オブジェクト検出、画像キャプション、OCRなどのコンピュータビジョンタスクのためのGoogle Gemini 2.5を、Vision AIソリューションでどのように活用できるかをご覧ください。
AIの進歩は日進月歩で、毎日のように新たなイノベーションが話題を呼んでいる。そのような最近のブレークスルーのひとつが、3月26日に発表されたGoogle DeepMindの最新のマルチモーダルモデル、Gemini 2.5である。従来の大規模言語モデル（LLM）は膨大なデータから学習して人間のようなテキストを生成することができるが、Gemini 2.5はそれを超えている。
画像、音声、ビデオを処理できる「思考モデル」として設計されている。推論能力とコーディング能力が強化されている。興味深いことに、物体検出、画像キャプション付け、光学式文字認識（OCR）など、機械が視覚データを解釈・分析するコンピューター・ビジョン・タスクに関しても、非常に優れた性能を発揮する。
この記事では、Gemini 2.5のコンピュータビジョン機能を実際に体験するのに役立つUltralyticsノートブックの1つを紹介する。また、Gemini 2.5の主な機能を詳しく見ていき、実世界のアプリケーションのためのコンピュータビジョンソリューションを構築するためにGemini 2.5をどのように使用できるかを紹介します。さあ、始めよう！
今回リリースされたGemini 2.5モデルシリーズの最初のバージョンは、Gemini 2.5 Proの実験的リリースである。Gemini 2.5 Proは、答えを出す前にその答えを考え抜くことで、複雑な問題に対処するように設計されている。強化学習（フィードバックからモデルが学習する）や思考連鎖プロンプト（問題を解決するための段階的アプローチ）といった手法を使用している。
その大きな特徴のひとつは、100万個のトークン（およそ100万個の単語または単語の一部）を保持できる巨大なコンテキスト・ウィンドウであり、200万個まで増加すると予想されている。これは、モデルが一度に多くの情報を取り込めることを意味し、より詳細で正確な結果につながる。
言語処理に加えて、Gemini 2.5は以下のコンピュータビジョンタスクに使用することができる：
現在、AIの分野ではいくつかのマルチモーダルモデルが利用可能であるため、Gemini 2.5 Proがそれらとどのように比較されるかを理解することは重要である。GoogleDeepMindによって共有されたベンチマーク結果に基づいて、Gemini 2.5 Proは、さまざまなタスクで印象的なパフォーマンスを示している。
例えば、「人類最後の試験」と呼ばれるテストでは、多くの科目をカバーする難関試験をシミュレートし、高度な推論と一般知識をテストする。ジェミニ2.5プロのスコアは約18.8％で、約14％を記録したOpenAIのo3-miniのようなモデルを凌駕している。
また、数学やコーディングの課題でも非常に優れたパフォーマンスを発揮し、OpenAI GPT-4.5、Claude 3.7 Sonnet、Grok 3 Beta、DeepSeek R1といったモデルのパフォーマンスと同等か、それを上回ることが多く、複雑なタスクを処理し、大量のデータを処理する能力を実証している。
Gemini 2.5 Proは複数のプラットフォームで利用できる。Gemini 2.5 Proは複数のプラットフォームで利用可能で、Google AI Studioで実験したり、Gemini Advancedユーザー向けのGeminiアプリからアクセスすることができる。Google DeepMindは発表の中で、このモデルが近々Vertex AIでサポートされる予定であることにも言及している。これらのアクセスポイントにより、開発者はGemini 2.5 Proを実世界のAIアプリケーションに簡単に使用することができる。
しかし、Google Gemini APIを使用し、複雑なセットアップをすることなく、わずか数分で始めたい場合、また、そのコンピュータビジョン機能をより深く理解したい場合は、Gemini 2.5 Proを使用したオブジェクト検出や画像キャプション付けなどのタスクを紹介するUltralytics ノートブックをご覧ください。このノートブックで期待できることを詳しく説明しよう。
Ultralytics ノートブックを使い始め、Google Gemini 2.5を使用するには、まずGoogle AI Studioを通してAPIキーを生成する必要があります。このキーによってGemini APIにアクセスできるようになり、モデルを使用できるようになります。
APIキーを取得したら、お使いの環境に必要なライブラリがインストールされていることを確認してください。 UltralyticsとGoogleAIツールキットのパッケージが含まれる。このステップはノートブックで明確に説明されているので、指示に従って簡単にワークスペースをセットアップできる。
すべての設定が完了したら、APIキー（下図）を入力してGemini APIに接続し、ワークスペースとモデルのリンクを作成します。これで、Gemini 2.5に画像やテキストプロンプトを送信する準備が整いました。
基本的には、画像と簡単な命令（「この画像から物体を検出する」とか「見えているものを描写する」とか）をモデルに与えると、必要な結果を返してくれる。この簡単なプロセスにより、Gemini 2.5のコンピュータビジョン機能を簡単に使い始めることができる。
このノートブックの主要な例の1つは、Gemini 2.5 Proを使用した物体検出です。この例では、オブジェクトを検出するための画像と簡単なプロンプトをモデルに与えます。
これらの座標は正規化された形式で与えられます。これらの座標は正規化された形式で与えられます。次に、Ultralytics Python パッケージの関数を使用して、これらの正規化された値を画像の実際の寸法に合わせて変換し、以下に示すように、各オブジェクトの周囲に明確なバウンディングボックスを描画します。
ノートブックのもう一つの興味深い例は、Gemini 2.5 Proを使った画像キャプションです。この例では、モデルに画像を提供し、画像に何が写っているかを説明する詳細なキャプションを生成するよう求めるプロンプトを表示します。
このモデルは、ビジュアルコンテンツを分析し、画像のコンテンツとコンテキストの両方を捉えた物語（多くの場合、複数の文章としてフォーマットされる）を返す。この機能は、アクセシビリティの向上、視覚情報の要約、さらには創造的なストーリーテリングの強化に役立ちます。
Gemini 2.5 Proの画像中のテキストを読み取る能力を使用するコンピュータビジョンタスクは、OCRです。ノートブックでは、テキストを抽出するプロンプトとともに、テキストを含む画像をモデルに提供することができます。モデルは画像を処理し、以下のように検出されたテキストとテキストがある座標の両方を返します。
その後、Ultralytics Python パッケージの関数を使用して、これらの正規化座標を画像の実際の寸法に変換し、テキスト領域の周囲にバウンディングボックスを描画します。この注釈付き出力により、テキストの位置が明確になり、文書のデジタル化、データ入力の自動化、アクセシビリティの向上に役立ちます。
さて、Google Gemini 2.5 Proが様々なコンピュータビジョンタスクにどのように使用できるかを説明したところで、これらの機能が使用できる実際のアプリケーションをいくつか探ってみよう。
例えば、Gemini 2.5 Proのオブジェクト検出機能は、大規模な画像セットに自動的にラベルを付けて整理するのに役立ち、データセットの作成やコンテンツ管理のような作業をより迅速に行うことができます。Gemini 2.5 Proは、小売業や農業のような分野での画像分析にも使用できます。例えば、棚に陳列された商品を検出したり、農場の写真から作物のストレスの兆候を特定したりすることができます。
一方、このモデルの画像キャプション機能は、視覚障害ユーザーが画像に何が写っているかを理解するのに役立ちます。例えば、人通りの多い通りの写真であれば、車の種類や歩行者の動き、さらには照明の合図に基づく時間帯など、シーンを詳細に説明するキャプションを作成することができる。
これに加えて、Gemini 2.5のOCR機能は、様々なアプリケーションで使用することができる。例えば、ページやレシートをスキャンすることで、印刷された文書をデジタル化することができます。この機能は、データ入力作業の自動化、フォームの処理、あるいは名刺や看板からテキストを読み取るのに理想的です。
全体として、Google Gemini 2.5 Proは、幅広い実用的なAIアプリケーションへの扉を開く。
テキストの生成と分析にとどまらず、Google Gemini 2.5 Proは、オブジェクト検出、画像キャプション、OCRのようなコンピュータビジョンタスクに使用することができます。巨大なコンテキストウィンドウと強化された推論機能により、実世界のシナリオでうまく機能する、詳細でコンテキストを考慮した結果を生成します。
AIモデルが進化し続ける中、Gemini 2.5 Proのようなツールは、業界を超えた複雑な問題の解決を容易にしている。視覚的理解から言語処理まで、幅広いタスクに対応できる柔軟なマルチモーダルソリューションを求める組織が増えるにつれ、AIの採用はさらに広がっていくだろう。
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