Gemini APIの使い方を主要プログラミング言語別に徹底解説【Java/Python/JavaScript/C#/GAS/Shell対応】

先生

この記事を読めば、どの言語からでも“AIの力”を引き出せる。そんな時代に私たちは生きてるんでやんす。

Gemini API（Googleの生成AI API）は、多様なプログラミング言語での活用が可能です。本記事では、代表的な言語での使い方とサンプルコードを紹介し、APIの導入から実行までの流れをわかりやすく解説します。

1. Gemini APIとは？

Gemini APIは、Googleが提供するマルチモーダルな生成AI APIです。テキスト生成、画像生成、コード生成などに対応しており、OpenAIのChatGPTと競合するモデルです。Google Cloud上で提供されており、APIキーを取得することでさまざまなプログラミング言語から利用できます。

2. Gemini APIの準備：APIキー取得と環境設定

Google Cloud Consoleにてプロジェクトを作成し、Gemini APIを有効化後、APIキーを取得します。環境変数に設定するか、プログラム内で直接指定することで使用できます。

3. Pythonでの実行例

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-pro")
response = model.generate_content("こんにちは、自己紹介してください。")
print(response.text)

4. Javaでの実行例

Javaでは、HTTPクライアントを使用してAPIにリクエストを送ります。

HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
    .uri(URI.create("https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY"))
    .header("Content-Type", "application/json")
    .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("{\"contents\": [{\"parts\": [{\"text\": \"こんにちは、自己紹介してください。\"}]}]}"))
    .build();

HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());

5. C#での実行例

var client = new HttpClient();
var request = new HttpRequestMessage
{
    Method = HttpMethod.Post,
    RequestUri = new Uri("https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY"),
    Content = new StringContent("{\"contents\": [{\"parts\": [{\"text\": \"こんにちは、自己紹介してください。\"}]}]}", Encoding.UTF8, "application/json")
};
var response = await client.SendAsync(request);
var responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync();
Console.WriteLine(responseBody);

6. Google Apps Script (GAS)での実行例

function callGemini() {
  var apiKey = "YOUR_API_KEY";
  var url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=" + apiKey;
  var payload = {
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {"text": "こんにちは、自己紹介してください。"}
        ]
      }
    ]
  };
  var options = {
    "method" : "post",
    "contentType": "application/json",
    "payload" : JSON.stringify(payload)
  };
  var response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
  Logger.log(response.getContentText());
}

7. JavaScriptでの実行例（Node.js）

const fetch = require("node-fetch");

const url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY";
const body = {
  contents: [
    {
      parts: [{ text: "こんにちは、自己紹介してください。" }]
    }
  ]
};

fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: { "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify(body)
})
.then(res => res.json())
.then(data => console.log(data))
.catch(err => console.error(err));

8. Shell Scriptでの実行例（cURL）

curl -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {"text": "こんにちは、自己紹介してください。"}
        ]
      }
    ]
  }' \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY"

9. 参考リンク

10. まとめ

Gemini APIは、幅広い言語から簡単に利用でき、生成AIの導入を迅速に進めることができます。特にPythonやJavaScriptは公式ライブラリも整っており、学習や開発のスタートに適しています。本記事で紹介した各言語のコードをもとに、ぜひ自身のプロジェクトにGemini APIを組み込んでみてください。