Geminiのマルチモーダル機能による実際の活用事例
2024年11月25日、Google Deepmindのプロダクトマネージャーであるアニルド・バッデプディ氏とロガン・キルパトリック氏は、Geminiがどのようにマルチモーダル機能を活用して実世界のデータを処理し、開発者に新しい可能性を提供しているかについて説明しました。今回は、その中でも特に興味深い利用例を6つご紹介します。
#1. 詳細な画像説明の生成
Geminiモデルでは、画像を分析し、画像に関する回答を生成し、推論することが可能です。たとえば、ユーザーが特定の画像に対して説明や質問をすることで、モデルは応じた内容で返答を生成します。これにより、特定の用途に基づいてモデルの応答をカスタマイズすることができます。
#2. 長大なPDFドキュメントの理解
Geminiは、1000ページ以上のPDF文書を理解し、処理する能力を持っています。この機能を使って、企業の財務報告書から重要なデータを抽出し、表形式で整理することができます。たとえば、アルファベット社の15期分の収益リリース（合計152ページ）から、Googleの収益数字を抽出し、様々な形式で可視化することができます。このように、Geminiは長文の文書を短時間で効率良く分析し、必要な情報を提供します。
#3. 「リアルワールド」ドキュメント推論
Gemini 1.5モデルは、領収書やラベル、メモなどの「リアルワールド」文書から情報を抽出できます。たとえば、ある領収書の画像を分析して、ユーザーが指定した項目から値を抽出し、JSON形式で返すことができます。これにより、様々な形式のドキュメントから必要なデータを簡単に取り出せます。
#4. ウェブページデータの抽出
Geminiは、ウェブページのスクリーンショットから情報を抽出し、構造化された出力形式（例：JSON）で返すことができます。たとえば、ある書籍の販売ページから書籍のタイトル、著者、評価、価格を抽出し、それを構造化されたリスト形式で出力することが可能です。これにより、リアルタイムでページの内容にアクセスすることができ、データエコシステムを強化することができます。
#5. 物体検出機能の活用
Geminiの物体検出機能では、画像内のオブジェクトを検出し、バウンディングボックス座標を生成できます。この機能は、ユーザーが定義した基準に基づいてオブジェクトを探すことが必要な場合に特に価値があります。たとえば、特定のアイテムを含んだ写真から、それぞれのアイテムを識別し、それに基づいて詳細を表示することができます。
#6. 動画の要約と書き起こし
Geminiは、最大90分の動画を処理し、視覚的なフレームと音声の両方を分析できます。これを利用して、技術的な講義のノートを生成したり、動画から重要な瞬間を識別したりすることができます。たとえば、技術セミナーの動画から内容を要約し、高校生にも理解できるように情報を整理することができます。
まとめ
Geminiは、画像や動画の分析を通じて豊富な情報を提供するだけでなく、様々な形式のデータを処理し、新たな応用を可能にします。実際のケースに基づいたこれらの機能を利用することで、開発者は新しいアイデアやプロジェクトを実現することができるのです。また、これからもGeminiの進化に注目が集まることでしょう。
Gemini APIの使用を始めたい方や、さらなる詳細を知りたい方は、公式の開発者向けガイドを訪れたり、開発者フォーラムに参加して他の開発者と交流することをお勧めします。
