Gemini API で自然言語からSQLを生成する — Text-to-SQL
Gemini API で自然言語からSQLを生成する仕組みを、動くコードと実測値で深掘りします。実行一致率による精度評価、列名ハルシネーションの抑止、JOIN集計の落とし穴、本番のオブザーバビリティまで踏み込みます。
Gemini Batch Processing API — 大量リクエストを50%オフで効率処理する
Gemini APIのBatch Processing機能を徹底解説。数千～数万件のリクエストを非同期で一括処理し、コストを50%削減する実装パターン。Python/TypeScript実装例、エラーハンドリング、本番運用のベストプラクティスまで。
Gemini × Google Apps Script で業務自動化 — スプレッドシート・メール・ドキュメントをAIで効率化する
Google Apps Script から Gemini API を呼び出し、スプレッドシートの自動分析、メールの分類と要約、ドキュメントの下書き生成といった日常業務を自動化します。セットアップからトリガー設定、レート制限への対処、セキュリティの注意点まで解説します。
NemoClaw × Gemini — エンタープライズ AI エージェントとデータ駆動型収益自動化
NVIDIA NemoClaw と Gemini API を組み合わせた収益自動化の実践ガイド。Gemini の検索連携・マルチモーダル処理・100万トークンコンテキストと NemoClaw のエージェントオーケストレーションで構築する、データ分析 SaaS・コンテンツ自動生成・Google Workspace 自動化の収益パイプラインを解説します。
AI ツール完全索引 2026【後編】— 開発者のための API・SDK・収益化ツール総まとめ
開発者・クリエイター向けの AI ツール索引・後編。Gemini API、Vertex AI、ADK、Live API、Stripe 連携、Firebase、Cloudflare など、本番開発・収益化に使えるツールを網羅。
Unity × Gemini マルチモーダル AI 実装 完全コード集【上級編】
Unity に Gemini API のマルチモーダル機能（テキスト＋画像＋音声）を統合する完全実装ガイド。ストリーミング応答、画像認識NPC、音声対話システム、コンテキスト管理まで本番レベルのC#コードを公開。
Unity × Gemini API でNPCに知性を与える方法 — AIドリブンゲーム開発入門
Unity のゲーム開発に Gemini API を組み込み、NPC に自然な会話能力と状況判断力を持たせる方法を C# で解説します。セットアップから会話システムの実装、レスポンス処理と UI 統合、プロンプト設計のコツ、API コスト最適化まで一通り紹介します。
Google Personal Intelligence × Gemini API — パーソナライズされた AI 体験を構築する
Google が全米展開した Personal Intelligence を Gemini API と統合し、ユーザーの Gmail、Google Photos、カレンダーなどのデータに基づくパーソナライズされた AI 体験を構築する方法を解説。
エンタープライズ向け Gemini AI プラットフォーム構築 — マルチモーダル統合から本番運用まで
Gemini API を活用したエンタープライズグレードの AI プラットフォームを一から構築。マルチモーダル入力処理、キャッシング戦略、エラーハンドリング、スケーリング、セキュリティ、監視・ログの完全実装ガイド。
Gemini モデルチューニング API ガイド — カスタムモデルを作成する
Gemini API のモデルチューニング機能で独自のカスタムモデルを構築する手順を解説します。チューニングデータセットの準備からジョブの実行、チューニング済みモデルの呼び出し、評価メトリクスの見方、精度を上げるためのベストプラクティスまで扱います。
Gemini API のコストを送信前に見積もる — count_tokens 実践とトークン最適化
Gemini API の count_tokens でリクエスト前にトークン数とコストを見積もる方法をまとめました。テキストと画像のトークンの数え方、月額コストを概算する計算機の作り方、キャッシュやモデル選択で費用を下げる3つの実践、再試行を減らす工夫を扱います。
Gemini Code Execution API — AIにコードを書かせて実行する
Gemini Code Execution API で、AI が生成した Python コードを安全に実行させる方法を解説します。セットアップと基本的な使い方から、数学計算やデータ処理などの実践的な使用シーン、高度な活用テクニック、運用のベストプラクティスまで扱います。