【徹底解説】Gemini APIの新機能「File Search」とは？RAG構築を劇的に簡単にする次世代検索ツール

はじめに

AIアプリケーションを開発していると、「もっと正確に情報を検索したい」「自分のデータをAIに理解させたい」と感じたこと、ありませんか？💭

そんなときに多くの開発者がぶつかる壁が「RAG（Retrieval-Augmented Generation）構築」です。 RAGは、AIが質問に答えるために外部データベースから情報を取り出す仕組みですが、チャンキング（テキスト分割）やベクトル検索、メタデータの管理など…実は考えることがとても多いんです。

「頑張って自作してみたけど、精度が安定しない…」 「NotebookLMみたいに簡単にドキュメント検索ができたらいいのに…」 そんな声に応える形で登場したのが、Gemini APIの新機能「File Search」です。

このFile Searchを使えば、難しいRAG構築を一から作る必要がなくなります。 ファイルをアップロードして、質問（クエリ）を送るだけ。Geminiが内部でチャンキング・ベクトル検索・情報抽出まで自動でやってくれるんです✨

つまり、開発者は「仕組みを作る」よりも、「どう活用するか」に集中できるようになります。 この記事では、そんなGemini APIのFile Search機能について、仕組み・使い方・制約・料金まで分かりやすく解説していきます。

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背景：なぜFile Searchが注目されているのか

AI分野ではここ1〜2年で「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」という言葉をよく聞くようになりました。 RAGとは、AIが外部の知識ソース（PDFやテキストファイルなど）から情報を検索して回答を生成する仕組みのこと。 ChatGPTやGeminiのようなLLMが、社内文書や独自データを理解できるようにするための重要な技術です。

しかしこのRAG、実際に構築してみると分かるのですが、思った以上に大変です…。 たとえば以下のような課題があります。

• 文章の「チャンキング」（どの長さで分割するか）の最適化
• ベクトル検索のスコア調整や類似度計算
• メタデータの管理（どのファイルのどの部分なのかを追跡）
• 検索結果が“曖昧”で、AIが誤情報を返す「ハルシネーション」問題

こうした要素をすべて自前で設計するのは、個人開発者にとってハードルが高いですよね。 「精度の高いRAGを作りたいけど、時間もコストも足りない…」という悩みは、多くのAI開発者が抱えています。

そんな中で登場したのが、Googleの「Gemini API File Search」。 この機能は、Googleが提供するAIリサーチツール「NotebookLM」のファイル検索技術をベースにしており、 RAG構築の手間をAPIレベルで自動化できるようになりました。

つまり、これまでエンジニアが一つひとつコードで設計していた「チャンキング」「ベクトル化」「類似度検索」などを、 すべてGeminiが裏側で処理してくれるんです。 まさに「RAGのブラックボックス化」と言ってもいいでしょう。

これにより、開発者はAIの回答精度を上げるためのRAG調整に時間を使う必要がなくなり、 アプリケーションのUX設計や、データそのものの価値向上に集中できるようになります。

また、NotebookLMを使ったことがある方なら感じていると思いますが、 File Searchはそれとほぼ同等の精度と使いやすさをAPIとして利用できる点が非常に大きいポイントです。

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「AIで収益を上げたい」「Geminiを活かして副業や開発を始めたい」という人にも役立つ内容なので、ぜひ最後まで読んでみてくださいね😊

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File Searchとは？

File Searchとは、Google Gemini APIに新たに追加されたファイルベースの検索ツールです。 これは一言でいえば、「NotebookLMのファイル検索機能をAPI化したもの」。 つまり、開発者が自分のアプリやWebサービスの中に、NotebookLMのような“ドキュメント検索AI”を組み込めるようになった、というわけです。

従来のAIモデルでは、プロンプトに直接テキストを渡す方法しかありませんでした。 しかしFile Searchを使うと、PDFやWord、JSON、コードファイルなどをまとめてアップロードしておくだけで、 Geminiがその中身を理解し、ユーザーの質問に応じて関連する情報を自動的に検索・抽出してくれるようになります。

開発者がやることは、以下の2つだけです。

• ① ファイルをアップロード（File Storeに保存）
• ② ユーザーの質問（クエリ）を送信する

これだけで、Geminiが内部で以下の処理を自動的に実行します👇

1. ファイルをチャンク（小さな断片）に分割
2. それぞれをベクトル化し、検索可能な形式に変換
3. ユーザーの質問もベクトル化して類似検索を実行
4. 最も関連性の高い情報を抽出し、回答文を生成

つまり、File Searchは「RAGの裏側」をまるごとGeminiに任せられる仕組みなんです。 開発者は、複雑なチューニングやデータベース構築を意識する必要がありません。

さらに便利なのは、File Searchが「複数のファイルを横断検索」できる点です。 NotebookLMのように、数十件の資料をまとめてアップロードしておき、 質問を投げかけると、Geminiが複数ファイルから横断的に情報を取り出してくれます。

たとえば、以下のような使い方が可能です👇

• 社内マニュアルPDFから「今年の経費精算ルール」を探す
• 複数のコードファイルの中から「API呼び出し部分」を検索
• 顧客の要望書をまとめて読み込ませ、提案資料を自動生成

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File Searchの主な機能

Gemini APIのFile Searchには、開発者がRAG構築で悩む部分をまるごと自動化するための機能がそろっています。 ここでは、その代表的な4つの機能を紹介します。

① ファイルアップロードと自動インデックス化

まず、File Searchではユーザーが任意のファイルをアップロードすると、Geminiがその内容を自動的に処理します。 アップロードされたデータはバックエンドでチャンク（分割処理）され、AIが理解しやすい単位に変換されます。

この処理の過程で、テキストはベクトル化（数値化）され、類似検索が可能な状態になります。 つまり、開発者がわざわざエンベディングモデルを呼び出したり、ベクトルDBを構築したりする必要がないということです。

アップロードはPDF、Word、TXT、JSON、コードファイルなど、幅広い形式に対応しているのも魅力です。

② クエリによるベクトル検索

次に、ユーザーから質問（クエリ）が送信されると、その内容も自動でベクトル化され、 アップロード済みデータの中から類似性の高いチャンクが検索されます。

この「ベクトル的類似検索」は、通常のキーワード検索とは違い、 意味的に近い内容も拾ってくれるのが特徴です。 たとえば「請求書」と「インボイス」、「経費報告」と「出張費申請」といった表現の違いも正しく理解します。

③ NotebookLM並みのマルチファイル横断検索

File Searchは、単一ファイルだけでなく複数のファイルを横断的に検索できます。 つまり、NotebookLMのように10件、20件の資料をまとめてストアに登録しておき、 その中から最も関連性の高い内容を自動的に抽出できるんです。

この仕組みのおかげで、たとえば「3つのPDFの共通点を教えて」や「このコードの中でAPIキーを使っている箇所を探して」など、 複数データにまたがる質問にも柔軟に対応できます。

④ クエリ再生成とメタデータの活用

もし最初の検索で十分な結果が得られなかった場合、Geminiは内部的にクエリを再生成し、 再度検索を行うことがあります。 この「再クエリ生成」により、より精度の高い情報抽出が可能になります。

また、検索結果には関連ファイルのメタデータ（出典やセクション情報）も含まれるため、 どのファイルから引用された情報なのかを明示できる点も、開発者にとって大きな利点です。

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対応ファイル形式

File Searchが優れている理由のひとつが、対応ファイル形式の広さです。 Gemini APIは、単なるテキストだけでなく、ビジネス資料やコードファイル、構造化データまで幅広く扱えるように設計されています。

以下は、File Searchがサポートしている主なファイル形式の一覧です👇

カテゴリ	対応形式	主な用途
テキスト系	PDF, TXT, DOCX, JSON, MD	レポート・記事・社内文書・技術資料など
コード系	JS, TS, PHP, PY, TSX, HTML	プログラム解析、コード検索、ドキュメント生成
データ・アプリ系	XML, CSV, ZIP	アプリ構成データ、圧縮ファイル、データ連携

つまり、File Searchは「ドキュメント検索」「コード解析」「ナレッジ検索」など、 ジャンルを問わず活用できる設計になっています。

特に注目すべきは、JSONやXMLのような構造化データ形式にも対応している点です。 これにより、APIレスポンスや設定ファイルを読み込ませて、Geminiに自然言語で質問することも可能になります。

たとえば以下のような使い方ができます👇

• 「このJSONの中でエラーハンドリング設定をしている箇所を教えて」
• 「複数のPHPファイルの中からAPIキーを使っている関数を見つけて」
• 「このPDF3つの共通テーマを要約して」

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制約事項（技術的課題）

File Searchはとても便利な機能ですが、現時点ではいくつかの技術的な制約があります。 商用利用や大規模プロジェクトで使う場合は、これらの点をしっかり理解しておくことが大切です。

① 最大ファイルサイズは100MBまで

File Searchにアップロードできるファイルサイズは、1ファイルあたり最大100MBまでとなっています。 この上限を超えるファイルはアップロードできません。

そのため、書籍級の長文ドキュメントや、動画文字起こしのような大容量テキストを扱う場合は、 事前にファイルを分割しておく必要があります。 APIリクエストごとにチャンク処理が行われるため、無理に1ファイルにまとめるよりも、 分割してアップロードする方が精度も上がるケースが多いです。

② プロジェクト単位でのストレージ上限

File Searchのストレージはプロジェクトごとに上限が設定されています。 この上限は、Geminiの課金ティア（プラン）によって異なります。

• 例：Tier 1 プラン → ストレージ上限 10GB
• 上位プラン（企業・研究向け） → より大容量に拡張可能

個人開発や小規模な社内システムでは十分な容量ですが、 外部ユーザーに提供するSaaSなどを構築する場合は、この上限がボトルネックになる可能性があります。

③ 商用・大規模利用時のスケーラビリティ

File Searchは現在、開発者向けAPIとして最適化されていますが、 数千人規模のユーザーが同時にアクセスするシステムにはまだ不向きです。

そのため、商用アプリとして展開する場合は、 Gemini APIを使いつつ、バックエンドでキャッシュや独自データベースを併用するのがおすすめです。

④ モデル依存の精度差

File Searchで使用するAIモデル（例：Gemini 2.5 Pro や Gemini 2.5 Flash）によって、 検索精度や回答速度が多少異なります。

Flashは高速・低コストで、日常的なクエリ検索に向いていますが、 ドキュメント要約や深い読解を伴う質問では、Proモデルの方が安定した結果を得やすいです。

⑤ データの永続性とセキュリティ

アップロードしたファイルはプロジェクト内に保存されますが、 Google Cloudの内部環境で管理されるため、 長期間の保管や法的要件がある場合は、データ管理ポリシーを確認する必要があります。

また、企業内の機密情報を扱う場合は、File Searchを直接使うのではなく、 社内向けにプロキシ（仲介サーバー）を設ける構成が安全です。

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File Searchの裏側の仕組み（RAGプロセス）

ここからは、File Searchがどのように動作しているのかを、 「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」の流れに沿って解説していきます。

一見シンプルに見えるFile Searchですが、裏では非常に高度な処理が自動で行われています。 この仕組みを理解しておくと、より効率的にAPIを活用できるようになります。

① ドキュメントのアップロードと処理

まず、ユーザーがファイルをアップロードすると、Geminiは内部で次のような処理を行います。

1. チャンク化（Chunking） → ファイル内のテキストをAIが扱いやすい長さに分割します。 たとえば1,000文字〜2,000文字程度の単位で切り出し。
2. ベクトル化（Embedding） → 各チャンクを数値ベクトルとして変換し、意味的な類似度を計算できるようにします。
3. データベース登録 → ベクトル化されたデータが、検索用データベースに格納されます。

ここまでの流れが「インデックス登録」と呼ばれる工程で、これがRAGの第一段階です。

② ユーザーからのクエリ処理

次に、ユーザーが質問（クエリ）を送信します。 Geminiはそのクエリをベクトル化し、先ほどのデータベース内にあるチャンクと比較します。

このとき、単にキーワードをマッチングするのではなく、意味的な距離（コサイン類似度）を使って「近い内容」を探し出します。 つまり、同じ単語を使っていなくても、文脈的に関連がある情報を見つけ出せるのです。

③ 関連データの抽出と再クエリ生成

File Searchは、検索結果から関連度の高いチャンクを抽出し、 それをGeminiモデル（たとえば Gemini 2.5 Pro）に渡します。

もし最初の検索結果が不十分な場合、Geminiは内部的に質問を少し変えて再検索する「再クエリ生成」を行うことがあります。 これにより、ユーザーが曖昧な質問をしても、AIが自ら最適な回答を導き出せるようになっています。

④ 回答生成フェーズ

最後に、Geminiが取得した関連データをもとに回答を生成します。 このとき参照したファイルのメタデータ（出典・タイトル・セクション）を考慮して、 根拠のある文章を作成する点が特徴です。

つまり、File Searchでは以下のような流れが自動で行われているということですね👇

1. アップロード → チャンク化 → ベクトル化
2. クエリをベクトル化して類似検索
3. 関連情報を抽出 → Geminiモデルで統合・回答生成

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実装手順（APIの利用）

ここでは、実際にFile Search APIを使って検索を実行するまでの流れを紹介します。 GeminiのAPI設計はとてもシンプルで、RAGのような複雑な処理も数行で完結します。

File Searchの利用は、主に以下の3ステップで構成されています👇

1. File Search Storeを作成する
2. ファイルをアップロードする
3. 検索リクエストを送信する

① File Search Storeの作成

まず最初に、アップロードするファイルを保管するための「ストア（Store）」を作成します。 このストアは、1つのプロジェクト内で複数作ることも可能です。

import google.generativeai as genai

# APIキーを設定
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# File Search Storeを作成
store = genai.create_file_search_store(display_name="MyDocs")
print(store)

上記のコードを実行すると、store_id が返されます。 これが後ほどアップロードや検索に使う識別子になります。

② ファイルのアップロード

次に、作成したストアにファイルをアップロードします。

# ファイルをアップロード
file = genai.upload_file(path="sample.pdf", store_name=store.name)
print("アップロード完了:", file.display_name)

PDF、DOCX、JSON、TXT、ZIPなど、対応している形式ならそのままアップロード可能です。 Geminiが自動的に内容を解析し、インデックス登録を行います。

③ 検索リクエストの送信

ファイルがアップロードできたら、いよいよ検索を実行します。 検索には、Geminiモデル（例：gemini-2.5-flashやgemini-2.5-pro）を指定します。

response = genai.GenerativeModel("gemini-2.5-pro").generate_content(
    "このPDFの中で、2024年度の売上データについて教えて",
    file_search=store.name
)

print(response.text)

このように、クエリとストア名を渡すだけで、Geminiが自動的にファイルの中から最適な情報を探し出して回答を生成してくれます。

④ 補足：Store一覧の取得と削除

作成済みのストアを一覧表示したい場合や、不要になったストアを削除したい場合は以下のように操作します。

# ストア一覧の取得
stores = genai.list_file_search_stores()
for s in stores:
    print(s.display_name)

# ストア削除
genai.delete_file_search_store(name=store.name)

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料金体系（補足情報）

File Searchを利用する際に気になるのが「料金」ですよね。 実は、Gemini APIのFile Searchは非常に良心的な設計になっており、 検索処理そのものには追加料金が発生しないのが大きな特徴です。

ただし、いくつかの課金ポイントが存在します。以下で詳しく見ていきましょう。

① インデックス登録時の課金（エンベディング生成）

ファイルをアップロードすると、Geminiが自動でテキストをチャンク化し、 ベクトル化（エンベディング）を行います。 この工程で100万トークンあたりの課金が発生します。

料金はモデルや利用プランによって異なりますが、一般的には数十円〜数百円単位の低コストです。 つまり「一度アップロードして登録してしまえば」、その後の検索では追加コストがかからないということです。

② ストレージ料金

File Searchのストレージは無料です。 Google CloudのGeminiプロジェクト内に保存されるため、ファイル保管そのものには課金されません。

ただし、ストレージ容量にはプランごとの上限（例：10GBなど）があるため、 古いファイルを定期的に削除して容量を確保するのがおすすめです。

③ クエリータイム（検索処理時）

File Searchの検索処理自体（クエリー送信時）は無料です。 何度検索しても、検索回数に応じた課金は発生しません。

ただし、検索によって取得されたテキストをもとにGeminiが回答を生成する際、 その出力・入力のトークンが通常通り課金対象になります。 （これは通常のgenerate_content()と同じ仕組みです）

④ コンテキストトークン課金

検索で取得されたドキュメントは、Geminiモデルに渡される際に「コンテキストトークン」として扱われます。 つまり、検索結果が長いほどインプットトークン数が増え、コストも上がるということです。

とはいえ、File Searchのコンテキスト処理は非常に効率的に最適化されており、 ほとんどの場合は通常のプロンプト生成コストの範囲に収まります。

⑤ モデル別のコスト最適化

File Searchは、どのGeminiモデルを利用するかでコストと性能のバランスを調整できます。

• Gemini 2.5 Flash： 高速・低コスト。クイック検索やFAQ用途に最適。
• Gemini 2.5 Pro： 高精度・高コンテキスト。ドキュメント要約や専門分析に最適。

このように、File Searchは「使うだけで課金されるタイプ」ではなく、 アップロード時の一回課金＋通常トークン料金という明瞭な仕組みです。

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File Searchの活用シーン

File Searchは「開発者のためのRAG自動化ツール」として登場しましたが、 その応用範囲は驚くほど広く、ビジネス・教育・クリエイティブなど様々な分野で活用できます。

ここでは、実際に役立つユースケースをいくつか紹介します。

① 企業内ナレッジ検索システム

企業が抱えるマニュアル、報告書、議事録などの膨大な情報をFile Searchにアップロードしておけば、 社員が自然言語で質問するだけで、必要な情報をすぐに見つけられます。

たとえば：

• 「昨年度の人事評価基準を教えて」
• 「経費申請の締め切り日は？」

従来の社内Wikiやフォルダ検索よりも圧倒的に早く、正確に情報を取得できます。

② 顧客サポートAI・チャットボット

File Searchを使えば、FAQや製品マニュアル、契約書を読み込ませたサポートAIを簡単に構築できます。

例えば、ECサイトのカスタマーサポートやSaaSサービスのヘルプデスクで、 「返品ポリシー」や「設定手順」を自動で回答するAIを作ることができます。

Gemini 2.5 Flashを使えば、即時応答が可能でコストも低く抑えられます。

③ コード検索・開発支援ツール

開発者が複数のコードファイルをアップロードして、特定の処理部分を探す使い方も人気です。

• 「このリポジトリの中でログイン認証を行っている関数を探して」
• 「APIキーを扱っているファイルを教えて」

従来はgrepや正規表現で探していた処理を、自然言語検索で置き換えられるのが魅力です。

④ 学習・教育分野での活用

講義資料や研究論文をアップロードして、Geminiに質問を投げかければ、 AIがその場で要約や補足説明をしてくれる「学習アシスタント」として使えます。

特にNotebookLMと同様に、File Searchは複数資料を横断して答えを導けるため、 学習やリサーチの効率を大きく高めてくれます。

⑤ コンテンツ制作・ブログ運営

ブログ記事や取材ノート、PDF資料などをFile Searchにまとめておき、 Geminiに「このテーマで新しい記事を構成して」と依頼すれば、 自動で関連資料を参照しながら新しい原稿案を生成してくれます。

つまり、あなたの手元の資料を「AIに読ませる」だけで、 まるでアシスタント編集者のようにサポートしてくれるわけです📚

⑥ 社内検索＋AIレポート生成

File Searchを社内文書の検索基盤として導入し、 Geminiに「今週の売上レポートをまとめて」と指示すれば、 自動でExcelやPDFを読み込み、AIがレポート文を作ってくれることも可能です。

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まとめ

今回は、GoogleのGemini APIに新しく追加されたFile Search機能について詳しく紹介しました。 このツールは、これまで複雑だったRAG構築をほぼ自動化し、 開発者が「クエリを投げるだけで答えが返ってくる」理想的な環境を実現しています。

この記事のポイントを簡単に振り返ってみましょう👇

• ✅ File SearchはNotebookLMのファイル検索機能をAPI化したもの
• ✅ RAG構築で必要なチャンキング・ベクトル検索・情報抽出を自動化
• ✅ PDFやコードなど多様なファイル形式に対応
• ✅ 検索処理自体は無料。課金はアップロード時の埋め込み生成のみ
• ✅ Gemini 2.5 Pro / Flashと組み合わせることで精度とコストを最適化可能

File Searchを活用することで、AIをより柔軟に「あなたの知識データベース」として扱えるようになります。 これまで自作RAGで苦労していた開発者にとっては、まさに救世主的ツールといえるでしょう。

個人の学習サポートから、企業のナレッジ管理、アプリ開発まで── File Searchはあらゆるシーンで活用できる新時代のAI検索エンジンです。

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「AIを使って収益を上げたい」「自分のデータをもっと賢く活かしたい」という方は、 まずはFile Searchを使ってGemini APIの世界を体験してみてください。 きっと、AIの可能性を今まで以上に感じられるはずです✨

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特に最後の「NotebookLM × Gemini」関連記事は、File Searchの技術的ルーツを理解するうえで非常におすすめです。 興味のある方はぜひ読んでみてくださいね👀

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よくある質問（FAQ）