【正解】D
【0からの解説】
①前提知識
・Vertex AI（現 Gemini Enterprise Agent Platform）は、ML モデルの学習・デプロイ・推論などを行う Google Cloud の AI/ML プラットフォームで、API のサービス名は aiplatform.googleapis.com です。Vertex AI Workbench（現 Agent Platform Workbench）は、データ サイエンティスト向けの Jupyter ノートブック環境で、サービス名は notebooks.googleapis.com です。Vertex AI は 2026 年 4 月に Gemini Enterprise Agent Platform へ名称が変わりましたが、名称変更後も API のサービス名（aiplatform.googleapis.com と notebooks.googleapis.com）は変わっておらず、VPC Service Controls の対応サービス一覧にもこの名前で掲載されています。
・VPC Service Controls（VPC SC）は、指定したプロジェクトと Google Cloud サービス（API）の周りに「サービス境界」を作り、境界の内側のデータが境界外へ持ち出されること（データの引き出し、データ流出）を防ぐ仕組みです。たとえば、正規の認証情報を持つ内部の人や盗まれた認証情報でも、境界外のプロジェクトのバケットへデータをコピーしたり、境界外から保護対象の API を呼び出したりする操作がブロックされます。IAM（誰が何をできるか）とは別の、コンテキストに基づく防御層です。
②要件の整理
・対象は「Vertex AI」と「Workbench」の環境。
・目的は「データの引き出し（流出）を制限する」こと → 検知ではなく、流出そのものを防ぐ制御が必要。
③正解が要件をどう満たすか
D は、サービス境界を作成し、Vertex AI の API（aiplatform.googleapis.com）と Workbench の API（notebooks.googleapis.com）を保護対象サービス（制限付きサービス）に指定します。これにより、境界内のプロジェクトにある学習データ、モデル、ノートブック環境に対するアクセスが境界ルールで制御され、境界外への API 経由のデータ持ち出しがブロックされます。Google は Vertex AI のデータ流出対策として VPC Service Controls の利用を推奨しており、要件を直接満たすのは D です（実運用では、学習データを置く Cloud Storage や BigQuery なども同じ境界に含めます）。
【誤りの選択肢】
A：限定公開の Google アクセスは、外部 IP を持たない VM などが内部ネットワーク経由で Google API にアクセスできるようにする機能です。通信経路をプライベートにするだけで、認証済みのユーザーが境界外のプロジェクトへデータをコピーするような流出は防げません。データ流出の制限という要件を満たしません。
B：VPC フローログは、VM のネットワーク インターフェースを通過するトラフィックのサンプルを記録する機能で、事後の分析や不審な通信の「検知」には役立ちますが、流出を「防止・制限」することはできません。また、Google API へのマネージド サービス間のデータ移動は VPC フローログでは把握できません。
C：ml.googleapis.com は旧 AI Platform（Training / Prediction）のサービス名で、すでに非推奨となり提供が終了しています。Vertex AI や Workbench は保護されません。また document.googleapis.com という名前の対象サービスはなく（Document AI のサービス名は documentai.googleapis.com）、そもそも Document AI は本問の Vertex AI / Workbench 環境とは無関係です。
【参考】
VPC Service Controls の概要サポートされているプロダクトと制限事項 | VPC Service Controls