始める前に

Google Cloud プロジェクトを作成する

1. Google Cloud コンソールの [リソースの管理] ページで、Google Cloud プロジェクトを作成または選択します。

   [リソースの管理] ページに移動

2. Cloud プロジェクトに対して課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

Vertex AI Search for Retail の設定

小売業向け Vertex AI Search をレコメンデーションとともに使用するには、小売業向け Vertex AI Search を有効にして、データ使用に関する Vertex AI Search の業界規約に同意する必要があります。検索も使用する場合は、有効にする必要があります。検索を使用すると、クエリの数に基づいて追加費用が発生します。詳細については、検索料金をご覧ください。

Vertex AI Search for Retail を設定するには、次の手順を行います。

1. Google Cloud コンソールで [小売業向け Vertex AI Search] ページに移動します。

   [Search for Retail] ページに移動

2. [Vertex AI Search for Retail を設定する] ページで、[API を有効にする] をクリックします。

3. Vertex AI Search for Retail と Recommendations AI が オン と表示されたら、[続行] をクリックします。

4. Vertex AI Search for Industry のデータ使用条件を確認します。データ使用条件に同意した場合は、[同意する] をクリックします。

   データ利用規約に同意すると、Google Cloud コンソールに Vertex AI Search for Retail のデータ利用規約に同意したことが示されます。

   重要: 小売業向け Vertex AI Search を使用するすべてのプロジェクトで、Vertex AI Search for 業種別の利用規約に同意する必要があります。

5. レコメンデーションのみでプロジェクトを使用する場合は、[開始] をクリックします。

6. 推奨機能に加えて検索機能を有効にするには、次の手順に従います。

   1. Continue をクリックし、Turn on search (Optional) ページで Turn on をクリックします。
   2. [利用開始] をクリックします。

Google Cloud コンソールに、有効にした Vertex AI Search for Retail コンポーネントが表示されます。これで、プロジェクトの初期設定を構成できます。

既存のプロジェクトの設定

データ利用規約を有効にした 2022 年 4 月 4 日より前に Google Cloud プロジェクトで Vertex AI Search for Retail を設定した場合、Vertex AI Search を引き続き使用するにはそのプロジェクトで Vertex AI Search for Retail に同意する必要があります。必要に応じて、そのプロジェクトの検索も有効にする必要があります。

重要: Vertex AI Search for Retail を使用するすべてのプロジェクトで、データ使用条件に同意する必要があります。

既存のプロジェクトの Vertex AI Search for Industry の利用規約に同意するには、次の手順を実行します。

1. プロジェクトの Google Cloud コンソールで、Search for Retail ページに移動します。

   Search for Retail ページに移動します

2. [データ利用規約] ページで、Discovery Solutions のデータ利用規約を確認し、規約に同意する場合は [同意する] をクリックします。

   重要: プロジェクトの Retail 管理者またはオーナーのロールを持っている場合にのみ、データ利用規約に同意できます。

3. レコメンデーションのみでプロジェクトを使用する場合は、[開始] をクリックします。

4. 推奨機能に加えて検索機能を有効にするには、次の手順に従います。

   1. Continue をクリックし、Turn on search (Optional) ページで Turn on をクリックします。
   2. [利用開始] をクリックします。

検索または Vertex AI Search for Retail を無効にする

検索をオフにする

検索が不要になった場合は、サポート チケットを送信することでオフにできます。

チケットを正しいコンポーネントに設定するには、次のフィールドを選択します。

• カテゴリ: 機械学習
• コンポーネント: 小売業向け Vertex AI Search: 検索とブラウジング
• サブコンポーネント: アカウントの管理と請求

サポート チケットの作成の詳細については、サポートの利用をご覧ください。

Vertex AI Search for Retail の有効化

Vertex AI Search for Retail を無効にすることで、いつでも Vertex AI Search for Retail をオフにできます。この操作により、レコメンデーションと検索の両方がオフになります。

Vertex AI Search for Retail を無効にするには、次の手順を行います。

1. Google Cloud コンソールの Vertex AI Search for Retail API/サービスの詳細ページに移動します。

   Vertex AI Search for Retail API サービスの詳細ページに移動

2. [API を無効にする] をクリックします。

3. [Vertex AI Search for Retail API を無効にする] ボックスで、[無効にする] をクリックします。

注: 小売業向け Vertex AI Search API を無効にすると、Vertex AI Search for Retail のデータに数時間かかります。プロジェクトで無効にすることもできます。

Vertex AI Search for Search を使ってみる

新しいプロジェクトに Vertex AI Search for Retail を設定すると、Google Cloud コンソールに次の 3 つのパネルが表示され、Vertex AI Search for Retail プロジェクトの構成に役立ちます。

• データ > カタログ：製品カタログとカタログをインポートするためのリンクが表示されます。

• [データ] > [イベント]: ユーザー イベントと過去のユーザー イベントをインポートするためのリンクが表示されます。

• サービス構成: サービス構成の詳細と、新しいサービス構成を作成するためのリンクが含まれます。

これらのパネルを使用して、データをインポートし、小売業向け Vertex AI Search プロジェクトの初期構成を作成できます。

商品カタログをインポートする

商品カタログをインポートするには、データソースに対して一連の手順を行います。 商品カタログの詳細については、カタログ情報のインポートをご覧ください。

Merchant Center の同期

1. [商品カタログのインポート] をクリックして、[データのインポート] パネルを開きます。
2. [Product catalog] を選択します。
3. データソースとして [Merchant Center の同期] を選択します。
4. Merchant Center アカウントを選択します。アカウントが表示されない場合は、[ユーザー アクセス] をオンにします。
5. 省略可: [Merchant Center フィード フィルタ] を選択して、選択したフィードからの商品のみをインポートします。
   
   指定しない場合、すべてのフィード（今後のフィードを含む）から商品がインポートされます。
6. 省略可: 特定の国または言語をターゲットとする商品のみをインポートするには、[詳細設定を表示] を展開して、フィルタする Merchant Center の販売先の国と言語を選択します。
7. カタログのアップロード先のブランチを選択します。
8. [インポート] をクリックします。

Cloud Storage

1. [商品カタログのインポート] をクリックして、[データのインポート] パネルを開きます。
2. データソースとして Product catalog を選択します。
3. カタログのアップロード先のブランチを選択します。
4. スキーマとして [Retail 商品カタログ スキーマ] を選択します。
5. データの Cloud Storage のロケーションを入力します。
6. 検索が有効ではない場合は、商品レベルを選択します。
   
   初めてカタログをインポートする場合や、またはカタログを完全に削除した後、カタログを再インポートする場合は、商品レベルを選択する必要があります。商品レベルの詳細をご覧ください。データをインポートした後に商品レベルを変更するには、かなりの手間がかかります。
   
   重要: バリアントとして取り込まれた商品カタログを含むプロジェクトに大して検索を有効にすることはできません。
7. [インポート] をクリックします。

BigQuery

1. [商品カタログのインポート] をクリックして、[データのインポート] パネルを開きます。
2. [Product catalog] を選択します。
3. データソースとして BigQuery を選択します。
4. カタログのアップロード先のブランチを選択します。
5. 次のいずれかのスキーマを選択します。
   • Retail 商品カタログ スキーマ: 小売業向け Vertex AI Search の商品スキーマ
   • Merchant Center: Merchant Center からの一括インポートに使用されるスキーマ
6. データが配置される BigQuery テーブルを入力します。
7. 省略可: [詳細設定を表示] で、データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。
   
   指定しないと、デフォルトのロケーションが使用されます。指定する場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
8. 検索が有効ではなく、Merchant Center スキーマを使用している場合は、商品レベルを選択します。
   
   初めてカタログをインポートする場合や、またはカタログを完全に削除した後、カタログを再インポートする場合は、商品レベルを選択する必要があります。商品レベルの詳細をご覧ください。データをインポートした後に商品レベルを変更するには、かなりの手間がかかります。
   
   重要: バリアントとして取り込まれた商品カタログを含むプロジェクトに大して検索を有効にすることはできません。
9. [インポート] をクリックします。

過去のユーザー イベントをインポートする

過去のユーザー イベントをインポートするには、データソースに対して一連の手順を行います。 過去のユーザー イベントの詳細については、過去のユーザー イベントのインポートをご覧ください。

注：リアルタイムのユーザー イベントを記録して、レコメンデーションと検索結果を生成することもできます。詳しくは、リアルタイムのユーザー イベントの記録をご覧ください。

Cloud Storage

1. [ユーザー イベントのインポート] をクリックして、[データのインポート] パネルを開きます。
2. [User events] を選択します。
3. データソースとして [Google Cloud Storage] を選択します。
4. スキーマとして [Retail ユーザー イベント スキーマ] を選択します。
5. データの Cloud Storage のロケーションを入力します。
6. [インポート] をクリックします。

BigQuery

1. [ユーザー イベントのインポート] をクリックして、[データのインポート] パネルを開きます。
2. [User events] を選択します。
3. データソースとして [BigQuery] を選択します。

4. データスキーマを選択します。

   • Google アナリティクス 4: Google アナリティクス 4 のイベントに使用します。
   • Google アナリティクス 360: Google アナリティクス 360 のイベントに使用します。ただし、Google アナリティクス 360 のホームページ ビューのみをインポートする場合は除きます。その場合は、Retail ユーザー イベント スキーマを使用します。
   • Retail ユーザー イベント スキーマ: Google アナリティクス以外のソースからイベントをインポートする場合と、Google アナリティクス 360 のホームページ ビューのみをインポートする場合に使用します。
5. データが配置される BigQuery テーブルを入力します。
6. 省略可: データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。
   指定されていない場合、デフォルトのロケーションが使用されます。指定されている場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
7. 省略可: [詳細設定を表示] で、データの一時的なロケーションとして、プロジェクト内の Cloud Storage バケットのロケーションを入力します。
   
   指定しない場合、デフォルトのロケーションが使用されます。指定する場合、BigQuery と Cloud Storage バケットは同じリージョン内に存在する必要があります。
8. [インポート] をクリックします。

サービス構成を作成する

サービス構成とは、検索結果またはレコメンデーション結果の生成に使用されるモデルまたは一連のコントロールに関連付けるサービス提供エンティティです。

注: 小売業向け Vertex AI Search はデフォルトのサービス提供構成を作成します。この手順は、カスタムのサービス提供構成を作成する場合に行うことができます。

サービス構成を作成するには、次の手順を行います。

1. [サービス提供構成] パネルで、[サービス提供構成を作成] をクリックします。
2. [サービス提供構成の作成] ページで、サービス提供構成を使用するプロダクトとして [検索] を選択します。
3. サービス提供構成の名前を指定します。
   
   名前は 1,024 文字以下にしてください。使用できるのは、英数字、アンダースコア、ハイフン、スペースのみです。
4. 省略可: 必要に応じて ID を更新します。
   
   ID は指定した名前から生成され、プロジェクト全体で一意である必要があります。50 文字以下で設定し、スペースを含めることはできません。
5. [次へ] をクリックします。
6. このサービス提供構成で動的ファセットを有効にするかどうかを選択します。
7. 検索を最適化するサービス提供コントロールを選択または作成します。
   
   コントロールの詳細については、コントロールの作成と管理をご覧ください。

ダッシュボード

プロジェクトの初期構成が完了すると、Search for Retail コンソールに小売業向け Vertex AI Search プロジェクトのシステム状態が表示されます。コンソールでは、リソースの管理とアクティビティをモニタリングできます。

Search for Retail コンソールに移動

API キーを作成する

JavaScript ピクセルまたはタグ マネージャー タグを使用してユーザーのブラウザからイベントをキャプチャする場合は、API キーが必要です。ユーザー イベントをキャプチャする方法について詳しくは、リアルタイムのユーザー イベントを記録するをご覧ください。

userEvents.Collect メソッド呼び出し用の API キーを作成するには、次の手順を行います。

1. Google Cloud コンソールの [認証情報] ページに移動します。

2. Google Cloud コンソール ページの上部にあるプロジェクトのプルダウンで、プロジェクトを選択します（プロジェクトがすでに選択されている可能性もあります）。

3. [認証情報を作成] をクリックして [API キー] を選択します。 ウェブサイトのアプリケーション制限を追加しないでください。一部のユーザーのプライバシー設定は、参照 URL を渡さないことがわかっています。

   • 生成された API キーをメモします。このキーは、ユーザー イベント ロギングを呼び出すときに使用します。

4. セキュリティを強化するには、API キーに API 制限を追加して、https://retail.googleapis.com/* での Vertex AI Search for Retail サービスへのアクセスを制限します。

注: API キーは、userEvents.Collect メソッドの認証専用です。他の API メソッドでは、サービス アカウントまたはユーザー アカウントを介した OAuth 2.0 が必要です。

次のステップ

• API キーを制限する
• Vertex AI Search for Retail に対する認証
• Identity and Access Management（IAM）
• Vertex AI Search for retail の実装