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あれこれを置く場所

Google AI Studioで考えたトークン節約と情報管理

自分用にまとめてみたんですが、少しでもどなたかのお役にたてば幸いです。

Google AI Studio利用者向け

1. 基本的な仕組みについて

1-1. トークン(情報量)とコンテキストの概念

AIとの対話は「トークン」という単位で処理されます。AIは過去の会話を脳内に蓄積して「覚える」のではなく、送信のたびに「これまでの履歴(ユーザーの問いとAIの答えの両方)」をすべて読み直して(参照して)、次の回答を生成します。この一度に読み込める情報の限界を「コンテキストウィンドウ」と呼びます。

1-2. ファイルの取り扱いと「記憶」の正体

テキスト、画像、PDF等のファイルをアップロードすると、AIはその内容を読み取り、現在の会話の「参照データ」として保持します。

  • UIからファイルを削除した場合: 次の送信(Run)からは、AIはそのファイルの内容を直接参照できなくなります。
  • 例外(要約の残存): AIが一度ファイル内容をチャット上で「要約」しており、その要約テキストが履歴に残っている場合、AIはその「履歴(テキスト)」を読み直すことで、ファイルそのものがなくても内容に基づいた会話を継続できます。

1-3. 会話スレッドをまたいだ記憶の引き継ぎ

スレッド(セッション)を変えると、AIの参照範囲はリセットされます。過去の文脈を引き継ぐには、これまでの対話の要約や重要な情報を新しいスレッドの「System Instructions」や最初のプロンプトに貼り付ける必要があります。

1-4. 「Branch from here」機能について

ある時点までの会話履歴をコピーして新しいスレッドを開始する機能です。テキスト履歴は引き継がれますが、アップロード済みファイルは引き継がれません。ファイル内容を維持したい場合は再アップロードが必要です。

2. セキュリティと機密情報の取り扱い

2-1. サーバーへの記録

AIとの対話はすべてGoogleのサーバーに送信・記録されます。通信は暗号化されていますが、情報は外部(国外)に存在することを前提としてください。

2-2. Google検索への影響

AIとの対話内容がGoogle検索の結果に直接反映されることはありません。これらは完全に独立したシステムです。

ただし、無料枠を利用している場合、入力内容はAIの学習に利用され、将来的にGoogle検索に搭載されたAIが、別のユーザーへの回答として「学習した情報」を出力してしまう可能性は否定できません。

2-3. AIの学習への利用とプライバシー(重要)

利用するプランによって、データの扱いが大きく異なります。

  • 無料枠(Free Tier)の場合:
    • 入力したデータは、Googleのモデル改善や製品向上のために学習・利用されます。
    • 品質管理のため、人間のレビュアーが内容を確認する場合があります。そのため、個人情報や機密情報は絶対にそのまま入力しないでください。
  • 有料枠(Pay-as-you-go / 従量課金)の場合:
    • 入力したデータがGoogleのモデル学習に利用されることはありません。より高いプライバシーが確保されます。
  • 共通の注意点: どちらのプランであっても、万が一の流出リスクをゼロにすることはできないため、極めて重要な機密情報の扱いは慎重に行う必要があります。

3. 最も安全な利用のための推奨事項(作法)

3-1. 固有名詞の匿名化

個人名、企業名などの固有名詞は、可能な限り仮名(Aさん、B社など)に置き換えて入力してください。特に無料枠を利用する場合は、この匿名化が必須の防衛策となります。

3-2. 機密情報の非入力

財務データ、個人連絡先、未公開の特許情報など、流出時に深刻な損害を招く情報は入力しないでください。「AIが忘れても、記録(サーバー)からは消えない」という、ユーザーが制御できない特性があることを念頭に置いてください。

3-3. 会話履歴の定期的な削除

機密性の高い相談が完了した際は、アカウントのアクティビティ管理から履歴を削除することも自己防衛となります。

4. 運用のコツとメモ

4-1. 「System Instructions」の活用

画面左側の「System Instructions」に記述した内容は、会話が長くなってもAIが常に最優先で参照する「憲法」になります。匿名化のルールや、特定の専門家としての振る舞いなどはここに記述してください。

4-2. トークン消費の節約テクニック

  • ファイルの切り離し: 巨大なファイルを読み込ませて分析させた後、AIにその「要約」を出力させます。その後、ファイルをUI上から削除しても、履歴に残った要約を元に会話を続ければ、以降のトークン消費を大幅に節約できます。
  • 一括入力: 複数の質問を一度にまとめて送ることで、履歴を何度も再読み込みする回数が減り、トータルの利用量を抑えられます。

4-3. Thoughts(思考プロセス)の節約術

回答に付随する「Thoughts(思考プロセス)」は、非常に多くのトークンを消費します。回答内容が正しいことを確認したら、以下の操作でトークンを節約できます。

  • Thoughts枠の個別削除: Thoughts枠にある「×」または「Delete」ボタンを押して、思考プロセスのみを履歴から削除します。
  • メリット: AIの「回答(結論)」は履歴に残るため、文脈を維持したまま数千トークンの節約が可能です。
  • 確認方法: 操作後に左下の「Total Tokens」が減少していれば、次の送信時のトークンを節約できています。

4-4. 画像(図表)活用のメリット

複雑な構成図やフローチャートは、言葉で説明するよりも画像(スクリーンショット)を直接アップロードする方が、消費トークンを大幅に抑えられ(1枚約258トークン!)、AIの理解精度も向上します。

  • 注意点: 図の中に機密情報や固有名詞が含まれる場合は、必ずアップロード前に該当箇所を塗りつぶす等の匿名化処理を行ってください。

4-5. AIへの「手渡し」の重要性

AIは「記憶」ではなく「参照」で動いています。会話が非常に長くなり、初期の重要な設定をAIが無視し始めたと感じたら、「現在の状況とルール」を再度プロンプトで手渡す(再入力する)のが最も確実な修正方法です。

4-6. 入力データの形式

AIは人間のような読みにくさを苦にしません。句読点のない文字起こしデータ等でも、文脈を正しく解釈可能です。整形に時間をかけるよりも、情報の正確性と匿名化に注力してください。

まとめ:AIとの付き合い方

AIに任せきらないという前提

この記事では、主に Google AI Studio を利用する際の注意点として整理しましたが、AI を使ううえでの基本的な考え方は、特定のサービスに限らず汎用的なものだと改めて感じました。

AIは便利な補助ツールですが、情報を安全に長期保存する金庫ではありません。匿名化や履歴削除を行っていても、「外部サービスに渡してよい内容かどうか」を最終的に判断するのはユーザー自身です。

AIは「判断」を丸投げする相手ではなく、「思考や作業」をブーストするための道具として、主体的にコントロールするべきだと思います。


以上は、執筆後に Google AI Studio と ChatGPT で確認していますが、2025年12月現在での情報に基づいています。今後変更される可能性には留意してください。

AIが、今よりさらに便利になることはあっても、情報の取り扱いに対するへの注意点が不要になることはないでしょう。

【ハブ】Gemini APIで巨大ログを扱うための「深層要約・構造化・執筆・安全運用」記事一覧

このページでは、試行錯誤しながらまとめてきた 「Gemini API を使って巨大なログ(数十万〜百万トークン級)を安全に処理し、物語や構造へ変換していく手法」 に関する記事を一覧にしています。

    ⚠️ 技術情報の更新について (2025.12)
    リンク先に含まれる「チャンク分割」「Map-Reduce」などの手法は、執筆時点のものです。
    現在はGemini 2.5 Flashのロングコンテキスト機能(100万トークン〜)の普及により、
    複雑な実装なしで安価に一括処理が可能になっています。
    実装の際は最新のAPI仕様をご確認ください。
    日本語だとだいたい1.2MB(テキストファイル)がチャンク分け←→一括の境目らしいので、
    その辺もいずれ試してみたいと思います。


私は専門のエンジニアではありませんが、 実際に API を動かしていく中で経験した失敗や学びを、できるだけ分かりやすく記録しました。

同じように「大きなログを扱いたい」「破産せずに生成AIを使いたい」という方の参考になれば幸いです。


📘 シリーズ全体像(全フェーズ)

Gemini を使った巨大ログ処理は、ざっくり次の流れで成り立っています。

  1. Deep Extraction(深層要約)
  2. Architect(構造生成)
  3. Story Plan(章ごとの設計)
  4. Authoring(執筆フェーズ)
  5. Cost Guard(安全運用・破産防止)

追加情報として

  1. モデル比較・最適化
  2. APIで爆死する仕組みの理解(ケーススタディ
  3. デフォルト命令として持つべき安全プロトコル

これらを補うための記事リンクを、以下に整理してまとめています。


📂 フェーズ別:すべての補足記事へのリンク集


Ⅰ. Deep Extraction(深層要約)フェーズ

巨大ログを分割して、重要情報だけを抽出する工程。

🔸 深層要約プログラム(実装サンプル v0.89)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-01-step1_deepext-2-architecture

🔸 深層要約プロンプト(Architect向け)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-02-architect


Ⅱ. Architect / Story Plan(構造生成)フェーズ

抽出した情報から、物語構造や章ごとの“芯”を作る工程。

🔸 構成プロンプト(Story Plan 生成)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-03-storyplan


Ⅲ. Authoring(執筆フェーズ)

Story Plan をもとに、章ごとの本文を生成する工程。

🔸 執筆プログラム(サンプル v0.91)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-04-step2-authoring

🔸 執筆プロンプト(Author向け)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-04-author


Ⅳ. 安全運用・破産防止(Cost Guard / コスト最適化)

API 利用の中でも最重要の部分です。

🔸 コスト計算モジュール(Budget Alert)2025.12.18料金表更新

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-05-cost-guard

🔸 経済的安全性プロトコル(デフォルト命令)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-98-savings


Ⅴ. モデル比較・最適化(Geminiモデルの理解)

何をどのモデルで処理するかの判断基準。

🔸 Gemini モデル別 RPM・特徴まとめ(2025年12月)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-11-gemini-rpm-summary


Ⅵ. ケーススタディAPIの“理論上の死に方”

「なぜ API は爆死するのか?」をわかりやすくまとめた記事。

🔸 生成AI API の理論上の死に方(Grok編)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/ai-writing-99-bakushi


📎 本シリーズの中心となる記事はこちら

Gemini APIを破産せず使い倒す方法(巨大ログの処理)

https://bringyouralibis.hateblo.jp/entry/gemini-api-hasan


📤 最後に

繰り返しになりますが、私は職業エンジニアではなく、 あくまで「巨大ログを扱う必要に迫られた一人のユーザー」です。

同じように困っている方にとって、 どれか一つでも“事故防止”や“使いやすさの向上”につながれば嬉しいです。

参考 フローチャート

┌─────────────┐
│ 1.5MBログ   │ 
└──────┬──────┘
       ↓
┌─────────────┐
│ Phase 1:    │ ← Gemini-Flash(安価)
│ Map         │
│ (深層要約)   │
└──────┬──────┘
       ↓
┌─────────────┐
│ Phase 2:    │ ← Gemini-Pro(高性能)
│ Reduce      │   + 人間チェック
│ (構成生成)   │
└──────┬──────┘
       ↓
┌─────────────┐
│ Phase 3:    │ ← Gemini-Pro(長文生成)
│ Generate    │
│ (執筆)      │
└─────────────┘

Gemini APIを破産せず使い倒す方法(巨大ログの処理)

【読了約5分】

はじめに

巨大ログとクラウド破産未遂

私は職業エンジニアではありません。

ただ1.5MB(約70–85万文字)の対話ログを、Gemini API を使って自動的に小説化したい——
そう思って軽い気持ちで始めた開発が、「クラウド破産」の危機に直面するとは思っていませんでした。

この記事は、その過程で学んだ モデル選択・コスト管理・処理構造の最適解をまとめた記録です。

  • 巨大ログをどう分割して扱うか
  • Flash と Pro の使い分け
  • API 課金が跳ね上がるポイント
  • 破産を防ぐための「安全装置」の作り方

同じように「長文をAIで料理したい」方にとって、
不必要な事故や課金トラブルを避ける手がかりになれば幸いです。

 

1. Gemini APIの課金体系

数MB級のテキストデータを扱うなら、まず「どこで課金されるか」を知らないと危険です
(私はここで事故りました)。

無料枠と有料枠の違い

無料枠(Google AI StudioのAPIキーなど)は RPM(1分間に実行できる命令数) が極端に低く、すぐに429エラーで止まります。
対して有料枠は RPM が一気に緩和され、スクリプトがフルスロットルで走ります。

結果どうなったかというと——

あっという間に4000円

アクセルが床まで踏み込まれた車」になります。

Gemini-2.5の場合モデルが大きく分けて3種類(pro,flash,flash-lite)があります。

それぞれ、処理に向き不向きがあり、RPMの制限、ウィンドウサイズの大きさ、そして料金が違います。

 

モデル別比較についてはこちらでまとめました。

→ Gemini モデル別 RPM・特徴・コストまとめ(2025年12月) - いろいろ試験的な

 

2. MB級ログを扱うためのフロー
Map-Reduce

巨大テキストを一括送信すると、モデルやプランによって

  • コンテキストウィンドウ上限

  • TPM(分間トークン量)
    に引っかかって破綻します。

そこで教えてもらったのが Map-Reduce戦略です。

Phase 1:Map(深層要約)

  • 原文を 3万文字+重複2000 で分割(例)

  • Flash で高速・安価に事実抽出(Proではない!)

  • 「要約の伝言ゲーム」を避けるため、セリフ・固有名詞・事実のみ抽出

Phase 2:Reduce(構成作り)

  • 全要約を Pro に渡し、構成案(JSON)を作らせる

  • この段階で 人間が介入して修正可
    → 無駄な執筆コストを防ぐ

Phase 3:Generate(執筆)

  • 各章が必要とする要約パートだけを読み込んで Pro が執筆

  • 全文を毎回与えないのでコストが大幅圧縮

体感ではコスト1/10でした。

 

なお、次の工程に渡すデータは「要約だけ」にしています。
抽出で作った短いサマリーを外部ファイルとして保存し、
構成生成や執筆では この要約だけを入力に使うことで、
巨大な本文を毎回読み込まずに済み、コストも安定します。

 

3. 破産を回避する安全装置(最重要)

一番伝えたいのはここ。

APIは便利ですが、少しのバグで数千円が溶けます

System Instructions(AI側の安全装置)

  • ループを含むコードは出力前に必ず警告

  • 挨拶禁止(出力トークン節約)

  • 無限ループ・並列過多を禁止

AIに「お金がかかる」ことを理解させるのは効果的でした。

これを知らずにChatGPTでプログラム生成をお願いしたら、最高品質を目指したのか、要約のためにGemni-proを指定していました。これが4000円の爆死事件です。かなりの勉強になりました。

生成AIへのプロンプト例

 → 【最重要:経済的安全性プロトコル】 - いろいろ試験的な

Python側の安全装置(物理的ブレーキ)

  • ループには必ず time.sleep()

  • リトライは最大3〜5回

  • 無限ループ防止のための脱出条件を入れておく

  • APIコストの事前見積もり

  • コスト上限を超えたら警告を出し人間がGoサインを出すまで実行停止

コストガードのプログラムサンプル

 → Gemini APIコール前に呼ぶ「コスト計算モジュール」 - いろいろ試験的な

課金システム側の安全装置(最終ブレーキ)

  • Google Cloud Console にて「予算とアラート」(最終防衛ライン)を設定
  • 月3000円まで、とか設定できます。

 → https://console.cloud.google.com/

 

4. 人間介入こそ最強のコスト削減

AI任せにすると、
「気に入らない章構成のまま3万字書かれて料金だけが発生」
という最悪の展開になります。

必ずいっきに流さず、要所要所で人間が確認すべし、です。

 

● Step 1:要約 → 構成案(JSON) を自動生成

● Step 2:人間が JSON を確認・編集

● Step 3:その後に執筆を実行

 

5. まとめ

Gemini API は、正しく設計すれば強力な「長文処理エンジン」になりますが、
何も知らずに使うと、コスト面でも構造面でも簡単に破綻します。

私がたどり着いた結論は、とてもシンプルでした。

  • 巨大ログは、必ず分割して薄くする
  • 要約 → 構成 → 執筆 の流れを作る
  • 安全装置を三段階で入れておく
  • そして、重要なところは人間が確認する

これだけで、長文処理はずっと安定し、課金の不安も消えました。

 

巨大ログから物語生成を楽しむには、課金のことを頭の片隅ではなく、ほぼ真ん中に置いておいたほうがよい、というのが私のたどりついた教訓です。

 

ちなみに、GoogleAPIを有料プラン化しても、すぐに課金はされません。90日間限定で、約45,000円のトライアルクレジットがもらえます。私の規模だと、1回実行して200円程度に収まりますので、ほぼ無限にテストできそうです。

 

おまけ:Grokさんはコードを渡すと、勝手にテストデータを作って検証してくれます。コスト計算までできました。そのGrokさんが教えてくれた、爆死必死ケースはこちらです。

Grokが教えてくれた生成AIのAPIによる「理論上の死に方」 - いろいろ試験的な

 

まだまだ、プログラムに改良の余地がありそうで、ChatGPTやClaudeさんに相談中です。

 

今回のプログラムやプロンプト、関連記事については、あとでまとめて共有させていただきたいと思っています。

↓ まとめました。

【ハブ】Gemini APIで巨大ログを扱うための「深層要約・構造化・執筆・安全運用」記事一覧 - いろいろ試験的な