2025.12.31

AIGoogle AI Studio

無料で使える Google AI Studioとは？特徴・使い方・料金をわかりやすく解説

Google が提供する Google AI Studio は、最新の生成AIモデル「Gemini」を、ブラウザ上で手軽に試験・検証できる開発ツールとして、多くの開発者や企業に利用されています。

テキスト生成やチャットだけでなく、画像・音声・動画を横断的に扱えるマルチモーダル対応、API連携によるプロトタイプ開発など、生成AI導入の初期フェーズに必要な機能を網羅している点が大きな特徴です。一方で、検証向けツールとしての位置づけや、Vertex AI との使い分け、料金体系や注意点を正しく理解しておくことも重要です。

本記事では、Google AI Studioとは何かという基本から、できること・使い方・料金体系・Vertex AIとの違い・企業が活用すべきケース・利用時の注意点までを、企業視点でわかりやすく解説します。

Google AI Studioとは？

Google AI Studioとは、Googleが提供する生成AI（Generative AI）を簡単に試験・検証できるWebベースの開発ツールです。
主にGoogleの大規模言語モデルである Gemini を利用し、テキスト生成、対話（チャット）、マルチモーダル入力などをブラウザ上で手軽に試すことができます。

Google AI Studioの大きな特徴は、専用のインフラ構築や複雑な設定を必要とせず、Googleアカウントがあればすぐに利用を開始できる点です。そのため、生成AIの導入を検討している企業や、開発者がアイデア検証（PoC）やプロトタイプ開発を行う際の入り口となるツールとして活用されています。

また、Google AI Studioでは、プロンプトの入力とAIの応答を確認しながら調整を行い、そのままAPIとして利用可能なコード（Python / JavaScript）を生成することも可能です。これにより、検証段階から実装フェーズへの移行をスムーズに行えます。

一方で、Google AI Studioはあくまで検証・学習・PoC向けのツールであり、大規模な本番運用や高度なセキュリティ管理が求められるシステムには、Vertex AIなどのエンタープライズ向け基盤を利用するのが一般的です。

Google AI Studioでできること

Google AI Studioでは、Googleの生成AIモデルを活用し、テキスト・画像・音声・動画などを横断的に扱うマルチモーダルな検証をブラウザ上で行うことができます。ここでは、企業や開発者が実際に活用できる主な機能を紹介します。

テキスト生成・質問応答の検証（Gemini活用）

Google AI Studioでは、Geminiモデルを用いたテキスト生成や質問応答を簡単に試すことができます。
ブログ記事の下書き作成、資料要約、専門的な質問への回答、プログラミングコードの生成など、幅広い用途に対応しています。

操作は非常にシンプルで、テキスト入力欄に指示内容を入力するだけで、数秒以内に結果を確認できます。複雑な指示や条件付きの依頼にも対応できるため、業務効率化やアイデア検証の初期段階に適しています。

動画・音声ファイルを扱うマルチモーダル分析

Google AI Studioは、動画・音声・画像・PDFなど複数形式のデータを組み合わせて理解できるマルチモーダル機能に対応しています。動画や音声ファイルをアップロードし、その内容を解析したり、特定のシーンや発言の意図を把握したりすることが可能です。

特に、録画データや通話音声を多く扱うカスタマーサポート部門や管理部門において、内容確認や要点把握を効率化できる点が大きなメリットです。

音声認識・文字起こし・動画解析（Video Analyze）

Video Analyze機能を利用することで、音声認識による文字起こしや、動画内容の解析、字幕生成を行えます。会議録音やインタビュー音声をアップロードすれば、短時間でテキスト化でき、議事録作成や情報共有に活用できます。

また、動画をシーン単位で解析し、必要な情報を抽出することも可能なため、長時間コンテンツの整理や再利用にも適しています。

リアルタイム音声対話のテスト（Stream機能）

Google AI Studioには、リアルタイムでGeminiと音声対話できるStream機能が用意されています。
マイクを通して直接話しかけることで、自然な会話形式でAIの応答を確認できます。

この機能により、音声AIアプリケーションや対話型サービスの検証を、実際の利用シーンに近い形で体験することが可能です。語学学習やオンライン会議支援など、音声を中心としたユースケース検討にも活用できます。

Web検索と連携したグラウンディング機能

一部のモデルでは、Grounding（グラウンディング）機能を利用し、Google検索結果をもとに回答を補強できます。最新情報や公開情報を参照しながらAIが回答を生成するため、情報の信頼性を重視した検証が可能です。

例えば、FAQ作成や情報整理の場面では、検索結果を要約・整理した回答を得られるため、調査工数の削減につながります。

画像生成によるビジュアル作成

Google AI Studioでは、対応モデルを利用することで画像生成も行えます。
プロンプトを入力するだけで、テキストと画像を組み合わせたアウトプットを生成でき、デザインやマーケティングの初期検討に役立ちます。

専用ツールを導入せず、ブラウザ上でラフイメージを作成できる点は、社内共有やコンセプト検討のスピード向上に貢献します。

API連携によるアプリ・AIツールの試作

Google AI Studioでは、検証した内容をもとにAPIキーを発行し、アプリケーションや社内ツールにAI機能を組み込むことができます。チャットボットやFAQ自動応答システムなど、実運用を見据えたプロトタイプ開発に適しています。

無料枠内で試作を開始できるため、個人開発者やスタートアップ、企業のPoCフェーズにおいて導入しやすい点も魅力です。

Google AI Studioの使い方

ここでは、初めて利用する方向けに、基本的な使い方をステップごとに解説します。

① Google AI Studioにアクセス・ログインする

まず、Google AI Studioの公式サイトにアクセスし、Googleアカウントでログインします。

追加のインストールや初期設定は不要で、ログイン後すぐに利用を開始できます。

② モデル（Gemini）を選択する

ログイン後、利用する生成AIモデル（Gemini）を選択します。
現在は最新モデルとして Gemini 3 も提供されており、まずは挙動や性能を確認する目的で試してみるとよいでしょう。

Google AI Studioでは、テキスト生成・チャット・マルチモーダル対応など、用途に応じたモデルを簡単に切り替えることができます。

• 文章生成・要約・翻訳
• 質問応答（Q&A）
• チャットボットの検証
• 画像＋テキストなどのマルチモーダル入力

＞＞＞関連記事：

Gemini３(ジェミニ３）とは？GPT-5.1との比較・使い方・7つの新機能

③ プロンプトを入力してAIの動作を確認する

次に、入力欄にプロンプト（指示文）を入力し、AIの応答を確認します。
Google AI Studioでは、生成結果を確認しながらプロンプトを繰り返し調整できるため、AIの挙動を理解し、効果的な指示の作り方を学ぶのに適しています。

画面上では、出力の傾向を調整するTemperatureをはじめ、モデルの特性に応じた各種設定が用意されており、用途に合わせてAIの応答をコントロールできます。Gemini 3では、Temperatureを1程度に設定すると、業務用途や検証フェーズにおいて、精度と表現のバランスが取れた出力を得やすくなります。

これらの設定は、利用するモデルや条件に応じて自動的に適用される仕組みとなっているため、専門的な知識がなくても安心して検証を進めることが可能です。

④ 画像・動画・音声ファイルを使ってAIの動作を検証する

Google AI Studioでは、テキストプロンプトに加えて、画像・動画・音声ファイルを入力として利用し、マルチモーダルAIであるGeminiの動作を検証することができます。

入力欄からファイルをアップロードしたり、Google Drive上のデータやYouTube動画を指定したりすることで、より実際の業務に近い形でAIの理解力や応答精度を確認できます。

例えば、画像を入力して内容の説明や要約を生成したり、音声ファイルをもとに文字起こしや要点整理を行ったり、動画を指定してシーンの把握や内容分析を行うといった検証が可能です。
これにより、テキストだけでは確認しにくいマルチモーダル処理の特性を、直感的に把握できます。

このような機能は、カスタマーサポートの自動化、社内ドキュメントやメディア素材の活用、マーケティングコンテンツの分析など、さまざまな業務ユースケースを想定したPoCや事前検証に適しています。

Google AI Studioの料金

 Geminiモデルの料金

Geminiは、性能や速度に応じて複数のモデルが提供されており、API利用時の料金も異なります。以下にはモデルの特徴や入力料金、出力料金をまとめます。

画像・動画生成モデルの料金

① 画像生成モデル（Imagen）

※ 無料枠利用時は 生成データがプロダクト改善に使用される
※ 有料枠では 改善利用なし

② 動画生成モデル（Veo）

※ 動画は 正常に生成された場合のみ課金
※ 音声処理の問題により生成されない場合あり
有料枠では生成データは プロダクト改善に使用されない

Vertex AIとの違い

Google AI StudioとVertex AIは、いずれもGoogleが提供する生成AI関連サービスですが、想定されている利用目的や導入フェーズは大きく異なります。
企業視点で両者の違いを整理し、どのようなケースで使い分けるべきかを解説します。

利用目的とポジションの違い

Google AI Studioは、Geminiを中心とした生成AIを簡単に試せるWebベースのツールであり、主に検証・学習・PoC（概念実証）を目的としています。Googleアカウントがあればすぐに利用でき、プロンプト設計やモデル挙動の確認を短時間で行える点が特徴です。

一方、Vertex AIはGoogle Cloud上で提供されるエンタープライズ向けのAIプラットフォームであり、本番環境での安定運用や大規模開発を前提としています。業務システムや商用サービスへの組み込みを想定した設計となっています。

機能と拡張性の違い

Google AI Studioでは、ブラウザ上でプロンプトを入力し、生成結果を確認しながら調整を行うことができます。また、そのままAPI連携用のコードを生成できるため、試作段階までのスピードが非常に速い点が魅力です。

一方、Vertex AIでは以下のような高度な機能が提供されます。

• モデルのデプロイおよびバージョン管理
• アクセス権限（IAM）の細かな制御
• ログ管理、モニタリング
• 大規模トラフィックへのスケーリング
• 企業向けのセキュリティ・ガバナンス対応

そのため、継続的な運用や複数システムとの連携が必要な場合は、Vertex AIの方が適しています。

セキュリティとガバナンスの違い

Google AI Studioは、個人や小規模チームによる検証を主な用途としているため、セキュリティやガバナンス機能は限定的です。

対してVertex AIは、Google Cloudのセキュリティ基盤を前提としており、VPC接続、IAMによる権限管理、監査ログなど、企業が求めるセキュリティ要件に対応できます。個人情報や機密データを扱う業務システムでは、Vertex AIの利用が一般的です。

どちらを選ぶべきか？

生成AIの導入初期段階では、Google AI Studioを活用してアイデア検証やプロトタイプ作成を行い、その後、実運用フェーズでVertex AIへ移行する流れが一般的です。

このように、Google AI StudioとVertex AIは競合するサービスではなく、導入フェーズに応じて使い分けることで、効率的かつ安全に生成AIを活用できます。

企業がGoogle AI Studioを使うべきケース

生成AI導入の検討・PoC段階

生成AIの導入を検討している企業にとって、最初の課題は「自社業務で本当に活用できるのか」を見極めることです。Google AI Studioは、専用インフラの構築や複雑な設定を行うことなく、ブラウザ上ですぐにGeminiを試せるため、PoC（概念実証）に最適です。

業務文書の要約、FAQ生成、社内問い合わせ対応など、具体的なユースケースを短期間で検証できるため、導入判断のスピードを高めることができます。

プロトタイプやデモの迅速な作成

新規サービスやAI機能の企画段階では、実際に動くプロトタイプやデモを用意することが重要です。
Google AI Studioでは、プロンプト設計から生成結果の確認、APIコードの生成までを一つの画面で完結できます。

そのため、エンジニアだけでなく、企画担当者や非エンジニアも含めたチームで、短期間にプロトタイプを作成し、社内外への説明や検討を進めることが可能です。

開発前の技術検証・要件整理

本格的にVertex AIや他のクラウド基盤を導入する前に、モデルの性能や挙動を事前に把握しておくことは重要です。Google AI Studioを使えば、Geminiの回答精度、マルチモーダル対応の可否、プロンプトによる制御のしやすさなどを事前に検証できます。

これにより、要件定義や技術選定の精度が向上し、開発フェーズに入ってからの手戻りを減らすことができます。

社内での生成AIリテラシー向上

Google AI Studioは操作がシンプルなため、エンジニア以外の社員でも生成AIを体験しやすい点が特徴です。実際にプロンプトを入力し、AIの応答を確認することで、生成AIの得意分野や限界を理解しやすくなります。

その結果、社内全体で生成AIに対する共通認識が生まれ、現実的な活用アイデアが出やすくなるという効果も期待できます。

小規模・低リスクでのAI活用検証

初期コストを抑えながらAI活用を始めたい企業にとって、Google AI Studioは有効な選択肢です。
無料枠を活用しつつ、必要に応じてAPI連携による簡易的な検証を行えるため、大きな投資を行う前にリスクを抑えた検討が可能です。

Google AI Studioを利用する際の注意点

Google AI Studioを導入前に理解しておきたい主な注意点を整理します。

本番運用には向いていない点を理解する

Google AI Studioは、検証・学習・PoCを主目的としたツールです。
そのため、大規模トラフィックへの対応や、長期的な安定運用を前提とした設計にはなっていません。

業務システムや商用サービスへの本格導入を検討する場合は、Google AI Studioで検証を行ったうえで、Vertex AIなどのエンタープライズ向け基盤へ移行することが一般的です。

機密情報・個人情報の取り扱いに注意する

Google AI Studioでは、入力したプロンプトやアップロードしたデータを用いてAIが応答を生成します。
そのため、社外秘情報や個人情報を含むデータを扱う際には慎重な判断が必要です。

特に、顧客データや内部資料をそのまま入力することは避け、検証用に匿名化・加工したデータを使用するなどの対策が求められます。

出力結果の正確性を過信しない

Google AI Studioで利用できるGeminiは高性能な生成AIですが、常に正確な回答を返すとは限りません。
事実と異なる内容や、不完全な情報が生成される可能性もあります。

そのため、業務で利用する場合は、必ず人間による確認プロセスを設け、生成結果をそのまま意思決定に使用しないことが重要です。

利用制限や料金体系を事前に確認する

Google AI Studioには無料枠が用意されていますが、API連携や利用量の増加に伴い、課金が発生する場合があります。
検証フェーズであっても、利用回数やトークン数の上限を把握しておかないと、想定外のコストが発生する可能性があります。

将来的に実運用を視野に入れている場合は、Vertex AIを含めた料金体系全体を事前に確認しておくことが重要です。

社内ルール・ガイドラインの整備が必要

生成AIを業務で活用する場合、ツールの使い方だけでなく、社内ルールの整備も欠かせません。
どの業務で使用してよいのか、どの情報を入力してはいけないのかといったガイドラインを明確にすることで、リスクを抑えた運用が可能になります。

Google AI Studioは導入ハードルが低い分、ルールが曖昧なまま使われるリスクもあるため、初期段階での整理が重要です。

まとめ

Google AI Studioは、最新の生成AIモデル「Gemini」を活用し、テキスト・画像・音声・動画を横断的に検証できるWebベースの開発ツールです。
専用インフラの構築や複雑な設定を必要とせず、ブラウザ上ですぐに試せる点は、生成AI導入を検討する企業にとって大きなメリットといえます。

特に、PoC（概念実証）やプロトタイプ開発、業務ユースケースの検証段階では、Google AI Studioを活用することで、モデルの性能や挙動、コスト感を事前に把握できます。
その結果、要件定義や技術選定の精度が向上し、本番環境への移行時のリスクを最小限に抑えることが可能です。

一方で、Google AI Studioはあくまで検証・学習向けのツールであり、大規模な本番運用や高度なセキュリティ、ガバナンスが求められるケースでは、Vertex AIなどのエンタープライズ向け基盤への移行が前提となります。
導入フェーズに応じてツールを正しく使い分けることが、生成AI活用を成功させる重要なポイントです。

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