Gemini API × Cloud Storage 大容量ファイル処理パイプライン — 100MBアップロードとプライベートDB連携の本番実装ガイド
Gemini API の Cloud Storage 統合と 100MB ファイル対応を活かし、大容量の PDF・動画・音声を処理する本番パイプラインを設計します。GCS バケット連携の実装、バッチ処理、リトライ戦略、コスト最適化、アクセス制御まで一通り解説します。
Gemini API セマンティックルーター実装ノート ― Flash と Pro を賢く振り分けて API 費用を抑える
Gemini API でクエリ内容を自動判定し最適モデルへ振り分けるセマンティックルーターの実装ノート。Flash と Pro を 2 段階で賢くディスパッチして API 費用を抑える設計パターン、Python・TypeScript の動くコード、運用で気づいた 7 つの実装インサイトをまとめました。
Gemini API × Apache Airflow で本番AIデータパイプラインを構築する
Apache AirflowとGemini APIを組み合わせ、本番グレードのAIデータパイプラインを構築する方法を詳解。DAG設計・エラーハンドリング・コスト最適化・モニタリングまで網羅した実践ガイド。
Gemini API × Kubernetes で構築するスケーラブルなAIマイクロサービス：本番デプロイ
Gemini APIを中核に据えたAIマイクロサービスをKubernetesで本番デプロイする完全ガイド。Docker化・Secret管理・HPA自動スケーリング・Prometheus監視まで実践YAMLコード付きで解説。
Next.js 15 App Router × Gemini API フルスタック本番構築
Next.js 15 App RouterとGemini APIを組み合わせたフルスタックAIアプリを本番レベルで構築する完全ガイド。Server Actions、Streaming、RAG、認証・レート制限まで徹底解説します。
Gemini API でカスタマーサポートチャットボットを段階的に育てる実装ノート
Gemini API でカスタマーサポートチャットボットを構築する際の、システムプロンプト三層構造・Function Calling での FAQ 連携・エスカレーション設計・公式ドキュメントには書かれていない7つの落とし穴を、個人開発の運用経験から丁寧にまとめた実装ノートです。
Gemini 2.5 Pro システムインストラクション — プロダクション品質のAIアシスタント設計パターン集
Gemini 2.5 Pro のシステムインストラクション設計パターンをコードつきで整理しました。内部動作の理解から、ペルソナ設計、タスク特化型の指示、出力制御、安全ガードレール、本番環境での管理と A/B テストまで、回答を安定させる方法を扱います。
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
Gemini API 本番環境のオブザーバビリティ — ログ・監視・コスト追跡の実践パターン
Gemini APIを本番運用する際に不可欠なオブザーバビリティ基盤を構築する方法を解説。構造化ログ、トークン使用量の追跡、レイテンシ監視、コスト最適化ダッシュボードまで、実装コード付きで網羅します。
Gemini APIマルチモーダルRAGパイプライン構築ガイド — 画像・PDF・動画を横断検索するAIシステムの設計と実装
Gemini 2.5 Pro でテキスト・画像・PDF・動画を横断検索する RAG パイプラインを設計します。ドキュメント処理、Embeddings API によるベクトル化、ベクトルストアと検索エンジン、クエリエンジンの実装から本番のコスト最適化まで体系的に解説します。
Gemini API 本番運用ノート — 429・500・503 に静かに耐えるエラーハンドリングとレート制限の設計
Gemini API を本番で動かして気づいた、エラーハンドリングとレート制限の運用パターンの記録です。指数バックオフ・ジッター・サーキットブレーカー・トークンバケット・モデルカスケードを、個人開発アプリで踏んだ落とし穴と実測メトリクス付きで整理しました。
Gemini Embeddings API で構築する本番環境セマンティック検索システム — 設計・実装・運用の全工程
Gemini Embeddings API によるセマンティック検索システムを設計から本番運用まで通しで構築します。text-embedding-004 の特性、ベクトル DB の選定、リランキングによる精度向上、レコメンドエンジン、コスト最適化とモニタリングを実践コードで解説します。