<p><!--META { "title": "Google I/O 2024に見るGeminiの進化とAIエージェントの未来", "primary_category": "AI>LLM", "secondary_categories": ["AIエージェント","生成AI"], "tags": ["Gemini 1.5 Pro","Gemini 1.5 Flash","Project Astra","Veo","Imagen 3","Google I/O 2024"], "summary": "2024年5月15日にGoogle I/Oで発表されたGeminiモデルの進化と、リアルタイムAIエージェントProject Astra、動画生成Veo、画像生成Imagen 3について解説します。", "mermaid": true, "verify_level": "L0", "tweet_hint": {"text":"Google I/O 2024で発表されたGemini 1.5 Pro/Flashの進化、リアルタイムAIエージェントProject Astra、動画生成Veo、画像生成Imagen 3について解説。AIエージェントの未来が加速します。 #GoogleIO #Gemini #Astra #AI","hashtags":["#GoogleIO","#Gemini","#Astra","#AI"]}, "link_hints": [ "https://blog.google/technology/developers/google-io-2024-keynote-announcements/", "https://blog.google/technology/ai/google-gemini-15-pro-flash-ai-model-updates/", "https://blog.google/technology/ai/introducing-project-astra-our-vision-for-the-future-of-ai-assistants/" ] } --> 本記事は<strong>Geminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）</strong>です。</p> <h1 class="wp-block-heading">Google I/O 2024に見るGeminiの進化とAIエージェントの未来</h1> <h2 class="wp-block-heading">ニュース要点</h2> <p>Googleは2024年5月15日（日本時間）に開催された開発者会議「Google I/O 2024」で、大規模言語モデル（LLM）「Gemini」ファミリーの大きな進化と、未来のAIエージェントのビジョン「Project Astra」を発表しました。特に、Gemini 1.5 Proは100万トークンのコンテキストウィンドウを一般提供開始し、開発者向けには200万トークンまで拡張。さらに、高速かつコスト効率に優れた新モデル「Gemini 1.5 Flash」も導入されました。生成AIの分野では、高品質な動画生成AI「Veo」と画像生成AI「Imagen 3」も披露され、マルチモーダルAIの可能性を大きく広げたイベントとなりました。</p> <h2 class="wp-block-heading">技術的背景</h2> <p>近年、AI技術は目覚ましい発展を遂げ、特にLLMはテキスト生成から推論まで幅広いタスクで活用されています。しかし、従来のLLMには「コンテキストウィンドウの限界」と「リアルタイム性」という課題がありました。コンテキストウィンドウはモデルが一度に処理できる情報の量を示し、これが小さいと長文の理解や複雑なタスクの処理が困難になります。また、AIエージェントのような対話型AIでは、視覚や聴覚情報をリアルタイムで処理し、人間と自然にやり取りする能力が求められます。Google I/O 2024で発表された技術は、これらの課題を克服し、より人間らしいAIとのインタラクションを実現するための重要な一歩となります。</p> <h2 class="wp-block-heading">仕組み</h2> <h3 class="wp-block-heading">Gemini 1.5 ProとFlashの進化</h3> <p>Googleは、基盤モデルであるGemini 1.5 Proのコンテキストウィンドウを大幅に拡大しました。</p> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>Gemini 1.5 Pro</strong>: 100万トークンのコンテキストウィンドウを一般提供開始し、開発者には最大200万トークンをプライベートプレビューとして提供します[1]。これは、映画全体や大規模なコードベース、膨大なドキュメントセットを一度に処理できるレベルであり、従来のモデルと比較して飛躍的な進歩です。この拡張により、モデルはより広範な情報を考慮して推論し、正確な要約や分析、複雑なコードのデバッグなどを実行できるようになります。</p></li> <li><p><strong>Gemini 1.5 Flash</strong>: Gemini 1.5 Proと同様に、長いコンテキストウィンドウをサポートしながらも、速度とコスト効率を重視して設計されたモデルです。大規模なバッチ処理や、リアルタイム性が求められるアプリケーションでの利用に適しています[2]。</p></li> </ul> <h3 class="wp-block-heading">Project Astra：未来のAIエージェント</h3> <p>Project Astraは、リアルタイムで環境を理解し、対話できるユニバーサルAIエージェントを目指すものです。このプロジェクトは、Geminiモデルを基盤とし、視覚情報（カメラ入力）と聴覚情報（音声）を統合して、周囲の世界を記憶し、推論する能力を持っています[3]。</p> <h4 class="wp-block-heading">Project Astra のデータフロー</h4> <p>Project Astraのリアルタイムマルチモーダル処理の概念図を以下に示します。</p> <div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid"> graph TD User["ユーザー"] --> |入力| Camera["カメラ"] User --> |発話| Mic["マイク"] Camera --> |視覚情報| VisionModule["視覚理解モジュール"] Mic --> |音声情報| AudioModule["聴覚理解モジュール"] VisionModule --> |分析結果| GeminiLLM["Gemini 1.5 Pro/Flash"] AudioModule --> |分析結果| GeminiLLM GeminiLLM --> |問い合わせ| KnowledgeBase["長期記憶/知識ベース"] KnowledgeBase --> |知識| GeminiLLM GeminiLLM --> |推論| EnvironmentContext["環境コンテキスト"] EnvironmentContext --> |更新| GeminiLLM GeminiLLM --> |応答生成| Response["AI応答"] Response --> |出力| User </pre></div> <p>このフローでは、ユーザーからの視覚・聴覚入力がリアルタイムでAIエージェントに送られ、それぞれのモジュールで処理されます。その後、Gemini LLMがこれらの情報を統合し、長期記憶や環境コンテキストを参照しながら推論を行い、適切な応答を生成してユーザーに返します。</p> <h3 class="wp-block-heading">生成AIの進化：VeoとImagen 3</h3> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>Veo</strong>: 高品質な動画生成AIモデルで、テキストプロンプト、画像、既存の動画から、1分以上の高精細な動画を生成できます。多様な視覚スタイルをサポートし、映画制作者向けにプライベートプレビューが提供されています[4]。</p></li> <li><p><strong>Imagen 3</strong>: Googleの最新かつ最も高性能な画像生成モデルです。より詳細なディテール、リアルな光、そしてテキストのレンダリング精度が向上しています[5]。AI Studioを通じて利用可能となります。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">インパクト</h2> <h3 class="wp-block-heading">事実</h3> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>開発者への開放</strong>: Gemini 1.5 Proの100万トークンコンテキストウィンドウが一般開発者向けに公開され、より大規模で複雑なAIアプリケーション開発が可能になりました。</p></li> <li><p><strong>リアルタイムAIのデモンストレーション</strong>: Project Astraのデモンストレーションでは、AIがリアルタイムで視覚情報を認識し、ユーザーとの対話を通じて環境について学習・推論する様子が示されました。</p></li> <li><p><strong>マルチモーダルコンテンツ生成の加速</strong>: VeoとImagen 3の登場により、高品質な動画や画像の生成がより手軽になり、コンテンツ制作の民主化が進むでしょう。</p></li> </ul> <h3 class="wp-block-heading">推測・評価</h3> <ul class="wp-block-list"> <li><p><strong>AIエージェントの現実味</strong>: Project AstraのようなリアルタイムマルチモーダルAIは、従来の音声アシスタントの枠を超え、真に環境を理解し、人間と協調するAIエージェントの実現を加速させます。これは、パーソナルアシスタント、教育、ヘルスケアなど、多岐にわたる分野で革新をもたらす可能性があります。</p></li> <li><p><strong>ビジネス生産性の向上</strong>: 大規模なコンテキストウィンドウを持つGemini 1.5 Proは、企業が保有する膨大なドキュメントやデータから、より深い洞察を得ることを可能にし、研究開発、法務、カスタマーサポートなどの分野で生産性向上に貢献すると考えられます。</p></li> <li><p><strong>クリエイティブ産業の変革</strong>: VeoやImagen 3のような生成AIの進化は、コンテンツクリエイターのワークフローを劇的に変化させ、低コストかつ迅速に高品質なメディアコンテンツを制作する新たな手段を提供します。</p></li> </ul> <h2 class="wp-block-heading">今後</h2> <p>Googleは、AIをよりパーソナルで役に立つものにする「Ambient Computing」というビジョンを掲げています。Geminiモデルの進化とProject Astraはその実現に向けた中核を担うでしょう。今後、AIエージェントはさらに洗練され、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、スマートホーム機器など、私たちの生活空間のあらゆるデバイスに溶け込み、シームレスな体験を提供するようになる可能性があります。開発者コミュニティは、Gemini APIを通じてこれらの最先端AIモデルを利用し、新たなアプリケーションやサービスを創造することが期待されます。</p> <h2 class="wp-block-heading">まとめ</h2> <p>Google I/O 2024は、AI技術の次の段階、すなわち「環境を理解し、リアルタイムで対話できるインテリジェントなエージェント」の到来を強く印象づけました。Gemini 1.5 Proの拡張されたコンテキストウィンドウ、Gemini 1.5 Flashの効率性、そしてProject Astraの野心的なビジョンは、AIが単なるツールから、私たちの生活や仕事に深く統合される「パートナー」へと進化していることを示しています。生成AIの分野もさらに進化し、クリエイティブな表現の可能性を広げています。これらの進歩は、AIと人間との関係を再定義し、未来のデジタル体験を形作る基盤となるでしょう。</p> <h3 class="wp-block-heading">Gemini APIを利用したテキスト生成例</h3> <p>PythonでGemini APIを使用し、簡単なテキスト生成を行うコードスニペットです。</p> <div class="codehilite"> <pre data-enlighter-language="generic"># python import google.generativeai as genai import os # Gemini APIキーを設定します。 # 実際の環境では、環境変数から取得するなどセキュリティに配慮してください。 # 例: os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY" # genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]) # YOUR_API_KEY を実際のキーに置き換える # モデルの初期化 # gemini-1.5-pro-latest または gemini-1.5-flash-latest を使用可能 # ここでは例として 'gemini-1.5-pro-latest' を使用します。 model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest') # プロンプトの定義 prompt = "日本の春の風物詩について50字程度で教えてください。" # テキスト生成の実行 # calculate_cost: APIによってはコスト計算のための追加パラメータがあります。 # streaming: Trueにすると、生成途中のテキストをストリーミングで受け取ることができます。 response = model.generate_content(prompt) # 結果の表示 # 応答オブジェクトのtext属性に生成されたテキストが含まれます。 print(response.text) # その他、安全性やプロンプトのフィードバックを確認することもできます。 # print(response.prompt_feedback) # print(response.candidates) </pre> </div> <p>このコードを実行するには、<code>google-generativeai</code>ライブラリのインストールと、有効なGemini APIキーが必要です。</p> <p><strong>参考文献:</strong> [1] Google. “Google I/O 2024 Keynote: 100+ announcements for developers and beyond”. The Keyword. 2024年5月15日. <a href="https://blog.google/technology/developers/google-io-2024-keynote-announcements/">https://blog.google/technology/developers/google-io-2024-keynote-announcements/</a> [2] Google. “Gemini 1.5 Pro and Flash updates, and new ways to build with them”. The Keyword. 2024年5月15日. <a href="https://blog.google/technology/ai/google-gemini-15-pro-flash-ai-model-updates/">https://blog.google/technology/ai/google-gemini-15-pro-flash-ai-model-updates/</a> [3] Google. “Introducing Project Astra, our vision for the future of AI assistants”. The Keyword. 2024年5月15日. <a href="https://blog.google/technology/ai/introducing-project-astra-our-vision-for-the-future-of-ai-assistants/">https://blog.google/technology/ai/introducing-project-astra-our-vision-for-the-future-of-ai-assistants/</a> [4] Google. “Introducing Veo, our most capable AI model for generating high-quality videos”. The Keyword. 2024年5月15日. <a href="https://blog.google/technology/ai/introducing-veo-our-most-capable-ai-model-for-generating-high-quality-videos/">https://blog.google/technology/ai/introducing-veo-our-most-capable-ai-model-for-generating-high-quality-videos/</a> [5] Google. “Introducing Imagen 3, Google’s highest quality image generation model”. The Keyword. 2024年5月15日. <a href="https://blog.google/technology/ai/imagen-3-google-ai-image-generation/">https://blog.google/technology/ai/imagen-3-google-ai-image-generation/</a></p>

graph TD
    User["ユーザー"] --> |入力| Camera["カメラ"]
    User --> |発話| Mic["マイク"]
    Camera --> |視覚情報| VisionModule["視覚理解モジュール"]
    Mic --> |音声情報| AudioModule["聴覚理解モジュール"]
    VisionModule --> |分析結果| GeminiLLM["Gemini 1.5 Pro/Flash"]
    AudioModule --> |分析結果| GeminiLLM
    GeminiLLM --> |問い合わせ| KnowledgeBase["長期記憶/知識ベース"]
    KnowledgeBase --> |知識| GeminiLLM
    GeminiLLM --> |推論| EnvironmentContext["環境コンテキスト"]
    EnvironmentContext --> |更新| GeminiLLM
    GeminiLLM --> |応答生成| Response["AI応答"]
    Response --> |出力| User

# python

import google.generativeai as genai
import os

# Gemini APIキーを設定します。


# 実際の環境では、環境変数から取得するなどセキュリティに配慮してください。


# 例: os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"


# genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]) # YOUR_API_KEY を実際のキーに置き換える

# モデルの初期化


# gemini-1.5-pro-latest または gemini-1.5-flash-latest を使用可能


# ここでは例として 'gemini-1.5-pro-latest' を使用します。

model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest')

# プロンプトの定義

prompt = "日本の春の風物詩について50字程度で教えてください。"

# テキスト生成の実行


# calculate_cost: APIによってはコスト計算のための追加パラメータがあります。


# streaming: Trueにすると、生成途中のテキストをストリーミングで受け取ることができます。

response = model.generate_content(prompt)

# 結果の表示


# 応答オブジェクトのtext属性に生成されたテキストが含まれます。

print(response.text)

# その他、安全性やプロンプトのフィードバックを確認することもできます。


# print(response.prompt_feedback)


# print(response.candidates)