エンジニアじゃなくてもできる！Gemini と Veo の API で始めるコンテンツ制作の自動化

2025年9月26日 11:00

こんにちは、Google の生成 AI「Gemini（ジェミニ）」の公式 note 編集部です。最近では Web UI でチャットしたり、画像を数枚作ってみたりと、生成 AI を「便利なツール」として使うことが日常になってきましたよね。

でも一方で「思ったより仕事がラクにならない」「結局最後は手作業で、数を増やすのは大変」と感じている方も多いのではないでしょうか。もしそうなら少しもったいないかもしれません。生成 AI の強みは、API を使って自社システムとつなぎ、仕事の流れそのものを自動化できるところにもあります。

例えば商品リストに新しいアイテムを登録するだけで、EC サイト用の画像や SNS 投稿用の短尺動画が自動で生成される。そんな「コンテンツが自動的に生まれる仕組み」も、夢物語ではありません。特に Gemini 2.5 Flash Image (nano-banana) の登場で、一貫性のある表現や言葉での編集がしやすくなり、安定したビジネス利用が可能になりました。

この記事では、API 活用の「何がいいの？」という基本からシステム化の全体像、さらに「うちでもできそう」と思える活用シナリオまで紹介します。すぐに試せる Python サンプルコードも用意していますので、Google Colaboratory や Vertex AI で最初の一歩を踏み出すヒントにしていただければ幸いです。

API で仕事はどう変わる？仕組みとメリットを解説

Web UI で一つひとつ作業するのと比べて、API で業務を自動化すると、仕事の進め方はどう変わるのでしょうか。従来の制作フローとの比較を交えながら、その仕組みと嬉しいポイント、そして気になるコストを見ていきましょう。

Before/After で見る制作フローの変化
まず、コンテンツ制作のプロセスがどう変わるのか、見てみましょう。従来の方法では、企画、素材生成、アップロードといった各工程で人の判断と手作業が必要でした。そのため、時間がかかるだけでなく、担当者によってアウトプットに差が出てしまうこともあります。

一方、API を中心としたフローでは、最初の「トリガー」（例えば、CMS に新しい記事が投稿されること）をきっかけに、システムが自律的に動き出すことができます。Gemini API が記事内容から最適な指示（プロンプト）を作り、Imagen / Gemini 2.5 Flash Image や Veo API がその指示に基づいて画像や動画を生成、そして完成品を DAM や CMS に自動でアップロードする。このように、一度仕組みを整えれば、一連の流れが自動で完結するのです。

「あの人しかできない」属人化からの脱却
従来の制作フローでは、「プロンプト作りが上手い A さん」「デザインツールが使える B さん」といった個人のスキルに依存しがちでした。これでは、担当者が不在の時に業務が止まったり、品質が安定しなかったりという課題が生まれます。

API を使うことで、こうした属人化から解放されます。優れたアウトプットを生み出すためのノウハウを「個人のスキル」ではなく「システムのコード」として実装するため、誰がトリガーを引いても、常に一定のクオリティが担保されます。これにより、チーム全体の業務が標準化され、より安定したコンテンツ制作が可能になります。

圧倒的なスピードと量で、試せる施策が増える
もうひとつのメリットは、コンテンツを生成するスピードと量が飛躍的に向上することです。
人の手で 100 パターンの広告クリエイティブを作るのは大変な労力ですが、API なら数分で完了させることも可能です。これにより、これまで時間やリソースの制約で諦めていた施策にも挑戦できるようになります。

例えば、「全商品の利用シーン画像を SNS で毎日投稿する」「日付ごとにサイトの全バナーを入れ替える」といった、物量が必要なマーケティング施策も現実的な選択肢になります。試せる施策の数が増えれば、その分だけ成功の確率も高まるでしょう。

気になるコストは？
「こんな仕組み、導入するのは高いのでは？」と感じるかもしれません。しかし、API の利用コストは非常にリーズナブルです。例えば、この記事でも紹介している最新の画像モデル Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）による高品質な画像生成は、1 画像あたり約 $0.039（日本円で約 6 円※）で利用できます。
従来の撮影や外注にかかるコスト、あるいは社員が作業に費やす時間と比較すれば、API 活用がいかにコスト効率に優れているかが分かります。これまで予算を理由に見送っていたアイデアも、API を使えば実現できるかもしれません。
※ 料金は 2025 年 9 月現在の Vertex AI における価格であり、変更される可能性があります。
※ 一般ユーザーが Gemini のチャットアプリや Google AI Studio 上で試す範囲では無料です。

【実践】業務シナリオ別 API 活用パターン

ここから、より具体的に API 活用のイメージを掴んでいただくために、「うちの会社でも、こんな風に使えるかも！」と思える 2 つのシナリオをサンプルコード付きで紹介します。

E コマース：ビジュアルコンテンツの自動拡張
「EC サイトに載せているのは、商品の白抜き画像だけ。SNS で『いいね！』がもらえるような利用シーン画像を、全商品・全カラーで用意したいけど、時間もお金もかかって大変…」

このような課題は、商品 DB（商品情報をまとめたデータベース）をトリガーとした自動化で解決できるかもしれません。新しい製品が登録されると Gemini API が説明文からプロンプトを生成し、Gemini 2.5 Flash Image（nano-banana）が背景やモデルを合成した利用シーン画像を生成します。生成結果は EC サイトや社内データベースに自動で登録され、即座に活用可能になります。

こうした仕組みにより、従来は不可能だった全商品分の利用シーン画像を低コストで用意でき、商品ページや SNS 投稿の魅力を大きく高められます。

サンプルコード：gemini-2.5-flash-image (nano-banana) を API で利用する

# 初回のみ
# !pip install -q -U google-genai pillow requests

# APIキーを環境変数に設定
# os.environ["GEMINI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY”

import os, mimetypes, datetime, requests
from io import BytesIO
from PIL import Image
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])
MODEL_ID = "gemini-2.5-flash-image-preview"

def save_image_bytes(data: bytes, mime_type: str, prefix="generated"):
    ext = mimetypes.guess_extension(mime_type) or ".png"
    ts = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    fname = f"{prefix}_{ts}{ext}"
    Image.open(BytesIO(data)).save(fname)
    print("画像を保存しました:", fname)

# 入力画像の取得
img_url = "sample.jpg"  # ← 自社の白抜き画像などに置き換え
img_bytes = requests.get(img_url, timeout=30).content

# プロンプト（合成の指示）
prompt = (
    "Place the product on a wooden table in a bright living room with natural window light; "
    "photorealistic, soft shadows, 50mm lens look."
)

# 画像＋テキストを同時に渡して生成
cfg = types.GenerateContentConfig(response_modalities=["IMAGE", "TEXT"])
contents = [
    types.Content(role="user", parts=[
        types.Part.from_bytes(data=img_bytes, mime_type="image/png"),
        types.Part.from_text(text=prompt),
    ])
]

resp = client.models.generate_content(
    model=MODEL_ID,
    contents=contents,
    config=cfg,
)

saved = False
for cand in resp.candidates or []:
    for part in cand.content.parts or []:
        if getattr(part, "inline_data", None) and getattr(part.inline_data, "data", None):
            save_image_bytes(part.inline_data.data, part.inline_data.mime_type, prefix="lifestyle_from_input")
            saved = True
        elif getattr(part, "text", None):
            print("補足テキスト:", part.text)

if not saved:
    raise RuntimeError("画像が返りませんでした。入力画像の形式やプロンプトを見直してください。")

SNS 向け動画のアイデアを、サクッと形にする
「SNS では動画が大事と分かっていても、企画して、撮影して、編集して…と時間がかかりすぎる。もっとたくさんのパターンの動画を気軽に試したい！」

このような課題も、API による自動化で解決できるかもしれません。例えば、企画のコンセプトをインプットして Gemini API が動画のキーカット（見せ場）となるシーンのプロンプトを複数生成し、Veo API がそれらを基にした短尺動画を自動で作成します。

結果として、担当者は企画初期から複数の動画プロトタイプを関係者に共有でき、迅速に方向性を決定できます。SNS 投稿のスピード感に対応するための、実用的なワークフローが実現します。

サンプルコード：Veo を API で利用する

# 初回のみ
# !pip install -q -U google-genai

# APIキーを環境変数に設定
# os.environ["GEMINI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

import os, time
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

MODEL_ID = "veo-3.0-generate-preview"

# プロンプト
prompt = "A serene landscape with a flowing river and birds flying overhead"

# 必要なら Negative Prompt 等を指定
cfg = types.GenerateVideosConfig(
    negative_prompt="barking, woofing",  # 不要要素の除外例
    aspect_ratio="16:9",                  # 縦型なら "9:16"
)

operation = client.models.generate_videos(
    model=MODEL_ID,
    prompt=prompt,
    config=cfg,
)

while not operation.done:
    print("動画生成中…")
    time.sleep(20)
    operation = client.operations.get(operation)

video = operation.result.generated_videos[0]
client.files.download(file=video.video)
video.video.save("veo3_video.mp4")
print("動画を保存しました: veo3_video.mp4")

まとめ：まずは「お試し」から始めてみませんか？

ここまで、Google の生成 AI API を使って、いつもの業務を自動化するための仕組みや具体的なシナリオをご紹介してきました。

API というと少し難しく聞こえるかもしれませんが、その本質は「AI に、もっと賢く働いてもらうための道具」です。これまで人間がひとつひとつ行っていた作業を API でシステムに任せることで、私たちはもっと創造的で面白い仕事に時間を使えるようになります。

では、ここから具体的に何ができるでしょうか。

いきなり大きな仕組みを作る必要はありません。まずはこの記事で紹介したシナリオを参考に、「この部分なら、うちの業務にも応用できそうだな」という小さなポイントを見つけて、お試しプロジェクトとして試してみるのがおすすめです。

画像素材や動画素材生成の効率化は、Imagen / Gemini 2.5 Flash Image (nano-banana)や Veo API を活用することで、エンジニアだけに限らず誰でも実現できます。Google Colaboratory や Vertex AI を使えば、サンプルコードを動かして「API を叩くと、こんなアウトプットが出てくるんだ！」という感覚をすぐに体験できます。その小さな成功体験が、きっと次の大きなアイデアに繋がるはずです。

この記事が、みなさんの「ちょっと先の未来」を試すきっかけになれば嬉しいです。ぜひ「スキ」で応援してくださいね！

さらに高度な Enterprise 向けの運用管理については、Vertex AI 公式ドキュメントもご覧ください。