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なぜ「非同期」「バックグラウンド」なのか？
AIを仕事で使うなら、絶対に非同期・バックグラウンド処理を選ぶべきです。理由はシンプルです。
想像してみてください。AIに質問を投げて、画面の前でじっと待つ。回答が返ってくるまで何もできない...これでは人間が機械に縛られているようなものです。
AIは「待たせる相手」ではなく、「働いてもらう相手」です。
- 100件の商品説明を生成したい？
- 大量の文章を要約したい？
- 複数の質問に一気に答えてほしい？
こういうとき、1件ずつ処理して待つのは時間の無駄です。バッチ処理なら、まとめて依頼して、その間に別の仕事ができます。コーヒーを淹れてもいいし、次のタスクに取りかかってもいい。人間は人間の仕事に集中し、AIにはAIの仕事を任せる。これが本当の意味での「AIとの協働」です。
今回は、Google Gemini APIのバッチ処理機能を使って、この理想的な働き方を実現する方法を解説します。
Gemini Batch APIって何？
Gemini Batch APIは、複数のAIリクエストを1回のAPI呼び出しでまとめて処理できる機能です。
普通のAPI呼び出しとの違い
通常のやり方（1件ずつ処理）:
- 質問1を送信 → 待つ → 回答1を受信
- 質問2を送信 → 待つ → 回答2を受信
- 質問3を送信 → 待つ → 回答3を受信
バッチAPIのやり方（まとめて処理）:
- 質問1,2,3をまとめて送信 → 待つ → 回答1,2,3をまとめて受信
見た目は地味ですが、効果は絶大です。
バッチAPIの基本情報
どこにアクセスするの？
エンドポイント:
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model}:batchGenerateContentこのURLに対して、POSTリクエストを送ります。
制限事項を知っておこう
バッチAPIには制限があります：
| 項目 | 制限 |
|---|---|
| 1回のリクエストで送れる質問数 | 最大100件 |
| 無料プラン（1分あたり） | 15バッチリクエスト |
| 無料プラン（1日あたり） | 1,000バッチリクエスト |
| 有料プラン（1分あたり） | 60バッチリクエスト |
100件までまとめて送れるので、かなり効率的です。
実践：シンプルなバッチ処理
まずは基本的な使い方から見ていきましょう。
ステップ1：必要なライブラリをインストール
npm install @google/generative-aiステップ2：基本的なバッチ処理コード
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
async function simpleGeminiBatch() {
// APIキーを設定（あなたのAPIキーに置き換えてください）
const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
// 使用するモデルを選択
const model = genAI.getGenerativeModel({
model: "gemini-pro",
generationConfig: {
maxOutputTokens: 100, // 回答の長さを制限
}
});
// まとめて送りたい質問リストを作成
const questions = [
{ contents: [{ parts: [{ text: "夏の海について3文で説明してください" }] }] },
{ contents: [{ parts: [{ text: "AIの未来について100文字で述べてください" }] }] },
{ contents: [{ parts: [{ text: "プログラミングのメリットを3つ挙げてください" }] }] }
];
try {
// バッチ処理を実行（ここで一気に送信！）
const batchResult = await model.batchGenerateContent(questions);
// 結果を表示
console.log("=== バッチ処理完了！ ===");
batchResult.response.forEach((result, index) => {
console.log(`\n質問 ${index + 1} の回答:`);
console.log(result.text());
console.log("---");
});
} catch (error) {
console.error("エラーが発生しました:", error);
}
}
// 実行
simpleGeminiBatch();このコードのポイント
questions配列に質問をまとめて入れるbatchGenerateContentで一気に送信- 結果も配列でまとめて返ってくる
これだけで、3つの質問を効率的に処理できます！
もっと実践的：大量処理に対応したクラス
実際の業務では、もっと多くのタスクを処理したいですよね。そこで、100件ずつ自動的に分割して処理してくれるクラスを作りましょう。
class GeminiBatchProcessor {
constructor(apiKey, batchSize = 50) {
this.genAI = new GoogleGenerativeAI(apiKey);
this.model = this.genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro" });
this.batchSize = batchSize; // 1回に何件送るか
this.queue = []; // タスクの待ち行列
}
// タスクを追加するメソッド
addTask(prompt, config = {}) {
this.queue.push({
contents: [{ parts: [{ text: prompt }] }],
generationConfig: {
maxOutputTokens: config.maxTokens || 100,
temperature: config.temperature || 0.7,
...config
}
});
}
// 溜まったタスクを一気に処理
async processBatch() {
const results = [];
// キューを50件（または指定したサイズ）ずつに分割
for (let i = 0; i < this.queue.length; i += this.batchSize) {
const batch = this.queue.slice(i, i + this.batchSize);
try {
console.log(`処理中: ${i + 1}件目〜${Math.min(i + this.batchSize, this.queue.length)}件目`);
const batchResult = await this.model.batchGenerateContent(batch);
// 結果を保存
batchResult.response.forEach((result, index) => {
results.push({
success: true,
data: result.text(),
index: i + index
});
});
// レート制限を避けるため1秒待つ
await this.delay(1000);
} catch (error) {
console.error(`エラー発生（${i}件目付近）:`, error.message);
// エラーが起きても他のタスクは続ける
for (let j = 0; j < batch.length; j++) {
results.push({
success: false,
error: error.message,
index: i + j
});
}
}
}
this.queue = []; // 処理済みなのでキューをクリア
return results;
}
// 待機用のヘルパー関数
delay(ms) {
return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
}
}このクラスの使い方
async function runBigBatch() {
// プロセッサーを作成（1バッチ10件ずつ処理）
const processor = new GeminiBatchProcessor("YOUR_API_KEY", 10);
// タスクをどんどん追加
processor.addTask("東京の観光スポットを3つ教えて");
processor.addTask("健康的な朝食メニューは？");
processor.addTask("JavaScriptの配列操作を説明して");
// さらに大量に追加（実際は100件でも200件でもOK）
for (let i = 1; i <= 25; i++) {
processor.addTask(`テーマ${i}について簡潔に説明してください`, {
maxTokens: 50,
temperature: 0.5
});
}
// 一気に処理開始！
console.log("バッチ処理開始...");
const results = await processor.processBatch();
// 結果の確認
results.forEach(result => {
if (result.success) {
console.log(`✓ タスク${result.index + 1}: ${result.data.substring(0, 30)}...`);
} else {
console.log(`✗ タスク${result.index + 1}: エラー`);
}
});
console.log(`\n完了！ 成功: ${results.filter(r => r.success).length}件`);
}
runBigBatch();REST APIで直接叩く方法
ライブラリを使わずに、直接HTTP通信でバッチAPIを使うこともできます。
const axios = require('axios');
async function directBatchCall() {
const apiKey = 'YOUR_API_KEY';
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:batchGenerateContent?key=${apiKey}`;
const requestData = {
requests: [
{
contents: [{ parts: [{ text: "日本の伝統文化について教えて" }] }],
generationConfig: {
temperature: 0.7,
maxOutputTokens: 200
}
},
{
contents: [{ parts: [{ text: "機械学習とディープラーニングの違いは？" }] }],
generationConfig: {
temperature: 0.3,
maxOutputTokens: 150
}
}
]
};
try {
const response = await axios.post(url, requestData, {
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
});
// 結果を表示
response.data.responses.forEach((resp, index) => {
if (resp.candidates && resp.candidates.length > 0) {
console.log(`回答${index + 1}:`, resp.candidates[0].content.parts[0].text);
}
});
} catch (error) {
console.error("エラー:", error.response?.data || error.message);
}
}バッチ処理のベストプラクティス
1. 適切なバッチサイズを選ぶ
// おすすめ設定
const config = {
batchSize: 50, // 50件が効率的
delayBetweenBatches: 1000, // バッチ間は1秒待つ
maxRetries: 2 // 失敗したら2回まで再試行
};2. エラーハンドリングを忘れずに
バッチAPIでは、一部が失敗しても他は処理されます。上記のクラスのように、各タスクの成功/失敗を記録しましょう。
3. レート制限に注意
連続で送りすぎると制限に引っかかります。バッチ間に1秒程度の待機時間を入れるのがおすすめです。
まとめ：AIと非同期で働く未来
Gemini Batch APIを使えば：
- ✅ 複数のタスクを一度に依頼できる
- ✅ 処理中に他の仕事ができる
- ✅ ネットワークの無駄を減らせる
- ✅ コストも削減できる
AIは「待つ相手」ではなく「バックグラウンドで働いてもらう相手」。この発想の転換が、AIを本当に活用する第一歩です。
今日からバッチ処理を使って、AIとの新しい働き方を始めましょう！
