Gemini API のシステム指示とプロンプト設計 — 出力品質を劇的に上げる実践テクニック
Gemini API のシステム指示（system_instruction）とプロンプトエンジニアリングの実践的なテクニックを解説します。出力品質にダイレクトに効く設計パターンを、動作するコード例と共に紹介します。
Gemini Gems で企業向けプロンプト製品を売る — カスタムインストラクションを月額契約に変えるまで
Gemini Gems のカスタムインストラクションを活用して、企業向けの『プロンプト製品』としてパッケージ販売し、月額契約に育てるまでの実践戦略。設計フレームワーク、価格設定、契約モデル、サポート体制、顧客成功事例の作り方までを、個人開発者・小規模スタジオ視点でまとめた実践ガイドです。
Gemini API の出力品質を継続監視する評価基盤の設計
Golden Dataset と LLM-as-Judge を組み合わせ、Gemini API の出力品質が運用中に静かに劣化していくのを捉える評価基盤の設計を、個人開発の実運用構成とコード付きでまとめます。
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 によるローカル AI 開発環境を実務レベルに引き上げるための知見をまとめました。4バリアントの使い分け、コンテキスト管理、ローカル LLM 向けのプロンプト設計、クラウドとのハイブリッド運用、日本語コード対応の現状まで扱います。
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 を「なんとなく動く」状態から脱却させる開発ワークフローを解説します。仕事の定義から始める設計、30分で動くプロトタイプ、体系的なテスト評価、失敗原因の特定、指示文のバージョン管理まで、再現性の高い Gem 作りの手順です。
Gemini Gems カスタム指示2026 — 設計思想からプロンプトテンプレート集まで
Google Gemini の Gems 機能で使えるカスタム指示の設計を、設計思想・文字数制限・テンプレート集・落とし穴までていねいに解説します。実際に使える 10 種類の Gems プロンプトテンプレート付き。
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 の翻訳で temperature をいくつにするか、用途別の早見表と検証コードで示します。値を決めた後に効いてくる、文字列タイプ別プロファイルのコード管理、逆翻訳ゲート、UI がはみ出さない表示幅バジェットまで実装込みでまとめました。
Gemini API の logprobs で分類タスクの信頼度を測る — 動くコードと判断軸
Gemini API の logprobs で分類タスクの信頼度スコアを取り出し、閾値以下は人間レビューに回す設計パターンを Python の動くコードで解説します。レスポンス構造の読み解き、100件でのしきい値キャリブレーション、logprobs が頼れない場面も扱います。
Gemini API のタスク別 Temperature ベストプラクティス — 翻訳・要約・コード生成・チャットそれぞれの最適値
Gemini API の `temperature` パラメータは、設定値ひとつで応答の質が大きく変わる重要な調整点です。翻訳・要約・コード生成・対話など、ユースケースごとに何度に設定すべきか、実際の出力の違いと一緒に解説します。