Gemini API の Search Grounding で Google 検索を自動化する【株式会社ライトコード】

はじめに

仕事してると「同じような検索を何十回もやってるな...」ってこと、ありませんか？
エンジニアに限らずいろんな業種であると思います。

営業の人が架電リストの会社を1件ずつ調べて電話番号メモる
経理の人がインボイス対応で法人番号を国税庁サイトで1社ずつ検索する
マーケの人が競合企業の従業員数とか売上を調べまくる
店舗の営業時間や住所をひたすらコピペする

こういう「パターンは同じだけど、対象が違う検索」を何百回もやるの、正直しんどいですよね。

最近はAIの発達がすごく、こういう作業はおおかた自動化できるようになっています。今回は、Gemini API とSearch Grounding を使って企業情報の保管をしていきましょう。これが簡単で結構すごくて、要は「Gemini に Google 検索させる」機能です。モデルが勝手に検索して、最新の情報を取ってきてくれます。

この記事では、企業情報の取得を例に、Search Grounding の使い方とか、モデルごとの精度の違いとか、コストの話をまとめます。プロンプトを変えれば企業情報以外にも使えるので、参考になれば。

実装には、Google Apps Script（GAS） を使いました。スプレッドシートと連携しやすいし、サーバー不要でサクッと動かせるので便利です。

注意: Search Grounding を使っても精度は100%ではありません。あくまで「手作業を大幅に減らせる」ツールであって、重要なデータは最終的に人間が確認する必要があります。

Gemini API のセットアップ

事前準備

Search Grounding を使うには、以下の準備が必要です。

Google Cloud プロジェクトの作成 - Google Cloud Console で新規プロジェクトを作成
課金アカウントの設定 - クレジットカードを登録（無料枠内なら請求されない）
Gemini API の有効化 - プロジェクトで「Generative Language API」を有効化

この辺は「Gemini API 始め方」とかで検索すると詳しい記事がたくさん出てくるので、省略します！

ちなみに、Vertex AI 経由でサービスアカウントや Google アカウント認証を使う方法もありますが、今回はサクッと試したかったので API キー方式にしました。本番環境で使う場合は、API キーの漏洩リスクを考えて Vertex AI + Google アカウント認証の方が良いかもしれません。

API キーの取得

Google AI Studio にアクセス
「Create API key」をクリック
発行された API キーをコピー

GAS での設定

GAS エディタで以下の手順で API キーを保存します。

「プロジェクトの設定」（歯車アイコン）を開く
「スクリプトプロパティ」セクションで「プロパティを追加」
キー: GEMINI_API_KEY、値: 取得した API キー

基本的な API 呼び出し

function callGeminiAPI(prompt) {

  const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');

  const endpoint = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=${apiKey}`;



  const requestBody = {

    contents: [{

      role: 'user',

      parts: [{ text: prompt }]

    }],

    generationConfig: {

      temperature: 0.1,  // 正確性重視のため低めに設定

      maxOutputTokens: 4096

    }

  };



  const options = {

    method: 'post',

    contentType: 'application/json',

    payload: JSON.stringify(requestBody),

    muteHttpExceptions: true

  };



  const response = UrlFetchApp.fetch(endpoint, options);

  return JSON.parse(response.getContentText());

}

モデル比較検証

検証に使用したプロンプト

以下のプロンプトで各モデルを検証しました（詳細は「プロンプト設計のポイント」を参照）。

あなたは日本の企業情報データベースの専門家です。

以下の情報から、企業の詳細情報を調査・推定してください。



【入力情報】

- 会社名: 株式会社ライトコード



【調査手順】

1. 企業の正式なウェブサイトを検索

2. 国税庁サイトで法人番号を検索

3. 採用ページ等から従業員数を推定



【出力形式】

JSON形式で以下を返してください:

{

  "companyName": "正式な会社名",

  "website": "https://example.co.jp",

  "houjinBangou": "1234567890123",

  "prefecture": "東京都",

  "employeeRange": "51-100名以下",

  "confidence": "high"

}



【重要なルール】

- 不明な項目は null を使用

- URLは必ず http:// または https:// で開始