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Gemma 4 × OpenCode本格活用ガイド：ローカルLLMで実用的なAI開発環境を作る
Gemma 4とOpenCodeを組み合わせたローカルAI開発環境を実務レベルで使いこなすための詳細ガイド。モデル選定・コンテキスト管理・プロンプト設計・ハイブリッド活用まで徹底解説します。
Gemini 2.5 Pro × Function Calling で作るB2B業務自動化SaaS — 収益モデル設計から初契約獲得まで
Gemini 2.5 Pro のFunction Callingを活用して、中小企業の業務自動化SaaSを構築・販売する方法を完全解説。API設計・プライシング・クライアント提案まで、実際のコードと営業スクリプトで学ぶ実践ガイドです。
Gemini 2.5 Flash の思考モードを実務投入する：コスト・精度・速度のトレードオフを読む
Gemini 2.5 Flash の思考モード（Thinking Mode）を実際のプロジェクトで使い、どのタスクで効果があり、どのタスクでは使わない方がよいかをコスト・精度・レイテンシの観点から整理します。
Gemini 2.5 Pro 本番運用で学んだ落とし穴とその回避策
Gemini 2.5 Pro を本番環境で運用して気づいた落とし穴を体系的にまとめました。レート制限の設計・Thinking モードのコスト制御・長いコンテキストの品質管理・精度低下の診断まで、実装例とともに解説します。
Gemini 3.1 Pro を3ヶ月使い続けた個人開発者の実運用レビュー — 期待を超えた点と、正直に言うと裏切られた点
個人開発者としてGemini 3.1 Proを3ヶ月実運用した正直レビュー。2.5 Proからの変化、Claude Opus 4.6との使い分け、具体的なタスク別評価を公開します。
Gemini 3 の Deep Think が期待通りに動かない——よくある5つの問題と対処法
Gemini 3のDeep Think（深い思考モード）で発生しやすいエラーや不具合を体系的に解説。API設定ミスからタイムアウト・コスト急増まで、5つの典型的な問題と具体的な解決策をコード例付きで紹介します。
Gemini 3.x 時代のプロンプトエンジニアリング実践クラス — System Instructions・Few-shot・CoT・ReAct・自己評価ループを動くコードで比較実装
Gemini 3.x 系モデルの挙動に最適化したプロンプトエンジニアリングを完全解説。System Instructions 設計・Few-shot 例の選び方・CoT × Thinking Budget 連携・ReAct・自己評価ループを動くPythonコードで比較実装し、出力品質を劇的に改善する手法を体系的に習得できます。
Gemini Gems 開発の実践ワークフロー — 設計・テスト・改善サイクルで高品質なカスタムAIを作る
Gemini Gems のカスタム指示が「なんとなく動いている」から脱却するための開発ワークフローを解説します。設計・テスト・改善の3ステップで、再現性の高い高品質なGemを作る実践的な手法です。
Vertex AI Agent Engine × Gemini 2.5 Pro — 本番運用エージェントのマネージドデプロイ
Vertex AI Agent Engine に Gemini 2.5 Pro ベースのエージェントを本番デプロイする実装ガイド。Cloud Run との違い、セッション管理、ツール呼び出し、Trace、コスト設計まで網羅。
Gemini の長文出力で『最後だけ手抜き』を防ぐ — 完成度を落とさないプロンプト設計
Gemini に長文を書かせると終盤の質が落ちる現象を、プロンプト設計と分割生成、検証エージェントの三段構えで防ぐ方法を、廣川政樹の実運用例とともに整理します。
Gemini に『自分の文体』を覚えさせる — 個人クリエイターのためのプロンプト設計と過学習の回避
AI に文章を書かせると、どこか『自分ではない誰か』の文体に寄ってしまうのが悩みでした。Gemini で自分の文体を覚えさせ、自然に語り続けてもらう設計と、過学習による『AI クサさ』を避けるための実践を共有します。
Gemma 4のFunction Callingでローカルエージェントを構築する
Gemma 4の専用Function Callingトークンを活用して、プライベートなローカルエージェントを実装する方法を解説します。