Gemini API の英語出力に日本語が『たまに』混ざるとき — 混入率を計測して段階的に締める運用メモ
英語出力を指示したGemini APIが、100回に数回だけ日本語を混ぜてくる——この『たまに』を止められない本当の理由と、混入率をSLOとして計測し、段階的リカバリで本番品質まで締める運用パターンを実装コード付きで整理します。
Gemini API 構造化出力スキーマを本番アプリで安全に進化させる設計記録
本番アプリで Gemini API の JSON 出力スキーマを変えるとき、何を契約として守り、何を段階的に切り替えるか。旧版と新版を同時に返す Dual-Emit パターン、旧スキーマ利用箇所を見積もる compatibility checker、Sunset プロトコルの実装記録です。
Gemini 3 Pro × Firebase Cloud Messaging で個人アプリのプッシュ通知をパーソナライズ配信する本番運用ガイド
個人開発のアプリでプッシュ通知の開封率が頭打ちになっている方へ。Gemini 3 Pro でユーザーの最終操作・課金状態・好みに応じた文面を生成し、Firebase Cloud Messaging で配信する本番設計を、実装コード・コスト試算・落とし穴まで含めて整理しました。
Gemini 2.5 Pro から Gemini 3.2 Pro へ 7 日で完全移行する実装プレイブック — プロンプト互換性検査・出力差分の自動評価・ロールバック設計
Gemini 2.5 Pro で稼働中の本番システムを 3.2 Pro へ 7 日で移行する実装プレイブック。プロンプト互換性検査・LLM-as-Judge による出力差分採点・5 秒で戻せるロールバック設計まで動くコード付きで解説します。
Gemini API を個人アプリに組み込む時の 7 つの設計判断 — エラー設計から品質モニタリングまで
Gemini API を個人アプリに本番導入した時に直面する設計判断を、私自身の運用記録から 7 つに絞ってまとめました。コストとレイテンシのトレードオフ、エラー時のフォールバック設計、品質モニタリングまで、教科書には載っていない実戦的な判断軸を共有します。
Geminiで作る出典付きRAG ― ハルシネーションを止める引用生成と検証パイプラインの設計
Gemini API を使った RAG に「信頼できる出典」を組み込むための実装パターンを、構造化出力・検証アルゴリズム・UI 表示まで通しで解説します。ハルシネーションを定量的に検出する仕組みも含めて、本番投入できる形で紹介します。
Vertex AI Agent Engine × Gemini 2.5 Pro — 本番運用エージェントのマネージドデプロイ
Vertex AI Agent Engine に Gemini 2.5 Pro ベースのエージェントを本番デプロイする実装ガイド。Cloud Run との違い、セッション管理、ツール呼び出し、Trace、コスト設計まで網羅。
電話を受けるAIを本番投入する：Gemini Live API × Twilio Media Streams で構築する電話応答エージェント
Twilio Voice と Gemini Live API を WebSocket で橋渡しし、電話に出る AI 音声エージェントを本番運用するための実装手順・割り込み処理・Function Calling・コスト試算までを完全コード付きで解説します。
Gemini API × Inngest で耐障害性の高いAIワークフローを構築する本番運用ガイド
Gemini API のレート制限・タイムアウト・部分失敗に強いワークフローを、Inngest の durable execution で組む本番ガイドです。最小構成から fan-out / fan-in の並列処理、人間の承認待ち、予算ガードレール、dead-letter と監視まで進めます。
Gemini API の動的 Few-Shot 設計 — ベクター検索で実例を選び続ける自己改善型プロンプト
Few-Shot プロンプトを「固定の3例」で書いているうちは精度もコストも頭打ちになります。Gemini Embeddings + ベクター検索で例を動的に選ぶ自己改善型プロンプト設計を、コピペで動くコードと運用ループまで通しで解説します。
Gemini Embeddings × リランカーで本番RAGの精度を底上げする — Vertex AI Ranking と LLM-as-judge の使い分け
Embeddings だけでは取りこぼす「上位3件は当たり前に合うのに5件目以降に正解が埋もれる」問題を、Vertex AI Ranking API と Gemini を使ったリランカーで解決する本番アーキテクチャを実装コード付きで解説します。
Gemini 2.5 Pro の空間理解（バウンディングボックス・セグメンテーション）を本番アプリで使いこなす
Gemini 2.5 Pro の空間理解出力を本番のモバイル/Webアプリに組み込むための実装ガイド。座標正規化・マスクのデコード・ハルシネーション検出・YOLOへの自動フォールバックまで、動作するコードと共に解説します。