Gemini API マルチモーダル実践テクニック集 — 画像・動画・音声・PDFを自在に扱う
画像・動画・音声・PDF を単一リクエストで扱う Gemini API のマルチモーダル実装テクニック集です。4モダリティの基礎実装から、ストリーミング対応パイプライン、Function Calling との統合、レート制限対策、パフォーマンスとコストの最適化まで進めます。
Gemini API 本番環境セキュリティ — APIキー管理・プロンプトインジェクション対策・監査ログの実装
Gemini APIを本番環境で安全に運用するためのセキュリティ実装パターンを解説。APIキーのローテーション、入出力サニタイズ、プロンプトインジェクション防御、監査ログ、レート制限を網羅する上級ガイド。
Gemini API × GitHub Actions で構築する AI コード品質自動監査パイプライン — PR レビュー・セキュリティスキャン・ドキュメント生成の統合ワークフロー
Gemini API と GitHub Actions を組み合わせて、PR の自動コードレビュー・セキュリティ脆弱性スキャン・ドキュメント自動生成を統合した AI 品質監査パイプラインの本番設計パターンを解説します。
Gemini API × BigQuery で実現する AI データ分析 — 自然言語クエリからインサイト抽出まで
Gemini API と BigQuery を連携し、自然言語だけでデータ分析を進める方法を解説します。スキーマ情報の取得、Gemini による SQL の自動生成、クエリ結果の要約という3ステップを Python の実装例で追いながら、分析をチームに開く環境を作ります。
Gemini API AIゲートウェイ設計パターン — レート制限・フォールバック・コスト追跡を統合するプロキシサーバー構築ガイド
Gemini APIを本番運用するためのAIゲートウェイ（プロキシサーバー）を設計・実装する上級ガイド。レート制限、自動フォールバック、トークンコスト追跡、複数モデルルーティングを一元管理するアーキテクチャを解説します。
Gemini API プロンプト評価・最適化パイプライン構築ガイド — LLM-as-Judge で品質を自動計測する
Gemini API を使ったプロンプト評価パイプラインの構築方法を解説。LLM-as-Judge パターン、A/Bテスト、自動スコアリング、コスト対品質の最適化まで、本番運用に必要な実装を網羅します。
Gemini APIで日常業務を自動化する入門 — エンジニアの定型タスクをAIに任せる
PR 説明文やコードレビュー、議事録、リリースノートといったエンジニアの定型業務を Gemini API で自動化する入門記事です。自動化すべきタスクを見極める3つの基準、API のセットアップ、日常業務に組み込める5つの実践例をコードとともに紹介します。
Gemini API × LINE Bot を本番で安定させる — reply token 切れ・重複返信・遅延を抑える実装メモ
LINE Bot に Gemini API を載せると最初にぶつかるのは、reply token の30秒切れ・Webhook 再送による重複返信・Cloud Run のコールドスタート遅延です。これらを loading animation・push fallback・冪等化・会話履歴の Firestore 永続化で解く本番設計を、動くコードと実測値つきでまとめました。
VS Code + Roo Code + Gemini — 無料で効率的にのAI開発環境を構築する
VS Code に Roo Code 拡張機能と Gemini API を組み合わせた、コストと速度と精度のバランスが良い AI 開発環境の作り方です。4ステップのセットアップ、Architect と Code のモード使い分け、1日の開発フローの短縮例まで実践的に解説します。
Gemini API × Python で AI データ分析エージェントを構築する — Code Execution・Function Calling・Structured Output 統合ガイド
Gemini API の Code Execution、Function Calling、Structured Output を組み合わせ、CSV/Excel を自動解析し可視化・レポート生成まで行う AI データ分析エージェントを Python で構築する実践ガイド。
Gemini 2.5 Pro × FastAPI: プロダクション対応AIバックエンドの実装ガイド
Gemini 2.5 Pro APIとFastAPIを組み合わせ、ストリーミング・レート制限・Function Calling・Dockerデプロイまで網羅したプロダクション対応AIバックエンドの構築方法を徹底解説します。
Geminiのファインチューニング：ドメイン特化型モデルの構築
Gemini のファインチューニングでドメイン特化型モデルを構築する手順を整理しました。実施すべきタイミングの判断、データセット準備の基礎、訓練設定とハイパーパラメータ、評価指標によるモデル品質の測定、本番デプロイまで、金融分析モデルの実例を交えて解説します。