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もうAIに「古いコード」は書かせない 「知識のギャップ」を埋めるスキルをGoogleが公開Gemini搭載アプリの開発を支援

Googleは、Gemini搭載アプリの開発を支援するためのスキル「Gemini API skills」をGitHubで公開した。

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 Googleは2026年3月25日(米国時間)、「Gemini」を利用するアプリの開発を支援するスキル「Gemini API skills」を「GitHub」で公開した。

 大規模言語モデル(LLM)は特定の時点で学習が固定されるため、新しいライブラリのリリースやSDKのアップデート、ベストプラクティスの進化に対応できないという「知識のギャップ」が生じる。Googleは、この課題を解決するために独自のスキル、Gemini API skillsを開発したという。

Gemini API skillsの構成

 スキルは以下の基本的な命令セットで構成されている。

  • APIの高レベルな機能セット
  • 各プログラミング言語向けの現行モデルとSDK
  • 各SDK向けの基本サンプルコード
  • ドキュメントのエントリポイント(情報源として最新情報の参照を促す)

 Gemini API skillsはGitHubから入手可能で、「gemini-api-dev」「vertex-ai-api-dev」「gemini-live-api-dev」「gemini-interactions-api」といったアプリ構築スキルが公開されている。

117のプロンプトでスキルを評価した結果

 Googleは、「Python」または「TypeScript」で「Gemini SDK」を使用するコードを生成する117のプロンプトで構成された評価ハーネスを作成し、スキルなしとスキルありの両方でテストした。古いSDKを使用した場合は「失敗」と判定した。


Gemini APIスキルあり(SKILL)とスキルなし(VANILLA)のモデル別「正解」率(提供:Google

 その結果、スキルを追加することで正しいAPIコードを生成する能力が大幅に向上した。Gemini 3 Flashでは87.2%(スキルなし:6.8%)、Gemini 3.1 Proでは96.6%(スキルなし:28.2%)に達した。

 Gemini 3.1 Proでは、ほぼ全てのカテゴリーでスキルの効果が認められた。旧型の2.5シリーズモデルも恩恵を受けるが、最新モデルほどではなかった。推論機能を強化した最新モデルを使用することで、大きな違いが生まれることが明らかになった。

課題と今後の展開

 Googleは、エージェント向けのREADMEファイル「AGENTS.md」を通じた直接命令の方が、スキルよりも効果的な場合があるというVercelの調査結果にも言及している。現時点ではスキルの更新の仕組みが整備されておらず、ユーザーが手動で更新しない限り古い情報がワークスペースに残る可能性があるという課題も指摘した。

 今後はMCP(Model Context Protocol)を直接活用してSDKの情報をリアルタイムで提供する方法なども模索するとしている。

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