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
TAG

テキスト分類

1 記事
タグ一覧に戻る
関連タグ:
gemini-api1python1感情分析1structured-output1自然言語処理1
Gemini API/2026-03-30初級

Gemini API × Python でテキスト分類・感情分析を実装する

Gemini API と Python を使ってテキスト分類や感情分析を実装する方法を解説。Structured Output でラベル付け精度を高め、カスタマーレビューやSNS投稿の自動仕分けを実現します。