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 開発/2026-06-24中級

ローカルGemma 4を日々の作業に組み込む — Ollama APIと応答速度の実践メモ

対話で動かせるようになったローカルGemma 4を、実際の作業に組み込むところまで。OllamaのローカルAPIをスクリプトから叩く方法、応答速度を体感で上げる工夫、クラウドのGemini APIへ自動でフォールバックする二段構えの実装まで、コード込みで解説します。

Gemini 開発/2026-06-24初級

WindowsでGemma 4をローカル実行する — Ollamaでコマンド2つから始める手元のLLM

Googleの軽量オープンモデル Gemma 4 を、Windows のノートPCでローカル実行する手順をまとめます。Ollama を使えば実質コマンド2つでインストールから起動まで完結します。クラウドのGemini APIと手元のGemmaをどう使い分けるかの観点まで。

Gemini 開発/2026-05-29中級

0.5B のローカル LLM を『前段ルーター』として使うときの設計 — Gemini Nano と Qwen 0.5B を並べて考える

Qwen2.5 0.5B のような超軽量ローカル LLM は『汎用チャット AI として弱い』と語られがちですが、設計思想を読むと意図が違います。Gemini Nano と並べて、モバイルアプリ開発者が前段ルーターとして使うときの判断軸を整理します。

Gemini 応用/2026-05-06上級

Gemma 4 + Ollama + Android Studio — 本番プロジェクトで使えるローカルAI開発環境の構築ガイド

Android Studio×Gemma 4×Ollamaを本番品質で運用するための詳細ガイド。モデル選択戦略・タスク別スイッチング・ファインチューニング・チーム展開・CI/CD統合まで、実装コード付きで解説します。

Gemini 開発/2026-05-06中級

Android StudioのローカルLLM機能でGemma 4を動かす — Ollamaとの連携設定から実際の開発体験まで

Android StudioのローカルLLM機能とOllamaを使ってGemma 4を開発環境に組み込む方法を解説。MacOS環境での設定手順、26Bモデルの実用性、実際の開発体験を詳しく紹介します。

Gemini 応用/2026-05-05中級

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 基礎/2026-05-05初級

Gemma 4 × OpenCodeで0円ローカルAIコーディング環境を10分で構築する

GoogleのオープンモデルGemma 4とターミナルAIコーディングツールOpenCodeを組み合わせると、コード0円・完全ローカルの開発環境が10分で完成します。セットアップ手順と実際の使用感を詳しく解説します。

Gemini 開発/2026-05-04中級

Gemma 4 26B A4B × OpenCode で『無料Claude Code』環境を作る — Mac/Linux 実機セットアップ

Apache 2.0で公開された Gemma 4 26B A4B と OpenCode を組み合わせて、ローカルで動く無料コーディング環境を構築する手順をまとめます。Ollama / LM Studio / vLLM の選び分けと、実用的なエージェント設定例も解説します。

Gemini 応用/2026-04-28中級

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。

最新情報/2026-04-11中級

Gemma 4をローカル実行してAPIコスト¥0のAIアプリを作る

Gemma 4をローカル実行してAPIコスト¥0のAIアプリを作る完全ガイド。MacBook・Raspberry Piへのセットアップから本番アーキテクチャ、256Kコンテキスト活用まで体系的に解説。