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タグ: Gemini
GeminiのAI活用事例
X-OpsがPromptCensusで4生成AIの引用元を分析
AI活用事例の構造図
反復測定
計測
質問
取得
比較
分類
背景
回答の変動
要望
引用元の把握
背景
カフェ20場面
AI処理
4エンジンを計測
AI処理
引用元を分析
成果
参照先の差
成果
エンジン別内訳
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000189330.html
X-OpsがPromptCensusで4生成AIの引用元を分析
Google Geminiの登山計画で3人が救助
AI活用事例の構造図
利用
質問
助言
不足
遭難
救助
背景
初心者3人の登山
要望
登頂計画の情報
AI処理
Geminiの計画支援
人の役割
行程と装備を計画
結論
食料・水が不足
成果
救助後に帰還
https://ledge.ai/articles/mount_shasta_gemini_rescue
Google Geminiの登山計画で3人が救助
プエンテ「知識の複利ループ」の業務パックと最終判断
AI活用事例の構造図
変換
設計
作成
対象
判断
背景
6業務のノウハウ
要望
品質とガバナンス
AI処理
業務パック化
AI処理
ドラフト作成
成果
IMPACT PITCH選出
利用
人が最終判断
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000055.000161935.html
プエンテ「知識の複利ループ」の業務パックと最終判断
ドラクエXのGemini搭載AI相棒スラミィ
AI活用事例の構造図
設定
指示
対話
対策
検査
応答
反映
検証
背景
ゲーム内表記規則
要望
相棒らしい対話
課題
生成AIのゆらぎ
人の役割
キャラ設定の記述
AI処理
Gemini対話生成
AI処理
安全・障害対策
利用
音声・テキスト対話
利用
関係性の4段階
成果
クローズドβ実施
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2608/12/news012.html
ドラクエXのGemini搭載AI相棒スラミィ
Gemini・GPT-4o・Ollamaの構造化出力比較
AI活用事例の構造図
入力
指示
実行
集計
判断
結論
背景
評価対象の文章
要望
5つの指示形式
その他
Python評
価スクリプト
AI処理
LLM構造化評価
成果
モデル別スコア
結論
キー対応方式
https://zenn.dev/7shi/articles/20250704-structured-output
Gemini・GPT-4o・Ollamaの構造化出力比較
Gemini・MCPで3D CAD作成を支援
AI活用事例の構造図
指示
修正
出力
検証
生成
確認
要望
形状・寸法の指示
制約
AI出力の不確実性
AI処理
CAD用コード生成
人の役割
FreeCADで実行
結論
設計者による検証
利用
3Dモデルを作成
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2608/03/news002.html
Gemini・MCPで3D CAD作成を支援
ビズリーチのCodex活用と開発生産性評価
AI活用事例の構造図
活用
評価
確認
計測
傾向
確認
展開
背景
プロダクト創出組織
課題
AI投資の評価
要望
開発生産性の把握
AI処理
Codexで開発支援
人の役割
利用量と生産性確認
成果
生産性向上の傾向
結論
全社展開を目指す
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2608/03/news010.html
ビズリーチのCodex活用と開発生産性評価
Google「Lyria 3.5」をFlow Musicで提供
AI活用事例の構造図
提供先
更新
公開
透かし
背景
Flow Musicの成立
背景
Lyriaモデル系列
AI処理
Lyria 3.5生成
成果
Flow Musicで提供
成果
SynthID透かし
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2607/30/2000000289/
Google「Lyria 3.5」をFlow Musicで提供
fireflakeのenveddedが農業現場改善を支援
AI活用事例の構造図
課題対応
方針反映
前提形成
入力提供
試行支援
施策提示
速度向上
効果蓄積
再蓄積
展開方針
課題
データ未活用
要望
現場主導の試行錯誤
背景
生成AIの普及
その他
現場データ統合
AI処理
改善策・仮説導出
人の役割
DIYガイドで試行
利用
現場でアクション実証
成果
改善サイクル成立
結論
実証継続と普及
https://aismiley.co.jp/ai_news/fireflake-platform-envedded/
fireflakeのenveddedが農業現場改善を支援
サワイ製剤研究、Azure OpenAI RAGで知識継承
AI活用事例の構造図
安全基盤
知識補完
探索代替
2階建
根拠提示
全社浸透
時間短縮
定着
安全運用
制約
機密漏えいの懸念
要望
ベテラン視点の研究
背景
手作業の情報探索
AI処理
Gemini全社基盤
AI処理
製剤研究のRAG
人の役割
人が最終確認
成果
Gemini利用率70-80%
成果
情報収集が15分に
利用
部員の日常利用
https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/interview-f6-sawai/
サワイ製剤研究、Azure OpenAI RAGで知識継承
Google Gemini新3モデルでAIエージェントを強化
AI活用事例の構造図
構築
設計
強化
限定
対応
提供
支援
背景
大規模AI
エージェント
要望
効率・速度・信頼性
制約
悪用の抑制
AI処理
Gemini 3.5
Flash-Lite
AI処理
Gemini 3.6 Flash
AI処理
Gemini 3.5
Flash Cyber
利用
検索・文書処理
利用
開発者向け提供
利用
脆弱性対応支援
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2607/25/news005.html
Google Gemini新3モデルでAIエージェントを強化
ナイルAIブランドプロテクトの誤情報検知と改善支援
AI活用事例の構造図
対象
判定
支援
入力
監視
検知
二次
実行
背景
AI回答の定着
課題
ブランドリスク
課題
自社対応の難しさ
AI処理
回答データの自動取得
AI処理
事実関係の一次分析
人の役割
二次分析と優先度判断
利用
月次モニタリング
利用
誤情報の検知
利用
改善実行と効果確認
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000671.000055900.html
ナイルAIブランドプロテクトの誤情報検知と改善支援