Google AI Studio

Google AI Studio は、Google の生成 AI モデル「Gemini」をブラウザ上で試し、プロンプトの検証・パラメータ調整・API キーの発行までを行える開発者向けのツールである。一般の利用者向けのチャットである Gemini アプリに対し、AI Studio はアプリやシステムに組み込む前の「実験室」にあたる。

できること

• プロンプトの試作: システム指示、温度などのパラメータ、出力形式（JSON など）を変えながら結果を比べる
• マルチモーダル入力: 画像・音声・動画・PDF を読み込ませる
• ツールの検証: Google 検索によるグラウンディング、コード実行、関数呼び出し
• コードの書き出しと API キーの発行: 試したプロンプトを Python や JavaScript のコードとして出力し、そのまま Gemini API から呼べる
• アプリの試作: 作りたいアプリを文章で説明すると動く Web アプリを生成し、Google Cloud への公開まで進められる

無料枠と有料枠の違い

AI Studio 自体は無料で使える。Gemini API にも無料枠があり、回数やトークン数の上限付きで主なモデルを呼び出せる。一方、動画・画像の生成など一部のモデルは有料枠でしか使えない。

見落とされやすいのがデータの扱いである。公式の料金ページには、無料枠で送った内容は Google の製品改善に使われ、有料枠では使われないと明記されている。顧客情報や社内資料を使う検証は、有料枠か Google Cloud の Vertex AI で行いたい。

試作から本番への進め方

1. 役割と制約をシステム指示に書き、評価用の入力を数十件用意して試す
2. モデル・温度・最大出力トークンを変えて結果を比べ、採用する設定を決める
3. コードを書き出し、プロンプトもコード管理に入れて変更の履歴を追えるようにする
4. 認証・監査・リージョン指定・SLA が要る本番は Vertex AI に移す

モデルは頻繁に更新され、同じプロンプトでも結果が変わることがある。評価セットを持ち、更新のたびに回帰確認をする運用が欠かせない。プロンプトの書き方はプロンプトエンジニアリングとシステムプロンプトを参照してほしい。PoC の設計手順は AI 導入の PoC 設計ガイドにまとめており、PoC から本番化までの設計は AI・DX サービスで支援している。