ログとデータセット

このガイドでは、Google AI Studio ダッシュボードで Gemini API の使用状況のログを表示して、モデルの動作とユーザーがアプリケーションを操作する方法を把握する方法について説明します。ロギングを使用して、デバッグを行い、必要に応じて使用状況に関するフィードバックを Google と共有して、デベロッパーのユースケース全体で Gemini の改善に役立てます。*

GenerateContent、BatchGenerateContent、StreamGenerateContent のすべての API 呼び出しと、Managed Agents を除く Interactions API 呼び出しがサポートされています。これには、OpenAI 互換性エンドポイントを介して行われた呼び出しが含まれます。

プロジェクトのロギングを構成する

デフォルトでは、API はすべてのインタラクション オブジェクト（store=true）を保存して、サーバーサイドの状態管理機能の使用を簡素化します。一方、Generate Content API はデフォルトでリクエストを保存しません。リクエストごとに、または AI Studio からプロジェクト レベルでストレージを有効にする必要があります。

Google AI Studio では、すべてのプロジェクトまたは特定のプロジェクトのロギングを有効または無効にできます。これらの設定は、[ログとデータセット] ページの [設定] パネルでいつでも変更できます。generateContent API と Interactions API のロギングを個別にオンまたはオフに切り替えて、プロジェクトのデフォルトの保存動作を変更できます。

リクエスト レベルのロギング

ストレージとロギングの動作は API によって異なります。

  • Interactions API: サーバーサイドの状態管理を簡素化するため、リクエストをデフォルトで保存します（store=true）。
  • Generate Content API（generateContent）: デフォルトではリクエストを保存しません（store=false）。

store プロパティを設定する方法は次のとおりです。

GenerateContent API

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.6-flash',
    contents='Explain quantum entanglement in simple terms.',
    config={'store': False} # Set to True to enable logging of this request
)

print(response.text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.6-flash',
    contents: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
    config: {
        store: false // Set to true to enable logging of this request
    }
});

console.log(response.text);

Interactions API

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Explain quantum entanglement in simple terms.",
    store=True # Set to False to disable logging of this request
)

print(interaction.outputs[-1].text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-3.6-flash',
    input: 'Explain quantum entanglement in simple terms.',
    store: true // Set to false to disable logging of this request
});

console.log(interaction.outputs[interaction.outputs.length - 1].text);

AI Studio でプロジェクト ログを表示する

  1. AI Studio の [ログ] ページに移動します。
  2. プルダウンからプロジェクトを選択します。
  3. ログが存在する場合、Interactions API のログが表に新しい順に表示されます。
  4. Generate Content API のプロジェクト ログをモニタリングするには、まず設定パネルでこの機能を有効にします。

エントリをクリックすると、ペイロードのプレビューが表示されます。Gemini からのプロンプトと回答の全文、および前のターンのコンテキストを検査できます。Interactions API リクエストの場合、ログには previous_interaction_id への直接リンクも含まれます。

プロジェクトのストレージ保持を構成する

ログは、デフォルトの保持期間である 55 日が経過すると期限切れになり、削除対象としてマークされます（データセットに保存されている場合は期限切れになりません）。プロジェクトのログの保持期間は、最大 7、14、28、55 日に構成できます。

データセットを作成して共有する

ログをデータセットに保存すると、より効率的に整理してエクスポートできます。

  • [ログページ] で、上部のフィルタバーを見つけて、フィルタするプロパティを選択します。
  • フィルタされたビューで、チェックボックスを使用してすべてのログまたは個々のログを選択します。
  • リストの上部に表示される [データセットを作成] ボタンをクリックします。
  • 新しいデータセットに名前を付け、必要に応じて説明を入力します。
  • 作成したデータセットと、厳選されたログのセットが表示されます。
  • データセットを CSV ファイル、JSONL ファイル、または Google スプレッドシートとしてエクスポートして、さらに分析します。

データセットは、さまざまなユースケースに役立ちます。

  • チャレンジ セットをキュレートする: AI の改善を希望する領域を対象とした将来の改善を推進します。
  • サンプルセットをキュレートする: たとえば、実際の使用状況から別のモデルのレスポンスを生成するサンプルや、デプロイ前のルーチン チェック用のエッジケースのコレクションなどです。
  • 評価セット: 重要な機能における実際の使用状況を表すセット。他のモデルやシステム指示のイテレーションとの比較に使用されます。

データセットをデモンストレーションの例として Google と共有することで、Gemini の研究開発に貢献できます。

制限事項

現在、次のロギングはサポートされていません。

  • Imagen モデルと Veo モデル
  • Gemini のエンベディング モデル
  • Gemini Robotics モデル
  • 動画、GIF、PDF を含む入力
  • Gemini API のパブリック プレビュー エージェント

次のステップ

  • セッション履歴を使用してプロトタイプを作成する: AI Studio Build を使用してアプリをバイブ コーディングし、API キーを追加して、AI 機能の Gemini API ログの履歴を有効にします。
  • Gemini Batch API を使用してログを再実行する: Gemini Batch API を使用してログを再実行し、レスポンスのサンプリングとモデルまたはアプリケーション ロジックの評価にデータセットを使用します。