2. 検索で見つかった情報だけをGemini（GoogleのAI）に渡す

3. Geminiが渡された情報だけを元に回答を生成する

ここが前回検討した選択肢との決定的な違いです。

前回諦めた多くのツール（miibo、DocsBot、Dify等）もRAGを採用していますが、それらはChatGPTやClaude等のLLMをプロンプト＋ナレッジで制御する方式でした。いわば「全ての知識にアクセスできる優秀な部下に、『この書類だけ見て答えて』とお願いしている」状態です。部下は優秀なので、つい「参考までに…」と余計なことを言ってしまうことがある。

一方、Agent BuilderのRAG方式では、そもそもAIに渡される情報がデータストアの検索結果だけ。関係ない情報は物理的にAIに届かない。部下に渡す書類自体を厳選して、関係ないファイルはそもそも会議室に持ち込まないイメージです。

プロンプトではなくアーキテクチャとしてソース限定が実現されている。医療情報を扱う上で、この差は非常に大きいと考えています。（もちろん、前回の記事で諦めたツールが悪いわけではありません。前回も書きましたが、個人的には使っているものもあります。
あくまで「クリニックで、スタッフさんが運営する前提で、医療情報を扱う」という条件下での判断です。）

前回整理した要件との照合

第1回で整理した要件と照合してみます。

当院が用意した情報だけを元に回答する → ✅ データストアにアップロードした文書だけからRAGで回答。回答にはソースの出典情報とグラウンディング確信度まで付くらしい。

患者さんはログイン不要 → ✅ Dialogflow CX Messengerという組み込みウィジェットをWebサイトに設置すれば、誰でもアクセス可能。Googleアカウント不要。

クリニックのWebサイトに埋め込める → ✅ HTMLに数行のコードを貼り付けるだけ。WordPressでもWixでも対応可能とのこと。

スタッフでも更新・運用できる → ✅ データの更新はCSVやPDFを再アップロードするだけ。全てGUIで操作可能。

コードは書かない → ✅ Dialogflow CXコンソールはノーコードのGUI操作。エージェント作成も「Auto-generate」をクリックするだけ。

Googleエコシステム内で完結 → ✅ GCPのサービスなので、既存のGoogleアカウント・Workspace環境と統合可能。

全部クリアです。…少なくとも調べた限りでは。なぜ最初からこれに気づかなかったのか。

コスト面の話（正直に書きます）

「Google Cloud」と聞くと費用が心配になる先生がいると思います。

新規Google Cloudユーザーには$600（約9万円）のクレジットが付与されます。Dialogflow CXには追加で$600の無料トライアルもあるようです。クリニック規模の患者チャット量（月数百件程度）であれば、このクレジットで相当長い期間は持つはずです。

クレジット消費後も、月額数千円程度に収まるケースが多いようです。まだ当院でも運用していないので（というか何もしていないので）正確な数字はお伝えできませんが、運用開始後にまた報告します。

予算アラートも設定できるとのことなので、「月額5,000円を超えたら通知」と設定しておけば、想定外の課金は防げるはずです。

Dialogflow CX Messengerという嬉しい存在

もう一つ嬉しかったのが、Webサイトに埋め込むためのウィジェットが公式で用意されていることです。「Dialogflow CX Messenger」という名前で、HTMLに数行のコードを貼り付けるだけで、チャットアイコンがWebサイトの右下に表示されます。

自分でチャットUIを作る必要がない。Claude Artifactでチャット画面のデザインを調整していたのが何だったのかと思いました。Googleが公式にメンテナンスしているウィジェットなので、ブラウザ互換性やモバイル対応も心配不要のはずです。

「エンジニア向け」という思い込みについて

振り返ると、Agent Builderにもっと早くたどり着けなかった理由は明確です。「Google Cloud」「Vertex AI」「Dialogflow CX」——これらの名前が完全にエンジニア向けに聞こえるからです。

「自分には関係ないサービスだ」と無意識にフィルタリングしてしまっていた。でも実際に調べてみると、「Auto-generate」ボタン一つでエージェントが作れ、CSVをアップロードするだけでデータストアが構築できるらしい。

これはIT苦手な先生方全般に言えることだと思いますが、名前が難しそうだからといって中身も難しいとは限りません。逆に、名前がカジュアルなツール（DifyとかCozeとか）が必ずしも簡単とも限らない。名前で判断せず、実際に触ってみることの大切さを感じています。

…と言いつつ、私もまだ触っていません。「調べた限りでは良さそう」という段階です。次回からいよいよ実際に手を動かしてみます。うまくいくかはわかりません。

今日はここまで

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