GEMINI LABEN
NANOLITE — Nano Banana 2 Liteが登場しました。Googleで最も速く、最もコスト効率の高いGemini Imageモデルで、軽量な画像生成を安く回したい用途に向いていますOMNIFLASH — Gemini Omni Flashがpublic previewになりました。ネイティブにマルチモーダルなモデルで、企業や開発者が独自の動的な動画ワークフローを構築できますAGENTS — Managed Agentsが拡張されました。background: trueでサーバー側の非同期実行とポーリング、リモートMCPサーバー連携、対話をまたぐ認証情報のリフレッシュに対応しますMEMORY — Memory BankのIngestEvents APIが一般提供になりました。イベントの取り込みとメモリ生成を分離し、コンテンツを継続的にストリームできますTHROUGHPUT — Provisioned Throughputで、同一モデル・同一リージョンに対して最大7件の保留オーダーを提出できるようになりましたDEPRECATE — 画像生成モデルは8月17日に、Gemini Enterprise Agent PlatformのGrok 4.1系は8月20日に停止される予定ですNANOLITE — Nano Banana 2 Liteが登場しました。Googleで最も速く、最もコスト効率の高いGemini Imageモデルで、軽量な画像生成を安く回したい用途に向いていますOMNIFLASH — Gemini Omni Flashがpublic previewになりました。ネイティブにマルチモーダルなモデルで、企業や開発者が独自の動的な動画ワークフローを構築できますAGENTS — Managed Agentsが拡張されました。background: trueでサーバー側の非同期実行とポーリング、リモートMCPサーバー連携、対話をまたぐ認証情報のリフレッシュに対応しますMEMORY — Memory BankのIngestEvents APIが一般提供になりました。イベントの取り込みとメモリ生成を分離し、コンテンツを継続的にストリームできますTHROUGHPUT — Provisioned Throughputで、同一モデル・同一リージョンに対して最大7件の保留オーダーを提出できるようになりましたDEPRECATE — 画像生成モデルは8月17日に、Gemini Enterprise Agent PlatformのGrok 4.1系は8月20日に停止される予定です
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Gemini と過ごす一日——個人アプリ開発者の2026年4月、等身大の使い分け

Gemini個人開発ワークフローAI活用使い分け

アーティスト・個人アプリ開発者の廣川政樹です。Gemini Lab を運営しています。

最近、読者の方から「Gemini って結局どれを使えばいいんですか?」と聞かれることが増えてきました。2.5 Pro、2.5 Flash、3.1 Pro、Deep Research、NotebookLM、Google AI Studio……。半年前の倍くらいに選択肢が増えていて、正直私自身も都度迷っています。

なので今日は、ハウツー記事ではなく「個人でアプリを作って暮らしている人間の、ある一日」を正直に書いてみます。2026年4月時点のスナップショットなので、数ヶ月後にはまた変わっているかもしれません。そのときはそのときで、またブログに書きます。

朝6:30——起きがけに一番手が伸びるのは「Flash」

朝、コーヒーを淹れながらまず開くのは Gemini 2.5 Flash です。理由は単純で、頭がまだ動いていない時間帯に欲しいのは「速さと軽さ」だからです。

具体的には、前日までに貯めておいた気になる海外記事を、Flash に 3〜5 本まとめて投げて「それぞれの要点を3行ずつで」と頼みます。Pro でも同じことはできますが、この時間帯は精度より回転数が大事です。Flash のほうが応答が速く、私の頭も同じくらいの速度で流し読みしてくれます。

この時間にやらないこと: コードレビュー、リリースノートの翻訳、税務関連の下書き。これらは頭が起きてからでないと判断を誤ります。

午前10:00——集中して書きたい実装は「2.5 Pro」か「3.1 Pro」

その日の主開発タスクが「新機能の実装」や「厄介なバグの調査」のときは、2.5 Pro か 3.1 Pro に切り替えます。4月現在の私の感覚では、

  • 2.5 Pro: 既存コードベースの文脈を拾って「この辺を直すと他はこう影響する」という推測を丁寧にやってくれる
  • 3.1 Pro: 複数ファイルをまたぐ大きな設計判断で、私が思いついていない選択肢を提示してくれる頻度が上がった

どちらも優秀なので、正直タスクの「空気」で選んでいます。ファイル3つ以内の細かい修正なら 2.5 Pro、アーキテクチャごと見直すような話なら 3.1 Pro、という具合です。

ひとつ学んだのは、長いシステムプロンプトを使い回すと 3.1 Pro のほうが安定して動く ということです。2.5 Pro は長文脈でたまに「こだわりすぎ」の提案をしてくる瞬間があり、それが楽しい日もあれば、そのせいで議論が発散する日もあります。

昼過ぎ——「Deep Research」は調べ物を外注する感覚

昼食後、脳が一番もっさりする13:00〜14:00 あたり。この時間に人間がやると一番効率が悪いのが「下調べ」です。

最近の私は、このタイミングで Gemini Deep Research に長めのプロンプトを投げて、そのまま散歩に出るようになりました。アプリのジャンル調査、競合アプリのレビュー傾向、日本と海外の課金動向など、30〜60分かけて読み込ませたい題材を預けます。

Deep Research のいいところは、自分で検索すると絶対にたどり着かない二次情報源を連れてきてくれる ことです。特に英語圏のフォーラムや専門ブログは、個人で追い切れる量を超えています。戻ってきて要約を読む頃には、頭もすっきりしていて、そのまま意思決定に入れます。

ただし、事実の最終確認は必ず自分でやります。Deep Research は「調査員」であって「証言者」ではない、という感覚で付き合うのが、私にはちょうどいい距離感です。

夕方——NotebookLM で「今週の自分」を整理する

夕方になると、開発のエネルギーは落ちてくるけれど、事務仕事にはちょうどいい時間帯です。

ここでよく使うのが NotebookLM です。週の途中で溜まった自分のメモ、会話ログ、企画メモを一つのノートブックにまとめて、「この一週間で私が繰り返し言及していたテーマを3つ挙げて」とか「このメモ群から、まだ記事化していない発見を抽出して」と頼みます。

面白いのは、NotebookLM は自分のメモしか見ないので、他の記事や一般論に引きずられない 点です。私の脳の外側に、もう一人だけ静かに座って聞いてくれている人がいるような感覚があります。個人でやっていると自分の考えを客観視する機会が少ないので、この時間が週のリズムを保つ支えになっています。

夜——Gemini Lab の記事の下書きだけは「自分で書く」

意外かもしれませんが、このブログを含め Gemini Lab の記事の一次ドラフトだけは、ほぼ自分の手で書いています

理由は、読んでくださる方が検索からたどり着いてくださった以上、そこに「廣川政樹という個人がその日に考えていたこと」の温度が残っていてほしいからです。Gemini に草稿を任せると、文章は整うのですが、私の迷いや言い回しの癖まで平均化されてしまいます。

その代わり、書き終わったあとの推敲では Gemini 2.5 Pro に「冗長な部分」「読みにくい接続詞」「誤字」を指摘してもらいます。完成度の高い方向に引っ張り上げてくれる役割です。この使い分けを始めてから、記事を書くのがだいぶ楽になりました。

一日を振り返って思うこと

こうして書き出してみると、同じ Gemini ファミリーの中でも、私は意外と場面ごとにキャラクターを使い分けていました。朝はせっかちな Flash、集中したい時間は頼れる Pro、疲れてきたら遠くから知恵を持ってきてくれる Deep Research、内省の時間には静かに聞いてくれる NotebookLM。

これは「どれが一番優れているか」という話ではなく、自分の一日のリズムのどこに穴があって、どのモデルがその穴を埋めてくれるか という話なのだと思います。

もし今、Gemini の選択肢が多くて迷っている方がいらっしゃったら、一番おすすめしたいのは「まず自分の一日を書き出してみる」ことです。コーディング、調べ物、整理、執筆——それぞれの時間帯で何に困っているかが見えてくると、どのモデルや機能が自分の味方になるかも、自然と見えてきます。

Gemini Lab の Gemini 2.5 Flash と 2.5 Pro の使い分け完全ガイドGemini Deep Research ガイド も、併せて読んでいただけると、もう少し技術的な判断軸が見えるかもしれません。

私自身もまだ試行錯誤の途中ですので、またしばらく使い込んだら、続編としてその時点のスナップショットをお届けしたいと思っています。今日も読んでくださり、ありがとうございました。