Google AI Studioの紹介～The fastest way from prompt to production with Gemini～

KIYO

2025年12月7日 11:52

１．概要

　Googleの最新AIモデル「Gemini」を用いて、アプリケーションのプロトタイプ作成からAPI実装までをシームレスに行える開発環境 「Google AI Studio」 について解説します。

１－１．Google AI Studioとは　

　Google AI Studioとは、Googleが提供するWebベースのプロトタイピング環境です。

Google AI Studio AIビルダー向けのプラットフォームで、プロンプトのテスト、APIキーの管理、使用状況のモニタリング、プロトタイプの構築を行います。

https://ai.google.dev/gemini-api/docs?hl=ja

　ブラウザ上で下記を簡単に実行できます。最大の特徴は、「Prompt to Production（プロンプトから本番実装へ）」のスピードであり、複雑な環境構築なしに、Googleアカウントさえあれば数秒で開発を開始できます。

Geminiモデルに対してプロンプトを試行
その結果を即座に確認
生成されたプロンプトをコード（Python, JavaScript, cURLなど）としてエクスポート

１－２．Google AI Studioでできること

　できることは以下の通り。

プロンプトエンジニアリング
アプリのビルド
パラメータの微調整
APIキー管理
- 作成したプロトタイプを外部アプリから呼び出すためのAPIキーを即座に発行・管理

２．環境構築

　特別なソフトウェアのインストールは不要です。

公式サイトへアクセス：Google AI Studio (aistudio.google.com) に移動
サインイン： 「Sign in」からGoogleアカウントでログイン
利用規約の同意 初回アクセス時のみ、利用規約を確認し同意

　左サイドパネルには下記が確認できます。Google AI Studioは主に”Playground”と”Build”の2つのコンポーネントがあります。

左サイドバー：リソース管理とナビゲーション
- Home：作業の起点となるメイン画面へのアクセス
- Playground：モデルの挙動検証、プロンプト作成を行う主作業場
- Build：製品をVibe Codeしたり、様々なAIを活用したアプリを組み合わせたりすることができる
- History：過去に作成・保存したプロンプトの履歴管理
- Get API key：アプリケーションへの組み込みのAPIキー発行・管理
- Dashboard：API利用量（クォータ）や課金状況の確認
- Documentation：公式技術ドキュメントへのリンク

３．Quickstart：Playground

　Playgroundは、開発者が最も頻繁に使用する画面です。ここでは「モデルの選定」から「精度の検証」を行います。

Case1：プロンプト開発

　まずは「食材リストを入力すると、レシピをJSON形式で出力するAPI」のプロトタイプを作成します。

１．モデルを選択
　右側にある「Run settings」パネルの「Model」ドロップダウンメニューから使用するモデル（例：Gemini 3.0 Pro）を選択

２．システム指示（System Instructions）を入力
　右パネルの「System Instructions」欄に、AIへの役割や制約条件を入力

[System Instructions]
あなたはプロの料理研究家です。
ユーザーから食材のリストが提供された場合、それらを使って作れる料理を1つ提案してください。
出力は以下のJSON形式のみとし、余計な会話は含めないでください。

{
  "dish_name": "料理名",
  "ingredients": ["食材1", "食材2", ...],
  "steps": ["手順1", "手順2", ...]
}

３．プロンプトを入力して実行する
　チャット入力欄（User Input）に具体的な質問や指示を入力し、実行

[Prompt]
鶏肉、玉ねぎ、トマト缶、カレー粉

　AIが指示通りJSON形式でチキンカレーのレシピを出力してくれました。

{
"dish_name": "チキントマトカレー",
"ingredients": [
"鶏肉",
"玉ねぎ",
"トマト缶",
"カレー粉",
"塩",
"こしょう",
"サラダ油",
"水"
],
"steps": [
"玉ねぎはみじん切りにし、鶏肉は一口大に切って軽く塩・こしょうを振っておきます。",
"鍋にサラダ油を熱し、玉ねぎをしんなりとして色がつくまで中火でよく炒めます。",
"鶏肉を加えて表面の色が変わるまで炒めたら、カレー粉を投入し、粉っぽさがなくなるまで炒め合わせます。",
"トマト缶（ホールなら潰しながら）と水をひたひたになる程度まで加え、沸騰したら弱火にします。",
"時々混ぜながら15〜20分ほど煮込み、水分が飛んでとろみがついたら塩で味を調えて完成です。"
]
}

４．パラメータを調整
　回答の精度や創造性を調整したい場合、右パネル「Temperature（温度）」などの数値を変更し、再度実行して挙動の変化を確認します。
　Temperature=2.0(安定)は大きな変化なしですが、Temperature=0.0では材料に独創性が少しでてきました。

５．コードを取得（Get Code）
　プロンプトの挙動が定まったら、画面右上の「Get Code」（< > アイコン）をクリックします。

　言語タブからPythonやREST等を選び、生成されたコードをコピーして自身のアプリケーションに組み込みます。
　この機能により、APIのリクエストパラメータ（JSON構造など）を自力で調べる時間を大幅に短縮できます。

# To run this code you need to install the following dependencies:
# pip install google-genai

import base64
import os
from google import genai
from google.genai import types


def generate():
    client = genai.Client(
        api_key=os.environ.get("GEMINI_API_KEY"),
    )

    model = "gemini-3-pro-preview"
    contents = [
        types.Content(
            role="user",
            parts=[
                types.Part.from_text(text="""INSERT_INPUT_HERE"""),
            ],
        ),
    ]
    tools = [
        types.Tool(googleSearch=types.GoogleSearch(
        )),
    ]
    generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
        temperature=0,
        thinkingConfig: {
            thinkingLevel: "HIGH",
        },
        tools=tools,
        system_instruction=[
            types.Part.from_text(text="""あなたはプロの料理研究家です。
ユーザーから食材のリストが提供された場合、それらを使って作れる料理を1つ提案してください。
出力は以下のJSON形式のみとし、余計な会話は含めないでください。

{
  \"dish_name\": \"料理名\",
  \"ingredients\": [\"食材1\", \"食材2\", ...],
  \"steps\": [\"手順1\", \"手順2\", ...]
}"""),
        ],
    )

    for chunk in client.models.generate_content_stream(
        model=model,
        contents=contents,
        config=generate_content_config,
    ):
        print(chunk.text, end="")

if __name__ == "__main__":
    generate()

４．Quickstart：Build

　2025年10月26日 Google AI Studioに「vibe coding」を導入されました。Google AI Studio Buildではアイデアを入力すると、AI Studioのコーディング環境ウィンドウが開き、そこでアプリをプレビューしたり、コードを確認したり、変更を加えたりすることができます。

　以下の動画はAI Studio Buildの機能紹介です。

　2025年12月5～12日の間でKaggleによるコンペが開催されており、面白い使い方が公開されると思います。

Case1：タイマーアプリの作成

　とにかく触って何かを作ってみます。

１．Buildモードへアクセスする
　左サイドバーから「Build」を選択し、コーディング環境を開く

２．アプリ仕様を入力
　画面の入力バーに、作成したいアプリのイメージを自然言語で入力してBuildボタンを押す(Ctrl+Enter)。

[Prompt]
Reactを使って、シンプルでモダンなポモドーロタイマーを作ってください。
以下の機能を含めてください：
1. 25分の作業タイマーと5分の休憩タイマーの切り替え
2. スタート、ストップ、リセットボタン
3. デザインはダークモードで、残り時間は大きく表示する

３．生成結果をプレビュー
　Geminiがコードを生成し始め、数秒後に画面右側のプレビューウィンドウに、実際に動くタイマーアプリが表示されます。

４．対話形式で修正・調整
　プレビューを見ながら、追加の要望をチャットで指示し、リアルタイムにアプリを調整します。

タイマー終了時に音が鳴るようにして。あと、リセットボタンの色を赤にして。

　ちょっとだけですが見栄えが変わりました。

５．デプロイ・共有する
　完成したアプリは右上の「Deploy」や「Share」ボタンからWebアプリとして公開したり、コード一式をダウンロードしてローカル開発環境（VS Codeなど）に持ち込むことができます。

５．自分用-作りたいアプリ

　自分が業務で欲しいアプリをPoCレベルで何個か作ってみました。
　正直５０点は１日あればいけますが、１００点に仕上げるのがしんどいです。もっと本気で作りたい

法規チェッカー
　下記みたいなの使いながら、製品・開発品が法規に該当するか/対策などを知るツールが欲しい。

工程表（ガントチャート/WBS）
　世の中に既に色々ありますが、自分が好きなものを作りたい。結構動きますが、作りこみが必要。

AI機能ラダー図
　結論はかなりきつい。
　それっぽいのだが細かい所の間違いが多く、修正も結構大変。

ポンチ絵_2_CAD
　下記の思想からサクッと絵が描けると嬉しい。

　全然でない。

Google AI Studioの紹介～The fastest way from prompt to production with Gemini～

１．概要

１－１．Google AI Studioとは

１－２．Google AI Studioでできること

２．環境構築

３．Quickstart：Playground

Case1：プロンプト開発

４．Quickstart：Build

Case1：タイマーアプリの作成

５．自分用-作りたいアプリ

あとがき

参考資料

改正履歴

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