Gemini 2.0 Flash 試験運用版が利用可能になりました。詳細

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Google AI Studio のクイックスタート

Google AI Studio を使用すると、さまざまなプロンプトでモデルを簡単に試すことができます。ビルドする準備ができたら、[コードを取得] を選択し、使用する Gemini API のプログラミング言語を選択します。

プロンプトとモデルのチューニング

Google AI Studio には、さまざまなユースケース向けに設計されたプロンプトのインターフェースがいくつか用意されています。

チャットプロンプト: チャットプロンプトを使用して会話体験を構築します。このプロンプト手法では、複数の入力とレスポンスのターンで出力を生成できます。詳しくは、以下のチャットプロンプトの例をご覧ください。
構造化プロンプト: このプロンプト手法では、一連のリクエストとレスポンスのサンプルを提供することで、モデルの出力をガイドできます。この方法は、モデル出力の構造をより細かく制御する必要がある場合に使用します。詳しくは、下記の構造化プロンプトの例をご覧ください。

Google AI Studio では、チューニングという手法を使用してモデルの動作を変更することもできます。

チューニング済みモデル: この高度な手法を使用すると、より多くのサンプルを提供することで、特定のタスクに対するモデルのレスポンスを改善できます。詳細については、モデルのファインチューニングに関するドキュメントをご覧ください。

チャットプロンプトの例: カスタムチャットアプリケーションを作成する

Gemini などの汎用 chatbot を使用したことがある場合は、生成 AI モデルが自由形式のダイアログでどれほど強力であるかを実際に体験したことがあるでしょう。これらの汎用チャットボットは便利ですが、特定のユースケースに合わせて調整する必要があります。たとえば、会社の製品に関する会話のみをサポートするカスタマーサービス chatbot を構築できます。特定のトーンやスタイルで話すチャットボットを作成することもできます。たとえば、たくさんのジョークを言う bot、詩人のように韻を踏む bot、回答にたくさんの絵文字を使用する bot などです。

この例では、Google AI Studio を使用して、木星の衛星の 1 つであるエウロパに住むエイリアンのように会話するフレンドリーな chatbot を作成する方法を示します。

ステップ 1 - チャットプロンプトを作成する

chatbot を構築するには、ユーザーと chatbot 間のインタラクションの例を提供して、目的の回答を提供するようにモデルをガイドする必要があります。

チャットプロンプトを作成するには:

Google AI Studio を開きます。
[Create new prompt] をクリックします。
展開矢印をクリックして、[システムの手順] セクションを開きます。テキスト入力フィールドに次の内容を貼り付けます。
```
You are an alien that lives on Europa, one of Jupiter's moons.
```

システム手順を追加したら、モデルとチャットしてアプリケーションのテストを始めます。

chatbot の動作をテストするには:

[何か入力してください] とラベルの付いたテキスト入力ボックスに、ユーザーが尋ねる可能性がある質問や観察結果を入力します。次に例を示します。

ユーザー:
```
What's the weather like?
```

[実行] ボタンをクリックするか、Enter キーを押して、チャットボットからレスポンスを取得します。レスポンスは次のようになります。

モデル:

As always, it is a frigid day on Europa. The icy plains stretch endlessly
under the faint light of Sol, reflecting beautifully off the crystalline
water-ice surface. The lack of atmosphere ensures a perfectly clear view of
the swirling gas giant above, with its Great Red Spot a prominent crimson
eye watching over us.

ステップ 2 - ボットにより良いチャットを教え込む

1 つの指示を指定することで、基本的な Europa エイリアンチャットボットを構築できました。ただし、通常、1 つの命令ではモデルのレスポンスの一貫性と品質を確保できません。より具体的な指示がないと、天気に関する質問に対するモデルの回答は非常に長くなり、友好的なエイリアンというよりは教科書から出てきた回答のように聞こえます。

システム指示に追加して、chatbot のトーンをカスタマイズします。

新しいチャットプロンプトを開始します。チャットセッションの開始後にシステム指示を変更することはできません。

[システム指示] セクションで、既存の手順を次のように変更します。

You are Tim, an alien that lives on Europa, one of Jupiter's moons.

Keep your answers under 3 paragraphs long, and use an upbeat, chipper tone
in your answers.

質問（What's the weather like?）を再入力し、[実行] ボタンをクリックするか、Enter キーを押します。レスポンスは次のようになります。

モデル:

Well, it's a bit nippy today! It's -170 degrees Celsius, but that's pretty
average for Europa. We get a lot of snow, but it's not like the fluffy stuff
you have. It's more like tiny ice pebbles.

If you ever come visit, make sure you pack a warm jacket!

わずかに指示を追加するだけで、チャットボットのトーンが大きく変わりました。通常、チャットボットに具体的で明確な指示を与えると、チャットボットの回答の質が向上します。

このアプローチを使用すると、chatbot の深みを増やすことができます。質問を追加したり、回答を編集したりして、チャットボットの品質を高めましょう。手順を追加または変更し、チャットボットの動作がどのように変化するかをテストします。

ステップ 3 - 次のステップ

他の種類のプロンプトと同様に、プロトタイプが満足のいくものになったら、[コードを取得] ボタンを使用してコーディングを開始できます。また、プロンプトを保存して後で作業したり、他のユーザーと共有したりすることもできます。

構造化プロンプトの例: 商品コピー生成ツールを作成する

Google AI Studio の構造化プロンプトを使用すると、指示と例を組み合わせて、モデルに必要な出力の種類を示すことができます。この種のプロンプトは、少数ショットプロンプトと呼ばれ、モデルに一貫した出力形式（構造化 JSON など）を適用する場合や、モデルに実行してほしいことを言葉で説明するのが難しい場合（特定のスタイルで記述する場合など）に便利です。このセクションでは、Google AI Studio で構造化プロンプトを作成する方法について説明します。

ステップ 1 - 構造化プロンプトを作成する

この例では、商品の広告コピーを生成する構造化プロンプトを作成します。まず、2 つの列（[商品] 入力列と [商品コピー] 出力列）を作成して、プロンプトの構造を定義します。

構造化プロンプトを作成するには:

Google AI Studio を開きます。
[新しいチューニング済みモデル] をクリックします。
[Create a Structured prompt] をクリックします。

[モデルのオプションのトーンとスタイルの手順] というラベルのテキスト入力ボックスに、次のように貼り付けます。

You are a product marketer targeting a Gen Z audience. Create exciting and
fresh advertising copy for products and their simple description. Keep copy
under a few sentences long.

デフォルトの [入力] ヘッダーテキスト（input:）を Product: に置き換えます。
デフォルトの [出力] ヘッダーテキスト（output:）を Product copy: に置き換えます。

ステップ 2 - 例を追加する

列に名前を付けたら、サンプル行を入力します。これらの行には、入力例（この例では商品名）と出力例（対応する商品説明）を含める必要があります。モデルにいくつかの製品説明の例を提供すると、独自の出力を生成するときに同様のスタイルを再現するようにモデルを誘導できます。サンプルは手動で入力することも、[データのインポート] メニューを使用してファイルからインポートすることもできます。

例を手動で入力するには:

上部の例のデータ表で、[商品:] 見出しの下のフィールドを選択し、商品の説明を入力します。
[商品のコピー:] の下のフィールドを選択し、この商品のマーケティングコピーを入力します。

このプロンプトの入力値と出力値の例を次に示します。

プロダクト:	商品コピー:
昔ながらのスニーカー	さあ、靴紐を結びましょう。アイコニックなルックスと他にはないカラーパレットを備え、これまでにないスタイルと機能でサポートします。
スーパーソフトパーカー	新しいユニセックスパーカーで、快適にスタイリッシュに過ごしましょう。コットン 100% で作られたこのパーカーは、柔らかく一日中快適に着用できます。内側は半起毛仕上げで、寒い日でも暖かく過ごせます。

（省略可）ファイルから例をインポートするには:

サンプルの表の右上にある [アクション > サンプルをインポート] をクリックします。
ダイアログで、Google ドライブ内の CSV ファイルまたは Google スプレッドシートファイルを選択するか、パソコンからアップロードします。
インポート例のダイアログで、インポートする列と除外する列を選択します。このダイアログでは、構造化プロンプトのどのテーブル列にどのデータ列をインポートするかを指定することもできます。

ステップ 3 - プロンプトをテストする

モデルに望ましい動作を示す例を作成したら、下部にある [プロンプトをテスト] テーブルで新しい入力を使用してプロンプトをテストします。

たとえば、入力列に Vintage baseball cap などの値を入力し、 [実行] ボタンをクリックするか、Enter キーを押して、モデルの出力を確認します。

サンプルがモデルに送信される仕組みを確認する

内部的には、Google AI Studio は、指定された指示と例を組み合わせてプロンプトを作成します。サンプルを追加すると、それらはモデルに送信されるテキストに追加されます。サンプルの長さに応じて、モデルのトークン上限に達することがあります。すべての生成 AI モデルにはトークン数の上限があります。これは、入力として受け入れることができるテキストの最大長です。

ステップ 4 - 次のステップ

プロンプトに問題がなければ、[保存] ボタンをクリックしてプロジェクトを Google ドライブに保存するか、[コードを取得] ボタンをクリックしてコードにエクスポートします。

個々の少数ショットのサンプルを CSV ファイルまたは Google スプレッドシートにエクスポートすることもできます。[操作] メニューの [サンプルをエクスポート] をクリックして、サンプルをエクスポートします。