Gemini API で文書要約・議事録生成を自動化する

pip install google-genai python-dotenv

# .env ファイル
GEMINI_API_KEY=YOUR_API_KEY

import os
from dotenv import load_dotenv
from google import genai
 
load_dotenv()
 
client = genai.Client(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))

def summarize_text(text: str, style: str = "bullet") -> str:
    """テキストを要約する
 
    Args:
        text: 要約対象のテキスト
        style: "bullet"（箇条書き）または "paragraph"（段落形式）
 
    Returns:
        要約されたテキスト
    """
    if style == "bullet":
        prompt = f"""以下のテキストを、重要なポイントを箇条書きで要約してください。
各ポイントは1〜2文で簡潔にまとめてください。
 
テキスト:
{text}"""
    else:
        prompt = f"""以下のテキストを300文字以内の段落形式で要約してください。
核心となる情報を漏らさず、読みやすい文章にしてください。
 
テキスト:
{text}"""
 
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-3-flash",
        contents=prompt
    )
    return response.text
 
# 使用例
long_document = """
（ここに要約したい長文テキストを入れます）
"""
 
# 箇条書き形式で要約
summary = summarize_text(long_document, style="bullet")
print(summary)
# 出力例:
# - ポイント1: ...
# - ポイント2: ...
# - ポイント3: ...

import pathlib
 
def summarize_pdf(pdf_path: str) -> str:
    """PDFファイルを要約する
 
    Args:
        pdf_path: PDFファイルのパス
 
    Returns:
        PDFの要約テキスト
    """
    # PDFファイルをアップロード
    pdf_file = client.files.upload(
        file=pathlib.Path(pdf_path)
    )
 
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-3-flash",
        contents=[
            "以下のPDF文書の内容を要約してください。"
            "主要なトピック、結論、アクションアイテムを"
            "それぞれ分けて整理してください。",
            pdf_file
        ]
    )
    return response.text
 
# 使用例
summary = summarize_pdf("quarterly_report.pdf")
print(summary)
# 出力例:
# 【主要トピック】
# - 第4四半期の売上は前年比15%増
# - 新製品ラインの市場投入が完了
#
# 【結論】
# - 年間目標を達成し...
#
# 【アクションアイテム】
# - 来期の予算案を4月までに策定

def generate_meeting_notes(audio_path: str) -> str:
    """音声ファイルから議事録を生成する
 
    Args:
        audio_path: 音声ファイルのパス（mp3, wav, m4a 等）
 
    Returns:
        構造化された議事録テキスト
    """
    audio_file = client.files.upload(
        file=pathlib.Path(audio_path)
    )
 
    prompt = """この音声は会議の録音です。以下の形式で議事録を作成してください。
 
【会議の概要】
（1〜2文で全体の概要を記述）
 
【議題と決定事項】
- 議題1: （内容と決定事項）
- 議題2: （内容と決定事項）
 
【アクションアイテム】
- 担当者名: タスク内容（期限）
 
【次回の予定】
（次回の会議日時やアジェンダがあれば記載）"""
 
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-3-flash",
        contents=[prompt, audio_file]
    )
    return response.text
 
# 使用例
notes = generate_meeting_notes("team_meeting_20260328.m4a")
print(notes)
# 出力例:
# 【会議の概要】
# プロダクトチームの週次定例。新機能のリリーススケジュールと
# QAプロセスの改善について議論した。
#
# 【議題と決定事項】
# - リリース日程: 4月15日に確定
# - QA自動化: Seleniumテストの導入を承認
#
# 【アクションアイテム】
# - 田中: テスト計画書の作成（4/3まで）
# - 鈴木: CI/CDパイプラインの更新（4/5まで）

def cross_document_summary(documents: list[dict]) -> str:
    """複数文書を横断的に要約する
 
    Args:
        documents: [{"title": "文書名", "content": "本文"}, ...] のリスト
 
    Returns:
        横断的な要約テキスト
    """
    docs_text = ""
    for i, doc in enumerate(documents, 1):
        docs_text += f"\n--- 文書{i}: {doc['title']} ---\n{doc['content']}\n"
 
    prompt = f"""以下の{len(documents)}件の文書を分析し、横断的に要約してください。
 
求める出力:
1. 全文書に共通するテーマや結論
2. 文書間で矛盾する情報や異なる見解（あれば）
3. 全体を通じた重要なインサイト3つ
 
{docs_text}"""
 
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-3-pro",  # 複雑な分析には Pro モデルを使用
        contents=prompt
    )
    return response.text
 
# 使用例
documents = [
    {"title": "市場調査レポート", "content": "..."},
    {"title": "競合分析資料", "content": "..."},
    {"title": "顧客フィードバック集計", "content": "..."},
]
insight = cross_document_summary(documents)
print(insight)

from google.genai import types
 
# レスポンスのスキーマを定義
summary_schema = types.Schema(
    type="object",
    properties={
        "title": types.Schema(type="string", description="要約のタイトル"),
        "key_points": types.Schema(
            type="array",
            items=types.Schema(type="string"),
            description="重要ポイントのリスト"
        ),
        "action_items": types.Schema(
            type="array",
            items=types.Schema(
                type="object",
                properties={
                    "task": types.Schema(type="string"),
                    "assignee": types.Schema(type="string"),
                    "deadline": types.Schema(type="string"),
                },
            ),
            description="アクションアイテム"
        ),
        "sentiment": types.Schema(
            type="string",
            enum=["positive", "neutral", "negative"],
            description="文書全体のトーン"
        ),
    },
)
 
def summarize_structured(text: str) -> dict:
    """構造化された要約を返す"""
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-3-flash",
        contents=f"以下の文書を要約してください:\n\n{text}",
        config=types.GenerateContentConfig(
            response_mime_type="application/json",
            response_schema=summary_schema
        )
    )
    import json
    return json.loads(response.text)
 
# 使用例
result = summarize_structured(long_document)
print(result)
# 出力例:
# {
#   "title": "Q4営業レポート要約",
#   "key_points": [
#     "売上目標を12%上回って達成",
#     "新規顧客獲得数が過去最高を記録"
#   ],
#   "action_items": [
#     {"task": "来期計画の策定", "assignee": "営業部長", "deadline": "2026-04-15"}
#   ],
#   "sentiment": "positive"
# }