Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Google Gemini (Gem) の育成方法
Search
MIKIO KUBO
October 01, 2025
Education
1
17
Google Gemini (Gem) の育成方法
データサイエンスAI実践(2025年度版)
MIKIO KUBO
October 01, 2025
Tweet
Share
More Decks by MIKIO KUBO
See All by MIKIO KUBO
AIを使って最新研究 について調べて発表しよ う!
mickey_kubo
1
4
モダンWeb認証入門
mickey_kubo
1
5
最適化ソリューション開発を加速する 数理最適化モデリングツール AMPL 活用セミナー
mickey_kubo
2
21
AMPLとその他のPythonモデラーの違いと優越性
mickey_kubo
3
66
AIエージェントのためのツール設計論 --Anthropic式・評価駆動開発手法の徹底解説
mickey_kubo
1
46
機械学習と数理最適化の融合 (MOAI) による革新
mickey_kubo
1
370
なぜ今最適化か?Agentic AI 時代に最適化が必要な理由
mickey_kubo
1
63
Agentic AI Era におけるサプライチェーン最適化
mickey_kubo
0
68
最適化向けLLMベンチマークの潮流
mickey_kubo
2
410
Other Decks in Education
See All in Education
(2025) L'origami, mieux que la règle et le compas
mansuy
0
140
[Segah 2025] Gamified Interventions for Composting Behavior in the Workplace
ezefranca
0
140
2024-2025 CBT top items
cbtlibrary
0
120
生態系ウォーズ - ルールブック
yui_itoshima
1
270
附属科学技術高等学校の概要|Science Tokyo(東京科学大学)
sciencetokyo
PRO
0
800
情報科学類で学べる専門科目38選
momeemt
0
600
ROSConJP 2025 発表スライド
f0reacharr
0
230
2025年度春学期 統計学 第12回 分布の平均を推測する ー 区間推定 (2025. 6. 26)
akiraasano
PRO
0
160
大学院進学について(2025年度版)
imash
0
130
Master of Applied Science & Engineering: Computer Science & Master of Science in Applied Informatics: Artificial Intelligence and Data Science
signer
PRO
0
810
中間活動報告会 人材育成WG・技術サブWG / 20250808-oidfj-eduWG-techSWG
oidfj
0
690
2025年度春学期 統計学 第13回 不確かな測定の不確かさを測る ー 不偏分散とt分布 (2025. 7. 3)
akiraasano
PRO
0
130
Featured
See All Featured
Balancing Empowerment & Direction
lara
4
660
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
32
2.2k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
352
21k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.4k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
59
9.5k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
2.6k
KATA
mclloyd
32
14k
Visualization
eitanlees
148
16k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
Transcript
Google Gemini を徹底活用 カスタム指示書(llm.txt )を作成し、あなただけのGem を育成する完全ガ イド 1
はじめに:チャットボットを超えて – あなただけのAI エキスパートを育てる Google Geminiの**「Gem」**は、単なるチャットボットではありません。 特定のニーズに合わせてパーソナライズされたAIアシスタントを構築するための画期的なフレーム ワークです。 一般的なチャットAI 親切な図書館司書(あらゆる分野を少しずつ知っている)
カスタムGem あなたが訓練した専門家(24時間いつでも呼び出せる特定分野のエキスパート) このガイドでは、Gemの「マニュアル」となる カスタム指示書を作成し、Geminiをあなただけの強 力なツールへと変貌させる方法を解説します。 2
本ガイドの構成 パート1 : Gem の基本要素を理解する Gemの構造と2種類の知識源について学びます。 パート2 : Gem の「頭脳」となる指示書を作成する
強力な指示書を作成するためのフレームワークを習得します。 パート3 : 実際にGem を構築し、指示書を組み込む ステップバイステップでGemの作成プロセスを追います。 パート4 : Gem を最大限に活用するための知識 技術的な制限やセキュリティなど、重要なベストプラクティスを学びます。 3
パート1 :カスタムGem の構造を理解する 1.1 Gem とは何か:あなたのためのパーソナルAI アシスタント Gemとは、特定の繰り返し作業のために 保存・再利用できる、一連のカスタム指示セットです。 作成例:
ワークアウトプランナーGem 身体的な制約や時間を記憶し、最適な運動メニューを提案。 レシピ生成Gem 食事制限や好みを記憶し、それに沿ったレシピを提案。 コーディングヘルパーGem 特定の言語やフレームワークの専門家として、開発を支援。 4
1.2 Gem の「2 つの頭脳」 Gemは2種類の情報源から知識を得ています。この区別が極めて重要です。 1. 指示 (Instructions) Gem作成画面のテキストボックスに入力する内容。 2.
知識 (Knowledge) アップロードされるファイル( llm.txt など)。 初心者は「アップロードしたファイルが全て」と考えがちですが、両者の役割は明確に異なりま す。 5
「OS 」と「ライブラリ」という比喩 コア指示 (OS) Gemの 思考方法、振る舞い、情報処理の仕方を決定する最も基本的なプログラム。 ペルソナ、タスクの進め方、対話のルールなどを定義します。 アップロードされた知識 ( ライブラリ)
Gemが参照する 専門書の詰まった「ライブラリ」。 あくまで追加のコンテキストや参照資料です。 結論:強力な「OS 」を「指示」ボックスに書き込むことが、優れたGem を作るための最初の、そし て最も重要な仕事です。 6
パート2 :Gem の指示書を作成する 2.1 強力なプロンプトの4 本柱:P-T-C-F 優れた指示書は、4つの要素で構成されます。 Persona (ペルソナ):Gemの役割を定義する Task
(タスク):Gemが何をすべきかを指示する Context (コンテキスト):背景情報や行動指針を与える Format (フォーマット):出力形式を指定する 7
P-T-C-F フレームワークの詳細 ペルソナ 例:「あなたは創造的なブレインストーミングのパートナーです」 タスク 例:「この議事録を要約し、アクションアイテムを箇条書きで抽出してください」 コンテキスト 例:「あなたの主要な情報源は、添付されたファイルです。常にこのファイルを最優先で 参照してください」 フォーマット
例:「結果を表形式でまとめてください」 8
2.2 アイデアからテキストへ:context7.com の活用法 context7.com は、完成品の指示書を自動生成するツールではありません。 その真価は、世界中から高品質なプロンプトの**「設計図」**を集めた、キュレーション検索エン ジンのような役割にあります。 活用ワークフロー 1. 目的設定:「旅行計画Gemを作りたい」と目的を明確にする。
2. 検索:「Gemini Gem travel planner instructions」のように検索する。 3. 分析:見つけた実例をP-T-C-Fフレームワークで分解し、構造を理解する。 4. 統合:複数の実例から良い部分を組み合わせ、自分だけの指示書を作成する。 9
2.3 初めてのllm.txt を起草する 1. テキストエディタを開く Windowsの「メモ帳」やMacの「テキストエディット」で十分です。 2. 指示を書き出す P-T-C-Fフレームワークを意識して、指示を作成します。 3.
ファイル形式(文字コード)に注意する これは技術的に非常に重要です。 ファイルを保存する際には、文字コードを UTF-8 に設定してください。 これを怠ると文字化けし、Gemが指示を正しく読み取れません。 4. 分かりやすいファイル名を付ける 例: travel_planner_instructions.txt 10
パート3 :完全ウォークスルー:Gem の構築 3.1 ステップ1 :Gem 作成スタジオへのアクセス 1. ウェブブラウザで gemini.google.com
にアクセスします。 2. 画面左側のサイドバーから「Gems を探索」をクリックします。 3. 画面上部に表示される「 新しい Gem を作成」ボタンをクリックします。 11
3.2 ステップ2 :Gem のコア動作(OS )を定義する 1. 「 名前」フィールドに、Gemの名前を入力します(例:「旅行プランの達人」)。 2. 「
指示」テキストボックスに、Gemの基本的な指示を入力します。 プロのテクニック: アップロードするファイルを最優先で参照するよう、明確な「 指示命令」をOSに書き込むことで、 Gemの信頼性が格段に向上します。 12
3.3 ステップ3 :llm.txt を知識ベースへアップロード 1. 「指示」ボックスの下にある「 知識」セクションを見つけます。 2. 「 ファイルを追加」アイコンをクリックします。
3. 「 ファイルをアップロード」を選択し、作成した指示書ファイル( .txt )を選択します。 補足: 頻繁に更新するドキュメントは、Googleドライブからリンクすると、元のファイルを更新するだけ でGemの知識も自動的に最新に保たれ、非常に便利です。 13
3.4 ステップ4 :テスト、改良、そして完成へ 1. 画面右側の プレビューパネルで、Gemの動作をリアルタイムでテストします。 2. ユーザーが尋ねるであろう質問を入力し、応答を観察します。 3. 意図通りでない場合は、左側の「指示」やアップロードした
.txt ファイルを修正します。 4. 修正後、プレビューパネル上部の「 更新」をクリックして変更を反映させ、再度テストしま す。 この「テスト→ 修正→ 更新」のサイクルが、Gem の精度を高める鍵です。 14
非常に重要な注意点 プレビューパネルでのテストは、Gem を自動的には保存しません。 設計が完了し、満足のいく性能になったら、必ず画面上部にある 「 保存」ボタン(初回作成時)または 「 更新」ボタン(編集時)をクリックして、 作業内容を保存してください。 15
パート4 :重要な知識とベストプラクティス 4.1 Gem のライブラリ管理:制限事項 ファイル数 1つのGemに追加できるファイルは 最大10 個まで。 ファイルサイズ
テキストやドキュメント等は、1ファイルあたり 最大100MBまで。 対応ファイル形式 TXT, PDF, DOCX, XLSX, CSV, PNG, JPEGなど、多くの形式に対応。 TXT ファイルはUTF-8 エンコーディングが必須です。 16
4.2 プロのヒント:Gemini をあなたの共著者にする 「指示書を書くのが難しい…」と感じる場合、Geminiが助けてくれます。 「Gemini を使用して指示を書き換える」機能 1. 「指示」ボックスに、あなたの目標を簡潔に書きます。 (例:「プロフェッショナルなビジネスメールを作成するのを手伝ってほしい」) 2.
ボックスの下にあるボタンをクリックします。 3. Geminiが、その短い目標をP-T-C-Fに基づいた詳細な指示書へと自動的に拡張してくれます。 17
4.3 極めて重要:プライバシーとセキュリティ Gemのファイルアップロード機能は強力ですが、重大な責任が伴います。 無料の個人向けGoogle アカウントでGeminiを使用する場合: あなたが入力したプロンプトやアップロードしたファイルの内容は、GoogleのAI モデルの改善 のために利用される可能性があります。 これは、 機密情報、個人情報、社外秘のドキュメントなどをアップロードするべきではないこ
とを意味します。 18
警告:機密情報のアップロードについて 標準的な無料のGoogle アカウントを使用している場合: 会社の内部資料 顧客データ 財務記録 個人を特定できる情報 これらの機密情報や個人情報を 絶対にGem にアップロードしないでください。
情報漏洩のリスクを伴います。 企業向けのGoogle Workspace 環境では、入力データがモデル学習に利用されることはなく、より 高度なセキュリティが提供されます。業務利用にはWorkspaceの導入を強く推奨します。 19
結論:Gem クリエイターとしてのあなたの旅が始まる このガイドで学んだこと: Gemは「OS (コア指示)」と「 ライブラリ(知識)」の2つの頭脳で動く。 P-T-C-F フレームワークで効果的な指示書を作成できる。 context7.com は優れた**「設計図ライブラリ」**である。
テストと改良のサイクルがGemの精度を高める。 セキュリティとプライバシーの理解は絶対不可欠である。 20
あなたも「Gem クリエイター」へ あなたはもはや、単にAIに質問するユーザーではありません。 特定のタスクに特化したAIエキスパートを自ら構築し、指揮する**「Gemクリエイター」**です。 さあ、まずはあなたが毎日行っている簡単な繰り返し作業を一つ見つけ、そのためのGemを作って みることから始めましょう。 実験し、改良を重ね、パーソナライズされたAI がもたらす生産性の飛躍を体験してください。 21