Gemini
Google が提供するマルチモーダル対応の生成AIモデルシリーズ。テキスト・画像・動画など複数の形式の情報を理解・処理し、高度な推論と応答が可能。Google Workspace（Gmail・Docs・Sheets・Meet等）との統合や、Google Cloud 上での API 提供でエンタープライズ利用が広がる。
Gem（カスタム Gemini エージェント）
Gemini の Gem 機能は、カスタム指示・人格・ナレッジを設定した専用 AI エージェントを作成し、複数ユーザーに共有できる仕組み。
Gem の主な活用パターン
- ステップバイステップのヒアリング: 質問フローを事前設定し、利用者は「Gemini の問いに答えるだけ」の UX を実現
- 条件分岐: Gem のカスタム指示内で条件分岐ロジックを実装可能
- Canvas 出力: ヒアリング結果を所定フォーマットで Canvas に更新し、Google Docs に出力
- 組織共有: Google Group に Gem を共有することで、社員増減に対して権限設定のメンテナンスが不要になる
Gem の利点
| 特徴 | 内容 |
|---|---|
| ノーコード | 指示文（プロンプト）のみで作成可能 |
| 動的出力 | 入力値に応じてキャリアプランの選択肢等を動的に提示できる |
| Google Workspace 連携 | Google Docs への出力・Google Group での権限管理が一元化 |
| 組織展開 | Google Group 単位で共有でき、社員増減に対してメンテナンス不要 |
目標設定支援ツールでの活用例（クラスメソッド）
田部井勝彦 が 2025年7月に クラスメソッド 社内で導入した目標設定支援ツールでは、Gemini Gem が「本人情報のヒアリングと整理」を担当する。
- Gem が社員にステップバイステップで質問（スキル・現職種・キャリアステップ等）
- 回答に基づき「次のキャリアステップ候補」を動的に提示
- ヒアリング結果を所定フォーマットで出力
- 出力結果を NotebookLM に渡して目標素案を生成
DevelopersIO イベントレポートで補足された10ステップの詳細フロー:
- Gemini Gem で本人の目標の前提を整理
- 本人の目標の前提が生成される
- 本人の目標の前提を NotebookLM に入力
- NotebookLM で目標の素案が生成される
- 本人が素案を確認
- 本人が素案を参考に目標を調整（方向性が合えば微調整、合わなければ作成方法の参考として別途作成）
- NotebookLM に目標のレビューを依頼
- NotebookLM でレビュー結果が出力される
- 本人がレビュー結果を確認
- 本人がレビュー結果に応じて目標を修正
「素案」であることが重要
AIの非決定性（同じ入力でも毎回微妙に異なる出力）を活用し、実行のたびに異なる素案を得られる。ツールは「完成版の提供」でなく「参考になる素案の提供」という位置づけ。本人のコミット意欲を加味した前提をヒアリングで取得し、意向を反映しやすくしている。
詳細: Gemini と NotebookLM を組み合わせて目標設定の負荷を軽減する方法 / 【イベントレポート】Gemini と NotebookLM を組み合わせて目標設定の負荷を軽減する方法（DevelopersIO）
関連参考リンク
- Geminiの Gem で1手順ずつ受け答えを促す
- GeminiのGemで質疑応答の結果をCanvasに更新してGoogle Docsに出力する
- Gemini の Gem のカスタム指示内で条件分岐を実現してみた
- Gemini の Gem を社内共有する
関連概念
- NotebookLM — Google の AI ノートアシスタント。Gemini と組み合わせて RAG ライクな知識参照を実現
- RAG（検索拡張生成） — NotebookLM が提供する「ノーコード RAG」との比較
- MCP — 外部ツール連携プロトコル。Gemini も API 経由で MCP サーバーとの連携が可能
- AI業務改善の3要素