Google ColabでGemini APIを動かす！導入手順と使い方ガイド

Google ColabでGemini APIを動かす！導入手順と使い方ガイド

Google Colab x Gemini APIの使い方を解説。APIキー取得からPythonでの実行まで、開発初心者でも最短5分で動かせる。無料でAI開発を始めたい方に

目次

1. Google Colab x Gemini
   1. Google Colab で Gemini を呼び出す（5分）
      Python で記述したコードから Gemini にに1回限りの推論（一問一答形式）を実行させる。
      1. Google Colab を開く（Google Account必須）（1分）
      2. Google Colab に google-generativeai を インストールする（1分）
      3. Google AI StudioでAPIキーを取得する（Google Account必須）（1分）
      4. Google Colab で Gemini を 呼び出すサンプルコードを動かす（1分）

更新日 2026年3月2日

Google Colab x Gemini で生成AIプログラミング

Google Colab で Gemini を呼び出す

「最新のAI Geminiを使ってみたいけど、環境構築とか難しそうやし、お金かかるんちゃうん？」……って、もし今悩んでるんやったら、それめっちゃもったいないで！

Google Accountで利用できる Google Colabを使えば、誰でもすぐに、しかも無料でGeminiを動かせるんや。

この記事では、APIキーをどこで取るかから、コピペで即動くPythonコードまで、初心者さん向けにトコトン分かりやすく解説していくな。

[Google Colab（Python）で Gemini を動かす 合計5分]

1. Google Colab を開く（Google Account必須）（1分）
2. Google Colab に google-generativeai を インストールする（1分）
3. Google AI StudioでAPIキーを取得する（Google Account必須）（1分）
4. Google Colab で Gemini を 呼び出すサンプルコードを動かす（1分）

「プログラミング、ちょっと苦手やねん…」っていう人も大丈夫。最短5分で、Geminiが賢く返事してくれる感動を味わえるはずや。

さあ、一緒にはじめよか！

1. Google Colab の使い方（1分）

Google Colab は Google Account があれば、環境構築なしで誰もが簡単にPythonを始めることができる。

Google Colabはグーグルで検索すると Google Colab（無料）、Colab | Google for Developers（有料）が表示されるので、利用用途にあわせて選択するとよい。

2. Google Colab に google-generativeai を インストールする（1分）

以下のコマンドを、コードセル（またはプロンプト欄：画面下に表示される1行の入力欄）に入力し、左側の ▶（実行ボタン）で実行する。

非エンジニアさんは、おまじないの1行だと思ってくれや。

!pip install -q -U google-generativeai

→ コードをクリップボードにコピーする

• !
  Google Colab （Jupyter Notebook）独自の記号で、システムのコマンド（シェル）を動かすための記号。
• pip install
  パッケージ/ライブラリをインストールするコマンド。
• -q
  インストール中のログを非表示にする。
• -U
  最新バージョンにアップデートする。
• google-generativeai
  PyPI（Python Package Index）に登録されている Google Generative AI SDK のパッケージ名。

3. Google AI StudioでAPIキーを取得する（1分）

Google Colab（Python）からの Gemini の呼び出しには、Google AI Studio で発行される APIキーが必要になる。APIキーは以下の手順で取得できる。

非エンジニアさんは、とにかくAPIキーをコピーすればいいんだと思ってくれや。

例）API キー、名前、プロジェクト名、プロジェクト番号

API キー
AIza01234567890123456789012345678901234 ← API キーをコピーする
名前
Default Gemini API Key
プロジェクト名
projects/670123456789
プロジェクト番号
670123456789

4. Google Colab で Gemini を 呼び出すサンプルコードを動かす（1分）

Google Colab（Python）からの Gemini の呼び出しは Google Generative AI SDK を使用する。

以下のコードは、Python からの Gemini の 呼び出し、「リファレンス作りで疲れたワイを励まして！」 に対する回答を生成している。

以下のコードをコードセル（画面中央のPythonコードの入力欄）に入力し、左側の ▶（実行ボタン）で実行すると、Gemini が 「疲れたワイを励ましてくれる」。

非エンジニアさんは、とにかく以下のコードをコピペすれば動くんだと思ってくれや。

# Google Generative AI SDK を Python コードにインポート
import google.generativeai as genai

# genai に Google AI Studio で取得したAPI キーを設定
genai.configure(api_key="Google AI Studio で取得したAPI キー")

# Geminiのモデルを指定し、インスタンスを生成
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')

# generate_contentメソッドを実行し、戻り値を出力
print(model.generate_content("リファレンス作りで疲れたワイを励まして！").text)

→ コードをクリップボードにコピーする

1行目のコードは
Google Generative AI SDK を Python コードにインポートしている。

# Google Generative AI SDK を Python コードにインポート
import google.generativeai as genai

2行目のコードは
genai に Google AI Studio で取得したAPI キーを設定している。

# genai に Google AI Studio で取得したAPI キーを設定
genai.configure(api_key="Google AI Studio で取得したAPI キー")

3行目のコードは
GenerativeModelクラスにGeminiのモデルを指定し、インスタンスを生成している。

# Geminiのモデルを指定し、インスタンスを生成
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')

4行目のコードは
インスタンス（model）の generate_content メソッドの引数に「リファレンス作りで疲れたワイを励まして！」を設定し推論を実行。取得したレスポンスオブジェクト（GenerateContentResponse）から text プロパティ（生成された文字列）を抽出して出力している。

# generate_contentメソッドを実行し、戻り値を出力
print(model.generate_content("リファレンス作りで疲れたワイを励まして！").text)

• google-generativeai：PyPI（Python Package Index）に登録されているパッケージ名
• google.generativeai：Pythonでimportするパッケージ
• google.generativeai.configure：SDK全体の設定（グローバル設定）を行うための関数。主にGoogle AI Studio で取得したAPI キーを設定するために使用する。
• google.generativeai.GenerativeModel：Geminiと対話するためのクラス。初期化、コンテンツ生成、チャットセッション、設定のカスタマイズを行う。
• google.generativeai.GenerativeModel.generate_content：Gemini APIのエンドポイント（主に generateContent REST / gRPC）を呼び出すためのラッパーメソッド。 入力データ（テキスト、画像、動画など）に基づいて、AIモデルに1回限りの推論（一問一答形式）を実行させる。

戻り値（GenerateContentResponse）の構造

• GenerateContentResponse（推論結果を含む構造化されたレスポンスオブジェクト）
  • candidates（生成結果のリスト。通常は1つ）
    • content（AIが生成した内容）
      • parts（テキストや関数呼び出しなどのパーツ）
  • usage_metadata（消費したトークン数。prompt_token_count など）
  • prompt_feedback（入力プロンプトがブロックされたかどうかの情報）

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