Gemini API で多言語翻訳・ローカライゼーションを自動化する
Gemini API を使って多言語翻訳やアプリのローカライゼーションを自動化する方法を Python コード付きで解説。バッチ処理・用語集管理・品質チェックまで網羅します。
Gemini API の長期記憶とセッション永続化 — 大規模チャットボットを支える設計パターン
Gemini API で大規模チャットボットを構築する際に不可欠な、長期記憶管理・セッション永続化・トークン予算制御の設計パターンを本番環境の実装例とともに解説します。
Gemini API で文書要約・議事録生成を自動化する
Gemini API を使って文書要約や議事録の自動生成を行う方法を、Python コード例付きで解説します。長文テキスト・PDF・音声ファイルの要約テクニックから、Google ドキュメントへの自動出力まで実践的に紹介します。
TurboQuantをRAG・ベクトル検索に応用する — KVキャッシュ圧縮技術の新しい活用法
Google TurboQuantの圧縮技術はLLM推論だけでなく、RAGパイプラインのベクトルデータベースにも応用可能です。埋め込みベクトルの圧縮によるメモリ効率化、検索速度向上、大規模RAGシステムへの実装アプローチを解説します。
Gemini × LlamaIndex で構築する RAG エージェント — ドキュメント検索からマルチステップ推論まで
Gemini API と LlamaIndex で高精度な RAG エージェントを構築する実践ガイド。インデックス構築・エージェント設計に加え、チャンクサイズの実測比較、ハイブリッド検索の完全実装、検索品質の評価ループまで踏み込みます。
Gemini File Search API — RAGなしで自社データに基づくAI応答を構築する
Gemini File Search APIを使って、ベクトルDBやRAGパイプラインを構築せずに自社ドキュメントに基づくAI応答を実現する方法を、本番実装パターンとともに徹底解説します。
Apple × Google Gemini 提携 — iOSオンデバイスAIの新時代
AppleとGoogleのGemini提携を徹底解説。iOS 26.4でのSiri統合、Private Cloud Compute、プライバシー保護の仕組みまで、最新情報をお届けします。
TurboQuant 技術詳解 — PolarQuant・QJLアルゴリズムの仕組みとGemini高速化の未来
TurboQuantの核心技術であるPolarQuantの極座標変換とQJLの1ビット誤差補正を数式レベルで解説。従来の量子化手法（GPTQ、AWQ、SqueezeLLM）との比較、実装の技術的詳細、そしてGeminiモデル群への応用可能性を探ります。
Gemini と GPT-5.4 をユースケース別に選び分ける【2026年最新】
Gemini と GPT-5.4 の最新スペックを比較。コンテキスト長、マルチモーダル、価格、速度を比較表で整理し、ユースケース別の選び方を紹介します。
Gemini 画像生成でつまずく5つのエラー — 429 から安全フィルターまで
Gemini APIで画像生成する際に起こる429エラー、安全フィルターブロック、出力破損などの主要な問題について、原因と実装レベルの対処を整理しました。
NotebookLMをGeminiの『下調べ役』にする — 論文とPDFを読む時間を実際に減らした手順
NotebookLMをGeminiの下調べ役として実際に使い込んだ記録。長いPDFや論文、YouTube動画を読む前の入口に置く運用と、ポッドキャスト生成の効きどころ・効かないところを、つまずいた点まで含めて率直に書きます。
Google Gemini、月間ユーザー7.5億人を突破。市場シェア拡大の背景と開発者への影響
Google Geminiが2025年第4四半期に月間アクティブユーザー7.5億人を超えました。その成長要因、ビジネスへの意味、開発者向けの活用方法を詳しく解説します。