Firebase Genkit × Gemini API 本番運用ノート — 個人開発アプリで動かして気づいた設計と落とし穴
Firebase Genkit と Gemini API を個人開発アプリのレビュー要約バックエンドで 1 ヶ月動かした運用ノート。Flow / Tool の設計、Cloud Functions と Cloud Run の使い分け、コストとレイテンシの実測値、公式にない 7 つの落とし穴をまとめました。
Gemini API の Function Calling 実装 — 並列実行・ツールチェーン・Managed Agents の使い分け
Gemini API の Function Calling を本番で運用する実装パターンを、並列実行・エラー処理・ツールチェーンから Managed Agents との使い分け、GA モデルのピン留めまで動くコードで解説します。
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 RAGの選び方 2026 — シンプル・Advanced・Agenticの3パターンを実装で比べた
Gemini API による RAG 実装をシンプル・Advanced・Agentic の3パターンに分けて実コードで比較しました。それぞれの精度と実装コストのトレードオフ、ユースケース別の選択基準、まずシンプル RAG を計測してから広げる進め方を提案します。
gemini-2.5-pro-latest で始めるAI開発：Google AI Studio & APIクイックスタートガイド
gemini-2.5-pro-latest モデルで AI 開発を始める手順を、動くコード例つきで説明します。API キーの取得と環境準備から、最初の呼び出し、ストリーミング応答、マルチターン会話、システム指示、生成パラメータの調整まで6ステップで進めます。
Gemini API Function Calling：ツール統合と実践的な活用法
Gemini API の Function Calling で、AI に外部 API やツールを呼び出させる方法を体系的に学びます。基本的な仕組みから実践的なツール実装、高度な設計パターン、エラーハンドリングとセキュリティ、パフォーマンス最適化まで段階的に解説します。
Firebase Studio 入門：GeminiでフルスタックAIアプリを素早く構築する
Firebase StudioとGeminiを組み合わせてフルスタックAIアプリを構築する方法を初心者向けに解説。プロジェクト作成からImagen 3画像生成・Live APIサポートまで、2026年の最新機能を網羅した実践的な入門ガイドです。
Gemini × Rork で iOS/Android アプリを AI 生成する — プロンプトひとつでアプリ開発を加速する
Gemini と Rork を組み合わせたiOS/Androidアプリ開発の実践ガイド。AI生成プラットフォームRorkにGemini APIを連携させ、プロンプトからアプリ設計・実装・デバッグまでを一気通貫で進める方法を解説します。