投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化により、テキストと画像を組み合わせたアウトプットへの需要が高まっていますが、API経由での「1回の呼び出しによる同時生成」には依然として技術的な工夫が必要です。本記事では、Gemini APIを例に、マルチモーダル出力の実装パターンと、エッジデバイスを含むシステム設計の勘所、そして日本企業が留意すべき実務的ポイントを解説します。
マルチモーダル出力の理想と現実
GoogleのGeminiをはじめとする最新のAIモデルは「マルチモーダル（多用な種類のデータ処理）」を謳っており、テキスト、画像、音声、動画をシームレスに扱えることが大きな特徴です。しかし、開発者コミュニティでは「テキストと画像を1回のAPIコールで同時に出力させたいがうまくいかない」という声が散見されます。
実務的な観点から言えば、現在の多くのLLM（大規模言語モデル）のAPIは、基本的には「テキスト（トークン）の生成」が主軸であり、画像生成は別のモジュール（例：Imagenなど）が担当する構造が一般的です。「画像付きの解説記事」や「図解入りのレポート」をAIに作成させる場合、1つのプロンプトで完結するように見えても、裏側では「テキスト生成」と「画像生成」のプロセスが別々に、あるいは連鎖的に動いているケースがほとんどです。
API実装における「オーケストレーション」の重要性
元記事の事例では、シングルボードコンピュータ（Banana Piなど）のようなエッジデバイスからGemini APIを利用し、テキストと画像の両方を取得しようとしています。ここでエンジニアやプロダクト担当者が理解すべきは、AIモデルのオーケストレーション（統合制御）です。
現時点での現実的な実装パターンは以下のようになります。
- Function Calling（ツール利用）パターン： LLMに「画像が必要だ」と判断させ、画像生成APIを呼び出す関数を実行させる。その後、生成された画像のURLと解説テキストを組み合わせてユーザーに提示する。
- マルチステップ処理： まずテキスト構成案を生成させ、その中から画像生成用のプロンプト（指示文）を抽出して画像生成モデルに投げる。
つまり、「1回のAPIコールですべてが返ってくる」のを待つのではなく、アプリケーション側で複数の処理を適切に繋ぐ設計が求められます。これは、レイテンシ（応答遅延）やコスト管理の観点からも重要です。
エッジAIとクラウドAIのハイブリッド活用
元記事で言及されている「Nano」や「Banana Pro」といったキーワードは、小型デバイスでのAI活用（エッジAI）を示唆しています。日本国内でも、製造業の工場ラインや小売店の監視カメラなど、通信帯域を節約しつつAIを活用したいというニーズは高まっています。
しかし、画像生成のような高負荷な処理を小型デバイス単体（オンデバイス）で行うのはスペック的に困難な場合があります。そのため、「テキスト処理や軽量な判断はエッジ（端末側）で行い、重い画像生成や複雑な推論のみクラウドAPIを叩く」というハイブリッドな構成が、コストとパフォーマンスのバランスにおいて現実解となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の技術的なトピックは、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際に以下の示唆を与えます。
- 「魔法」ではなく「設計」として捉える：
AIは万能な魔法の杖ではありません。「画像とテキストを同時に出したい」という業務要件がある場合、それが技術的にどう処理されるかを理解し、APIの仕様に合わせたワークフロー設計（RAGやFunction Callingの活用）を行う必要があります。ベンダー任せにせず、自社のエンジニアやPMがこの構造を理解することがプロジェクト成功の鍵です。 - 法的リスクとガバナンス：
画像生成を含む場合、著作権侵害のリスクがテキスト以上に高まります。生成された画像が既存の著作物に酷似していないか、商用利用可能なモデルを利用しているかなど、コンプライアンス面での確認フローをシステムに組み込む、あるいは人間が最終確認するプロセス（Human-in-the-loop）を残すことが、日本の商慣習においては特に重要です。 - UX（ユーザー体験）への配慮：
画像とテキストを別々に生成するプロセスは、応答時間を長くする要因になります。待機中にプログレスバーを表示する、先にテキストだけ表示するなど、日本国内の厳しい品質基準に耐えうるUI/UXの工夫が求められます。
Geminiのようなマルチモーダルモデルは強力ですが、それを実務で使いこなすためには、モデルの能力だけでなく、周辺のシステム設計とガバナンスが不可欠です。