Geminiでコード生成はできる？メリットや注意点についても徹底解説
Googleが開発したAIモデル「Gemini」は、コード生成機能を備えています。特に、Gemini 2.5 Proは、複雑なコーディングや推論、マルチモーダル理解に適していると言われています。
そのため、コード生成を活用することで、業務効率化にもつなげることができます。
この記事では、Geminiの概要やChatGPTのコード生成の違い、おすすめの活用方法を紹介しております。
Gemini とは
参照：Gemini公式サイト
Geminiとは、グーグルが開発した生成AI モデルの名称です。
このモデルは、テキスト以外にも、音声や画像、プログラミングコードまで扱うことができる「マルチモーダル型」と呼ばれる最新のAI技術を採用しています。
関連記事：Geminiとは？ AIの基本性能や活用事例を紹介
GeminiとChatGPTのコード生成の違い
GeminiとChatGPTは異なる企業が開発した生成AIモデルです。Googleが手掛けるGeminiは、同社の検索エンジン技術を活かし、リサーチと専門性に強みがあります。
一方、OpenAIのChatGPTは、汎用的な対話能力に優れています。ただし、急速な進歩により、両モデルの特徴や強みは今後変化する可能性があります。
関連記事：ChatGPT-4o（GPT-4o）とは 使い方とできること、活用事例を紹介
Gemini の特徴
特徴については、以下3つが挙げられます。
- 推論能力が高い
- コード生成の質が良い
- ネイティブマルチモーダル
それぞれの特徴について解説していきます。
推論能力が高い
膨大なデータから隠れた知識を見出す卓越した能力を持ち、高度な推論を可能にします。複雑な文字や視覚情報の理解に優れ、この特性により科学や金融など多様な分野での研究・調査の飛躍的進展が期待されています。
AIの進化が、人類の知識探求と問題解決に新たな地平を開くことが予想されます。
コード生成の質が良い
多様なプログラミング言語に対応し、高品質なコード生成能力を持つAIモデルです。Googleの比較研究により、卓越したコーディングスキルが明らかになりました。
その能力は単なるコード作成を超え、競技プログラミングで求められる複雑な数学や理論的コンピュータサイエンスの問題解決にも応用可能です。
この特性は、生産性向上に大きく貢献することが予想されます。
ネイティブマルチモーダル
テキスト・画像・音声を同時処理するネイティブマルチモーダル機能です。この能力により、ニュアンスを含む情報を深く理解し、複雑な質問にも的確に答えられます。
特に数学や物理学の推論説明において卓越した性能を示し、学術分野での活用が期待されています。
多様なデータ形式を統合的に扱うことができるため、新たな可能性を切り開いています。
参考：Google DeepMind「Gemini：AFamilyofHighlyCapable MultimodalModels」
Geminiでコード生成するときの活用方法
活用方法については、以下が挙げられます。
- GeminiAPI
- クラウドベース
- サードパーティーツールへ統合
GeminiAPIは多言語対応で高品質なコード生成が可能です。また、クラウドベースのGemini Code Assistを利用すると開発効率が向上します。さらに、サードパーティーツール統合でワークフローを維持しつつ機能を活用できます。それぞれの活用方法について解説していきます。
GeminiAPI
20以上のプログラミング言語に対応し、高品質なコードを生成できます。また、理解と説明が可能で、開発効率を向上することができます。また、APIのパラメータ調整により、生成コードを細かくカスタマイズでき、ニーズに柔軟に対応することができます。
しかし、個人情報などの機密データを扱わないことや、著作権に配慮するなど気を付けるべき点があります。
クラウドベース
Google CloudのGemini Code Assistは、自然言語処理によるコード生成、エラー検出・修正提案、IDEとの連携など、開発効率を大幅に向上させる機能を提供します。また、セキュリティやコンプライアンスにも配慮されており、企業レベルでの利用に適しています。
クラウドベースのサービスを使用することで、これらの高度な機能を簡単に利用でき、開発プロセス全体の効率化が期待できます。
参考：Gemini を活用したクラウドベースの内製開発で、アプリ開発の生産性を大幅に改善 | Google Cloud 公式ブログ
サードパーティーツールへ統合
開発効率が向上し、既存のワークフローを維持しながら高度な機能を活用できます。GitHub、GitLab、Snykなどとの連携により、ソースコード管理やセキュリティ強化が可能になります。
また、IDE内でのシームレスな開発体験を実現し、生産性を大幅に向上させます。これらの統合により、開発者は高度なコード生成能力を活用しつつ、既存のツールやワークフローを維持できます。これは開発プロセス全体の効率化につながります。
Geminiは安全？
GoogleのAIモデルの中で最も徹底的な安全性評価を実施しています。バイアスや有害性に加え、サイバー攻撃、扇動、自律性などの新たなリスク領域を研究しています。
また、Google Researchの先進的な敵対的テスト技術を用いて、リリース前に重大な安全問題を特定し、対策を講じています。これにより、信頼性と安全性が大幅に向上しています。
参考：Gemini の紹介： Google のこれまでで最も有能な AI モデル
コード生成に適したGemini Code Assist
Gemini Code Assistとは、GoogleのAI技術を活用した革新的な開発支援ツールです。
自然言語指示によるコード生成、リアルタイムの補完機能、エラー検出と修正提案を提供し、開発効率を大幅に向上させます。VS Code、JetBrains IDEなど多様な環境と統合可能で、20以上のプログラミング言語に対応しています。また、コーディング時間を約30%、エラー修正時間を約40%短縮し、生産性向上と学習を支援します。
Google Cloudプロジェクトで利用可能な、次世代の開発ツールです。
よくある質問（Q＆A）
Q:Gemini の料金はいくら？
Q:Geminiのコーディング能力はどのくらい？
Answer）以下の主要なプログラミング言語を深く理解し、コード生成を行うことができます。
- Python
- Java
- C++
- Go
また、複雑な推論を行う能力を持つだけではなく、複数のプログラミング言語間で機能する柔軟性も兼ね備えており、グローバルで利用可能な先進的なコーディング支援ツールとして注目されています。
Q:GeminiとChatGPTの違いは？
Answer）大きな違いは、マルチモーダル技術の実現方法にあります。
ChatGPTは元々テキスト入力専用のモデルとして設計されていますが、画像認識や音声認識を担当する別のAI モデルと統合することで、マルチモーダル機能を可能にしています。
一方、Geminiは最初からマルチモーダル対応を前提に開発された生成AIであり、その結果、異なる形式の情報をよりスムーズにやり取りできるというメリットを持っています。
まとめ
今回は、Geminiのコード生成について紹介しました。Geminiは、Googleが開発したマルチモーダル型生成AIモデルで、テキスト、音声、画像、プログラミングコードを扱えます。高い推論能力、質の良いコード生成、ネイティブマルチモーダル機能が特徴です。活用方法には、GeminiAPI、クラウドベース、サードパーティーツール統合があります。GeminiAPIは多言語対応で高品質なコード生成が可能で、Gemini Code Assistは開発効率を向上させます。安全性に関しては、徹底的な評価と対策が行われています。また、Gemini以外にも、Gemini Code Assistがあり、これは革新的な開発支援ツールで、自然言語指示によるコード生成、リアルタイム補完、エラー検出・修正提案などの機能を提供し、効率を大幅に向上させます。
