概要
https://blog.g-gen.co.jp/entry/gemini-url-context-tool-explained
詳細内容
## GeminiのURL context toolを解説。スクレイピングなしでWebコンテンツを取得
https://blog.g-gen.co.jp/entry/gemini-url-context-tool-explained
GeminiのURLコンテキストツールが、Webサイトのスクレイピングなしでコンテンツを直接取得し、生成AIのコンテキストとして利用することで、より正確な応答生成を可能にします。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 85/100 | **Annex Potential**: 80/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Gemini, Vertex AI, LLMグラウンディング, Webコンテンツ取得, ツール利用]]
GeminiのURLコンテキストツールは、Vertex AIのAPI経由でGeminiを利用する際、Webサイトのスクレイピングコードを不要にし、指定したWebサイトのコンテンツを直接取得してプロンプトのコンテキストとして活用できる画期的な機能です。これは、LLMが外部情報に基づいて応答を生成する際に頻発するハルシネーション（誤情報生成）を抑制し、応答の信頼性と正確性を飛躍的に向上させる点で、Webアプリケーションエンジニアにとって極めて重要です。
このツールは、Web記事からの重要ポイント抽出、複数リンク間の情報比較・統合、特定のページ内容に基づく質問応答、コンテンツ分析といったユースケースに適しています。Gemini 2.0/2.5 FlashおよびGemini 2.5 Proでサポートされ、Pythonコードで`UrlContext`を`tools`引数に指定するだけで簡単に利用できますが、現在は試験運用版（Experimental）である点に留意が必要です。
特に注目すべきは、Google Search toolとの比較です。Google Search toolが広範なインターネット検索で一般的な情報収集に優れる一方、URLコンテキストツールは特定の参照元からの正確な情報抽出に強みを発揮します。記事内の検証では、複雑な内部情報（Agentspaceのライセンス体系など）を参照する際、URLコンテキストツールがGoogle Search toolのハルシネーションを防ぎ、正確な情報を引き出すことに成功しています。
さらに、両ツールを併用することで、特定の一次情報と広範なWeb情報を統合した、より包括的で精度の高い応答生成が可能になります。これは、信頼性の高い情報を基盤としたAIアシスタントやエージェントを開発する上で強力なアプローチとなり、RAG (Retrieval Augmented Generation) パイプラインの実装を大幅に簡素化し、開発者が本質的なビジネスロジックに集中できるようになります。WebサービスにおけるFAQシステムやコンテンツベースのインテリジェンス機能の実装を考えているエンジニアにとって、このツールの登場は開発効率と生成品質の両面で大きなメリットをもたらすでしょう。