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OpenAIGemini2026/06/01 16:00

How we used Gemini to build Google I/O 2026

要点だけを先に読めるように短く再構成したセクションです。

元記事
OpenAIClaude

Quick Digest

要約

要点だけを先に読めるように短く再構成したセクションです。

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Geminiを活用してGoogle I/O 2026を制作した方法

gemininano-bananagoogle-ai-studioantigravitylyriaflutterfirebasecoral-npu

Key Points

  • Geminiで生成と合成
  • Nano Bananaでスタイル化・スプライト生成
  • リアルタイム試作とエッジ推論

Summary

Googleは発表したAIツール群（Gemini系、Nano Banana、Google AI Studio、Antigravity、Lyriaなど）を実際のイベント制作パイプラインに組み込み、クリエイティブとエンジニアリングを融合させてI/O 2026を構築しました。本稿は、短編フィルム、ビジュアルデザイン、没入型プリショー、インタラクティブ体験、現場での生成物出力までの実例とワークフローを技術的にまとめたものです。

Key Points

  • 映像（"TPU Training Day"）: 人間のパペット／簡易3D撮影→Nano Bananaでスタイライズ済みフレーム生成→Google AI Studio上でピクセル整合性を検証するカスタムツール→Gemini Omniなどで合成。人間の“欠点”を保持するパイプライン設計が重要。
  • ビジュアルブランド: 過去ガイドラインとリキャップをGeminiに投入し、出力をNano Bananaへ反復投入するマイクロ実験で最終スタイルを決定。プロンプト–フィードバックループを回すこと。
  • プリショー（Jellectronica）: YOLO8をColabで学習→Coral NPUで推論してクラゲ動きをトラッキング→Lyria 3 ProとGoogle Flow Musicで音生成。Antigravityでステム自動生成。
  • インタラクティブゲーム（Infinite Scaler）: Nano Bananaでスプライトシート生成→各要素を元にnormal/roughness/emissionマップを推論→WebGLでカードボード3Dにマッピング。Gemini APIでレベル設計を自動生成。
  • ライブアプリ／ポップアップ: Flutter + A2UIプロトコルで動的UIを構築、Firebase（Cloud Functions/Firestore）でモデル連携と低レイテンシ運用。Antigravityのエージェントで参加者が自分のアプリを素早く組める設計。
  • スピーカーカード／ステッカー: 参照シート（ingredient sheets）を使って一貫性あるプロンプトを供給し、Gemini Omni/Google Flow/Nano Bananaでアセット生成→コンポジットとタイムリマップで最終出力。
  • 実践的なエンジニアリング指針:
    • 出力の一貫性確保にはスケールでのピクセル検証ツールを用意する。
    • 生成→検証→再学習の短いループを複数回回す（マイクロ実験）。
    • スプライト生成時はグリーン背景等で自動マスクを容易にし、生成マップ（normal等）で深度を推定して3D化する。
    • 低レイテンシを要する体験はエッジ推論（Coral NPU等）＋クラウドで設計する。

Takeaways for Engineers

  • AIはアセット生成を高速化するが、最終品質は“人間の入力（撮影、リファレンス、プロンプト設計）＋カスタム検証ツール”で決まる。
  • 小さな実験（プロンプトの変種、出力の再入力）を自動化して反復することが現場での成功確率を上げる。
  • 生成アセットをリアルタイム体験へ組み込む場合、マップ生成→マッピング→レンダリングのパイプラインを明確に分離しておくと運用が容易。

Full Translation

翻訳

原文の流れを保ったまま読める翻訳セクションです。

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Gemini を活用して Google I/O 2026 を作り上げた方法

Marvin Chow（VP, Marketing）によるレポート

このコンテンツは Google AI によって生成されています。生成型 AI は実験的です。[[duration]] 分

Google I/O 2026 は、AI をより多くの人に役立てるための新しい取り組みを中心に展開しました。しかし、I/O では単に AI の新機能を発表しただけでなく、それらのツール自体を使って I/O を実現しました。AI ツールが毎月進化し、私たちの創作のルールを書き換えつつある今、同じ AI を舞台裏でも活用して、より速く、より効率的に、より創造的にプロトタイプを作ることに挑戦しました。

以下は、I/O 2026 を実現するために実際に使った AI ツールと、そのプロンプトやワークフローの概要です。

AI x Film — “TPU Training Day”（短編映画）

  • AI 製品・モデル: Google AI Studio; experimental DeepMind models; Gemini Omni; Nano Banana
  • やったこと: 多数の TPU が I/O のために重労働の準備をする短編映画を制作しました（“TPU Training Day” / 愛称: “Timmy TPU”）。
  • 取り組み方:
    • プロジェクトは「段ボールとマーカーという最もシンプルな素材でアニメーション映画を作り、AI で命を吹き込めるか？」という問いから始まりました。
    • 監督 Laurie Rowan と Nexus Studios と協働し、パペット、伝統的なアニメーション、AI を融合。人間の技術と芸術性を中心に据えました。
    • まずパペット操作とシンプルな 3D アニメーションでキャラクターの演技を収録し、フレーミングとカメラ動作を完全にコントロールしました。
    • その生の映像から Nano Banana を使ってスタイライズされたファーストフレームを生成。
    • フレームの一貫性を保つために、Google AI Studio 内にカスタムツールを構築し、Nano Banana のフレームをスケールでテストしてピクセル単位での整合を確認してからシーケンスを生成しました。
    • ベースアニメーションとスタイライズフレームは Gemini Omni と他の実験モデルで統合され、映画的なクオリティに引き上げつつも人間の意図や微細な不完全さ（パペット映画の魅力）を保持するよう設計しました。

AI x Visual Design — I/O のビジュアルブランド

  • AI 製品・モデル: Gemini models; Nano Banana
  • やったこと: 4 色のグラデーション、重なり合う透明性、相互に組み合わさるアイコン群を持つ I/O 2026 のビジュアルブランドを作成しました。
  • 取り組み方:
    • チームと AI の密な協働でブランドを構築。過去のブランドガイドラインと過去 5 年分の I/O レポートを Gemini に投入して初期案を生成しました。
    • 初期出力が完全には合致しなかったため、マイクロ実験を繰り返しました。生成した画像を Nano Banana に返してフィードバックを与え、反復的に改善。
    • Nano Banana を使ってアイコンスタイルの探索も実施。最終的に、フラットな 2D アイコンが動的にハイパーテクスチャの 3D アイコンへ変換されるスタイルに決定し、基調講演、物理サイネージ、デジタルアプリ全体で一貫したブランド表現を作りました。
    • （参考）アイコンスタイル探索で使ったプロンプトや、YouTube トレーラーで表示された最終アイコンスタイルを活用しました。

AI x Immersive Experiences

I/O プレショー: Jellectronica

  • AI 製品・モデル: Google Antigravity; Google Colab; Google CoralNPU; Google Flow Music; Lyria 3 Pro
  • やったこと: Monterey Bay Aquarium と協働し、クラゲ（moon jelly）の動きを音に変換する生成音楽実験「Jellectronica」でプレショーを開始しました。
  • 取り組み方:
    • Google Colab で YOLO8 モデルを学習させ、Google Coral NPU 上で実行してクラゲの動きをトラッキングしました。
    • トラッキングデータは Google Flow Music と Lyria API（Lyria 3 Pro）で音楽制御に活用。たとえば、低音セクションにクラゲが多ければベースがより大きく、より活発になるようにマッピングしました。
    • Google Antigravity 上でマス・ステム生成器（ベース、コード、メロディ、ドラムなど）をバイブコード化して、楽曲のステム自動生成を行いました。

I/O プレショー: Infinite Scaler と Code the Countdown

  • AI 製品・モデル: Google AI Studio; Gemini API; Gemini Canvas; Google Antigravity; Lyria 3; Nano Banana
  • やったこと: Infinite Scaler はプレショーの一部として、プレイヤーが対戦しながらプレイ中にレベルを生成するビデオゲームでした。Code the Countdown では世界中の制作者がコードで生成したカウントダウンを上映しました。
  • 取り組み方:
    • プレイヤーが 2D 画像生成だけで素早く無限の 3D ワールドを構築できるように設計。
    • Nano Banana を使って、ユーザープロンプトとリファレンス画像からスプライトシートを生成し、これを Gemini API 経由で取り扱いました。
    • 前景要素を Nano Banana に返してノーマル、ラフネス、エミッションマップを生成させ、深度を推定してテクスチャを WebGL でレンダリングされる 3D の段ボール箱にマッピングしました。
    • プロトタイピングは Google AI Studio で迅速に行い、開発は Google Antigravity に移行。ゲーム内の音楽は Lyria 3 で完全に生成しました。
    • スプライトシートは複数要素を一貫したテンプレートで組み合わせ、グリーンスクリーン背景を使ってマスク処理を容易にしました。このプロセスにより、完全にプレイ可能な 3D レベルが生成されました。
    • プレイヤーが Canvas や AI Studio で 1〜10 の数字をデザインし、それらをコードでつなぎ合わせた「Code the Countdown」も実施しました。
    • （参照）ゲームをプレイして我々が一緒に作ったレベルを探索できるページは here 。

Antigravity Coffee Co. pop-up

  • AI 製品・モデル: Flutter; Gemini Enterprise Agent Platform; Google Antigravity; Nano Banana
  • やったこと: 来場者がカスタムアート入りラテをデザインして注文できるアプリを作り、来場者自身が最もぶっ飛んだコーヒーアプリの自分版を構築できる体験を提供しました。
  • 取り組み方:
    • Flutter と A2UI プロトコルを使った生成的 UI により、リアルタイムで変化する適応型インターフェースを構築。静的なフォームを動的なユーザーインタラクションに置き換えました。
    • フロントエンドと Nano Banana のようなモデルを橋渡しするのに Firebase を利用。Cloud Functions、Firestore、Cloud Ops を含む Google Cloud と Firebase により、低レイテンシかつ高品質な単一の Flutter コードベースで複数ハードウェアに対応しました。
    • 来場者は Google Antigravity のエージェント型コーディングで自分用の注文アプリを素早く作れるようにしました。

AI x Creative Delight

スピーカー用タイトルカード

  • AI 製品・モデル: Gemini Omni; Google Flow; Nano Banana Pro
  • やったこと: すべての登壇者に対して、画像・動画生成モデルを用いてカスタムのタイトルカードを生成しました。
  • 取り組み方:
    • 例: Josh Woodward（VP, Google Labs & Google Gemini）のステージでは、デジタルな Josh が Chrome Dino に乗り、バスケットボールをダンクするアニメーションを表示しました。
    • Nano Banana Pro でコア資産（ingredient reference sheets）を生成し、それらを元にストーリーボードを作成、個別のバリエーションやパーソナルなディテールを試しました。
    • Google Flow ではまず Veo を使ってアクションのプロトタイピングとアニメーション生成（例: スラムダンク）を行い、さらに Gemini Omni を Google Flow 内で使って複雑なスポーツ動作のアニメーション生成を補助しました。
    • 詳細なテキストプロンプトで AI 出力の一貫性を保ち、生成動画から得た生のモーションを合成・タイムリマップして仕上げました。

ステッカースワッグ

  • AI 製品・モデル: Gemini; Nano Banana
  • やったこと: 来場者向けにその場でカスタム I/O ステッカーを生成・印刷しました。
  • 取り組み方:
    • カスタム Web アプリ上でインタラクティブなステッカーゲームを構築。プレイヤーは Android ボットを使って落ちてくるプロンプトを 20 秒でキャッチします。
    • プロンプトは 100 以上のカテゴリ（ブルーベリー、ディスコボール、レーザー、木材 など）。プレイヤーは 2 つのプロンプトを選ぶか “I'm feeling lucky” を押してランダムミックスを得ます。
    • バックエンドは Nano Banana（および Gemini、Android）を使って選択を合成し、非常にパーソナライズされたステッカーデザイン（例: 金色ワッフルでできた 3D の “I/O”、グミベアのマザーボードなど）を即座に生成・印刷して配布しました。

さらに詳しく知りたい方は、I/O 2026 の主な発表の多くをこちらでご覧ください。here

POSTED IN: AI; Gemini models; Google Labs; Developer tools