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Google Gemini 2.5モデルファミリーが拓くAIエンジニアリングの新時代：開発者のための徹底解説

AI Engineer
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Google DeepMindのPhilipp Schmid氏による「AI Engineering with the Google Gemini 2.5 Model Family」ワークショップは、AI開発の未来を鮮やかに描き出しました。このセッションは、単なる技術紹介に留まらず、参加者が実際に手を動かし、Gemini 2.5モデルファミリーの驚異的な能力を体験する貴重な機会となりました。本記事では、このワークショップで紹介されたGemini 2.5の主要機能、その開発者体験、ビジネスへの影響、そして今後の展望について、深く掘り下げて解説します。

導入：AIエンジニアリングの進化とGemini 2.5の役割

生成AIの進化は目覚ましく、その中でもGoogle Geminiファミリーは、マルチモーダルな理解と生成能力で新たな可能性を切り開いています。Gemini 2.5は、その最前線に位置し、開発者がより複雑でインテリジェントなアプリケーションを構築するための強力な基盤を提供します。

このワークショップは、「AI Engineering Slackチャンネル」の設立や、GitHubリポジトリでの実践的なGoogle Colabノートブックの提供を通じて、開発者がすぐにGemini 2.5を試せるよう配慮されていました。Googleアカウントがあれば、Google Cloudアカウントがなくても無料で利用開始できるというアクセシビリティの高さは、Gemini 2.5が広く普及し、多様なイノベーションを促進するための重要な要素と言えるでしょう。

Gemini 2.5モデルファミリーの概要と特徴：マルチモーダルAIの深化

Gemini 2.5モデルファミリーには、「Gemini 2.5 Pro」と「Gemini 2.5 Flash」の2つの主要モデルがあります。ワークショップでは、API経由で無料利用可能な「Flash」モデルに焦点が当てられましたが、両モデルがデフォルトでマルチモーダル対応している点が最大の特長です。

  • 真のマルチモーダル理解: Gemini 2.5は、テキスト、画像、音声、動画、ドキュメントといった多様な入力形式を「理解」し、それらからテキストを生成することができます。これは、単に異なるモダリティを個別に処理するのではなく、それらを統合して深い洞察を得る能力を意味します。
  • 生成能力の拡張: テキスト生成はもちろんのこと、Geminiモデルは画像生成、そしてGoogle I/Oで発表されたテキストから音声を生成する「テキスト読み上げモデル」もサポートしています。これにより、単一のAIモデルでエンドツーエンドのコンテンツ生成が可能になります。
  • アクセシビリティ: モデルの機能、コンテキスト、出力トークンなど、詳細な情報はGeminiの公式ドキュメントで確認できます。透過的な情報提供は、開発者がモデルの特性を理解し、最適に活用する上で不可欠です。

開発環境とAPIアクセスの容易さ：AIイノベーションへの低障壁

Googleは、開発者がGemini 2.5を迅速に導入できるよう、非常にアクセスしやすい開発環境を提供しています。

  • AI Studio (AI.dev / AI.studio): これはGoogleが提供する開発者プラットフォームであり、モデルのテストや実験を直感的に行えるWebベースのインターフェースです。AI Studioで試行錯誤したプロンプトや設定は、Python SDKコードとして直接エクスポートできるため、プロトタイプから実際のアプリケーション開発への移行がスムーズです。
  • Google Colab: ワークショップのハンズオンは、Google Colab環境で実施されました。Colabの利点は、ローカル環境での大規模なダウンロードや複雑なセットアップが不要である点です。ブラウザベースでPythonコードを実行し、GPUリソースを利用できるため、AI開発の敷居を大幅に下げます。
  • APIキーの取得とセキュリティ: AI Studioの右上にある「Get API key」ボタンから簡単にAPIキーを発行できます。セキュリティの観点から、Colabでは「Secrets」機能を使ってAPIキーを安全に管理することが推奨されます。ローカル環境で実行する場合は、環境変数としてAPIキーを公開する方法が示されています。APIキーは個人に紐づけられ、不正アクセスを防ぐための対策が講じられています。
  • 実践的な学習リソース: GitHubリポジトリには、セットアップと認証、テキスト生成、マルチモーダル、関数呼び出し・構造化出力・ネイティブツール、そしてMCPサーバーとの連携という、段階的な学習パスを提供するColabノートブックが用意されています。各ノートブックにはToDoリストやコードスニペットが含まれ、ハンズオン形式での学習を強力に支援します。また、詰まった時のために解答入りのノートブックも提供されており、学習効率を高めます。

テキスト生成の基本と実践：LLMとの対話の深化

LLMの基本的な機能であるテキスト生成は、Gemini 2.5 SDKを通じて非常に直感的に行えます。

  • SDKの基本操作: client.models.generate_content メソッドを使用し、モデルIDとプロンプトを渡すことで、応答を得ることができます。例えば、持続可能性を重視するコーヒーショップの店名を3つ提案させるようなシンプルなタスクから始められます。
  • ストリーミング応答: 大規模な応答を待つ間のユーザー体験を向上させるため、generate_stream_content メソッドによるストリーミング応答がサポートされています。これにより、リアルタイムでテキストが生成される様子を表示でき、インタラクティブなアプリケーション開発に貢献します。
  • トークン管理とコスト最適化:
    • トークンのカウント: count_tokens APIを使って、プロンプトや生成される応答がどれくらいのトークン数になるかを事前に把握できます。これは、API利用料金の予測と最適化において非常に重要です。
    • 思考トークン (Thought Tokens): Gemini 2.5は「思考モデル」であり、応答を生成する前に内部的に「思考トークン」を生成します。これは、より質の高い応答を導き出すための推論プロセスに用いられます。この思考トークンもコストに影響するため、thinking_budget を設定することで、思考に費やすトークン数を制限し、コストと性能のバランスを調整することが可能です。思考予算をゼロに設定すれば、思考トークンなしで実行され、よりコスト効率の良い運用が期待できます。
    • 入力・出力トークン価格: 入力トークンと出力トークンでは、通常、出力トークンの方が計算コストが高く、価格も高めに設定されています。Gemini 2.5 Flashの場合、100万トークンあたり入力10セント、出力40セントといった具体的な価格が例として挙げられ、これらの違いを理解することがコスト管理の鍵となります。
  • チャットAPIによる会話管理: 会話型のアプリケーションでは、過去のやり取りの履歴（コンテキスト）を管理することが重要です。Gemini SDKの「チャットAPI」は、この状態管理をクライアント側で自動的に行うため、開発者はユーザーとモデルのターンを自分で追跡する手間が省けます。これにより、より自然で連続的な会話の流れを簡単に構築できます。
  • システム指示と生成設定:
    • システム指示: system_instructions パラメータを通じて、モデルに特定の役割を割り当てたり、特定の言語で応答させたり、企業ポリシーを遵守させたりすることができます。
    • 生成設定: temperature（応答の創造性/決定論）、max_output_tokens（最大出力長）、top_p、top_k（多様性）などのパラメータを調整することで、生成されるテキストの特性を細かく制御し、多様なユースケースに対応させることが可能です。

マルチモーダル能力の深化：現実世界のデータをAIへ

Gemini 2.5の真骨頂は、その卓越したマルチモーダル能力にあります。単なるテキストだけでなく、画像、動画、音声、そしてPDFのようなドキュメントを直接扱えることは、AIアプリケーションの可能性を飛躍的に広げます。

  • ファイルAPIによる高度なドキュメント処理:
    • 直接ファイル利用: Gemini 2.5は、書籍全体やPDFファイルといったコンテンツを直接プロンプトに含めることができます。開発者は、ファイルをGoogle Cloud Storageバケットにアップロードし、その参照（URI）をAPIに渡すだけで、モデルがそのファイルをコンテキストとして利用できるようになります。これにより、大規模なテキストデータを一度に処理することが可能になります。
    • PDFからの情報抽出: ワークショップでは、スーパーマーケットの請求書PDFを例に、合計金額や個別の商品価格を抽出するデモンストレーションが行われました。Geminiは内部でPDFに対してOCR（光学文字認識）を実行し、そのテキスト情報とPDFの「画像」としての視覚情報を組み合わせて理解します。この複合的な理解は、テキスト情報のみでは困難な、レイアウトやデザインに依存する情報抽出（例えば、明細のどの部分が合計金額を示すか）を可能にします。
    • 画像・動画・音声の理解:
      • 画像からの理解: ワークショップではマインドマップ画像を例に、その内容を正確に理解し、説明できることが示されました。モデルは視覚情報を分析し、その構造や関係性を認識します。
      • 動画からの要約・情報抽出: Gemini 2.5は動画コンテンツを理解し、要約したり、特定の質問に答えたり、さらには特定のイベントが発生したタイムスタンプを抽出したりできます。これは、動画を1秒あたり1フレームの画像シーケンスとして処理することで実現されます。例えば1時間の動画であれば3600枚の画像として扱われ、これにより、動画の内容を効率的に分析し、100万トークンという長いコンテキストウィンドウに収めることが可能になります。YouTube動画のトランスクリプトだけでなく、視覚情報も活用して深い理解を実現します。
    • 課題と限界:
      • ファイルサイズの制限: モデルのコンテキストウィンドウには上限があるため、非常に大きなファイル（例：数百万トークンを超えるPDF）はそのままでは処理できません。この場合、ファイルをチャンクに分割したり、要約したり、重要な情報だけを抽出する前処理が必要になります。
      • OCRと画像理解の組み合わせ: ワークショップの質疑応答では、OCRで抽出したテキスト情報とPDFの画像としての視覚情報のどちらが重要かという質問が出ました。Googleの回答は、「両方を提供することでより良い結果が得られる」というものでした。これは、モデルが両方の情報ソースを統合することで、より堅牢な理解を構築することを示唆しています。
      • 対応ファイル形式: JSON、PDF、多様な画像/動画/音声形式に対応していますが、JSXファイルや特定のWeb開発ファイルなど、より特殊な形式については変換が必要になる場合があります。

構造化出力と関数呼び出しによるエージェント化：LLMを行動させる

Gemini 2.5は、単にテキストを理解・生成するだけでなく、外部システムと連携し、「行動」を起こすための強力なメカニズムを提供します。これが「構造化出力」と「関数呼び出し」です。

  • 構造化出力 (Structured Outputs):
    • データ構造の定義: PythonのPyDanticライブラリを活用し、名前、リスト、ネストされた構造などを含む複雑なデータスキーマを定義できます。このスキーマをモデルのコンフィグレーション（response_schema）として提供することで、Geminiは生成するテキストをこの構造に厳密に準拠させます。
    • ビジネスアプリケーションへの応用: ワークショップでは、人気クッキーレシピの生成や、請求書PDFからの日付、商品、価格などの構造化データ抽出がデモンストレーションされました。これにより、LLMは非構造化データ（テキスト、PDFなど）から、データベースへの入力や他のAPIとの連携が容易な構造化データを直接生成できるようになります。これは、RPA（Robotic Process Automation）やデータ入力自動化、ワークフロー自動化といったビジネスプロセスにおいて革命的な可能性を秘めています。モデルがスキーマに合わない情報を含まないよう「幻覚」を抑制する能力も示されました。
  • 関数呼び出し (Function Calling):
    • LLMをエージェントへ: 関数呼び出しは、LLMを単なるチャットボットから、外部ツールを呼び出して特定のタスクを実行する「エージェント」へと変貌させる核心技術です。
    • 関数宣言の作成: 外部ツールをLLMに利用させるためには、そのツールの「関数宣言」を定義します。これには、関数の名前、目的を説明するディスクリプション、そして入力として必要なパラメータ（名前、型、説明）が含まれます。ワークショップでは、現在の天気情報を取得する get_weather 関数が例として使われました。
    • LLMの推論と実行: 開発者が関数宣言とユーザープロンプトをGeminiに提供すると、モデルはプロンプトの意図を解釈し、必要であれば最も適切な関数を選択し、その関数に必要な引数を構造化された形で出力します。例えば、「東京の天気は？」というプロンプトに対して、モデルは get_weather 関数を呼び出し、location 引数に「Tokyo」を設定する指示を出力します。
    • ユーザーサイドでの実行と応答: LLMは直接関数を実行するのではなく、その呼び出し指示を出力します。開発者はこの指示を受け取り、実際の外部関数（APIコール、データベースクエリなど）を実行します。その関数の結果を、再度LLMへの入力として提供することで、モデルは最終的なユーザーフレンドリーな応答を生成します。この「LLM指示 → ツール実行 → ツール出力 → LLM応答生成」というサイクルが、エージェントの行動原理となります。
    • 並列関数呼び出し (Parallel Function Calling): 複数の独立したツール呼び出しを同時に行う必要がある場合（例：パーティーモードで複数のデバイスを同時に起動する）、Geminiは複数の関数呼び出し指示をリストとして出力できます。これにより、並列処理が可能となり、効率と応答速度が向上します。
    • 逐次関数呼び出し (Sequential Function Calling): ある関数の出力が、次の関数の入力となるような依存関係がある場合（例：現在の外気温に基づいて室温を調整する）、モデルは連続的に関数呼び出し指示を生成します。これは、一連のタスクを段階的に実行する複雑なワークフローを構築する上で不可欠です。

Geminiのネイティブツール：組み込みの強化されたエージェント能力

関数呼び出しが汎用的な外部ツール連携を可能にする一方、Geminiは特定の強力な機能を「ネイティブツール」として組み込んでいます。これらは開発者が宣言を記述する必要がなく、Geminiがバックエンドで自動的に実行します。

  • Google検索: LLMの知識には限界があり、リアルタイムの情報や特定のウェブコンテンツは学習データに含まれていません。Google検索ネイティブツールを有効にすることで、Geminiはユーザーのプロンプトに基づいてGoogle検索クエリを生成・実行し、その結果をコンテキストとして取り込み、最新かつ正確な情報に基づいた応答を生成します。これにより、情報のグラウンディングが強化され、事実の正確性が向上します。検索結果には引用元のメタデータ（ウェブサイトURLや開始/終了インデックス）が含まれるため、ユーザーは情報の出所を確認できます。1500回までの検索が無料という枠も提供されています。
  • コード実行 (Code Execution): Geminiは、Pythonコードを生成し、それを実行する能力を持っています。ワークショップでは、人口に基づく上位5都市をソートするPythonスクリプトを生成・実行し、結果としてMatplotlibチャートを返す例が示されました。これは、データ分析、計算、複雑なロジックの実装など、LLMが直接計算や処理を行う必要があるタスクに非常に有用です。コード実行は無料で利用できます。
  • URLコンテキスト (URL Context): 特定のURLを提供すると、Geminiはバックエンドでそのウェブサイトから情報を抽出し、それをプロンプトのコンテキストに含めます。これにより、ウェブページ全体をコピー＆ペーストすることなく、特定の記事やドキュメントの内容に基づいて質問に答えたり、要約したりすることが可能になります。最大20個のURLを同時に提供でき、LLMがWebコンテンツを直接理解する能力を強化します。この機能は現在プレビュー段階にあります。

これらのネイティブツールは、Geminiをより強力で自律的なエージェントへと進化させます。特にGoogle検索は、LLMの「幻覚」問題に対処し、リアルタイムで検証可能な情報を提供する上で極めて重要です。また、これらのツールは組み合わせて使用することも可能であり（例：Google検索で最新情報を取得し、その情報に基づいてコードを実行する）、より複雑なエージェントワークフローを構築できます。

Model Context Protocol (MCP) とエージェント連携の未来：標準化されたAIエコシステム

AIエージェントが普及するにつれて、異なるエージェント間や、エージェントと外部ツールとの連携を標準化するニーズが高まります。「Model Context Protocol (MCP)」は、この課題に対するGoogleの回答の一つです。

  • MCPの目的: MCPは、LLMが外部ツールや他のエージェントとどのように通信すべきか、ツールの定義や呼び出し方法に関する共通のプロトコルを提供します。これにより、ツールやエージェントの再利用性が高まり、開発者は個々のツールをゼロから実装する代わりに、標準化されたサービスを利用できるようになります。ワークショップでは、数百万もの get_weather 関数が独自に実装されている現状に対し、MCPがこの重複を解消する可能性が示唆されました。
  • Gemini SDKへのネイティブ統合: Googleは、Google Gemini SDKにMCPサーバーとのネイティブ統合を提供しています。これにより、開発者はMCPサーバーを非常に簡単にGeminiエージェントに接続できます。ワークショップのデモンストレーションでは、数行のコードでローカルで実行されているMCP天気サービスに接続し、サンフランシスコの天気情報を取得する例が示されました。
  • 連携の仕組み: Gemini SDKがMCPサーバーと連携する際、内部的には以下の関数呼び出しループが実行されます。
    1. LLMが利用可能なツールをMCPサーバーに問い合わせ、ツール宣言（スキーマ）を取得。
    2. LLMはユーザープロンプトとツール宣言に基づき、呼び出すべきツールと引数を決定。
    3. SDKがその指示を解釈し、MCPクライアントを通じてリモートのMCPサーバーのツールを呼び出す。
    4. MCPサーバーはツールの実行結果をSDKに返す。
    5. SDKはツール実行結果をLLMに提供し、LLMが最終的なユーザー応答を生成。 このプロセス全体がSDKによって抽象化され、開発者はシンプルなAPI呼び出しで複雑なエージェント連携を実現できます。
  • 将来の展望と課題:
    • サードパーティ製MCPサーバー: GitHubリポジトリとの連携を提供する「Deep Viki」のようなリモートMCPサーバーの利用例も示され、多様な外部サービスとの連携が期待されます。
    • Agent Development Kit (ADK): より高レベルなエージェントライブラリであるADKは、MCPサーバーの統合をさらに容易にし、複数のエージェント管理やクラウドへのデプロイをサポートします。
    • Agent-to-Agent (A2A) プロトコル: Google Cloudチームが進めるA2Aプロトコルは、LangChain, LangGraph, Llama Indexなど異なるフレームワークで構築されたエージェント間での相互呼び出しを可能にし、複雑なマルチエージェントシステムの構築を促進します。
    • 認証とセキュリティ: MCPプロトコル自体はOAuthをサポートしていますが、エージェントがユーザーのデータ（メール、GitHubリポジトリなど）にアクセスする際の認証、認可、スコープ管理は重要な課題であり、現在も活発な開発が進められています。例えば、エージェントが特定のGitHubリポジトリのみにアクセスできるよう制限するといったきめ細やかな制御が必要です。
    • 多数のツールへの対応: 50個、100個といった多数のツールが利用可能になった場合、LLMがどのツールをいつ使うべきかを効率的に推論する能力の向上が求められます。

ビジネスへの影響と将来性：AIが生み出す新たな価値

Gemini 2.5モデルファミリーとその関連技術は、AIエンジニアリングとビジネスのあり方に大きな変革をもたらします。

  • 開発者の生産性向上: AI StudioやColabのような無料かつアクセスしやすい開発環境、直感的なSDK、自動化されたコンテキスト管理、そして標準化されたMCPプロトコルは、開発者がAIアプリケーションを迅速に構築し、イノベーションを加速させるための強力なツールとなります。
  • 新たなユースケースの創出:
    • 自動情報抽出・処理: PDFからの構造化データ抽出は、金融、医療、物流など、書類業務が多い業界での業務効率を劇的に向上させます。
    • インテリジェントエージェント: 関数呼び出しやネイティブツールを活用することで、顧客サポート、データ分析、コンテンツ管理、スマートホームシステムなど、多様な分野で自律的に行動するエージェントを構築できます。
    • コンテンツ生成とパーソナライゼーション: マルチモーダルなコンテンツ生成能力は、マーケティング、教育、エンターテイメント業界において、高度にパーソナライズされた体験を提供する新たな道を開きます。
    • リアルタイム情報活用: Google検索との連携により、常に最新の情報に基づいた意思決定支援や情報提供が可能となり、古くなった学習データによる「幻覚」リスクを低減します。
  • コスト効率とパフォーマンスのバランス: 思考予算の設定や入力/出力トークンの価格差の理解は、ビジネスにおけるAI利用のコストを最適化する上で不可欠です。Gemini 2.5 Flashのようなコスト効率の良いモデルは、広範なユースケースでのAI導入を促進します。
  • セキュリティとコンプライアンス: ワークショップでは、エンタープライズレベルでの利用や厳格なコンプライアンス要件に対応するためには、Vertex AIのようなGoogle Cloud環境との連携が推奨されることが述べられました。Vertex AIは、より高度なセキュリティ機能、データガバナンス、デプロイメントオプションを提供します。また、オンデバイスAIの概念も示され、機密性の高いデータをクラウドに送らずに処理できる未来の可能性が示唆されました。
  • 将来の課題と期待:
    • 長期記憶: エージェントが過去の広範な対話やユーザー情報を記憶し、それを適切に活用する「長期記憶」の実現は、より洗練されたエージェントの鍵となります。Meeroのような暗黙的な記憶メカニズムや、外部のベクトルデータベースとの連携がその解決策として期待されます。
    • 大規模コンテキストウィンドウ: 100万トークンから200万トークンへのコンテキストウィンドウの拡張は、より複雑なドキュメントや長い動画コンテンツの処理を可能にしますが、それに伴うコスト増とのバランスが常に問われます。
    • 高度なエージェントの自律性: ブラウザ利用エージェントや非同期関数呼び出しなど、GeminiがUIを制御したり、バックグラウンドでタスクを実行しながらユーザーとの会話を継続したりする機能は、エージェントがより現実世界のタスクを自律的にこなす未来を示唆しています。

まとめと展望：AIエンジニアリングの最前線へ

Google Gemini 2.5モデルファミリーは、そのマルチモーダルな理解と生成能力、柔軟なエージェント構築メカニズム、そして開発者フレンドリーなエコシステムを通じて、AIエンジニアリングの新たな時代を切り開いています。AI Studio、Google Colab、そしてGitHubリポジトリを通じて提供される豊富な学習リソースは、すべての開発者がこの革命の最前線に参加するための強力な後押しとなるでしょう。

ワークショップで示された具体的なデモンストレーションや質疑応答は、単なる技術的な可能性だけでなく、それがビジネスにもたらす具体的な価値と、開発者が直面するであろう現実的な課題に対するGoogleの取り組みを浮き彫りにしました。トークン管理、コスト最適化、セキュリティ、そしてエージェント間の協調といった課題は依然として存在しますが、Googleはこれらの解決に向けて積極的に投資し、開発者コミュニティとの連携を重視しています。

AIの可能性は無限大であり、Gemini 2.5は私たちにその一端を垣間見せてくれます。ぜひ、あなたもAI StudioやColabにアクセスし、Gemini 2.5の力を体験してみてください。フィードバックやアイデアは、GoogleのAI開発チームにとって貴重な情報源となります。この刺激的な旅に、共に参加しましょう。

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