セッションレポート

先日、8 月 6 日に 開催された Google Cloud Next Tokyo ’25 の「Gemini CLI で実現する AI Agent 時代のプロダクト開発」のセッションを 聞いてきました。

AI Agent が開発の常識を覆す時代へ！本セッションでは、Gemini CLI がソフトウェア開発ライフサイクル全体をどう変革するかを、具体的なデモで徹底解説。プロトタイピング、設計、ドキュメンテーション、実装、テスト、運用までの包括的な AI 支援の実際と、明日から活かせる実践的な活用法を学び、次世代のプロダクト開発をご体感ください。

 

Gemini CLI とは！？

  • Context Engineering (コンテキストエンジニアリング)
    Gemini CLI の強みは、コンテキスト理解にあります。クエリを正確に把握するため、Google 検索ツールを内蔵しており、ウェブページからリアルタイムの外部コンテキストを取得してクエリを「グラウンディング」できます。また、GEMINI.md ファイルを使えば、プロジェクトのルールやスタイルガイドなどを Markdown で記述し、AI の応答をガイドすることが可能です。

  • Memory
    Gemini CLI のエージェントは、作業をサポートするための「メモリ」を持っています。その中心は GEMINI.md ファイルで、このファイルから読み込まれる情報がエージェントのコンテキストとなります。/memory show コマンドで現在の記憶内容を確認したり、/memory refresh で最新の状態に更新したりできるので、常に最新のコンテキストで作業を進められます。

  • Conversations
    Gemini CLI を使えば、ペアプログラマーのように、ターミナルで AI と自然言語で対話できます。GitHubとの連携機能では、プルリクエストやイシュー内で @gemini-cli とメンションするだけで、オンデマンドの AI アシストを呼び出せます。

  • MCPサポート (Model Context Protocol)
    Model Context Protocol (MCP) サーバーを介して、機能を自在に拡張できます。例えば、メディア生成ツールやカスタムサービスを統合し、Gemini CLIの能力を特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。設定は ~/.gemini/settings.json ファイルで簡単に行え、 /mcp コマンドで管理状況を確認できます。

  • Log
    Gemini CLIは、履歴などを把握するための機能を備えています。

  • Sandbox (サンドボックス)

  • Gemini CLI Public Roadmap

デモ

 


Gemini のプロンプトに注目しました。

プロンプトで仕様書を読み込ませて使用していますね。「0 から 1 の開発でも、プログラムの改修でも使えるプロンプトの技術」はとても参考になりました。
なぜかと言いますと、私は仕様を自分なりに解釈して読み込ませているからです。これが手の腱鞘炎につながっているのかもしれません。

Ask the Speaker で Gemini CLI のおすすめポイントを聞いてきた！

なぜ Gemini CLI が良いのかというと、Google の検索エンジン、ウェブ検索が使えるところが、とても重要でおすすめするポイントだそうです。私も感じておりまして、HTML や CSS の修正能力の良さはピカイチだと思っております！
参考ブログ -> WordPress でエンジニアブログを書くときのおすすめライブラリ！

まとめ

セッションの満席以上のオーディエンスから Gemini CLI への関心度の高さがうかがえました！ Gemini CLI の機能について改めて知れる良い機会でした！

参照