◈ API / SDK/2026-07-04上級

Gemini API の英語出力に日本語が『たまに』混ざるとき — 混入率を計測して段階的に締める運用メモ

英語出力を指示したGemini APIが、100回に数回だけ日本語を混ぜてくる——この『たまに』を止められない本当の理由と、混入率をSLOとして計測し、段階的リカバリで本番品質まで締める運用パターンを実装コード付きで整理します。

gemini-api²⁸¹ python¹⁰³ multilingual⁴ observability¹¹ production¹⁰⁵

✦ プレミアム記事

英語サマリーを返すだけの単純な処理を書いたつもりが、100 本流すと 3 本ほど、末尾の一文だけ日本語が顔を出す。ローカルで 20 回試したときは一度も再現せず、本番で数日回してから読者の指摘で気づく——個人開発で多言語のコンテンツ生成を Gemini API に任せていて、私自身が一番手を焼いたのはこの「たまに混ざる」でした。

厄介なのは、これがバグらしいバグに見えないことです。例外は飛ばず、JSON も壊れず、大半の出力は完璧な英語。だからこそ、テストでは捕まらず、監視にも引っかからないまま本番をすり抜けます。ここでは「英語で出力させても日本語が混ざる」現象を、止める前にまず計測するという順番で扱います。混入を連続量として観測できるようにしてから、System Instructions・Few-shot・スキーマ検証・段階的リカバリを、それぞれの効き目を測りながら重ねていきます。

なぜ「たまに」なのか — 二値ではなく確率で起きている

英語を指示しても日本語が混ざる直接の原因は、Gemini が大量の多言語コーパスで学習されており、長い日本語入力に注意（attention）が強く引かれることにあります。プロンプト末尾に短く Answer in English と添えても、入力本文が長いほど指示の相対的な強度は下がります。加えて、固有名詞や引用のように「そのまま保持したほうが正確だ」とモデルが判断した箇所は、指示を強めない限り原語で残ります。

ここで見落としやすいのが、この現象が決定論的ではないという点です。同じ入力でも、温度やサンプリングの揺らぎによって、混ざる回もあれば混ざらない回もあります。つまり本質は「混入するか否か」という二値ではなく、「1,000 出力あたり何回混ざるか」という確率です。私の翻訳パイプラインの実測では、入力が 2,000 トークンを超えるあたりから Gemini 2.0 Flash で混入が目立ち始め、2.5 Pro でも 3.1 Pro でも完全にゼロにはなりませんでした。「モデルを上げれば直る」という発想を捨てるべき理由がここにあります。相手が確率なら、対策も「計測して閾値まで下げる」という形にせざるを得ません。

まず混入を計測する — 二値の検出器と混入率

対策を積む前に、出力を数えられる状態にします。ひらがな・カタカナ・漢字の Unicode 範囲を検出する軽量な関数を用意し、混入した「文字数の割合」まで返すようにしておくと、後で閾値を引けます。

import re
from dataclasses import dataclass
 
JP_RANGE = re.compile(r"[぀-ヿ一-鿿]")
 
@dataclass
class LangCheck:
    contaminated: bool      # 日本語が1文字でも混入したか
    jp_chars: int           # 日本語文字数
    total_chars: int        # 全文字数
    ratio: float            # 混入率（0.0-1.0）
    sample: str             # 最初に見つかった混入箇所の周辺
 
def check_english_output(text: str) -> LangCheck:
    matches = list(JP_RANGE.finditer(text))
    total = len(text) or 1
    sample = ""
    if matches:
        i = matches[0].start()
        sample = text[max(0, i - 20): i + 20]
    return LangCheck(
        contaminated=bool(matches),
        jp_chars=len(matches),
        total_chars=total,
        ratio=len(matches) / total,
        sample=sample,
    )

ratio を持たせるのが要点です。末尾に一文だけ日本語が残る軽症と、丸ごと日本語で返ってくる重症を、同じ「混入」で括ってしまうと後段の判断を誤ります。sample に混入箇所の周辺を残しておくと、ログを見ただけで「固有名詞が残っただけか、指示自体が無視されたのか」を切り分けられます。

そのうえで、本番の各呼び出しにこの検査を通し、混入率を時系列で残します。私は 1 リクエストごとに 1 行のログを出し、日次で「混入したリクエストの割合（contamination rate）」を集計しています。これを一種の SLO として扱い、たとえば「0.5% 未満」を維持目標に置くと、対策の効果を体感ではなく数字で語れるようになります。

import json, time
 
def log_lang_metric(request_id: str, model: str, in_tokens: int, chk: LangCheck):
    print(json.dumps({
        "ts": time.time(),
        "request_id": request_id,
        "model": model,
        "in_tokens": in_tokens,
        "contaminated": chk.contaminated,
        "jp_ratio": round(chk.ratio, 4),
        "sample": chk.sample,
    }, ensure_ascii=False))

in_tokens を必ず一緒に残すのがコツです。後で集計すると、混入は入力長と強く相関しているのが見えてきます。相関が見えれば、「長い入力だけ対策を厚くする」という費用対効果の高い打ち手に進めます。

✦

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この記事で得られること

✦出力言語の混入を『0か1か』ではなく混入率という連続量として計測する検出器とログ設計

✦System Instructions・Few-shot・response_schema それぞれが『どの条件で効いてどこで破れるか』の実測比較

✦盲目的な再試行ではなく、違反箇所を引用して締める段階的リカバリの実装と人手エスカレーションの線引き

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System Instructions を「最優先の制約」として書く

計測基盤ができたら、まず効くのは System Instructions です。本文末尾に 英語で と添えるのではなく、System Instructions に強い制約として書きます。System Instructions は本文プロンプトより重く扱われる設計で、ここに許可リストと違反時の動作まで書き切るのがポイントです。

from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
 
SYSTEM_INSTRUCTION = """
You are a professional English-language technical editor.
RULES:
1. Respond entirely in English. Do not output any hiragana, katakana, or kanji.
2. If a Japanese proper noun is essential, transliterate it to romaji and add an English gloss in parentheses.
3. If you cannot comply, output exactly "UNABLE_TO_COMPLY" and nothing else.
""".strip()
 
resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="以下の日本語記事を英語で300語以内に要約してください。\n\n" + article_body,
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION,
        temperature=0.2,
    ),
)

許可リスト（ローマ字＋英語の注釈なら可）を明示しておくと、モデルが「無理に日本語を残す」代わりに音訳で逃がしてくれます。違反時に UNABLE_TO_COMPLY を返させておくのも重要で、こうすると重症ケースを「壊れた英語」ではなく明示的な失敗として受け取れ、後段のリカバリに素直に流せます。temperature は 0.2〜0.4 に下げると指示追従性が上がります。一貫性が欲しいタスクなので、創造性より低温を優先する判断です。

私の実測では、末尾添え書きから System Instructions への移行だけで、長文入力の混入率が数分の一まで落ちました。ただしこれは「下がる」であって「消える」ではありません。だからこそ、次の層を測りながら積みます。

Few-shot とスキーマ検証 — どこで効いてどこで破れるか

System Instructions で止まりきらない残りを、Few-shot 例示と response_schema の二層で締めます。ここで大切なのは、どの層がどの条件で効くのかを混同しないことです。実測をまとめると次のようになりました。

対策	よく効く条件	破れやすい条件	コスト
System Instructions 強化	短〜中程度の入力全般	入力が指示より遥かに長いとき	ほぼゼロ
Few-shot 例示（1〜2組）	長文・複雑タスク	トークン予算が厳しいとき	入力トークン増
response_schema 検証	構造化出力を受ける処理	自由文の本文フィールド内の残留	検証コードの保守

Few-shot は「ルールを書く」より「例を見せる」ほうが追従性が高いという一般則をそのまま使います。効果が顕著なのは長文＋複雑タスクで、私の翻訳パイプラインでは 2 組入れるだけで混入率が体感で一桁下がりました。ただしトークンを食うので、短い入力なら System Instructions だけで十分です。

EXAMPLES = [
    ("東京の天気について教えて",
     "Tokyo has four distinct seasons, with hot humid summers near 30 degC and mild winters."),
    ("このアプリの料金プラン",
     "The app has three tiers: Free, Pro (USD 5/month), and Team (USD 20/month per seat)."),
]
few_shot = "\n\n".join(
    f"### Example\nInput (Japanese): {q}\nOutput (English only): {a}" for q, a in EXAMPLES
)
prompt = f"{few_shot}\n\n### Task\nInput (Japanese): {user_input}\nOutput (English only):"

構造化出力を受けるなら、スキーマ側に検証を埋め込んで受け取った瞬間に弾きます。Pydantic の field_validator で本文フィールドに日本語が残っていないかを機械的に確認し、見つかれば例外にしてリカバリへ回します。

from pydantic import BaseModel, Field, field_validator
 
class EnglishSummary(BaseModel):
    language: str = Field(description="Must be 'en'")
    title: str
    summary: str = Field(description="English summary, 100-300 words")
 
    @field_validator("title", "summary")
    @classmethod
    def no_japanese(cls, v: str) -> str:
        if JP_RANGE.search(v):
            raise ValueError("Japanese characters detected in output field")
        return v
 
resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="以下の記事を英語で要約してください:\n\n" + article_body,
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION,
        response_mime_type="application/json",
        response_schema=EnglishSummary,
    ),
)
parsed = resp.parsed  # 検証を通過した EnglishSummary

スキーマ検証の弱点は、あくまで「フィールド単位の門番」であって、自由文フィールドの中に一文だけ紛れ込む残留までは防げないことです。だからこそ、先に作った check_english_output の連続量計測を併走させ、ratio が小さい軽症は許容、大きい重症だけ弾く、といった二段構えにしておくと現実的です。

盲目的な再試行ではなく、違反箇所を引用して締める

検証で混入を捕まえたとき、同じプロンプトをそのまま投げ直しても同じ結果になりがちです。効くのは、前回の失敗を具体的に引用してから締め直す段階的リカバリです。混入した実際の断片を見せると、モデルの挙動が変わります。

def generate_english_graded(article_body: str, max_retries: int = 2) -> EnglishSummary:
    base = f"以下の記事を英語で要約してください:\n\n{article_body}"
    reinforcement = ""
    last_sample = ""
    for attempt in range(max_retries + 1):
        resp = client.models.generate_content(
            model="gemini-2.5-pro",
            contents=reinforcement + base,
            config=types.GenerateContentConfig(
                system_instruction=SYSTEM_INSTRUCTION,
                response_mime_type="application/json",
                response_schema=EnglishSummary,
                temperature=0.2,
            ),
        )
        chk = check_english_output(resp.text or "")
        if not chk.contaminated:
            return resp.parsed
        last_sample = chk.sample
        # 次の試行では実際に混入した断片を引用して締める
        reinforcement = (
            "Your previous response contained Japanese text: "
            f"\"{chk.sample}\". This is forbidden. "
            "Rewrite entirely in English this time.\n\n"
        )
    raise LanguageDriftError(f"gave up after {max_retries} retries; sample={last_sample}")

段階を踏むのは、リカバリにも費用がかかるからです。1 回目は素の呼び出し、2 回目は違反断片を引用、それでも駄目なら諦めて UNABLE_TO_COMPLY 相当として人手レビューに回す——この線引きを決めておくと、無限リトライで課金だけ膨らむ事故を避けられます。エスカレーション先に渡すときは、先ほどのログの request_id と sample を添えておくと、人間が状況を再構成する手間が激減します。

本番で回すときの最後の一手 — 混入率の変化を監視する

対策を積んだら終わり、ではありません。モデルの差し替えや入力分布の変化で、混入率は静かにずり上がることがあります。私は日次で contamination rate を集計し、直近 7 日の中央値から一定以上跳ねたらアラートを出しています。混入率という一本の連続量を持っておくと、「なんとなく最近おかしい」という体感を、閾値超過という判断に落とし込めます。

def daily_contamination_rate(log_lines: list[dict]) -> float:
    if not log_lines:
        return 0.0
    bad = sum(1 for r in log_lines if r["contaminated"])
    return bad / len(log_lines)

これを見ていると、対策の劣化が「読者に指摘される前」に数字で見えてきます。テストで捕まらず監視も素通りしていた「たまに混ざる」を、静かな確率から観測できる指標へ引き上げるのが、この運用の目的です。

次の一手

まずは、いま英語出力を返している自分のコードに check_english_output を一本差し込み、本番の混入率を数日ぶん記録してみてください。数字が出た時点で、対策を「どこから厚くすべきか」が入力長との相関から見えてきます。締めるのはそのあとで十分です。相手が確率である以上、最初にやるべきは強い指示ではなく、静かな計測だと考えています。