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PRO35 — 報道が目標日としていた7月17日を過ぎましたが、Gemini 3.5 Proの公式発表もモデルカードも本日時点で確認できていません。予備日として7月24日が挙げられていますNB2LITE — Nano Banana 2 Lite(Gemini 3.1 Flash-Lite Image)が登場しました。約4秒で画像を生成し、1,000枚あたり0.034ドルという水準ですOMNI — Gemini Omni Flashが公開プレビューに入りました。最長10秒の動画を生成でき、価格は出力1秒あたり0.10ドルですEDIT — Omni Flashは会話による編集を軸に設計されています。登場人物の差し替え、ライティングの変更、アングルの調整を自然文で指示でき、元の音声と映像のトラックは保持されますSYNTHID — 新しい2モデルにはSynthIDの電子透かしが組み込まれており、生成物の来歴をGeminiアプリ側から確認できますSHUTDOWN — 旧来の画像生成モデルは非推奨となり、8月17日に停止されます。移行の期限をご確認いただければと思いますPRO35 — 報道が目標日としていた7月17日を過ぎましたが、Gemini 3.5 Proの公式発表もモデルカードも本日時点で確認できていません。予備日として7月24日が挙げられていますNB2LITE — Nano Banana 2 Lite(Gemini 3.1 Flash-Lite Image)が登場しました。約4秒で画像を生成し、1,000枚あたり0.034ドルという水準ですOMNI — Gemini Omni Flashが公開プレビューに入りました。最長10秒の動画を生成でき、価格は出力1秒あたり0.10ドルですEDIT — Omni Flashは会話による編集を軸に設計されています。登場人物の差し替え、ライティングの変更、アングルの調整を自然文で指示でき、元の音声と映像のトラックは保持されますSYNTHID — 新しい2モデルにはSynthIDの電子透かしが組み込まれており、生成物の来歴をGeminiアプリ側から確認できますSHUTDOWN — 旧来の画像生成モデルは非推奨となり、8月17日に停止されます。移行の期限をご確認いただければと思います
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API / SDK/2026-06-23上級

File Search のストアが本番で静かに陳腐化する — カタログ同期とドリフト検知を実装した運用メモ

File Search に一度カタログを流し込んで終わりにすると、配信を止めたアセットを案内する『古い回答』が本番で返り始めます。ハッシュ差分の増分取り込みと、削除を割り切るブルーグリーン再構築、そして定期ドリフト検知までを実装で整理しました。

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プレミアム記事

File Search に壁紙カタログを一度流し込んで満足していたら、二週間ほど経った頃に「その壁紙はすでに配信を終了しています」という案内が本番で返ってきて青ざめました。アセット自体は App Store と Google Play の更新で差し替え済みなのに、File Search のストアの中身は最初に取り込んだ日のまま止まっていたのです。

File Search の入門記事は「ファイルを入れればグラウンディングできる」ところで終わります。けれども個人開発で実際に運用してみると、難しいのは最初の取り込みではなく、正本(source of truth)が変わり続けるのにストアだけが古いスナップショットのまま取り残されることでした。この記事は、その「静かな陳腐化」を止めるために私自身が組んだ同期パイプラインの記録です。

ストアは「作った時点のスナップショット」でしかない

まず前提を揃えます。File Search のストア(FileSearchStore)は、取り込んだ瞬間の内容を gemini-embedding-2 で索引化した塊です。便利なのは、自前でベクトルDBを立てたりチャンク分割を設計したりせずに、テキストも画像も同じストアに入れて引用元つきで回答を返せる点です。マルチモーダル対応で、壁紙のような画像アセットをそのまま入れられるようになったのは大きな前進でした。

ただし、ストアは取り込んだ後に放っておくと更新されません。正本のカタログ側で起きる変化は、おおむね次の3種類です。

  • 追加: 新しい壁紙を配信した。ストアにはまだ無い。
  • 更新: 既存アセットのメタ情報(タイトル・カテゴリ・配信状況)を書き換えた。ストアの中身は古い。
  • 削除: 配信を終了した。ストアには「もう無いもの」が残っている。

このうち一番こわいのは削除です。追加や更新は「新しい回答が出ない」だけで済みますが、削除されたアセットがストアに残っていると、AIは実在しないものを自信たっぷりに案内します。冒頭の事故がまさにこれでした。

正本とストアのズレを「マニフェスト」で可視化する

ズレを止める前に、まず「いま何がどうズレているか」を機械的に分かる形にします。私はストアを直接のぞきにいくのではなく、正本側からマニフェストを作る方針にしました。各アセットの内容ハッシュを取り、前回同期したマニフェストと比べれば、差分は単純な集合演算で出ます。

# build_manifest.py
# 正本カタログ(DBやファイル一覧)から「ID → 内容ハッシュ」の辞書を作る。
# ストアの中身に依存せず、正本だけを根拠にするのがポイント。
import hashlib
import json
from pathlib import Path
 
 
def asset_fingerprint(asset: dict) -> str:
    """配信状況・タイトル・カテゴリ・本体ファイルのハッシュをまとめて1つの指紋にする。
    どれか1つでも変われば指紋が変わり、更新として検出できる。"""
    h = hashlib.sha256()
    h.update(asset["status"].encode())          # active / retired
    h.update(asset["title"].encode())
    h.update(asset["category"].encode())
    # 画像本体はファイルのバイト列をそのままハッシュ(メタだけでなく中身も見る)
    h.update(Path(asset["image_path"]).read_bytes())
    return h.hexdigest()
 
 
def build_manifest(catalog: list[dict]) -> dict[str, str]:
    # 配信中のものだけを索引対象にする。retired はそもそも入れない。
    return {
        a["id"]: asset_fingerprint(a)
        for a in catalog
        if a["status"] == "active"
    }
 
 
if __name__ == "__main__":
    catalog = json.loads(Path("catalog.json").read_text())
    manifest = build_manifest(catalog)
    Path("manifest.current.json").write_text(json.dumps(manifest, indent=2))
    print(f"manifest entries: {len(manifest)}")
    # 期待する出力例: manifest entries: 3127

ここで「メタ情報だけでなく画像本体のバイト列もハッシュに含める」のが地味に効きます。タイトルは同じまま画像だけ差し替えるリリースが意外と多く、メタだけ見ていると更新を取りこぼすからです。

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この記事で得られること
File Search のストアが元カタログとズレて『もう無いものを案内する』問題を、ハッシュ差分の増分取り込みで止められるようになります
数千件規模のアセットを毎リリース入れ替えても、ブルーグリーンでストアを作り直してポインタを切り替えれば、クエリを止めずに新しい索引へ移せます
正本とストアがどれだけズレているかを毎晩はかるドリフト検知スクリプトを、そのまま自分のパイプラインに組み込めます
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