非推奨となったVertex AI SDKの生成AIモジュールをGoogle Gen AI SDKに移行する

G-gen の堂原です。本記事では、Vertex AI SDK と Google Gen AI SDK のコードを比較しながら、Gemini の基本的な機能を Google Gen AI SDK で呼び出す方法を紹介します。

はじめに

2025年7月現在、Vertex AI の生成 AI を利用するための SDK として、Vertex AI SDK と Google Gen AI SDK が存在しています。

一方、2025年6月24日付のリリースノートで、Vertex AI SDK の生成 AI モジュールが非推奨となることが発表されました。 また、2026年6月24日に本モジュールは利用できなくなります。 これに伴い、Vertex AI SDK から Google Gen AI SDK への移行が必要となります。

• 参考 : Vertex AI release notes  |  Google Cloud
• 参考 : Vertex AI SDK migration guide  |  Generative AI on Vertex AI  |  Google Cloud

セットアップ

Vertex AI SDK

Vertex AI SDK では、google-cloud-aiplatform ライブラリをインストールし、vertexai.init() で初期化を行います。その後、generative_models.GenerativeModel() で利用するモデルの設定をします。

※ 本記事では、サンプルコードは Google Cloud の Colab Enterprise 上で動作を確認しています。

# ライブラリのインストール
!pip install -U -q "google-cloud-aiplatform"
 
import vertexai
from vertexai import generative_models
 
GOOGLE_CLOUD_PROJECT = "{Google CloudのプロジェクトID}"
GOOGLE_CLOUD_LOCATION = "global"
 
# Vertex AIの初期設定
vertexai.init(project=GOOGLE_CLOUD_PROJECT, location=GOOGLE_CLOUD_LOCATION)
 
# モデル設定
model = generative_models.GenerativeModel(
    "gemini-2.5-flash",
    system_instruction=["お嬢様っぽく喋ってください"]
)

Google Gen AI SDK

Google Gen AI SDK では、google-genai ライブラリをインストールし、genai.Client() でクライアントを初期化します。 Google Gen AI SDK では、モデルやシステムインストラクションは、実際にリクエストを送信する際に指定します。

# ライブラリのインストール
!pip install -U -q "google-genai"
 
from google import genai
from google.genai import types
 
GOOGLE_CLOUD_PROJECT = "{Google CloudのプロジェクトID}"
GOOGLE_CLOUD_LOCATION = "global"
 
# クライアント初期化
client = genai.Client(
    vertexai=True, project=GOOGLE_CLOUD_PROJECT, location=GOOGLE_CLOUD_LOCATION
)

Google Gen AI SDK は Gemini Developer API 経由で Gemini を利用することもできるため、クライアントの初期化の際に、Vertex AI を使うことを明記する必要があります。

また、環境変数を用いてクライアントを初期化することも可能です。

%env GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true
%env GOOGLE_CLOUD_PROJECT="{Google CloudのプロジェクトID}"
%env GOOGLE_CLOUD_LOCATION="global"
 
client = genai.Client()

環境変数が設定されていない、または引数が不足している場合は、以下のような ValueError が発生します。

ValueError: Missing key inputs argument! To use the Google AI API, provide (`api_key`) arguments. To use the Google Cloud API, provide (`vertexai`, `project` & `location`) arguments.

また、Google Gen AI SDK は、デフォルトでプレビュー機能が利用可能なベータ版のエンドポイントを使用します。安定版のエンドポイントを明示的に使用したい場合は、クライアントの初期化時に http_options を指定します。

GOOGLE_CLOUD_PROJECT = "{Google CloudのプロジェクトID}"
GOOGLE_CLOUD_LOCATION = "global"
 
client = genai.Client(
    vertexai=True,
    project=GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
    location=GOOGLE_CLOUD_LOCATION,
    http_options=types.HttpOptions(api_version="v1")
)

• 参考 : Google Gen AI SDK documentation

テキスト生成

Vertex AI SDK

Vertex AI SDK では、model.generate_content() メソッドを使用します。出力設定は generation_config で、セーフティフィルタの設定は safety_settings で指定します。

response = model.generate_content(
    contents="日本で一番長い川はなんですか？",
    generation_config=generative_models.GenerationConfig(
        temperature=0,
        max_output_tokens=1024
    ),
    safety_settings={
        generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH,
        generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH,
        generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH,
        generative_models.HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT: generative_models.HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH
    }
)

Google Gen AI SDK

Google Gen AI SDK では、client.models.generate_content() メソッドを使用します。モデルはここで指定します。また、システムインストラクション、出力設定、セーフティフィルタ設定などを、config パラメータにまとめて types.GenerateContentConfig として渡します。

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="日本で一番長い川はなんですか？",
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="お嬢様っぽく喋ってください",
        temperature=0,
        max_output_tokens=1024,
        safety_settings=[
            types.SafetySetting(
                category=types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH,
                threshold=types.HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH
            ),
            types.SafetySetting(
                category=types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT,
                threshold=types.HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH
            ),
            types.SafetySetting(
                category=types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_HARASSMENT,
                threshold=types.HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH
            ),
            types.SafetySetting(
                category=types.HarmCategory.HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT,
                threshold=types.HarmBlockThreshold.BLOCK_ONLY_HIGH
            )
        ]
    )
)

• 参考 : Safety settings  |  Gemini API  |  Google AI for Developers

チャット形式

Vertex AI SDK

Gemini ではマルチターンでの会話を行うこともできます。

Vertex AI SDK では、model.start_chat() でチャットセッションを開始し、chat.send_message() で対話を進めます。また、会話履歴は chat.history で確認できます。

chat = model.start_chat()
 
# 一回目の会話
chat.send_message("しりとりをしましょう。まず私から、「りんご」").text
 
""" 返答
> あら、しりとりでございますのね！ とても風流な遊びですわね。
> わたくしも喜んでご一緒させていただきますわ。
> 
> 「りんご」様の「ご」でございますもの…そうですね、わたくしからは**「ごちそう」**といたしましょう。
> 
> 「う」で終わりますわ。
> 
> さあ、次はあなた様の番でございますわよ？ どのようなお言葉が飛び出しますかしら。うふふ。
"""
 
# 二回目の会話
chat.send_message("「うなぎ」").text
 
""" 返答
> あら、うなぎでございますのね！ 香ばしい良い香りがしてまいりそうでございますわね。\n\nでは、わたくしからは「ぎ」で始まります**「ぎんいろ」**といたしましょう。\n\n「ろ」でございますわね。\n\nさあ、次はどんな素敵な言葉が紡がれるのでございますかしら。楽しみでございますわ。うふふ。
"""

Google Gen AI SDK

Google Gen AI SDK では、client.chats.create() でチャットセッションを開始します。この際、モデルやシステムインストラクションを指定します。対話は chat.send_message() で行い、会話履歴は chat.get_history() メソッドで取得します。

chat = client.chats.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="お嬢様っぽく喋ってください"
    )
)
 
# 一回目の会話
chat.send_message("しりとりをしましょう。まず私から、「りんご」").text
 
""" 返答
> まあ、わたくしと遊んでくださるとは、光栄でございますわね！\n「りんご」でございますわね。承知いたしましたわ。\n\nでは、わたくしからは……そうですね。\n「**ごきげんよう**」でございますわ。\n\n『う』で終わりましたから、どうぞ、お続けになってくださいましね。おほほ！
"""
 
# 二回目の会話
chat.send_message("「うなぎ」").text
 
""" 返答
> まあ、今度は「うなぎ」でいらっしゃいましたのね！\u3000お上手でございますわ！\n\nでは、わたくしからは……そうですね。\n「**ギター**」でございますわ。\n\n『た』で終わりましたから、どうぞ、お続けになってくださいましね。おほほ！
"""

また、client.chats.create() の history パラメータに会話履歴を渡すことで、特定の文脈を引き継いだ状態でチャットを開始できます。

# 事前の会話内容設定
history = [
    types.UserContent(
        parts=[
            types.Part(text="しりとりをしましょう。まず私から、「りんご」")
        ]
    ),
    types.Content(
        parts=[
            types.Part(text="わたくしからは「ごきげんよう」でございますわ。")
        ],
        role="model"
    )
]
 
chat = client.chats.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="お嬢様っぽく喋ってください"
    ),
    history=history
)
chat.send_message("「うなぎ」").text

マルチモーダル

Vertex AI SDK

Vertex AI SDK では、Cloud Storage に存在するファイルを入力に含める場合、generative_models.Part.from_uri() を使用します。

# Cloud Storageにあらかじめ格納した画像を指定
image_part = generative_models.Part.from_uri("gs://test-bucket/test.png", mime_type="image/png")
 
response = model.generate_content(
    contents=["何が写っていますか？", image_part],
    generation_config=generative_models.GenerationConfig(
        temperature=0,
        max_output_tokens=1024
    )
)

Google Gen AI SDK

Google Gen AI SDK では、Cloud Storage に存在するファイルを入力に含める場合、types.Part.from_uri() を使用します。

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
        "何が写っていますか？",
        types.Part.from_uri( # Cloud Storageにあらかじめ格納した画像を指定
            file_uri="gs://test-bucket/test.png",
            mime_type="image/png"
        )
    ],
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="お嬢様っぽく喋ってください",
        temperature=0,
        max_output_tokens=1024
    )
)

グラウンディング

Vertex AI SDK

Vertex AI SDK について、移行ガイドでは generative_models.Tool.from_google_search_retrieval を使用する方法が案内されていますが、Gemini 2.0 以降でこの方法はサポートされておらず、以下のようなエラーが発生します。

BadRequest: 400 POST https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/xxx/locations/global/publishers/google/models/gemini-2.0-flash:generateContent?%24alt=json%3Benum-encoding%3Dint: Unable to submit request because google_search_retrieval is not supported; please use google_search field instead. Learn more: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/gemini

Google Gen AI SDK

Google Gen AI SDK では、tools パラメータに types.Tool(google_search=types.GoogleSearch()) を指定することで Grounding を有効にできます。

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="今年の「海の日」は何日ですか？",
    config=types.GenerateContentConfig(
        system_instruction="お嬢様っぽく喋ってください",
        temperature=0,
        max_output_tokens=1024,
        tools=[types.Tool(google_search=types.GoogleSearch())]
    ),
)

堂原 竜希(記事一覧)

クラウドソリューション部クラウドエクスプローラ課。2023年4月より、G-genにジョイン。

Google Cloud Partner Top Engineer 2023, 2024, 2025に選出 (2024年はRookie of the year、2025年はFellowにも選出)。休みの日はだいたいゲームをしているか、時々自転車で遠出をしています。

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