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。
6/25 で止まる画像プレビューモデルを、コードベースから漏れなく洗い出す
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。
Gemini 3.2 vs Claude Sonnet 4.6 vs GPT-4o — 2026年5月、個人開発者の正直な比較
Gemini 3.2、Claude Sonnet 4.6、GPT-4o の 3 モデルを個人開発者の視点で比較。コード生成・日本語品質・API コスト・レイテンシの実測結果を包み隠さずお伝えします。
Gemini TTS で朗読動画を全自動生成するパイプライン — テキスト入力から MP4 出力まで（2026年実践）
Gemini TTS API でテキストを音声に変換し、字幕・背景画像と合成して朗読動画を自動生成するパイプラインを Python で実装します。API コストと処理時間の実測値も公開。
Gemini 2.5 Flash の思考モードを実務投入する：コスト・精度・速度のトレードオフを読む
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 プロダクション実装プレイブック — モデル選定・コスト最適化・実装パターン
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 を駆使した受託開発と自社プロダクトの収益化戦略 — 新モデルで先行優位を作る
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/genai 移行で詰まりやすい7つのエラーと解決策
@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 API で関数呼び出しを本番運用する設計パターン — 失敗・タイムアウト・幻覚への現実的な対策
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 をどう使い分けるか — 個人開発で既定モデルを決めるまで
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でエージェント開発する際に最初にぶつかる壁 — Function Calling
Gemma 4のFunction Calling機能を使ったエージェント開発の実践ガイド。他のオープンモデルとの違い、構造化JSON出力、システム指示の活用法をコード例とともに解説します。
Gemma4 API活用法：Gemini APIとのハイブリッド開発でコストを最適化する
Gemma4 APIとGemini APIを組み合わせた高度な開発パターンを解説。Vertex AI上でのデプロイ、ファインチューニング、RAGパイプライン構築の実践的なコードを網羅します。