Claude Codeに高い関心を持っていた。しかし、月額$20の出費を惜しみ、なかなか導入に踏み切れずにいた。
そんな中、GoogleからリリースされたGemini CLIが目に留まった。無料で使える点に惹かれ、早速試してみることにした。
実際に使ってみてこれは単なる「ターミナルでAIが使える」以上の価値があることがわかった。
なぜターミナルなのか
Web版ChatGPTやClaude、Cursorがあるなかで、なぜコマンドラインなのか。答えは「摩擦の排除」にある。
コードレビュー中にエラーの原因を調べたい時、新しいAPIのサンプルコードが欲しい時、複雑なワンライナーを組み立てたい時。毎回ブラウザを開いてコピペを繰り返すのは非効率だ。ターミナルならパイプやリダイレクトでシームレスに連携できる。
# ログファイルの異常を即座に分析
! cat error.log | gemini -p "このエラーログの原因を特定して"セットアップは3分で完了
Claude Codeとは違い、Gemini CLIはwindowsでもWSLなしで動作する。
私は、慣れたコマンドを使いたかったのでWSL環境にセットアップした。
事前準備：Node.jsのインストール
Gemini CLIはNode.js（バージョン18以上）環境で動作する。環境にNode.jsがインストールされているか、またバージョンが要件を満たしているかを確認。
node -vもしインストールされていない、あるいはバージョンが古い場合は、公式サイトやNode Version Manager (nvm)などを使ってインストールする。
Gemini CLIのインストールと認証
Node.jsの準備ができたら、次のコマンドでGemini CLIをインストール。
npm install -g @google/gemini-cliインストール後、geminiコマンドを実行すると、初回設定が始まる。
gemini表示される指示に従い、テーマカラーの選択とGoogleアカウントでの認証を進めれば、準備完了!!
実際の使用例
1. コードの即座生成と改善
# 関数生成
JSONファイルを読み込んで特定のキーでソートするPython関数を作って
# 既存コードの改善
@utils.py このコードのパフォーマンスを改善して@記号でファイルを直接読み込める点が秀逸だ。複数ファイルの同時読み込みも可能で、プロジェクト全体の文脈を理解させられる。
2. エラー解決の高速化
# エラーメッセージを直接調査
! python main.py 2>&1 | gemini -p "このエラーの解決方法は？"3. ドキュメント作業の効率化
# README生成
@src/ このプロジェクトのREADMEを作成して
# API仕様書の要約
@api-spec.yaml この仕様書の変更点を前バージョンと比較して技術文書の作成や保守も大幅に効率化される。
4. 学習とリサーチの効率化
# 新しい技術の調査
React Server Components 2025の最新トレンドを調査し、まとめて
# 複数の設定ファイルを比較
@config/prod.yaml @config/dev.yaml この2つの設定の違いを表で整理して
# コードベースの理解
@src/**/*.py このプロジェクトのアーキテクチャを図で説明してGeminiのWebブラウジング機能は思った以上に有用だ。プロンプトに応じて最新のWeb情報を参照し、それを解釈して回答してくれる。
5. 自動化スクリプトの生成
# 定期バックアップスクリプト
PostgreSQLのバックアップを週次で実行するbashスクリプトを生成して
# 開発環境のセットアップ
@package.json この依存関係を元にDockerfileを生成して
# ログ監視とアラート
アクセスログで異常を検知してSlackに通知するPythonスクリプトを生成して特にDevOps周りのスクリプト生成能力は高い。生成されたスクリプトは実用レベルだが、セキュリティチェックは必須だ。
詳細な機能検証
ファイル操作の柔軟性
@プレフィックスは思った以上に柔軟
# 単一ファイル
@main.py
# 複数ファイル
@src/app.py @tests/test_app.py
# ディレクトリ全体
@src/
# ワイルドカード
@*.jsonただし、大きなプロジェクトでディレクトリ全体を指定すると、トークン数が膨大になる点は注意が必要だ。
対話の継続性
セッション中はコンテキストが保持される。これにより、段階的な改善が可能
# 1回目
SQLiteデータベースを操作するPythonクラスを作成して
# 2回目（コンテキスト継続）
さっきのクラスにトランザクション機能を追加して
# 3回目
エラーハンドリングも強化してこれは長時間の開発作業では非常に有効だ。
出力フォーマットの制御
# JSON形式での出力
このAPIレスポンスの構造をJSON Schemaで出力 @api-response.json
# CSV形式での出力
このデータをCSV形式に変換して保存 @user-data.csv
# シェルスクリプト
Gitリポジトリの健全性チェックをするシェルスクリプトを生成して --format bash出力フォーマットの指定により、後続の処理との連携が格段に向上する。
制限事項と対策
無料枠の現実
1分60回、1日1,000回の制限は、継続的な開発作業では意外と早く到達する。特に大きなファイルを扱う際はトークン消費が激しい。
精度の課題と対処法
コード生成の精度は確実に向上しているが、依然として検証は必要だ。特に以下の点で注意が必要
- 最新ライブラリの使用法: 新しいAPIの仕様は不正確な場合がある
- エッジケースの処理: 異常系の処理が甘い傾向
- セキュリティ考慮: 入力値検証やSQLインジェクション対策が不十分
対処法として、生成されたコードは必ずレビューし、テストをしてから運用に投入する。
ネットワーク依存の課題
当然だが、オフライン環境では使用できない。また、ネットワークが不安定な環境では応答が遅くなることがある。ローカルLLMとの併用も検討したいところだ。
パフォーマンス分析
リリース直後ということもあり、応答速度にはバラつきがある。
- シンプルな質問: 1-2秒
- コード生成: 3-5秒
- ファイル解析: 5-10秒（ファイルサイズに依存）
- 複雑な推論: 10-15秒
ピーク時間帯（日本時間の夕方）は若干遅くなる傾向があるが、実用に支障はない。
開発ワークフローとの統合例
CI/CDパイプラインでの活用
# テストカバレッジの分析
! coverage report | gemini -p "カバレッジ不足の重要な箇所を特定して"
# デプロイ前チェックリスト生成
@deployment-config.yaml この設定での本番デプロイ時のチェックリストを生成してコードレビューの支援
# 差分の分析
! git diff main | gemini -p "このPRの変更点とリスクを評価して"
# セキュリティチェック
@new-feature.py セキュリティ脆弱性をチェックしてドキュメント保守の自動化
# API仕様の更新検知
@old-api.yaml @new-api.yaml API変更点を changelog形式で出力して
# README同期チェック
@README.md @src/ READMEとコードの整合性をチェックしてセキュリティ考慮事項
企業利用ではデータポリシーの確認が重要だ。GoogleのAPI利用規約では、API経由の入力はモデルの学習に使用されないと明記されている。しかし、CLIツールがどの規約に準拠するかは、常に公式ドキュメントで最新の情報を確認すべきである。機密性の高いコードを扱う場合は、有料版の利用や利用規約の詳細な確認が推奨される。
他ツールとの使い分け
- 単発の質問: Gemini, ChatGPT, Perplexity
- 文章生成: Claude
- コーディング: Claude Code
- ワークフロー統合: Gemini CLI
- チーム共有: ChatGPT Plus（GPTs活用）
Gemini CLIの強味は「Web検索を簡単に既存の開発フローに溶け込ませることができる」点にある。
私の使い方
実際に私が採用している使い方を紹介する。
# 朝のルーチン：昨日のコミットを要約
! git log --oneline -10 | gemini -p "昨日の作業内容をまとめて"
# 開発中：新機能の設計
@requirements.txt このプロジェクトに認証機能を追加するアーキテクチャを提案して
# 終業前：課題の整理
@TODO.md 明日優先すべきタスクをピックアップして今後の期待と課題
GoogleのAI戦略における位置づけを考えると、Gemini CLIは重要な実験的プロダクトといえる。他のGoogle製品との統合可能性も高く、今後の発展に期待したい。
現時点で改善を期待したい機能
技術的な改善点
- ローカルLLMとの選択可能性: オフライン作業対応
- より柔軟な出力フォーマット制御: JSON、XML、YAML等の構造化出力
- プラグインシステム: カスタム機能の追加
エンタープライズ機能
- 監査ログ: セキュリティ要件への対応
- カスタムモデル: 企業固有のファインチューニング
- オンプレミス版: 完全にローカルな環境での実行
競合ツールとの詳細比較
Claude Code vs Gemini CLI
Claude Code の優位点
- コード生成精度が高い
- 自律的に考える能力
- エラー修正能力が高い
Gemini CLI の優位点
- 無料で利用可能
- Google検索との連携
- プロンプトに忠実
GitHub Copilot CLI vs Gemini CLI
GitHub Copilot CLI の優位点:
- IDEとの深い統合
- コード補完に特化
- エンタープライズサポート
Gemini CLI の優位点:
- より自然な対話
- ファイル操作の柔軟性
- Web検索機能
- 汎用的なタスクに対応
実際の活用事例
ケース1: レガシーコードのリファクタリング
# 古いPythonコードの分析
@legacy_module.py このコードの問題点と改善案を教えて
# 段階的な改善
まず型ヒントを追加したバージョンを作成して
次にエラーハンドリングを改善して
最後にテストコードを生成してケース2: 新技術の学習
# 最新情報の収集
googleでWebAssembly 2025 performanceを調べて要点をまとめて
# 実践的な学習
WebAssemblyのRustバインディングの簡単な例を教えて
# 理解度チェック
WebAssemblyのQ&Aを作成してケース3: 障害対応
# ログ分析
! tail -1000 /var/log/application.log | gemini -p "エラーパターンを分析"
# 原因調査
@config/database.conf このDB設定で起こりうる問題は？
# 対策立案
メモリリークの対策をPythonで実装してまとめ
Gemini CLIはまだまだ未熟で「完璧なツール」ではない。しかし「開発フローを変える」可能性を秘めている。
Googleの資本力を背景に持ち、オープンソースとして劇的に進化していくことだろう。(Remember, BARD!)
重要なのは、これを単体で使おうとせず、既存のツールチェーンの一部として組み込むことだ。ターミナルベースの開発スタイルが身についているなら、試してみる価値は十分にある。
無料で始められるので、まずは1週間使ってみることをお勧めする。あなたの開発スタイルにマッチするかどうかは、実際に使ってみないとわからない。
この記事はGemini CLIのリリース直後から3日間集中的に検証した結果をもとに執筆しています。今後のアップデートにより動作や機能が変更される可能性があります。
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