ターミナルに潜むエージェント：Gemini CLIの機能と競争優位性の徹底分析

作成日: 2025年06月26日

ターミナルに潜むエージェント：Gemini CLIの機能と競争優位性の徹底分析

セクション1：Gemini CLIのパラダイム：アーキテクチャ、思想、そして競争上の位置付け

Gemini CLIは、単なるコマンドラインツールではありません。それは、開発者の最も重要な作業環境であるターミナル内に、強力なAIエージェントを直接統合するという、Googleの野心的なビジョンを体現しています。その価値を完全に理解するためには、その核となる技術、開発者中心の思想、そして競合製品との戦略的な違いを深く掘り下げる必要があります。

1.1. エンジンルーム：Gemini 2.5 Pro、100万トークンのコンテキスト、そしてReActループ

Gemini CLIの驚異的な能力は、その心臓部にあるいくつかの先進的な技術によって支えられています。

• コアモデル：Gemini 2.5 Pro
  Gemini CLIは、Googleのフラッグシップ大規模言語モデルであるgemini-2.5-proを標準で搭載しています 1。このモデルは、特にコーディングと論理的推論の分野で卓越した性能を発揮することがベンチマークで示されており、後述する寛大な無料利用枠の下で、すべてのユーザーがこの最先端モデルの能力を享受できます 3。
• 100万トークンのコンテキストウィンドウ
  Gemini CLIを定義づける最大の特徴の一つが、100万トークンという巨大なコンテキストウィンドウです。これは約750ページ分のテキストに相当し、AIが一度に「短期記憶」として保持できる情報量を指します 1。この能力により、Gemini CLIはプロジェクト全体のコードベース、長大な技術文書、あるいは広範なプロジェクト履歴を「忘れる」ことなく完全に把握できます。これにより、複数のファイルにまたがる複雑なリファクタリングや、長時間の対話セッションにおいても一貫性を保つことが可能となり、多くの競合ツールを大きく凌駕する利点となっています 2。
• Reason and Act (ReAct) ループ
  Gemini CLIは、単にプロンプトに応答するだけではありません。「推論（Reason）」と「行動（Act）」を繰り返すReActループに基づいて自律的に動作します 5。タスクを与えられると、まず何をすべきかを推論し、ファイル読み込みやコマンド実行といった具体的な「行動」を決定します。そして、内蔵ツールを使ってその行動を実行し、得られた結果を観測して、次のステップを再び推論するのです。この反復的なプロセスにより、バグ修正や新機能開発といった複雑で多段階のタスクを自律的に完遂することが可能になります。
• Human-in-the-Loop (HiTL) による安全性
  強力な自律性には、相応の安全対策が不可欠です。Gemini CLIはデフォルトで、ファイルの書き込みやgit rebaseのような破壊的な可能性のあるコマンドを実行する前に、必ずユーザーに許可を求めます 7。ユーザーは「承認（Approve）」、「拒否（Deny）」、あるいは特定の操作を常に許可する「常時許可（Always Allow）」を選択でき、最終的なコントロール権を常に保持できます。このHiTLシステムは、エージェントの強力な能力を安全に活用するための重要なセーフティネットとして機能します。

1.2. 開発者第一主義：オープンソース、ローカル、そして無料という戦略的意味

GoogleはGemini CLIの提供にあたり、開発者の信頼と支持を得るための明確な戦略を採用しています。

• オープンソース（Apache 2.0ライセンス）
  Gemini CLIは完全にオープンソースであり、その全ソースコードはGitHub上で公開されています 4。これにより、コミュニティによるコードの検証、セキュリティの確認、そして機能拡張への貢献が可能となり、高い透明性と信頼性を確保しています。これは、Anthropic社の公式ツールであるClaude Codeがプロプライエタリ（非公開）である点とは対照的です。エージェントの基本的な挙動を定義するシステムプロンプトさえもソースコード内で公開されており、その動作原理が誰にでも理解できるようになっています 9。
• ローカル実行とセキュリティ
  CLIツールはユーザーのローカルマシン上で直接実行されます。これは、企業の専有コードや機密情報が処理のために外部サーバーに送信されることがないことを意味し、データ秘匿性を重視する企業や個人にとって、クラウドベースのAIサービスでは実現不可能なレベルのセキュリティとプライバシーを提供します 1。
• 比類なき無料利用枠
  Googleは、個人のGoogleアカウントを持つユーザーに対し、業界でも最大級の無料利用枠を提供しています。これには、Gemini 2.5 Proとその100万トークンコンテキストウィンドウへの完全なアクセスが含まれ、1分あたり60リクエスト、1日あたり1,000リクエストまで無料で利用できます 2。これにより、個人開発者や小規模チームが、金銭的な負担なく最先端のAIエージェントを試すことが可能になっています。より高い利用上限や特定モデルへのアクセスが必要な場合は、Google AI StudioやVertex AIのAPIキーを用いた従量課金制、あるいはGemini Code AssistのStandard/Enterpriseライセンスへのアップグレードが可能です 3。

1.3. 基本的なカスタマイズ：GEMINI.mdと内蔵ツールによるエージェントの調整

Gemini CLIは、プロジェクトごとにその挙動を簡単にカスタマイズできる仕組みを備えています。

• GEMINI.mdによるコンテキスト提供
  プロジェクトのルートディレクトリにGEMINI.mdというファイルを作成することで、そのプロジェクト固有の永続的なコンテキストをエージェントに与えることができます。このファイルには、プロジェクトのアーキテクチャ概要、コーディングスタイルガイド、使用するライブラリ、あるいはコミット前に必須のコマンドなどを記述します 2。エージェントは対話開始時にこのファイルを読み込み、応答や行動をそのプロジェクトに合わせて最適化します。
• 内蔵ツールセット
  Gemini CLIには、/toolsコマンドで一覧表示できる、必要不可欠なツール群が標準で組み込まれています。これには、shell（システムコマンド実行）、read-file（ファイル読み込み）、write-file（ファイル書き込み）、edit（ファイル編集）、grep（ファイル内検索）、glob（ファイル検索）、web-search（Web検索）、web-fetch（Webページ取得）などが含まれます 2。これらのツールを理解することが、効果的なプロンプトを作成する鍵となります。
• シェルパススルー
  対話セッション中に!をプロンプトの先頭につけることで、セッションを終了することなく、一時的にシステムのシェルにアクセスして手動でコマンドを実行できます 2。
• メモリとセッション管理
  /memoryコマンドを使うと、セッションを越えてエージェントに記憶させておきたい特定の事実（例えば、よく使うコマンドのエイリアスなど）を管理できます。一方、/chatコマンドは、過去の対話履歴を保存したり再開したりするのに役立ちます 13。

Googleの戦略は、単一のツールを販売することではなく、GeminiとVertex AIプラットフォームを中心とした開発者エコシステム全体を育成することにあると考えられます。クライアントをオープンソース化し 4、強力なバックエンドモデルを寛大な無料枠で提供する 3 ことで、Googleは市場に自社の最高モデルを浸透させ、開発者のデフォルトの選択肢としての地位を確立しようとしています。これは、開発者のニーズが拡大し、エンタープライズ機能やより高いクォータが必要になった際に、自然な形でVertex AIの有料サービスへと移行させる強力なパイプラインとして機能します 3。結論として、Gemini CLIは単なる製品ではなく、GoogleのAIエコシステムを開発者ワークフローのまさに中核（ターミナル）に埋め込むための戦略的な「トロイの木馬」と見なすことができます。このエコシステム第一のアプローチこそが、より限定的なツールに対する、その最も重要な長期的競争優位性です。

表1：Gemini CLI vs. Claude Code - 基本比較

セクション2：開発者のコパイロット：高度なコーディングとワークフローの自動化

このセクションでは、Gemini CLIがその主要な領域であるソフトウェア開発において、どのようにして単なるコード補完ツールを超え、開発ライフサイクルにおける能動的な参加者となるのかを詳述します。

2.1. プロンプトから本番まで：フルスタックアプリケーションの生成と反復開発

Gemini CLIは、抽象的なアイデアを具体的なアプリケーションへと変換する能力を持っています。

• アプリケーション全体の足場作り
  ユーザーは、「GitHubで最もインタラクションの多いIssueを表示する、壁掛けディスプレイ用のフルスクリーンWebアプリを作って」1や、「モダンな画像編集Webアプリを作って」19といった高レベルのプロンプトを発行できます。エージェントは要求を解釈し、適切な技術スタック（例えばReact/Node.jsやPython/FastAPIなど）を選択し 9、ファイル構造を含む完全なHTML、CSS、JavaScript/Pythonのコードベースを生成します 1。
• 反復的な開発プロセス
  生成プロセスは対話的です。最初のコードが生成された後、ユーザーは「このホームページを美しいSaaSのランディングページに置き換えてほしい」20といった指示を出すことで、機能の追加やスタイルの変更を要求できます。エージェントは既存のファイルを読み込み、変更を加えます。
• 詳細なフィードバックループ
  CLIは、エージェントの「思考」プロセスや、提案されたすべてのファイル変更の差分（diff）を詳細に出力します 20。これにより、ユーザーは変更を承認する前に何が起きるかを完全に把握でき、安心して作業を進めることができます。

2.2. デジタル探偵：高度なデバッグ、リファクタリング、アーキテクチャ分析

Gemini CLIは、コードの保守と改善においても強力なパートナーとなります。

• エラー駆動型デバッグ
  中心的なワークフローの一つが、エラーメッセージとスタックトレースを直接CLIに貼り付けることです。例えば、「home.jsファイルで型エラーが出ました」というテキストに続けてエラー内容を貼り付けると 21、エージェントは関連ファイルを読み込み、エラーを分析し、修正案を提案、承認されるとそれを適用します。これは手動でのデバッグよりもはるかに効率的です 22。
• 大規模リファクタリング
  100万トークンのコンテキストを持つGemini CLIは、プロジェクト全体のアーキテクチャを分析できます。ユーザーは「このシステムの主要な構成要素を説明して」7と尋ねたり、「プロジェクト全体の’urllib’呼び出しを’requests’に置き換え、適切なエラーハンドリングを追加して」13といった、コードベース全体にわたる複雑なリファクタリングタスクを依頼できます。
• コードベースに関するQ\&A
  @構文を用いて特定のファイル（例：@main.py explain me）を参照することで、開発者自身がコードを読まなくても、その機能について詳細な説明を得ることができます 23。

2.3. 自動化エージェント：スクリプト、Git連携、CI/CDワークフロー

Gemini CLIは、反復的なタスクを自動化し、開発ワークフローに深く統合することができます。

• 非対話的スクリプティング
  --promptフラグを使用することで、Gemini CLIをシェルスクリプトから非対話的に呼び出すことができ、自動化が可能になります 8。例えば、
  cat main.go | gemini “このコードの要約を教えて”のようにパイプで処理を繋げることができ、これはCI/CDパイプラインへの統合に不可欠です 8。
• 自動化ワークフローの例
  ユーザーは、複数のステップからなるタスクを単一のプロンプトファイルに記述し、一括で実行させることができます。例えば、「1. srcディレクトリ内の未使用CSSクラスをすべて検出する。 2. 該当するファイルを修正してそれらを削除する。 3. 最後にnpm run lint -- --fixを実行してコードをクリーンアップする」といった一連の指示を自動化できます 8。
• Gitとバージョン管理
  Claude Codeはその深いGit連携で知られていますが 17、Gemini CLIも
  shellツールを使ってgitコマンドを実行することで、Git操作を行うことができます。コミットメッセージの作成、ブランチの作成、さらにはコードを分析してマージコンフリクトの解決を支援するよう指示することも可能です 13。

これら2つのツールは、異なる開発哲学を体現しているように見えます。Gemini CLIは、ユーザーからのフィードバックや使用例から、「ワンショット」でアプリケーション全体を生成したり、単一のエラープロンプトからバグを修正したりすることに長けていることがわかります 19。その強みは、高レベルの目標を受け取り、複雑な計画を自律的に実行する能力にあります。これは、大規模で明確に定義されたタスクを委任し、最終結果を確認したい開発者にとって、まさに「戦力増強装置（フォースマルチプライヤー）」として機能します。対照的に、Claude Codeはしばしば「ペアプログラマー」のようだと評され、問題を解決するために段階的な対話を行います 22。ある特定のタスク（数独アプリの作成）では、Claude Codeが最初の試行で動作するバージョンを生成したのに対し、Gemini CLIの初期バージョンは不完全で、さらなる指示を必要としたという報告もあります 27。このことから、Claude Codeは、学習しながら、あるいは問題を一歩一歩慎重に解決したい開発者にとって、より「協調的なパートナー」として機能すると言えます。どちらのツールが「優れている」かは、開発者のワークフローの好みとタスクの性質に完全に依存します。Geminiのアプローチは大規模な自動化には高速である可能性があり、Claudeのアプローチは慎重な反復的改良を必要とする複雑でニュアンスのあるタスクに対してより信頼性が高いかもしれません。

セクション3：マルチモーダルの最前線 Part I：画像解析と生成

このセクションでは、ユーザーの主要な関心事であるGemini CLI独自の画像処理能力を詳述し、それをClaude Codeの能力と明確に対比させます。

3.1. ビジョンからコードへ：スケッチ、図、PDFの解釈

Gemini CLIは、視覚情報を解釈し、それを機能的なコードに変換する強力なマルチモーダル能力を持っています 7。

• スケッチからコンポーネントへ
  開発者は、手書きのUIスケッチ画像（例：webapp_sketch.jpg）を提示し、「このログインページのデザインを実装するReactコンポーネントをTypeScriptとBootstrapを使って生成して」といったプロンプトを与えることができます 7。エージェントはレイアウトを分析し、対応するコードを生成します。
• PDF/ドキュメントからクライアントへ
  API仕様書のような技術文書全体を読み込ませることも可能です。「’api-specification.pdf’を読んで、記述されているすべてのエンドポイントを実装したTypeScriptクライアントライブラリを作成して」といったプロンプトが実現可能です 7。
• アーキテクチャ図の分析
  ユーザーはシステムアーキテクチャ図（system-architecture.png）をアップロードし、エージェントにコンポーネント、データフロー、潜在的なセキュリティ脆弱性を特定するよう依頼できます 7。
• Claude Codeとの比較
  Claude Codeも画像の分析は可能ですが 29、ユーザーレポートによれば、そのファイル扱いは柔軟性に欠け、単純なパス参照ではなくドラッグ＆ドロップを要求されることが多く、PDFを直接処理することはできません 28。Gemini CLIがPDFを扱い、
  @file.pdfのような簡単なファイルパスで参照できる点は、ユーザビリティにおける明確な優位性です 28。

3.2. 生成的なキャンバス：Imagen連携による画像の作成と編集

これは、Claude Codeが持たない決定的な能力です 32。Gemini CLIは、GoogleのImagenモデルを呼び出し、ターミナルから直接画像を生成・編集することができます 4。

• テキストからの画像生成
  直接的な内蔵ツールではありませんが、エージェントに画像の生成を指示できます。「翼とシルクハットを身につけた豚が空を飛んでいる3Dレンダリング画像を作成して」のようなプロンプトは、エージェントが画像生成サービスへのAPIコールを組み立てて実行することで実現されます 33。これは、アセット、ロゴ、あるいはドキュメント用の説明図を作成するのに利用できます。
• 画像編集
  インプレース編集も可能です。ユーザーは画像（@my_photo.png）を提示し、「この画像をカートゥーン風に編集して」あるいは「私の隣にラマを追加して」と指示できます 33。
• 対話形式の編集
  このプロセスは複数ターンにわたって行えます。最初の生成や編集の後、ユーザーは対話を続け、「今度は色を黄色に変えて」といった追加の指示を出すことができます 33。

3.3. リッチメディアの作成：テキストと画像のインターリーブ生成

Geminiモデルは、テキストと画像を混在させた（インターリーブされた）出力を一度の応答で生成できます 34。これは、以前は複雑なモデルの連携を必要としたユニークな機能です。

• ユースケース：図解付きドキュメント
  開発者は、「パエリアの図解付きレシピを生成して。レシピを生成しながら、テキストと一緒に表示する画像も作成して」とプロンプトを与えることができます 35。エージェントは、指示テキストと生成された画像の両方が埋め込まれたMarkdownファイルを生成します。これは、リッチで視覚的なドキュメントやブログ記事をCLIから直接作成するという、革命的なワークフローを可能にします 37。

Gemini CLIの画像生成能力は、単なる目新しい機能ではありません。それは、開発者のワークフローにおける根本的な変化を意味します。従来の開発ワークフローはテキストとコードが中心であり、ビジュアルアセットはFigmaやPhotoshopのような別のツールで作成され、後から統合されていました。しかし、Gemini CLIの画像生成機能 10 は、アセット作成のプロセスを開発者の本拠地であるターミナル内に持ち込みます 3。これにより、開発者は新機能のコードを書いた直後に、同じターミナルからプレースホルダーのロゴを生成し、README用のアーキテクチャ図を作成し、さらにはユーザードキュメントのための説明画像を生成することさえ可能になります。これはツール間のコンテキストスイッチを劇的に削減し、個々の開発者がより完全で洗練された成果物を自律的に生み出すことを可能にします。この開発パラダイムは、コードのみを扱うエージェントであるClaude Codeには現在模倣できないものです。

表2：画像処理能力の比較分析

セクション4：マルチモーダルの最前線 Part II：ネイティブな動画の理解と生成

このセクションでは、ユーザーが特にリクエストした第二の主要な差別化要因である「動画」に焦点を当て、Gemini独自のマルチモーダル能力の深掘りを続けます。

4.1. AI映画評論家：ネイティブな動画分析、要約、Q\&A

Geminiモデルは、動画ファイル（MP4、MOV、AVIなど）をネイティブに処理し、映像フレームと音声トラックの両方を同時に分析する能力を持っています 38。これは、そのマルチモーダル能力の中核をなす強みです。

• CLIでのワークフロー
  ユーザーは、ローカルの動画ファイル（@my_video.mp4）やURL（YouTubeを含む）を参照し、それについて質問することができます 40。プロンプトは「この動画を要約して」といった一般的なものから、「00:05と00:10で示されている例は何を意図していますか？」といった具体的なものまで可能です 42。
• 詳細な分析
  エージェントは音声を文字起こしし、視覚的なシーンを説明し、タイムスタンプ付きで主要なイベントを特定できます 42。これにより、単なるテキストの文字起こしよりもはるかに深い理解が可能となり、話されている内容と表示されている映像を関連付けて分析できます 38。
• Claude Codeとの対比
  Claude Codeおよびその基盤となるClaudeモデルは、ネイティブな動画入力機能を持っていません。動画を分析するためには、ユーザーはまずAssemblyAIのようなサードパーティツールを使って動画をテキストに文字起こしし、そのテキストをClaudeに与える必要があります 44。Claudeは動画の視覚的な内容に関する質問には答えられず、文字起こしされた音声についてのみ分析できます。

4.2. AI映画監督：Veoによるビデオクリップの生成

Gemini CLIは、GoogleのVeoモデルを使用して短いビデオクリップの生成を指示することができます 4。これもまた、Claude Codeには完全に欠けている生成能力です。

• テキストから動画へ
  ユーザーは、「オーストラリアでの茶トラ猫の冒険物語を描いた短い動画を作って」といった説明をCLIにプロンプトとして与えることができます 24。エージェントはこの指示をVeoへの必要なAPIコールに変換します。
• 画像から動画へ
  開始画像を提供し、それをアニメーション化して短いビデオクリップを作成するようエージェントに指示することも可能です 47。
• 開発者向け実用例
  この機能は、短いアニメーションロゴ、製品のデモクリップ、あるいは複雑なプロセスの視覚化などを、すべて開発環境内から作成するために使用できます。

Gemini CLIの動画機能は、「プロジェクト作成環境」というパラダイムを完成させます。それは、一人の開発者が、アイデア出しやコーディングから、UX分析、さらにはマーケティング資料の作成まで、小規模プロジェクトのライフサイクル全体を単一のインターフェースから管理することを可能にします。これにより、開発者は新しいモバイルアプリのコードを書き（セクション2）、ロゴやUIモックアップを生成し（セクション3）、次に「このアプリのユーザーフローの画面録画（flow_recording.mp4）を分析し、分かりにくいUI要素を特定して」とプロンプトを与えてUXテストを行い（動画分析）、最後に「このアプリの主要機能をSNS投稿用に紹介する、最後にこのロゴ（logo.png）を使った8秒間の短いアニメーション動画を生成して」と指示してマーケティング活動まで行えます（動画生成）。これは、「コマンドラインツール」が何であるかの範囲を根本的に拡大するものです。CLIは、動画をその最先端のフロンティアとする、強力な創造的・分析的サービス群のオーケストレーターへと変貌を遂げるのです。

表3：動画処理能力の比較分析

セクション5：拡張可能なエージェント：エコシステム、プロトコル、高度な連携

このセクションでは、Gemini CLIがプラットフォームとしてどのように機能し、プロトコルを通じて拡張され、Googleの広範なクラウドエコシステムに統合されているかを探ります。

5.1. プロトコルの力：高度なツール連携のためのMCP活用

• Model Context Protocol (MCP)
  Gemini CLIは、エージェントが外部サーバー上でホストされているツールを発見し、使用することを可能にするプロトコルであるMCPを標準でサポートしています 2。これは、内蔵ツールセットを超えてその能力を拡張するための主要なメカニズムです。
• MCPサーバーの設定
  ユーザーは、.gemini/settings.jsonファイルでMCPサーバーを設定できます。例えば、GitHub MCPサーバーを設定することで、エージェントが単純なAPIコールよりも構造化された方法でGitHubリポジトリと対話できるようになります 2。
• 共有される標準
  Gemini CLIとClaude Codeの両方がMCPをサポートしていることは 2、これがエージェントツールにおける業界標準になりつつあることを示唆しています。これにより、異なるエージェントが利用できる共有のツールエコシステムが生まれる可能性があります。

5.2. Googleエコシステムの利点：検索、Vertex AIなどとのシームレスな統合

• Google検索によるグラウンディング
  強力な内蔵ツールの一つがGoogle検索です。エージェントは自動的に検索を利用して、最近の出来事に関する質問に答えたり、最新のドキュメントを取得したりすることで、その応答をリアルタイムの外部情報で補強（グラウンディング）できます 2。
• Vertex AIとの統合
  エンタープライズ用途では、Gemini CLIはVertex AIと統合されます。これにより、従量課金制、より広範なモデルへのアクセス、そしてエンタープライズレベルのセキュリティとデータガバナンスが可能になります 7。動画や画像の生成に関するAPIコールは、しばしばVertex AIのエンドポイントを通じてルーティングされます 34。
• Gemini Code Assistとの相乗効果
  Gemini CLIは、VS CodeやJetBrains向けのIDE拡張機能であるGemini Code Assistと深く統合されています。両者は利用クォータを共有し、CLI機能の一部はIDEのチャットパネル内で直接利用できます 5。これにより、開発者がターミナルとIDEのどちらにいても一貫した体験が得られます。

セクション6：戦略的提言と将来展望

この最終セクションでは、これまでの分析を統合し、対象読者向けの実用的なアドバイスと将来を見据えた洞察を提供します。

6.1. 意思決定フレームワーク：Gemini CLIをClaude Codeより選択すべき時

• 次の場合、Gemini CLIを選択すべきです：
  • ワークフローにマルチモーダルなコンテンツ作成（画像、動画）が含まれる場合。これはGemini CLIの最大の利点です（セクション3 & 4）。
  • PDFや動画のようなリッチメディアドキュメントをネイティブに分析する必要がある場合。
  • オープンソースのツールチェーンと、エージェントのコードを検証・貢献できることを重視する場合。
  • Google Cloud/Vertex AIエコシステムに深く投資している場合。
  • 実験や個人利用のために、最も寛大な無料利用枠を活用したい場合。
• 次の場合、Claude Codeを検討すべきです：
  • ワークフローが完全にコード中心であり、画像や動画の生成を必要としない場合。
  • 自律的な委任よりも、よりガイド付きの「ペアプログラミング」的な対話スタイルを好む場合。
  • 非常に洗練された、すぐに使えるGit連携やテスト自動化機能を必要とする場合 17。
  • Amazon Bedrockや直接契約を通じて、Anthropicモデルを標準としている企業環境で作業している場合 18。

6.2. 今後の展望：ターミナルにおけるエージェントAIの軌跡

ターミナルエージェントは、コードアシスタントから、コンピュータ全体のための普遍的な自然言語インターフェースへと進化しつつあります。動画生成のような機能の導入 24や、Anthropicが最近ベータ版で発表した「コンピュータ使用」機能が示唆するように 51、将来的にはエージェントがGUIアプリケーションさえも制御する未来が考えられます。これは、開発者が単一の対話型インターフェースを通じて、コマンドラインとグラフィカルなアプリケーションの両方を操作する世界です。

Gemini CLIとClaude Codeの競争は、GoogleとAnthropic/Amazonなどのエコシステム間のより大きな戦いの代理戦争です。この競争に勝利するプラットフォームは、最も強力で、シームレスに統合され、拡張可能なツールセットを提供するものであり、マルチモーダル能力がその主要な戦場となるでしょう。

最終的に、Googleの広大なマルチモーダルサービス群と深く統合されたGemini CLIは、ターミナルエージェントが何でありうるかという最も野心的なビジョンを提示しています。それは単なるコーダーではなく、クリエイターであり、アナリストであり、真のデジタルな同僚です。その強みはエージェント自体だけでなく、それが指揮するエコシステムの力にあるのです。

引用文献

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33. Image generation Gemini API Google AI for Developers, 6月 26, 2025にアクセス、 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
34. Generate images with Gemini Generative AI on Vertex AI - Google Cloud, 6月 26, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/image-generation
35. Gemini で画像を生成する Generative AI on Vertex AI - Google Cloud, 6月 26, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/image-generation?hl=ja
36. Generative Images with Gemini (New Updates) - Raymond Camden, 6月 26, 2025にアクセス、 https://www.raymondcamden.com/2025/03/14/generative-images-with-gemini-new-updates
37. Gemini CLIを使って記事を公開する - Zenn, 6月 26, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/darmass/articles/gemini-cli-publish
38. Geminiで動画分析はできる？料金や分析方法を3ステップでわかりやすく解説, 6月 26, 2025にアクセス、 https://shift-ai.co.jp/blog/17648/
39. 動画理解 Gemini API Google AI for Developers, 6月 26, 2025にアクセス、 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding?hl=ja
40. 動画理解 Generative AI on Vertex AI Google Cloud, 6月 26, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/video-understanding?hl=ja
41. Video understanding Generative AI on Vertex AI - Google Cloud, 6月 26, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/video-understanding
42. Video understanding Gemini API Google AI for Developers, 6月 26, 2025にアクセス、 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding
43. Gemini 2.0 - Video Analyzer with Code - YouTube, 6月 26, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=6OhqVQ0lO1g
44. Get started using Claude 3.5 Sonnet with audio data - AssemblyAI, 6月 26, 2025にアクセス、 https://www.assemblyai.com/blog/claude-3-5-sonnet-with-audio-data-python
45. Using Claude 3 to Transform a Video Tutorial Into a Blog Post - Towards AI, 6月 26, 2025にアクセス、 https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/using-claude-3-to-transform-a-video-tutorial-into-a-blog-post
46. “Claude, watch this site video, note issues & make a spreadsheet report” : r/singularity - Reddit, 6月 26, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1glmle0/claude_watch_this_site_video_note_issues_make_a/
47. Veo AI Video Generator Generative AI on Vertex AI - Google Cloud, 6月 26, 2025にアクセス、 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/video/generate-videos
48. Generate video using Veo Gemini API Google AI for Developers, 6月 26, 2025にアクセス、 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video
49. CLI reference - Anthropic API, 6月 26, 2025にアクセス、 https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/cli-reference
50. Claude Code SDK - Anthropic API, 6月 26, 2025にアクセス、 https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/sdk
51. Introducing computer use, a new Claude 3.5 Sonnet, and Claude 3.5 Haiku - Anthropic, 6月 26, 2025にアクセス、 https://www.anthropic.com/news/3-5-models-and-computer-use