個人開発者のための Gemini API 収益化ロードマップ — マルチモーダルを軸にしたアプリ設計と課金導線

import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";
import { getStorage } from "firebase-admin/storage";
import { getFirestore, FieldValue } from "firebase-admin/firestore";
 
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GEMINI_API_KEY!);
const db = getFirestore();
const storage = getStorage().bucket();
 
interface AnalyzeImageParams {
  userId: string;
  imageBuffer: Buffer;
  mimeType: string;
  feature: "image-analysis" | "image-style-suggestion" | "image-tagging";
}
 
const FEATURE_CREDITS = {
  "image-analysis": 5,
  "image-style-suggestion": 8,
  "image-tagging": 3,
};
 
export async function analyzeUserImage(params: AnalyzeImageParams) {
  // ① 残高確認
  const userRef = db.collection("users").doc(params.userId);
  const userSnap = await userRef.get();
  if (!userSnap.exists) throw new Error("USER_NOT_FOUND");
  const credits = userSnap.data()!.credits as number;
  const required = FEATURE_CREDITS[params.feature];
  if (credits < required) throw new Error("INSUFFICIENT_CREDITS");
 
  // ② Storage に保存（後で結果を見返せるように）
  const fileName = `users/${params.userId}/uploads/${Date.now()}.${params.mimeType.split("/")[1]}`;
  const file = storage.file(fileName);
  await file.save(params.imageBuffer, { contentType: params.mimeType });
  const [url] = await file.getSignedUrl({ action: "read", expires: Date.now() + 86400000 });
 
  // ③ Gemini API に画像を送って分析
  const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-flash" });
  const result = await model.generateContent([
    {
      inlineData: {
        data: params.imageBuffer.toString("base64"),
        mimeType: params.mimeType,
      },
    },
    { text: getPromptForFeature(params.feature) },
  ]);
 
  // ④ 残高更新 + 結果保存をトランザクションで
  await db.runTransaction(async (tx) => {
    tx.update(userRef, { credits: FieldValue.increment(-required) });
    tx.create(db.collection("analysis_results").doc(), {
      userId: params.userId,
      feature: params.feature,
      imageUrl: url,
      result: result.response.text(),
      tokensUsed: result.response.usageMetadata?.totalTokenCount ?? 0,
      creditsCharged: required,
      createdAt: FieldValue.serverTimestamp(),
    });
  });
 
  return {
    result: result.response.text(),
    creditsRemaining: credits - required,
    imageUrl: url,
  };
}
 
function getPromptForFeature(feature: AnalyzeImageParams["feature"]): string {
  switch (feature) {
    case "image-analysis":
      return "この画像の内容を 200 字程度で詳しく説明してください。";
    case "image-style-suggestion":
      return "この画像と相性の良いスタイル提案を 3 つ、それぞれ理由とともに教えてください。";
    case "image-tagging":
      return "この画像から関連するタグを 10 個、カンマ区切りで出力してください。";
  }
}

import { GoogleAIFileManager } from "@google/generative-ai/server";
 
const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.GEMINI_API_KEY!);
 
export async function extractVideoHighlights(params: {
  userId: string;
  videoBuffer: Buffer;
  durationSeconds: number;
}) {
  // 動画は Files API 経由でアップロード（インライン送信は 20MB が上限）
  const tmpPath = `/tmp/${Date.now()}.mp4`;
  await fs.writeFile(tmpPath, params.videoBuffer);
 
  const uploadResult = await fileManager.uploadFile(tmpPath, {
    mimeType: "video/mp4",
    displayName: "user-video",
  });
 
  // ファイルが処理されるまで待機
  let file = await fileManager.getFile(uploadResult.file.name);
  while (file.state === "PROCESSING") {
    await new Promise(r => setTimeout(r, 2000));
    file = await fileManager.getFile(uploadResult.file.name);
  }
 
  if (file.state === "FAILED") throw new Error("VIDEO_PROCESSING_FAILED");
 
  // Gemini に解析依頼
  const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-2.5-pro" });
  const result = await model.generateContent([
    {
      fileData: {
        fileUri: uploadResult.file.uri,
        mimeType: "video/mp4",
      },
    },
    {
      text: `この動画の中で最も印象的な場面を 3 つ選び、それぞれ以下の形式で出力してください:
- 開始秒数: HH:MM:SS
- 終了秒数: HH:MM:SS
- 内容説明: 50 字程度
- ハイライト理由: 30 字程度`,
    },
  ]);
 
  // 一時ファイル削除 + Files API クリーンアップ
  await fs.unlink(tmpPath);
  await fileManager.deleteFile(uploadResult.file.name);
 
  return result.response.text();
}

function PreviewResult({ result, isPaid }: { result: string; isPaid: boolean }) {
  const previewLength = Math.floor(result.length * 0.3);
  const preview = result.slice(0, previewLength);
 
  if (isPaid) {
    return <div className="result">{result}</div>;
  }
 
  return (
    <div className="result-preview">
      <p>{preview}...</p>
      <div className="paywall-overlay">
        <h3>続きを見るには 200 クレジット</h3>
        <button onClick={handleUnlock}>200 クレジットで解禁</button>
        <a href="/pricing">月額プランを見る</a>
      </div>
    </div>
  );
}

// サブスク加入後の単発購入用 Checkout Session
async function createOneTimeCheckout(userId: string, priceId: string) {
  const user = await db.collection("users").doc(userId).get();
  const stripeCustomerId = user.data()!.stripeCustomerId;
 
  if (!stripeCustomerId) {
    throw new Error("ユーザーは先にサブスクリプションへ登録してください");
  }
 
  return stripe.checkout.sessions.create({
    customer: stripeCustomerId, // 既存の Customer を再利用
    line_items: [{ price: priceId, quantity: 1 }],
    mode: "payment",
    success_url: `${process.env.SITE_URL}/account?purchased=true`,
    cancel_url: `${process.env.SITE_URL}/account`,
    metadata: { userId, purpose: "one_time_purchase" },
  });
}