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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-3.1-flash-image-preview と gemini-3-pro-image-preview が 6/25 に停止します。普段動かない分岐やバッチに埋もれた参照を停止前に洗い出すための、依存監査の手順を具体的にまとめました。

2026年5月時点の Gemini 3.2・Claude Sonnet 4.6・GPT-4o を、個人開発者の視点でコード生成・日本語品質・API コスト・レイテンシから比較しました。各モデルの強みとトレードオフ、用途別の推奨、一つに絞れない現実的な結論まで書いています。

Gemini TTS API でテキストを音声に変換し、SRT 字幕と背景画像を FFmpeg で合成して朗読動画を全自動生成するパイプラインを Python で実装します。テキスト入力から MP4 出力までの4ステップと、API コスト・処理時間の実測値を公開します。

Gemini 2.5 Flash の思考モード（Thinking Mode）を実際のプロジェクトで使い、どのタスクで効果があり、どのタスクでは使わない方がよいかをコスト・精度・レイテンシの観点から整理します。

Gemini 3.2 の機能解説は多いものの、実プロダクションへの組み込みプレイブックは少ないのが現状です。Pro/Flash/Nanoの選定基準、API実装パターン、コスト最適化、競合モデル比較まで実運用視点で深掘りします。

Gemini 3.2 の登場でAI受託開発の市場が再編されつつあります。新モデルの特性を踏まえて受託案件の単価を引き上げる方法、自社プロダクトの収益性を高める設計、Gemini 経済圏で差別化するポジショニング戦略を、個人開発者・小規模チーム視点で体系化します。

@google/generative-ai から @google/genai へ移行するときに高確率で踏むエラーを、実例コードと修正パターン付きで整理しました。Node.js / TypeScript の本番コードで詰まらないための実践ガイドです。

Gemini 2.5 Pro の Function Calling は強力ですが、本番環境に持っていくと「動くけれどたまに変なことをする」状態になりがちです。私が実装した検索・予約・通知エージェントの運用知見を基に、堅牢な設計パターンを共有します。

Gemini 2.5 Pro と 2.0 Flash を、個人開発の実装と費用の両面から比較します。構造化データ抽出で精度差が出た経緯、応答速度と1リクエスト単価、既定は Flash・要所で Pro という使い分けの線引きまでをまとめました。

Gemma 4 の Function Calling を使ったエージェント開発で最初にぶつかる壁を整理しました。tools パラメータによる関数定義、JSON 解析と型安全性の落とし穴、システム指示との相互作用、26B MoE と 31B Dense のどちらを使うかまで解説します。

Gemma4 と Gemini API のハイブリッド構成でコストを最適化する開発パターンを解説します。Vertex AI でのセットアップ、Function Calling による構造化データ抽出、ファインチューニング、RAG パイプライン構築、移行コストシミュレーションまで扱います。