◉GEMINI LABEN
●NANOLITE — Nano Banana 2 Liteが登場しました。Googleで最も速く、最もコスト効率の高いGemini Imageモデルで、軽量な画像生成を安く回したい用途に向いています●OMNIFLASH — Gemini Omni Flashがpublic previewになりました。ネイティブにマルチモーダルなモデルで、企業や開発者が独自の動的な動画ワークフローを構築できます●AGENTS — Managed Agentsが拡張されました。background: trueでサーバー側の非同期実行とポーリング、リモートMCPサーバー連携、対話をまたぐ認証情報のリフレッシュに対応します●MEMORY — Memory BankのIngestEvents APIが一般提供になりました。イベントの取り込みとメモリ生成を分離し、コンテンツを継続的にストリームできます●THROUGHPUT — Provisioned Throughputで、同一モデル・同一リージョンに対して最大7件の保留オーダーを提出できるようになりました●DEPRECATE — 画像生成モデルは8月17日に、Gemini Enterprise Agent PlatformのGrok 4.1系は8月20日に停止される予定です●NANOLITE — Nano Banana 2 Liteが登場しました。Googleで最も速く、最もコスト効率の高いGemini Imageモデルで、軽量な画像生成を安く回したい用途に向いています●OMNIFLASH — Gemini Omni Flashがpublic previewになりました。ネイティブにマルチモーダルなモデルで、企業や開発者が独自の動的な動画ワークフローを構築できます●AGENTS — Managed Agentsが拡張されました。background: trueでサーバー側の非同期実行とポーリング、リモートMCPサーバー連携、対話をまたぐ認証情報のリフレッシュに対応します●MEMORY — Memory BankのIngestEvents APIが一般提供になりました。イベントの取り込みとメモリ生成を分離し、コンテンツを継続的にストリームできます●THROUGHPUT — Provisioned Throughputで、同一モデル・同一リージョンに対して最大7件の保留オーダーを提出できるようになりました●DEPRECATE — 画像生成モデルは8月17日に、Gemini Enterprise Agent PlatformのGrok 4.1系は8月20日に停止される予定です
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Gemini API3プロンプトエンジニアリング1System Instructions1Chain-of-Thought1Gemini 31Few-shot1自己評価1TanStack Query1Streaming1Production1Figma1Canvas1
⬡ Gemini 応用/2026-05-04上級

Gemini 3.x 時代のプロンプトエンジニアリング実践クラス — System Instructions・Few-shot・CoT・ReAct・自己評価ループを動くコードで比較実装

Gemini 3.x 系モデルの挙動に最適化したプロンプトエンジニアリングを完全解説。System Instructions 設計・Few-shot 例の選び方・CoT × Thinking Budget 連携・ReAct・自己評価ループを動くPythonコードで比較実装し、出力品質を劇的に改善する手法を体系的に習得できます。

◈ Gemini API/2026-04-29上級

Gemini API × TanStack Query でストリーミングUI を本番運用する — キャンセル・再試行・キャッシュ整合の設計

TanStack Query は通常の REST/JSON 用に最適化されており、ストリーミング応答との相性は素直ではありません。 Gemini API のSSEを TanStack Query で扱う際の落とし穴と、本番運用に耐える設計パターンを解説します。

◧ Workspace 連携/2026-04-07上級

Gemini × フロントエンド開発：Canvas・API自動化・A/Bテスト量産まで

Gemini を活用したフロントエンド開発の実践ガイド。Canvas モードでの LP 制作から、Gemini API を使ったデザイン自動化、A/B テスト LP の量産、React コンポーネント生成、アクセシビリティ改善まで体系的に解説します。