きっかけ
Claude CodeやCodexなどのAIエージェントには普段からコーディングで大変お世話になっています。
最近ではコーディング以外でも活躍してくれる場面が増えてきました。コードの内容を理解した上で行うドキュメント作成、バグ調査、リファクタリングの影響範囲の確認など。「コードを読んで理解する」能力が高いので、コードに関連する作業なら何でもこなしてくれる印象です。
ここでふと思いました。コード以外の知識をAIエージェントに提供できれば、もっと可能性が広がるのでは？
社内の手順書、設計ドキュメント、過去の議事録、ベストプラクティス...こういった情報にアクセスできれば、コーディング以外の場面でももっと活躍してくれるはず。
そんな発想から、Google DriveのドキュメントをAIエージェントのナレッジとして使えるシステムを作ってみました。
作ったもの
ナレッジエージェント管理システム
Google Driveのドキュメントを自動同期して、AIエージェントから質問できるようにするシステムです。
主な機能：
- Google Drive連携: 指定フォルダのドキュメントを自動同期
- ナレッジベース化: Gemini File Search Storeでベクトル検索可能に
- MCP/Agent Skill対応: Claude Code等から質問できる
- 複数エージェント管理: 用途別にナレッジベースを分けて管理
使い方のイメージ：
- Web UIでGoogleドライブのフォルダを指定してエージェントを作成
- 作成したエージェントのスキルファイルをダウンロード
- Claude Codeにスキルを設定
- Claude Codeで「〇〇（スキル名）に聞きながら〇〇して」とお願いする
あなた: セキュリティエキスパートに聞きながら、このシステムのセキュリティチェックシートを作成して
技術選定
Gemini File Search
Gemini File Searchは、Googleが提供するマネージドなファイル検索サービスです。ファイルをアップロードするだけでベクトル検索可能なナレッジベースを構築でき、Gemini APIから利用できます。
Gemini File Searchを採用したのは費用感と実力を知りたかったからです（正直Gemini File Searchを試してみたかったからこのシステムを作ったまであります）。
独自RAGを構築しない分、Gemini File Searchが進化すれば自動的にその恩恵を受けられます。Claude Codeと共に進化し続けて、どんどんやれることが広がっていったらうれしいなくらいの皮算用もしています。
MCP + Agent Skill
MCP（Model Context Protocol）はAIエージェントにツールや外部サービスを接続するための標準プロトコル、Agent SkillはAIエージェントに特定の能力を追加するための仕組みです。
当初はMCPでの連携を想定していましたが、その後Agent SkillがオープンスタンダードになったのでAgent Skillによる連携もできるようにしています。
Skillは必要な情報だけを段階的にロードする設計になっていて、複数のSkillを同時に待機させておくこともできるのでナレッジエージェントとの相性は良さそうな気がしています。
と書いていたら、MCPにも動的読み込み機能がベータ公開されたようです。これを見越してMCP連携機能は残していました！（ほんとAI界隈は動きが早すぎる...）
試してみた
セキュリティチェックシートを記載する機会があったので、試しにシステム構成等の情報をナレッジとして持ったエージェントを作成してClaude Codeに連携してみました。
セキュリティチェックシートを渡して「これに回答して」とお願いしたところ、ソースコードとナレッジエージェントから得た情報を元にドラフト版としては十分な内容を記載してくれました。記載内容が細かすぎるのでシンプルに書き直す等の修正は必要でしたが内容自体が誤っている項目はありませんでした（回答内容が細かすぎた点もこちらからの指示次第でどうにでもなる気がします）。Claude Code with ナレッジエージェントの可能性は十分に感じられました。
Gemini File Searchの費用ですが、公式料金ページによると、インデクシング（初回アップロード時）は100万トークンあたり$0.15、ストレージとクエリ埋め込みは無料となっています（2025年12月時点）。非常にお手軽に見えるので半信半疑でしたが、実際に100ページ程度のPDFファイルであればアップロード時に数円の費用が発生しただけで、その後の保存費用もかかりませんでした。なお、クエリ時には別途Geminiモデルに応じた利用料金が発生します。
注意点： 機密情報を含むドキュメントをアップロードする際は、事前にマスキングや権限管理を検討してください。また、Gemini File Searchにアップロードしたデータの取り扱いについては、Googleの利用規約を確認することをおすすめします。
サンプルリポジトリ
今回作ったシステムを、最小限の機能に絞ってサンプルアプリとして公開しています。
GitHub: knowledge-agents
docs/screenshots/にE2Eテストで取得した画面のスクリーンショットがあります。アプリのイメージを確認したい方はご覧ください。
READMEの手順のとおりに設定していけば、あなただけのナレッジエージェントシステムがGoogle Cloud上にデプロイできます。
主なセットアップ手順：
- Firebase/GCPプロジェクトを作成し、必要なサービスを有効化
- 環境変数ファイルを設定
- Cloud FunctionsとWebアプリをデプロイ
おわりに
AIエージェントにコード以外のナレッジを与えることで、活躍の場が広がるのではないか——そんな仮説を検証するために作ってみたシステムです（Gemini File Searchを試したかっただけというウワサもありますが）。まだまだ手探りの状態ですが、興味のある方はぜひ試してみてください。
📝 この記事はZenn/Qiitaにクロスポストしています