Google は AI アプリ開発ツール「Google AI Studio」に、新たに「ログ（Logs）」と「データセット（Datasets）」機能を追加しました。
これにより、開発者はアプリの動作や生成結果を簡単に追跡できるようになり、デバッグや品質評価の効率を大きく向上できます。
目次
コード変更なしでログを取得可能
新しいログ機能は、AI Studio のダッシュボードで「Enable logging」を有効にするだけで利用できます。
設定後は、請求が有効なプロジェクトで行われたすべての GenerateContent API 呼び出しが自動的に記録され、成功・失敗を問わず結果を可視化できます。
収集されたログは、レスポンスコードやステータスでフィルタリングしたり、入力・出力内容を確認したりできるため、特定のユーザー操作や不具合を素早く特定するのに役立ちます。
この機能は追加料金なしで、Gemini API を利用可能なすべての地域で提供されています。
データセットを使って品質を継続的に改善
ログ情報は CSV や JSONL 形式でエクスポートでき、アプリのパフォーマンス分析やモデル評価に再利用できます。
開発者は、良い応答・悪い応答のケースを抽出してデータセット化し、Gemini Batch API で一括テストを行うことで、モデルやプロンプトの改善を検証できます。
開発から運用までを一貫して監視可能に
プロトタイプ段階から本番運用までのすべてのフェーズで、アプリの動作を継続的にモニタリングできるようになった点も特徴です。
AI Studio の「Build」モードで開発を進めながら、ログ機能を有効化するだけで、アプリの品質と安定性を保ちながら開発を進めることができます。
出典: Google
