Agent Platform Gemini API

Gemini API を初めて使用する場合は、Android デベロッパー向けの 推奨 API プロバイダである Gemini Developer API を使用してください。ただし、データの保存場所に関する特定の要件がある場合や、Google Cloud エコシステムにすでに組み込まれている場合は、 Agent Platform Gemini API（旧称 Vertex AI）と Firebase AI Logic を使用して Gemini Pro モデルと Gemini Flash モデルにアクセスできます。

図 1. Agent Platform Gemini API にアクセスするための Firebase AI Logic 統合アーキテクチャ。

スタートガイド

アプリから Agent Platform Gemini API を直接操作する前に、 Agent Studio でプロンプトを試すことができます。

Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続する

アプリから API を呼び出す準備ができたら、 Firebase AI Logic スタートガイドの「ステップ 1」の手順に沿って Firebase を設定し、必要な API とサービスを有効にします。

Gradle 依存関係を追加する

アプリ モジュールに次の Gradle 依存関係を追加します。

Kotlin

dependencies {
  // ... other androidx dependencies

  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.17.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")
}

Java

dependencies {
  // Import the BoM for the Firebase platform
  implementation(platform("com.google.firebase:34.17.0"))

  // Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
  // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
  implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")

  // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
  implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")

  // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
  implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}

ローカル開発用に App Check デバッグ プロバイダを構成する

2026 年 7 月上旬から、Firebase コンソールの AI Logic のガイド付き設定ワークフローの一環として、Gemini API を保護するために Firebase App Check が自動的に適用されます。ローカル開発では、App Check の適用を維持しながら構成証明をバイパスするために、App Check デバッグ プロバイダを構成する必要があります。

1. デバッグビルドで、デバッグ プロバイダ ファクトリを使用するように App Check を構成します。

   Kotlin

   Firebase.initialize(context = this)
   Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory(
       DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(),
   )
   

   Java

   FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
   FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
   firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
           DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());
   

2. デバッグ トークンを取得します。

   1. エミュレータまたはテスト デバイスでアプリを実行します。

   2. ログで App Check デバッグ トークンを探します。例:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
      in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678
      

   3. トークン（123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678 など）をコピーします。

3. App Check にデバッグ トークンを登録します。

   1. Firebase コンソールで、 [セキュリティ] > [App Check] > [アプリ] タブに移動します。

   2. アプリを見つけてオーバーフロー メニュー （）をクリックし、 [**デバッグ トークンの管理**] を選択します。

   3. 画面上の手順に沿ってデバッグ トークンを登録します。

デバッグ プロバイダの詳細（新しいデバッグ トークンを取得する方法など）については、 App Check の公式ドキュメントをご覧ください。

App Check デバッグ プロバイダに関する重要なポイントは次のとおりです。

• デバッグ トークンとデバッグビルドは非公開にしてください。デバッグ トークンを公開リポジトリに commit しないでください。また、アプリの本番環境ビルドでデバッグ トークンやデバッグビルドを配布しないでください。
• エンドユーザーにリリースする前に、本番環境の構成証明プロバイダにアプリを登録してください。エンドユーザーが App Check を適用した状態で機能を使用できるように、本番環境の App Check 構成証明プロバイダ（Play Integrity など）にアプリを登録する必要があります。

生成モデルを初期化する

まず、GenerativeModel をインスタンス化し、モデル名を指定します。

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform())
    .generativeModel("gemini-3.5-flash")
AgentPlatformGeminiApi.kt

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform())
        .generativeModel("gemini-3.5-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);
AgentPlatformGeminiApiJava.java

Firebase のドキュメントで、使用可能な Gemini モデルの詳細を確認できます 。モデル パラメータの構成についても 確認できます。

重要: 2026 年半ばに「Vertex AI」が 「Gemini Enterprise Agent Platform」（または「Agent Platform」）にブランド変更された際、 Firebase AI Logic SDK に、このブランド変更に対応するための新しい「Agent Platform」初期化構文が追加されました。
以前に従来の「Vertex AI」 構文（backend = GenerativeBackend.vertexAI()）を使用していた場合は、できるだけ早くアプリを移行して 新しい「Agent Platform」構文（backend = GenerativeBackend.agentPlatform()） を使用してください。必要な変更の詳細をご確認ください。

テキストを生成

テキスト レスポンスを生成するには、プロンプトを指定して generateContent() を呼び出します。

Kotlin

suspend fun generateText(model: GenerativeModel) {
    // Note: generateContent() is a suspend function, which integrates well
    // with existing Kotlin code.
    val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack.")
    // ...
}
AgentPlatformGeminiApi.kt

Java

Content prompt = new Content.Builder()
        .addText("Write a story about a magic backpack.")
        .build();

ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        // ...
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);
AgentPlatformGeminiApiJava.java

Gemini Developer API と同様に、テキスト プロンプトで画像、音声、動画、ファイルを渡すこともできます。詳細については、 アプリから Gemini Developer API を操作するをご覧ください。

Firebase AI Logic SDK の詳細については、 Firebase のドキュメントをご覧ください。