Google AI Studio 2026年大型アップデート — 統合Playground・Maps Grounding・開発者体験の全面刷新

# 統合 Playground で実現可能なワークフローの API 再現例
import google.genai as genai
 
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
 
# Step 1: Gemini でコンテンツ企画を生成
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro",
    contents="旅行ブログ向けの京都紹介記事の構成案を作成してください"
)
print(response.text)
 
# Step 2: GenMedia で記事用の画像を生成（Imagen）
image_response = client.models.generate_images(
    model="imagen-3.0-generate-002",
    prompt="京都の金閣寺、朝焼けの美しい風景写真",
    config=genai.types.GenerateImagesConfig(number_of_images=1)
)
 
# Step 3: TTS でナレーション音声を生成
tts_response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash-preview-tts",
    contents="京都は日本を代表する古都であり、年間を通じて世界中から観光客が訪れます。",
    config=genai.types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=["AUDIO"],
        speech_config=genai.types.SpeechConfig(
            voice_config=genai.types.VoiceConfig(
                prebuilt_voice_config=genai.types.PrebuiltVoiceConfig(
                    voice_name="Kore"
                )
            )
        )
    )
)
# 期待出力: 各ステップの結果が連続して得られ、
# テキスト → 画像 → 音声のマルチモーダルコンテンツが完成

# Maps Grounding を使った Gemini API の例
import google.genai as genai
 
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
 
# Google Maps Grounding ツールを指定
maps_tool = genai.types.Tool(
    google_maps=genai.types.GoogleMaps()
)
 
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro",
    contents="東京駅から徒歩10分以内で評価の高いラーメン店を教えてください",
    config=genai.types.GenerateContentConfig(
        tools=[maps_tool]
    )
)
print(response.text)
# 期待出力: Google Maps データに基づいた、
# 実在する店舗名・住所・評価を含む正確な回答

import google.genai as genai
 
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
 
# Built-in Tool: Google Search
search_tool = genai.types.Tool(
    google_search=genai.types.GoogleSearch()
)
 
# カスタム Function: データベース検索
db_search_func = genai.types.Tool(
    function_declarations=[
        genai.types.FunctionDeclaration(
            name="search_product_database",
            description="自社の商品データベースを検索する",
            parameters={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {
                        "type": "string",
                        "description": "検索クエリ"
                    },
                    "category": {
                        "type": "string",
                        "description": "商品カテゴリ"
                    }
                },
                "required": ["query"]
            }
        )
    ]
)
 
# 両方を同時に指定可能に
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro",
    contents="最新の AI トレンドを調査して、関連する自社商品を提案してください",
    config=genai.types.GenerateContentConfig(
        tools=[search_tool, db_search_func]
    )
)
# 期待出力: Google Search で最新トレンドを取得しつつ、
# カスタム関数で自社DBから関連商品を検索する複合応答