日本の版画か中国の版画かを Gemini に当てさせない来歴ゲート
浮世絵の壁紙アプリに素材を入れる前の来歴チェックを、モデルに国を当てさせる形から、紙に写っている痕跡だけを列挙させる形へ組み替えた記録です。判断の表をこちら側に置き、証拠が足りない入力は保留へ回す配線を、動くコードと運用の判断基準まで含めてまとめました。
Gemini にスクリーンショットを採点させたら、全部78〜85点だった — 絶対スコアを捨ててペア比較に切り替えるまで
Gemini Vision に App Store スクリーンショットを100点満点で採点させると、良い案も崩した案も78〜85点に潰れます。弁別能を実測して絶対スコアを捨て、位置バイアスを除いたペア比較でランキングを作るまでの実装記録です。
Gemini APIで商品画像を構造化分析する — 数千枚を回して固めた本番パイプライン
商品画像から自動でタグ・説明文・カテゴリを生成するツールを、単発の試作から数千枚を安定処理する本番パイプラインへ。構造化出力・再開可能なバッチ・実測コスト・モデルルーティングまで、個人開発の運用で固めた知見をまとめます。
Apple Vision Framework × Gemini API のハイブリッド画像認識 ─ 壁紙アプリでクラウド推論コストを 7 割削減した設計メモ
iOS の Apple Vision Framework でオンデバイス事前フィルタを行い、Gemini Vision API への送信を半分以下に絞った壁紙アプリの実装記録。コスト・精度・レイテンシの実測値と、ハマりどころを共有します。
Gemini Vision で壁紙アプリの自動カテゴリ分類を実装した話
個人開発の壁紙アプリで Gemini Vision API を使い、画像の自動カテゴリ分類を実装した実体験です。精度改善のプロセスと、公式ドキュメントには載っていない落とし穴、GPT-4o Vision とのコスト比較までまとめました。
Gemini Vision で壁紙アプリのカテゴリ自動分類を試した — 精度と落とし穴の実記録
壁紙アプリの画像カテゴリ自動分類を Gemini Vision で実装した記録。精度67%から87%への改善手順と、confidence 閾値で人間レビューを全体の15%に絞り込む運用設計を紹介します。
壁紙アプリの画像分類をGemini APIへ — 旧SDK移行と解像度・信頼度・コストの実装メモ
壁紙アプリの画像分類をGemini APIで自動化した実装メモ。旧SDKから @google/genai への移行、長辺1024pxへの縮小、responseSchema での受け取り、信頼度しきい値、429/5xx のみの再試行、usageMetadata でのコスト実測までをまとめました。
Gemini 2.0 マルチモーダル＆Live API 活用法
Gemini 2.0 の2大機能——マルチモーダル処理とLive API——を深掘り解説。画像・動画・音声の統合処理から、リアルタイムストリーミング対話の実装まで、APIの実践的な活用法を体系的に学べます。
Gemini API × React Native 本番運用ノート — 個人開発アプリで踏んだ落とし穴と設計判断
iOS/Android 両対応の個人開発アプリで Gemini API を React Native/Expo から呼ぶ時に踏んだ落とし穴、AdMob 連携時のモデル振り分け、Cold Start とコスト、AsyncStorage キャッシュの TTL 設計をまとめた運用ノート