Gemini 2.5 最新モデル徹底解説｜新機能と活用ガイド

SHARE

この記事では、Google の最新 AI「Gemini 2.5」シリーズの特徴やモデル別性能、API活用方法、最新アップデート情報を紹介します。開発者は用途に応じたモデル選択や効率的な実装方法を理解でき、生成AI活用の精度・速度・コスト最適化のヒントが得られます。

目次

Gemini 2.5 モデルのラインナップ

gemini+ai+model

Gemini 2.5 Pro

モデル概要と特長

Gemini 2.5 Pro は、Gemini 2.5 シリーズの中で最も高性能かつ汎用性の高いモデルです。大量のパラメータと高度な推論アルゴリズムを搭載しており、自然言語処理だけでなく、マルチモーダルな入力（テキスト・画像・音声）にも対応しています。特に複雑なタスクに対する高精度な推論能力と、長文の文脈理解に強みを発揮します。

  • 大規模データセットでの事前学習による高精度な応答
  • 複数の言語や入力形式をまたぐマルチモーダル対応
  • 研究開発や高度なビジネス分析に適した拡張性
  • 高負荷な処理にも耐えうる安定した応答性

Gemini 2.5 Flash

モデル概要と特長

Gemini 2.5 Flash は、軽量化と高速応答性を重視して設計されたモデルです。Pro モデルに比べて推論速度が大幅に向上しており、短時間でのレスポンスが求められるリアルタイムアプリケーションに適しています。高精度さと軽量化のバランスを保ちながら、生成コストを抑えることが可能です。

  • 高速応答性に特化したアーキテクチャ
  • リアルタイムチャットボットや即時推論系のサービスに最適
  • 処理コストを削減しつつ、一定水準以上の精度を維持

Gemini 2.5 Flash-Lite

モデル概要と特長

Gemini 2.5 Flash-Lite は、Flash モデルをさらに軽量化したエントリーモデルで、省リソース環境やエッジデバイスなど限られた計算資源での利用を想定しています。デバイス上での直接推論や、低帯域環境下での利用に向いており、AI導入のハードルを大幅に下げます。

  • メモリ使用量と計算負荷の大幅削減
  • IoTデバイスやローカル環境でも動作可能
  • 高頻度リクエストにもスムーズに対応

Gemini 2.5 Flash Live

モデル概要と特長

Gemini 2.5 Flash Live は、リアルタイムの双方向コミュニケーションに特化したモデルで、低レイテンシかつストリーミング対応の推論が可能です。ライブ配信やインタラクティブなデモンストレーション、即時フィードバックが重要なアプリケーションに最適です。

  • 低レイテンシストリーミング応答
  • リアルタイム翻訳や会話アシスタントに対応
  • 高い対話継続性とコンテキスト保持能力

Gemini 2.5 Flash ネイティブ音声対応

モデル概要と特長

Gemini 2.5 Flash ネイティブ音声対応モデルは、音声入力・出力を直接処理できる機能を統合しています。従来のテキスト変換を介さないことで、応答時間が短縮され、より自然で人間らしい会話体験を提供します。音声インターフェースが求められるスマートデバイスやコールセンターの自動応答において、強力な基盤となります。

  • 音声のリアルタイム処理と双方向会話に対応
  • 自然で滑らかな発話生成
  • 音声UIや音声制御アプリケーションへの即時導入が可能

Gemini 2.5 の新機能と改善点

gemini+ai+features

推論能力の向上（Deep Think）

Gemini 2.5では「Deep Think」機能が導入され、より高度で長期的な文脈を理解した推論が可能になりました。従来モデルと比較して、複雑な論理構造の解析や多段階推論において大幅な精度向上が見込めます。これにより、科学研究データの解釈、多変量データ分析、あるいは小説やシナリオ制作など、単純な質問応答を超えた深層的な思考が必要なタスクに対応できます。

  • 長文テキストや複雑な命題を正確に理解
  • 多段階推論による結論の導出能力向上
  • 論理的一貫性を維持した長時間の対話が可能

ネイティブ音声出力と Live API の高度化

Gemini 2.5では、ネイティブ音声出力機能が強化され、より自然で滑らかな音声合成が実現されています。また、Live APIとの連携機能も進化し、リアルタイムでの音声生成・制御が容易になりました。これにより、音声アシスタントやライブ翻訳、カスタマイズ可能なナレーション生成など、多様な音声インタラクションのユースケースに対応します。

  • 人間らしいイントネーションと感情表現の強化
  • 音声出力のレスポンス時間短縮
  • API経由でのリアルタイム制御機能の追加

コンピュータ利用機能の強化

Gemini 2.5は、外部システムやソフトウェアとの連携能力を強化しました。これにより、単に情報を提供するだけでなく、ユーザーの指示に基づいて実際に操作を実行できるようになります。たとえば、ファイル操作、データの直接編集、ウェブ検索の自動化など、AIが主体的にPC環境を活用するシナリオが容易に構築可能です。

  • アプリケーションの自動操作
  • クラウドストレージやデータベースとの連携
  • 業務フローの自動化支援

セキュリティ性能の向上

Gemini 2.5は、セキュリティ対策を強化することで、安全性の高い生成AI利用を実現しています。入力データや生成結果に対する不正検知機能が改善され、機密情報の漏洩リスクを低減します。また、一部のモデルでは生成コンテンツに透かしやメタデータを付与する仕組みも採用され、不正利用の抑止や追跡性の向上が図られています。

  • 高度なコンテンツフィルタリング機能
  • 安全性評価によるリスク判定強化
  • 生成物の透明性を確保するメタデータ埋め込み

開発者向け機能の強化

Gemini 2.5では、開発者がモデルの思考過程やリソース消費を効率的に管理できる新機能が追加されました。これにより、アプリケーション開発時のデバッグや最適化が容易になります。

思考サマリーの提供

モデルが推論に至った経緯や重要な思考プロセスを要約として確認できる「思考サマリー」機能が追加されました。これにより、生成結果の根拠を理解しやすくなり、開発者やユーザーの信頼性向上に寄与します。

思考バジェットの管理機能

「思考バジェット」機能により、推論プロセスに割り当てる計算リソース量を制御できます。これにより、コストや応答速度を用途に応じて最適化可能となり、軽量な処理から高精度処理まで柔軟に調整できます。

MCP 対応

Gemini 2.5は、MCP（Model Context Protocol）に対応し、外部データソースやプラグインとのコンテキスト共有がより効率的になりました。この対応により、モデルの拡張性が大幅に向上し、業務特化型ソリューションの開発が容易になります。

モデル名・バージョンの命名規則

gemini+ai+model

最新安定版 (Stable)

Gemini 2.5 シリーズにおける最新安定版（Stable）は、十分な検証と品質保証を経て正式に提供されるモデル群を指します。Stable バージョンは、企業や開発者が本番環境で利用することを想定し、長期間のサポートや互換性維持が重視されています。
モデル名には、「Gemini 2.5」+ モデル種別（例：Pro / Flash / Flash-Lite など）の形式が採用され、安定版であることを示す明示的なサフィックスは付与されないのが特徴です。
例えば、「Gemini 2.5 Pro」は Stable リリースとして提供され、将来のマイナーバージョンアップ（2.5.x）でも後方互換性を維持します。

  • 十分な精度検証・パフォーマンステストを経ている
  • 本番環境での長期利用に向く安定性
  • バージョン番号は「メジャー（2）、マイナー（5）、リビジョン（x）」方式
  • モデル名はシンプルに「Gemini 2.5 ＋ モデル種別」で表記

また、Stable バージョンは API の仕様変更が予告なしに行われにくく、運用リスクを最小限に抑えられることも特徴です。これにより、大規模システム連携や長期プロジェクトにおける採用が安心して行えます。

試験運用版 (Experimental)

試験運用版（Experimental）は、新機能や改善を迅速に試すための先行リリース版で、革新的な機能をいち早く試したい開発者や研究者に向けて提供されます。
命名規則としては、Stable と同じ「Gemini 2.5 ＋ モデル種別」の形式に加え、「Experimental」または「Exp」というサフィックスが付与され、正式版との差別化が図られています。
例えば「Gemini 2.5 Flash-Experimental」のように命名され、新しい推論アルゴリズムや強化学習手法など、Stable には未搭載の機能が含まれる場合があります。

  • 最新技術や試験的機能の早期提供が目的
  • 安定性や互換性は保証されない場合がある
  • モデル名に「Experimental」または省略形の「Exp」が付与される
  • API 仕様や挙動が頻繁に変わる可能性がある

Experimental バージョンは、高度な AI 利用を追求する開発者コミュニティにとって重要な存在であり、新しい機能のフィードバックが Stable に反映されるサイクルの起点となります。ただし、本番環境における採用は慎重なテストを経ることが推奨されます。

試験運用版モデルの概要

gemini+ai+experimental

過去の試験運用モデル

Geminiシリーズでは、正式リリース前に限定的に提供される「試験運用版モデル（Experimental）」が重要な役割を果たしてきました。これらのモデルは、新機能やアーキテクチャの改善を実装し、実際の利用環境での挙動や性能を検証する目的でリリースされます。ユーザーからのフィードバックを迅速に反映し、本番運用向けの安定版に繋げるための実験台として機能してきたのです。

過去の試験運用版には、Gemini 1.x〜2.0の間で複数のバリエーションが存在し、それぞれに独自の特性や仮実装の機能が含まれていました。例えば、

  • 高度推論機能を先行搭載したプロトタイプモデル
  • コード生成や API 呼び出し精度を強化した開発者向けモデル
  • 音声・画像認識のマルチモーダル対応を一部試験的に実装したモデル

これらの試験運用版は、安定版に比べて仕様変更や挙動の差異が発生する可能性が高い一方で、最新の研究成果やアルゴリズム最適化を誰よりも早く体験できるという魅力があります。そのため、一部の開発者や先進的なプロジェクトでは、あえて試験運用版を積極的に採用し、市場より先行して最先端技術を組み込む動きも見られました。

Gemini 2.5 の登場以前にも、試験運用版の検証を通じて推論速度や精度、メモリ効率など多くの指標で改善が積み重ねられており、これが現在のモデル品質向上の基盤となっています。こうした過去の試験運用モデルの経験と実績こそが、Geminiシリーズの進化を支える重要なプロセスだったと言えるでしょう。

対応言語一覧

ai+multilingual+global

Gemini 2.5 は、グローバル規模での利用を想定して設計されており、極めて幅広い言語に対応しています。多様な言語対応により、地域や業種を問わず、世界中のユーザーが自身の母語で Gemini 2.5 の高度な推論や生成能力を活用できます。特に、日常的な会話から専門分野の技術文書まで自然かつ正確に処理できる点が特徴です。

以下では、Gemini 2.5 がサポートする主要言語の例と、その利用シーンの広がりについて紹介します。

  • 日本語：ビジネス文章作成、顧客対応チャットボット、学術論文翻訳などで高精度な出力が可能。
  • 英語：国際ビジネスや学術研究、グローバルマーケティングのコンテンツ制作に最適。
  • 中国語（簡体字・繁体字）：ECサイトの商品説明生成や、中国市場向けカスタマーサポートに活用。
  • 韓国語：エンタメ業界や観光業での案内文生成・翻訳に有効。
  • スペイン語：中南米や欧州市場向けのマーケティング・多言語カスタマーサポートで利用。
  • フランス語：観光案内、国際イベント案内、契約書類の作成支援に活用。
  • ドイツ語：製造業や工学分野の技術文書生成に適用可能。
  • ポルトガル語：ブラジル市場への商品展開や教育コンテンツ制作に利用。
  • アラビア語：中東圏でのニュース記事作成や文化関連コンテンツ生成に対応。
  • ロシア語：現地ユーザー向けマニュアル作成や多言語サポート環境に活用。

上記はあくまで主要言語の例であり、Gemini 2.5 はその他にも数十種類以上の言語・方言に対応しています。また、多言語混在入力にも強く、文章内で異なる言語が混ざっていても文脈を理解し、一貫性のある出力を生成することが可能です。

さらに、専門用語や業界固有表現にも強く対応できるため、グローバル展開を行う企業や国際的な研究プロジェクトでも高いパフォーマンスを発揮します。これにより、Gemini 2.5 はまさに多言語対応AIモデルの中でもトップクラスの柔軟性と実用性を誇ります。

Gemini 2.5 Flash 開発活用ガイド

gemini+ai+development

コスト効率の高い推論モデル

Gemini 2.5 Flash は、高速かつ軽量な推論処理を実現しつつ、開発コストを最適化できる点が大きな特徴です。特に、大規模な生成処理や継続的なAPIコールが発生するシナリオでは、推論精度と処理速度、そしてコストのバランスが開発者にとって重要になります。Gemini 2.5 Flash は、このバランス設計が優れており、リアルタイム性が求められるアプリケーションや、ユーザーとの双方向対話を行うサービスに適しています。

また、推論精度に対して必要以上にリソースを割かず、要求に応じた「適正な推論レベル」を選択することで、コスト効率を極限まで高めることが可能です。これにより、プロトタイプ開発から商用運用まで一貫して活用しやすくなります。

  • 高速応答によるユーザー体験の向上
  • 必要十分な推論性能によるリソース削減
  • 大量アクセス時のスケーラビリティ確保

推論プロンプトの制御方法

Gemini 2.5 Flash の運用におけるコスト・精度最適化の鍵は、プロンプトの設計と推論量のコントロールにあります。開発者は、タスクに応じたプロンプトの粒度を設定することで、処理時間や API 利用コストを抑えられます。実際に、プロンプトの構造を調整するだけで、同じタスクでも消費リソースを大きく削減できるケースがあります。

ここでは推論量に応じた代表的なプロンプト例を紹介します。

推論がほぼ不要なプロンプト例

単純な情報取得や整形のみを目的とする場合、推論はほとんど必要ありません。例えば、文字列フォーマット変換、日付のリスト化、単語の置換などが該当します。 

入力: "2024/06/01 を YYYY-MM-DD 形式に変換"
出力: "2024-06-01"

このレベルではモデルへの負荷が極小になり、コスト消費も最小限です。

中程度の推論を行うプロンプト例

概要要約や条件分岐を含むタスクは、中程度の推論が必要になります。例えば、記事要約や FAQ の自動応答、問い合わせ内容の分類などがこれに該当します。 

入力: "以下の記事を3行で要約してください: [記事本文]"
出力例: "～"

一部の文脈理解は必要ですが、長文推論ほどの計算資源は不要です。応答品質と処理負荷のバランスを意識します。

多くの推論が必要なプロンプト例

複雑な推論を要求するケースでは、大量の文脈保持や多段階思考プロセスが発生します。ストーリー生成、戦略提案、多条件下での解決案提示などがその例です。 

入力: "飲食店の新規出店計画を、人口動態・競合状況・賃料のデータをもとに最適化してください"
出力例: "～"

処理負荷は高くなりますが、その分、精緻で価値の高いアウトプットが得られます。高難易度タスクでは適切な推論バジェット設定が必須です。

Gemini 2.5 Flash を用いた開発手順

Gemini 2.5 Flash をアプリケーションに統合する際は、以下の手順を基本フローとして進めると効率的です。

  1. 要件定義：アプリケーションの推論負荷や応答速度の要件を明確化します。
  2. プロンプト設計：推論量の調整を意識し、最適なプロンプトパターンを選びます。
  3. API 統合：公式 SDK または REST API を用いて Gemini 2.5 Flash をコールします。
  4. 負荷テスト：想定ユーザー数・リクエスト頻度での応答時間とコストを検証します。
  5. 本番運用：定期的なモデル挙動の監視とプロンプト調整により、継続的に最適化を行います。

このプロセスを踏むことで、Gemini 2.5 Flash の特性を最大限活かしながら低コストで高いUXを実現できます。

Gemini 2.5 と Vertex AI Model Optimizer

gemini+vertex+ai

Vertex AI Model Optimizer の特徴

Vertex AI Model Optimizer は、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム上で提供されるモデル最適化ツールであり、Gemini 2.5をはじめとした高度な生成AIモデルのパフォーマンス向上とコスト効率化を目的としています。特に、大規模言語モデルやマルチモーダルモデルの推論をより低レイテンシかつ少ないリソース使用で実行できるように調整する機能が充実しています。

このツールの最大の強みは、単なる軽量化だけでなく、環境やユースケースに合わせた最適化を自動もしくは半自動で行える点です。これにより、開発者はモデルの精度を極力維持しながら、推論速度やメモリ消費を改善できます。

  • 複数の最適化戦略 – 量子化、プルーニング、蒸留など多様な手法でモデルを最適化
  • 自動プロファイリング – モデル実行を解析し、最適な並列化やバッチサイズを提案
  • Gemini 2.5 に最適化されたプリセット – モデル特性に合った推論設定を事前に提供
  • クラウドとエッジ両対応 – サーバー向けとモバイル/IoT向けで異なる最適化を適用可能

特にGemini 2.5のような高性能モデルでは、処理負荷が高くなりがちですが、Vertex AI Model Optimizer によってクラウド利用コストを大幅に削減したり、リアルタイム性の求められるアプリケーションでもスムーズな動作を実現できます。

利用方法と設定手順

Vertex AI Model Optimizer を活用するためには、事前に Google Cloud プロジェクトを構成し、Vertex AI API を有効化する必要があります。以下は、Gemini 2.5を対象に最適化を行う一般的な手順の概要です。

  1. モデルの登録

    Vertex AI Model Registry に Gemini 2.5 モデルを登録します。既に Vertex AI 上で訓練したモデルだけでなく、外部で学習したモデルも対応可能です。

  2. 最適化ジョブの作成

    Google Cloud Console または CLI、Python SDK から最適化ジョブを作成します。この際、最適化タイプ（例: 量子化、蒸留、プルーニング）とターゲット環境（クラウド or エッジ）を指定します。

  3. パラメータ調整

    バッチサイズ、精度（FP32、FP16、INT8など）、並列スレッド数などを設定し、想定するワークロードやレイテンシ要件に適合させます。Gemini 2.5専用の推奨設定プリセットも利用可能です。

  4. 結果の検証

    最適化後のモデルをテストし、推論速度や精度比較を行います。複数の設定を試し、最適なバランスを見つけることが重要です。

  5. デプロイと監視

    最適化済みモデルを Vertex AI Endpoint にデプロイし、モニタリングツールで推論性能やコストを継続的に観測します。

これらのステップを通じて、Gemini 2.5の高い能力を活かしつつも、現場の要件に即した効率的なAI運用を実現できます。特にプロダクション環境では、定期的な再最適化を行うことで、パフォーマンス維持とコスト削減の両立が可能になります。

Gemini 2.5 を活用した会話型画像セグメンテーション

gemini+image+segmentation

画像セグメンテーションにおけるクエリ活用法

Gemini 2.5 を用いた会話型画像セグメンテーションは、ユーザーが自然言語で指示を与え、それに基づき画像内の特定領域を自動的に識別・分割する高度な手法です。単なる物体認識にとどまらず、会話コンテキストを活かして条件や意図を正確に反映できる点が特徴です。
ここでは、セグメンテーション精度を高めるためのクエリ活用法を解説します。

オブジェクト間の関係性の把握

画像内のオブジェクト間の位置や相互作用を理解することは、高精度なセグメンテーションに不可欠です。例えば、「テーブルの上にある赤いカップ」と指示すれば、Gemini 2.5 はテーブルとカップを別オブジェクトとして認識し、位置関係に基づいて該当カップのみを抽出します。この機能により、類似した物体が複数存在する場合でも誤認識を防ぐことができます。

条件付きロジックの適用

Gemini 2.5 では、「もし〜なら〜を除外」や「サイズが一定以上の〜のみ」といった条件分岐を自然言語で適用できます。例えば、「画面内の人物のうち、帽子をかぶっている人だけをセグメント化」といった複合的要求にも対応可能です。これにより、手動作業の削減と効率化が期待できます。

抽象概念の解釈

「楽しそうな表情の人物」「高級感のある家具」など、定量化が難しい抽象的な条件も、Gemini 2.5 の高度なマルチモーダル推論能力によって解釈可能です。これにより、従来のルールベースでは困難だった感情や雰囲気といった主観的要素を基準にしたセグメンテーションも実現します。

画像内テキストの認識

Gemini 2.5 は、OCR（光学文字認識）機能と会話型UIを融合し、画像内の文字情報を抽出・理解します。例えば、「看板に書かれた『入口』という文字がある部分を切り出して」といった指示にもスムーズに対応可能です。これにより、文字を含む領域指定が容易になります。

多言語ラベル対応

グローバルな利用シーンを想定し、画像内テキストやラベルの多言語認識にも対応しています。英語・日本語・中国語など複数言語ラベルに基づくセグメンテーションが可能で、「’Warning’ と表示された領域を全て選択」といった多言語入力での指示も行えます。これにより、海外市場向けのAI画像解析にも強みを発揮します。

ユースケース事例

安全管理とコンプライアンスのモニタリング

工場や建設現場など、安全対策が重要な現場では、Gemini 2.5 による会話型画像セグメンテーションを活用することで、ヘルメットや安全ベストの着用状況をリアルタイムにチェックできます。例えば、「ヘルメット未着用の人物を検出してレポート」と指示すれば、自動で判別し安全管理担当者にアラートを送ることが可能です。これにより、ヒューマンエラーによる見落としを大幅に削減できます。

保険損害査定の高度化

交通事故や災害後の損害査定においても、Gemini 2.5 は有効です。被害車両の損傷箇所を自然言語で「左側ドアのへこみ部分だけを抽出」と指示すれば、該当領域のみを切り出して査定用データとして利用できます。さらに、過去の査定データと照合し、損傷の程度を定量化する補助機能も組み合わせることで、迅速かつ客観的な査定が可能になります。

開発者にとっての重要性

開発者にとって、Gemini 2.5 の会話型画像セグメンテーションは、ユーザー体験向上だけでなく、アプリケーションの差別化戦略としても重要です。コードによる固定的なルール設定が不要になり、自然言語ベースで動的な画像解析が可能になるため、開発・保守の負荷を大幅に軽減します。また、API を通じて既存の画像解析パイプラインへ簡単に統合できるため、導入障壁も低いことが利点です。

空間理解デモの紹介

Gemini 2.5 を活用した空間理解デモでは、画像内の位置関係、距離、サイズ感をリアルタイムで解析し、会話型で対象領域の指定を行う様子を体験できます。例えば、「画面中央から半径50cm以内にある全ての椅子を選択」など、空間的条件を組み込んだセグメンテーションの動作を確認できます。これにより、実際のユースケースに即した利用イメージを掴みやすくなります。

推奨されるベストプラクティス

Gemini 2.5 を用いた会話型画像セグメンテーションの精度を高めるためには、以下のベストプラクティスが推奨されます。

  • 指示は具体的かつ明確に記述し、曖昧さを避ける。
  • 条件付きロジックを活用し、不要な領域を事前に除外する。
  • 多言語環境では、使用言語を明示してクエリを作成する。
  • デモや小規模テストを通じて意図通りの認識結果を確認する。
  • 利用データのプライバシー保護とコンプライアンス遵守を徹底する。

これらのポイントを押さえることで、Gemini 2.5 のポテンシャルを最大限に引き出し、ビジネスや研究開発での利用価値をさらに高めることができます。

Gemini 2.5 Flash と Vertex AI SDK for Python

gemini+vertex+python

開発環境の構築

導入方法

Gemini 2.5 Flash を活用するためには、まず Vertex AI SDK for Python を開発環境に導入する必要があります。推奨される環境は Python 3.9 以上で、仮想環境（venv や Conda）を用いることで依存関係の競合を防げます。インストールは以下のように pip コマンドを利用します。 

pip install google-cloud-aiplatform

さらに、Gemini 2.5 Flash の特性を最大限に活用するためには、SDK と合わせて生成系 AI モデル向けユーティリティパッケージを導入しておくと便利です。

認証設定

Vertex AI SDK を利用するには、Google Cloud プロジェクトとの認証が必要です。最も一般的な方法は、サービスアカウントキーを利用する手順です。

  1. Google Cloud コンソールでサービスアカウントを作成
  2. ロールに Vertex AI User 権限を付与
  3. JSON 形式のキーをダウンロード
  4. 環境変数にパスを設定 
    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="path/to/key.json"

これにより、Python アプリケーションは自動的に認証情報を利用して API にアクセスできます。

API サービスの選択

Gemini 2.5 Flash は Vertex AI の生成系モデルのひとつであり、利用時にはエンドポイントでモデル ID を指定する必要があります。開発者は用途に応じて最適なモデルを選択し、API サービス経由でリクエストします。テキスト生成、コード生成、マルチモーダル処理など、目的に合わせて適切なエンドポイントを選びましょう。 

from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(project="YOUR_PROJECT_ID", location="us-central1")

model = aiplatform.GenerativeModel(model_name="gemini-2.5-flash")

モデルの初期化

モデル利用の第一歩として、SDK で Gemini 2.5 Flash モデルを初期化します。初期化時にプロジェクト ID、リージョン、モデル名を指定します。リージョンによって提供状況が異なる場合があるため、事前に対応リージョンを確認してください。 

from google.cloud import aiplatform

# プロジェクトとリージョンの設定
aiplatform.init(
    project="YOUR_PROJECT_ID",
    location="us-central1"
)

# Gemini 2.5 Flash モデルの初期化
model = aiplatform.GenerativeModel("gemini-2.5-flash")

これで、Gemini 2.5 Flash を用いたテキスト生成や高度な推論機能を Python から直接呼び出せる準備が整います。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 ※ が付いている欄は必須項目です

前の記事

Claude Desktop徹底解説｜MCP連携で業務効率化す…

次の記事

Gemini 2.0 Flash徹底解説｜特徴・性能・活用事例…