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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 API を Vitest でテストする — TypeScript プロジェクトのモック設計と Function Calling 検証パターン
TypeScript で Gemini API を組み込んだコードを、Vitest で安全にテストするための実践パターンを紹介します。SDK のモック設計、Function Calling の検証、ストリーミング応答のテストまで、個人開発で運用してきた構成をそのままお見せします。
Gemini API × Inngest で耐障害性の高いAIワークフローを構築する本番運用ガイド
Gemini APIのレート制限・タイムアウト・部分失敗に強い「耐障害性の高い」AIワークフローを、Inngestのdurable executionで実装する本番運用パターンを解説します。
Gemini API の URL Context が取得できない・空応答になる時の確認手順
Gemini API の URL Context ツールが沈黙したり空応答を返す現象は、tool 構成・URL 形式・対象サイト側の制約のいずれかで発生します。原因の切り分け方と回避策をまとめました。
Gemini APIで『thoughts not present in conversation history』エラーが出る - thought_signatures 欠落の対処手順
Gemini 2.5/3.x のThinkingモードでマルチターンFunction Callingを実装すると突然出る『thoughts not present in conversation history』エラーの原因と、最短5分で動く修正手順をPython SDK・ストリーミング双方の例で解説します。
NestJS で Gemini API バックエンドを設計する — DI・例外フィルタ・ガードを活かす実装パターン
NestJS の DI・例外フィルタ・ガードで保守しやすい Gemini API バックエンドを構築する実装パターンを解説します。SSE ストリーミング、Flash→Pro フォールバック、指数バックオフ・リトライ、レイテンシとトークンの実測まで実コードでまとめます。
Gemini API の動的 Few-Shot 設計 — ベクター検索で実例を選び続ける自己改善型プロンプト
Few-Shot プロンプトを「固定の3例」で書いているうちは精度もコストも頭打ちになります。Gemini Embeddings + ベクター検索で例を動的に選ぶ自己改善型プロンプト設計を、コピペで動くコードと運用ループまで通しで解説します。
Gemini API で翻訳精度を最大化する temperature 設定 — 用途別ベストバリューと検証コード
Gemini API で翻訳タスクを実装するとき、temperature を何に設定すべきか悩んだことはありませんか。用途別の最適値・検証コード・top_p との組み合わせまで具体例で解説します。
Gemini Embeddings × リランカーで本番RAGの精度を底上げする — Vertex AI Ranking と LLM-as-judge の使い分け
Embeddings だけでは取りこぼす「上位3件は当たり前に合うのに5件目以降に正解が埋もれる」問題を、Vertex AI Ranking API と Gemini を使ったリランカーで解決する本番アーキテクチャを実装コード付きで解説します。
Gemini API が社内プロキシ・SSL検証エラーで接続できないときの対処法
個人PCでは動いた Gemini API が、会社支給のマシンや社内ネットワークから繋がらない。プロキシ環境変数・SSL検証エラー・証明書バンドルの3層を切り分けて解決する実践的なトラブルシューティングです。
Gemini APIで GEMINI_API_KEY と GOOGLE_API_KEY のどちらを使うか問題を解決する
Gemini API で GEMINI_API_KEY と GOOGLE_API_KEY のどちらを使うべきか迷ったときに読む実践ガイド。SDK ごとの優先順位、Vertex AI モードの自動切替、つまずきやすいハマりパターンを切り分け手順とコード例で整理します。
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。