2026.10.17 Google Cloud

Vertex AI Studio（現Agent Studio）の使い方：試作からAPI実装への移し方

Q: Get codeで出したコードはそのまま本番で使えますか？

確認用の出発点として使い、本番用には手を入れます。APIバージョンを v1 に固定し、環境変数を GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE に揃えるのが最低限です。APIキーを直接書いたサンプルは、そのままリポジトリに入れないでください。

Vertex AI Studio（現Agent Studio）の使い方：試作からAPI実装への移し方

Vertex AI Studioという名前の画面は、2026年4月22日を境にGoogle Cloudのコンソールから消えました。中身はAgent Studioへ改称され、プロンプトの試作、パラメータの調整、コードの書き出しという流れは今も同じ場所で行えます。本記事では、Agent Studioでプロンプトを送るまでの操作、Model settingsの既定値、Get codeで出したコードをgoogle-genaiの本番実装へ移す手順と環境変数の落とし穴、保存プロンプトの権限までを、公式ドキュメントとSDKのソースをもとに2026年10月時点で整理します。

まとめ：Vertex AI Studioの試作を本番コードへ移すときの要点

先に結論を置きます。画面の操作は難しくありません。詰まるのは、画面で決めた設定をコードへ写す段階です。

Vertex AI StudioはAgent Studioに改称済みです。旧URLのブックマークは自動リダイレクトで開けるため、改称に気づかず使っている人もいます。
Get codeが出すコードは確認用の出発点です。本番ではgoogle-genaiでapi_version="v1"を固定し、環境変数はGOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISEに揃えます。
旧vertexai.generative_modelsは、2026年6月24日以降のSDKリリースに含まれません。このモジュールを使う古いコードが残っていれば、先に移行します。
保存したプロンプトは、初期状態でプロジェクトのroles/aiplatform.user全員が編集できます。本番で使う版はSDKの版管理に載せて固定します。
App Builderの生成アプリは2026年7月にSSRFの修正が入りました。そのまま公開しないでください。

Vertex AI StudioがAgent Studioへ改称された経緯と現在の入口

検索で見つかる手順書の多くは改称前の画面で書かれています。まず、名前と入口がどう変わったかを押さえます。

2026年4月22日の改称表で変わった名称とブックマークの扱い

Google CloudのGemini Enterprise Agent Platformのリリースノートには、2026年4月22日付で名称の対応表が載っています。Vertex AI StudioはAgent Studio、Vertex AI APIはAgent Platform API、Vertex AI Model GardenはModel Garden、Vertex AI Studio App BuilderはApp Builder in Agent Studioになりました。プラットフォーム全体の呼び名も「Vertex AI」から「Agent Platform」へ変わっています。

同じ日付の記載に、ブックマークしたリンクは自動リダイレクトで引き続き使える、とあります。リンクが壊れないぶん、チームの手順書が旧名のまま残りがちです。現在の入口は、コンソールのナビゲーションで「Agent Platform」から「Studio」を開く経路で、URLは console.cloud.google.com/agent-platform/studio/ です。プラットフォーム全体の機能や料金の考え方はVertex AIの機能・料金とSageMaker・Azure MLとの違いで整理しています。

Google AI StudioやAgent Designerとの画面の区別

名前が似た画面が3つあります。Google AI Studioは、APIキーで使うGemini Developer API側の試作画面で、Google Cloudのプロジェクトとは別物です。Agent StudioはGoogle Cloudのプロジェクト内で動き、IAMと課金がプロジェクトに紐づきます。Agent Designerは、Agent Studioの中でエージェントを組むためのビジュアルキャンバスです。

どちらの窓口で本番を組むかは、画面の使い勝手より契約とSLAで決まります。認証方式、SLAの範囲、データ所在地の違いはVertex AIとGemini APIの違いを認証・SLA・料金で比較した記事で扱っています。Microsoft側でも、Azure OpenAI StudioがFoundryポータルへ統合されて同じ混乱が起きました。経緯はAzure OpenAI Studioの移行先と画面対応にまとめています。

Agent Studioでプロンプトを試作する手順とプレイグラウンドの選び方

ここからは画面操作です。公式のAgent Studioのクイックスタート（2026年10月16日更新）の手順に沿って進めます。

Prompt Galleryのサンプルから最初の1回を送信するまでの4操作

最初の1回は、白紙から書くよりPrompt Galleryのサンプルを開くほうが早く済みます。サンプルにはモデルとパラメータが設定済みで、送信するだけで応答が返るためです。

コンソールのAgent PlatformセクションからPrompt Galleryを開く
Tasksのドロップダウンで「Summarize」を選び、「Audio Summarization」のカードを開く
設定パネルのモデル欄を確認する（クイックスタートの記載では既定値はgemini-3.7-flash）
Submitを押し、応答の横にある「Code」からGet codeパネルを開く

白紙から始める場合は、ナビゲーションの「Studio」から「+ New」、「Chat」、「New chat」の順に進みます。

Chat・Image・Live APIなど6種類のプレイグラウンドの使い分け

Agent Studioの機能一覧によると、「New」から開けるプレイグラウンドはChat、Image、Video、Music、Speech、Live APIの6種類です。テキストの業務処理を試すならChatで足ります。Model settingsのすべての項目、グラウンディング、組み込みツールが使えるのはChatだけです。

Image、Video、Music、Speechの4つはまとめてAgent Media Studioと呼ばれます。Gemini 3.8 FlashはAgent Platform上でLive APIに非対応なので、音声対話を試すなら対応モデルを先に選んでください。

スラッシュコマンドとシステム指示の自動改善で試作を速める方法

プロンプト欄で「/」を打つとコマンドメニューが開きます。実務で効くのは次の4つです。

/prompt -generate：やりたいことを書くと、プロンプトとシステム指示の下書きを作る
/si -optimize：現在のシステム指示を書き直す
/compare：モデル・システム指示・プロンプトを並べて応答を比べる
/evaluate：直前のプロンプトと応答の評価指標を出す

自動で書き直されたシステム指示は、長く、条件が増える傾向があります。採用前に/compareで元の指示と並べ、出力が本当に良くなったかを確かめてください。システム指示に書くべきことと書かないことの線引きはシステムプロンプトの指定方法と禁止事項が参考になります。

Model settingsのパラメータ調整とGemini 3.8 Flashの既定値

設定パネルの項目は、選んだモデルとプレイグラウンドで変わります。ここではGemini 3.8 Flashを例に、本番コードへ写すときに差が出やすい項目を見ます。

温度の項目が見当たらないときのモデル既定値Temperature 1.0

Agent Studioの機能一覧に載っているModel settingsは、Thinking level、Output format、グラウンディング3種、Function calling、Code execution、URL context、Safety filter settings、Output token limit、Stop sequences、Seed、Stream model responses、Regionです。温度（Temperature）は一覧にありません。

画面で温度を触らなかった場合、モデルの既定値で動いています。Gemini 3.8 Flashのモデルページの既定値はTemperature 1.0、topP 0.95、topK 64です。古いブログの「温度は0.2が無難」という助言をコードへ持ち込むと、画面で確認した応答と違う出力になります。画面で検証した条件のまま本番に出すなら、コード側でも温度を指定しないのが筋です。

Thinking level・出力形式・Seedなど再現性に効く設定の決め方

3.8 FlashのThinking levelはLOW、MEDIUM（既定）、HIGHの3段階です。モデルページは、MINIMALを明示するとAPIの検証エラーになると注記しています。3.7 Flashまでの設定を流用したコードで起きやすいエラーです。

JSONで受け取りたいなら、Output formatでapplication/jsonを選び、コードでも同じMIMEタイプを指定します。Seedを固定すると、同じプロンプトと設定での応答が揃いやすくなります。ただし完全一致は保証されません。回帰テストでは文面の一致でなく、JSONのキーや値の範囲で判定します。モデルの仕様差はGemini 3.8 Flashの3.7からの差分と移行コードで詳しく扱っています。

Region設定とコンソール直接アップロード7MBの上限の食い違い

Regionの選択肢はモデルで決まります。3.8 Flashはglobalとマルチリージョンのus・euで提供され、東京リージョンは一覧にありません。画面はglobal、本番はusのように分けるとレイテンシと単価が変わるため、試作から本番と同じRegionで測ってください。

ファイル上限にも差があります。機能一覧は50MBまでアップロードできるとしていますが、3.8 Flashのモデルページでは、コンソールから直接上げる画像とテキストは1ファイル7MBまでです。大きなPDFはCloud Storage経由なら50MBまで扱えます。

Get codeで出したコードをgoogle-genaiの本番実装へ移す手順

試作の終着点はGet codeです。ただ、パネルのコードをそのまま本番へ貼ると、環境変数とAPIバージョンで後から問題が出ます。SDKそのものの導入と旧SDKからの移行はGoogle Gen AI SDKの導入とAgent Platform切替で解説しているので、ここでは画面からコードへ移す部分に絞ります。

Get codeパネルとColab Enterpriseで先に確かめる差分

Get codeパネルでは言語を選んでサンプルコードを取得でき、PythonならColab Enterpriseのノートブックで開けます。開いたら、次の3点を画面の設定と突き合わせます。モデルID、システム指示の全文、そしてModel settingsで変えた項目がコードに出ているかです。

見落としやすいのはAPIのバージョンです。リリースノートの2026年10月14日の項には、Google Gen AI SDKは既定でv1beta1を使うとあります。プレビュー機能の追加で挙動が変わる余地を残さないため、本番ではv1を明示します。

画面の設定値をGenerateContentConfigへ写すPythonコード例

Google Gen AI SDKの公式ページのクイックスタートをもとに、Agent Studioで決めた設定を写した例です。SDKはPyPIのgoogle-genaiの2.31.0（2026年10月14日公開）を想定しています。認証は事前にgcloud auth application-default loginで用意します。

# インストールと環境変数（公式ページの記載どおり）
pip install --upgrade google-genai
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

# studio_to_code.py
from google import genai
from google.genai import types

# 既定のv1beta1ではなくv1に固定する
client = genai.Client(http_options=types.HttpOptions(api_version="v1"))

# Agent Studioのシステム指示欄をそのまま貼る
SYSTEM_INSTRUCTION = "あなたは問い合わせ分類の担当者です。カテゴリ名だけをJSONで返してください。"

config = types.GenerateContentConfig(
    system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION,
    response_mime_type="application/json",       # Output format
    max_output_tokens=1024,                         # Output token limit
    stop_sequences=["###"],                         # Stop sequences
    seed=42,                                        # Seed
    thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="LOW"),  # Thinking level
    # temperatureは画面で触っていなければ指定しない（既定1.0のまま）
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.8-flash",
    contents="請求書の再発行をお願いしたいです",
    config=config,
)
print(response.text)

フィールド名はpython-genaiのGitHubリポジトリのtypes.pyで確認できます。thinking_levelは大文字小文字を区別しない列挙型で、MINIMALも定義上は存在します。SDKが受け付けても3.8 Flash側で検証エラーになるので、型チェックでは防げません。

GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISEとVERTEXAIの混在問題

改称に合わせて、環境変数の名前も変わりつつあります。公式のPython向け手順はGOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISEを使いますが、同じページのNode.jsのサンプルはGOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAIを読み、express modeの例はvertexai=Trueを引数で渡しています。新旧の名前が公式資料の中で並存しているのが2026年10月時点の実情です。

python-genaiの_api_client.pyは両方の変数を読みます。値が食い違うと警告を出し、GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISEの値を採用する仕組みです。CIや本番の環境変数に旧名だけが残っていると、ローカルとサーバーで別の窓口へ送る事故につながります。どちらか一方に揃え、もう一方は削除しておきます。

旧vertexai.generative_modelsと2026年6月以降の動作

2025年以前に書かれたVertex AIのGemini呼び出しコードは、vertexai.generative_modelsを使っていることがあります。Vertex AI SDKの移行ガイドは、このモジュールを含む生成AI系の名前空間を2026年6月24日以降のSDKリリースに含めないと明記しています。

依存関係の更新で突然壊れるのを防ぐには、Agent Platform SDK 2.0.1の移行ガイドの指示どおり、移行が済むまでgoogle-cloud-aiplatformを2.0.0未満に固定します。同ガイドは2.0.0を入れず、2.0.1を境界として扱うよう注意を促す内容です。テストを-W error::UserWarning付きで回せば、取り残したimportを非推奨警告で拾えます。

保存プロンプトの共有権限とSDKの版管理を運用に組み込む方法

roles/aiplatform.userなら保存プロンプトを誰でも編集できる初期状態

プロンプトの保存と共有の公式ページによると、初期状態ではプロジェクト内のroles/aiplatform.userを持つ全員が、すべての保存プロンプトにフルアクセスできます。共有はプロンプト単位で、管理者（roles/aiplatform.admin）はどのプロンプトも共有でき、一般ユーザーは自分が作ったものだけを共有できます。

誰かが画面で書き換えたプロンプトを本番コードが毎回読みに行く構成だと、レビューなしで本番の挙動が変わります。検証用と本番用のプロジェクトを分けるか、本番で使う版を次の方法で固定してください。

client.promptsでプロンプトを版管理しコードから呼び出す構成

SDKのプロンプト管理ページでは、client.prompts.createで保存し、create_versionで版を追加し、get_versionで特定の版を取り出せます。list_versionsで履歴を一覧し、restore_versionで古い版を最新に戻すことも可能です。CMEKとVPC Service Controlsにも対応しています。

制約は2つあります。対応するのは単一ターンのプロンプトだけで、deleteはすべての版を消して復元できません。同ページの生成例は旧vertexai.generative_modelsで書かれているため、取得したプロンプトのモデルIDとシステム指示はgoogle-genaiのgenerate_contentへ渡す形に書き換えます。本番のコードは版IDを設定ファイルで指定し、版の切り替えをコードレビューの対象にします。

Agent Studioを本番前の検証に使う場面と使わない方がよい場面

ここまでの事実をもとに、どこまで画面に任せ、どこからコードで管理するかを言い切ります。

試作と比較評価にAgent Studioを使ってよい条件と費用の目安

モデルの選定、システム指示の書き比べ、出力形式の確認には、Agent Studioを使って構いません。/compareで並べて見られるので、コードで同じ比較を組むより手早い点も利点です。費用は推論料金が通常どおりかかり、それに加えてチャット画面の意図検出が1メッセージあたり約0.002ドル課金されるとクイックスタートに書かれています。意図検出はGemini 3.5 Flash Liteで動き、ヘッダーの歯車にある「Detect build intent」をオフにすれば止まります。

本番の参照元にするのは見送ります。画面の保存プロンプトは前章のとおり編集権限が広く、温度など画面に出ない既定値も暗黙に効いているためです。プロンプトはリポジトリかSDKの版管理に置き、画面は試作専用と決めておくと事故が減ります。試作で固めた要件を業務システムへ組み込む段階で人手が足りない場合は、一創の生成AI開発・AI受託開発で、プロンプトの版管理と権限設計を含めて相談できます。

App Builderの生成アプリをそのまま公開してはいけない理由

Agent StudioのApp Builder（プレビュー）は、説明文からWebアプリを生成し、編集とデプロイまで画面で進められます。社内向けのデモには向きます。社外公開は別です。リリースノートの2026年7月20日の項は、2026年7月1日より前にAgent Studioで作ったWebアプリの/api-proxyエンドポイントにSSRFの脆弱性があったとして、再生成と再デプロイを案内しています。

生成されたコードは、誰もレビューしていないコードです。顧客が触るアプリは、認証・入力検証・ログを設計し直してから出してください。

Vertex AI Studio（Agent Studio）に関するよくある質問

Vertex AI Studioを使い始める際によく出る疑問に、公式ドキュメントの記載をもとに答えます。

Vertex AI Studioは無料で使えますか？

画面の利用料という区分はなく、送信したプロンプトにモデルの推論料金がかかります。チャット画面ではビルド意図の自動判定に1メッセージあたり約0.002ドルが別途かかり、設定でオフにできます。Google Cloudの課金が有効なプロジェクトが前提です。

Vertex AI StudioとAgent Studioは別の製品ですか？

同じ製品です。2026年4月22日付の名称対応表でAgent Studioへ改称されました。ドキュメントもgemini-enterprise-agent-platform配下のパスへ移っているため、古い手順書が出たら画面名が一致するかを先に確かめてください。

Get codeで出したコードはそのまま本番で使えますか？

確認用の出発点として使い、本番用には手を入れます。APIバージョンをv1に固定し、環境変数をGOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISEに揃えるのが最低限です。APIキーを直接書いたサンプルは、そのままリポジトリに入れないでください。

Agent StudioでClaudeなどGemini以外のモデルは使えますか？

使えます。クイックスタートによると、Agent Platformでモデル・アズ・ア・サービスとして提供されるAnthropic ClaudeやMetaのLlamaなどに対応し、提供元ごとに初回だけ利用規約への同意が必要です。モデルによって使えるModel settingsやRegionは異なるため、比較するときは条件を揃えます。Claudeをモデルカードから有効にする手順はVertex AI Model Gardenの使い方：Claude有効化・Gemmaデプロイ・料金で解説しています。