# Gemini API File Searchがマルチモーダル対応。画像・PDFを根拠付きで探せるRAG基盤とは？

> GoogleはGemini APIのFile Searchを拡張し、画像とテキストをまとめて扱うマルチモーダルRAG、カスタムメタデータによる絞り込み、ページ単位の引用に対応しました。PDF、営業資料、提案書、画像入りマニュアルを根拠付きで検索・回答するAIエージェントを作りやすくなるアップデートです。

## メタ情報

- URL (HTML): https://funnel-ai.jp/media/gemini-api-file-search-multimodal-rag/
- 公開日: 2026-05-06
- カテゴリ: AIエージェント (https://funnel-ai.jp/media/ai-agents/)
- 編集: ファネルAi編集部 (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-editorial/)
- 監修: ファネルAi監修チーム (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-review/)
- 出典メディア: Funnel Ai Media (https://funnel-ai.jp/media/)

## 本記事のポイント

- Gemini API File Searchが、画像とテキストをまとめて扱うマルチモーダルRAGに対応しました。
- カスタムメタデータにより、部署、ステータス、資料種別などで検索対象を絞り込めます。
- ページ単位の引用により、AIの回答がどの資料のどのページに基づくのかを確認しやすくなります。

## 想定質問

- Gemini API File Searchとは何ですか？
- Gemini API File Searchのマルチモーダル対応とは何ですか？
- マルチモーダルRAGとは何ですか？
- ページ単位の引用はなぜ重要ですか？
- 営業現場でGemini API File Searchはどう使えますか？

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