Google I/O 2026 の構築に Gemini を活用した方法

2026 年 6 月 1 日

約 11 分間の読了時間

クラゲのプレショーから「TPU トレーニングデー」映画まで、Gemini が今年 I/O を実現する手助けをした様子をご覧ください。

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このコンテンツは Google AI によって生成されています。生成 AI は実験的な技術です。

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Google I/O 2026 では、AI をすべての人にとってより役立つものにする新しい方法に焦点が当てられました。しかし、I/O で AI の革新に関する発表をしただけではありません。そのツール自体を使って I/O を現実のものにもしました。

何かを構築する瞬間は、奇妙でありながら興奮に満ちています。私たちは、AI ツールが毎月向上し、私たちが何を作成できるかというルールを実質的に書き換えている信じられないほどの転換期を生きています。

今年、私たちはステージ上で紹介したのと同じ AI を用いて、自らを革新し、創造し、効率化するという挑戦を行いました。

私たちはこれまでになく速やかに動き、リアルタイムでプロトタイプを作成しました。人間の芸術性と実験的な技術を融合させたその最たる例が、「Timmy TPU」フィルムです。

しかし、その報奨は、これらのツールがいかに創造性を解き放ち、日常的なタスクを肩代わりすることで、チームに彼らが最も適した部分に集中できる最高の時間を取り戻させるかを示すことにあります。正しく行われれば、イベント自体が素晴らしいものとなり、視聴者としては AI がどのように使われたかを考えることをやめます。この転換こそが、私たちが共有したい機会です。なぜなら人々は常に、「AI で本当に何ができるのか？」と問い続けているからです。

I/O 2026 を実現するために、どの AI ツールを使用し、どのようにプロンプトしたかを知るために、読み進めてください。

AI x Film

「TPU Training Day」短編映画

AI プロダクトとモデル:** Google AI Studio; 実験的な DeepMind モデル; Gemini Omni; Nano Banana

何をしたか:** I/O 2026 で大きな役割を果たす一群の TPU を主人公とした短編映画を作成しました。

どのようにしたか: このプロジェクトは「最も単純な素材、つまり段ボールとマーカーだけでアニメーション映画を作り、それを AI で生きたものに変えることはできるのか？」という問いから始まりました。監督の Laurie Rowan 氏と Nexus Studios と協力し、人形劇、伝統的なアニメーション、AI を融合させ、「TPU Training Day」（「Timmy TPU」としても知られる）において人間の職人と芸術性を中心に据えました。**

まず、キャラクターの演技を人形劇とシンプルな 3D アニメーションを通じて捉えました。これにより、フレーム構成やカメラ移動を完全に制御することができました。その後、Nano Banana を使用して、この生映像から様式化された最初のフレームを生成しました。フレームの一貫性を保つため、Google AI Studio 内にカスタムツールを構築しました。これにより、シーケンスを生成する前に Nano Banana のフレームを大規模にテストし、ピクセル単位で完璧な一致を確認することが可能になりました。

ベースアニメーションと様式化されたフレームを Gemini Omni やその他の実験的モデルを使用して統合しました。これにより、映画はシネマティックなレベルに引き上げられつつも、元の人間による意図が保持されました。これらの微小で人間らしい不完美さを維持することが人形映画の魅力であり、私たちの AI パイプラインはこれらの詳細を保護するように設計されています。

AI x Visual Design

I/O ビジュアルブランドアイデンティティ

AI プロダクトとモデル: Gemini モデルおよび Nano Banana

実施内容: I/O 2026 のビジュアルブランドアイデンティティを創出し、4 色のグラデーションに重なる透明感と相互接続されたアイコンを採用しました。

どのように行ったか: 私たちのブランドアイデンティティは、チームと AI との緊密な協力によって構築されました。まず、Gemini モデルに過去のブランドガイドラインと過去 5 年間の I/O の総括資料を入力しました。初期の出力は完璧ではありませんでしたので、いくつかのマイクロ実験を行いました。新しいイメージを生成し、フィードバックを加えながら Nano Banana に逐次的に出力をフィードバックしました。また、Nano Banana を用いてアイコンスタイルも探索しました。最終的に、フラットな 2D アイコンが動的に変化してハイテクスチャの 3D アイコンへと変化するスタイルに落ち着きました。これにより、基調講演、物理的なサイン、デジタルアプリ全体で統一されたブランド表現を実現しました。

Nano Banana でアイコンスタイルを探索する際に使用したプロンプトの一部は以下の通りです:

Our I/O YouTube trailer showcased our final icon style:

AI x Immersive Experiences

The I/O pre-show: Jellectronica

AI プロダクトとモデル: Google Antigravity; Google Colab; Google CoralNPU; Google Flow Music; Lyria 3 Pro

行ったこと: 私たちは、Monterey Bay Aquarium との共同プロジェクトであるジェネレーティブミュージックの実験「Jellectronica」でプレショーをスタートしました。これは、Lyria 3 Pro を用いて月 jellyfish の動きを音に変換するものです。

どのように行ったか: Google Colab で YOLO8 モデルをトレーニングし、Google の Coral NPU で実行しました。これによりクラゲの動きを追跡して音楽を制御し、その音楽は Google Flow Music と Lyria API を使用して作成されました。例えば、低音セクションにクラゲが多いほど、より大きくエネルギッシュな低音になります。また、Google Antigravity でマスステムジェネレーターをバイブコーディングして、ベース、コード、メロディ、ドラムなどの音楽のステム生成を自動化しました。

I/O プリショー：Infinite Scaler と Code the Countdown

AI プロダクトとモデル: Google AI Studio; Gemini API; Gemini Canvas; Google Antigravity; Lyria 3; Nano Banana

何を行ったか: Infinite Scaler は、プレイヤーが競い合いながらプレイ中にレベルを生成するゲームの一部でした。

どのように行ったか: プレイヤーに 2D イメージ生成のみを使用して素早く無限の 3D ワールドを構築してもらいたかったため、Gemini API を介して Nano Banana にユーザープロンプトと参照画像からスプライトシートを生成させました。前景要素を Nano Banana に戻し、ノーマルマップ、ラフネスマップ、エミッションマップを生成させました。これにより深さが推定され、WebGL でレンダリングされた 3D の段ボール箱にテクスチャをマッピングして、グローバルなワールドスタックに追加する前処理を行いました。急速なプロトタイピングには Google AI Studio を使用し、開発段階では Google Antigravity に移行しました。ゲーム内の音楽は Lyria 3 を完全に使用して生成されました。

このゲームは、私たちが一緒に構築したレベルをここでプレイして探索できます。こちらから。

Infinite Scaler のサンプルユーザープロンプトはこちらです：

Gemini API にそのフィードバックを入力してレベルプランを作成したところ、以下のプロンプトが得られました：

このプロンプトにより、以下のスプライトシートが生成されました。ゲームのスプライトシートは、緑色の背景（グリーンスクリーン）を使用してマスキングを容易にする一貫したテンプレートで複数の要素を組み合わせたものです。

このプロセスにより、以下のような完全にプレイ可能な 3D レベルが完成しました：

最後に、世界中のクリエイターによってコードされた生成されたカウントダウンを、Code the Countdown チャレンジで実際にプレイしました。皆さんに Canvas または AI Studio で 1 から 10 の数字をデザインしてもらい、コードによって駆動されるカウントダウンとしてつなぎ合わせました。

Antigravity Coffee Co. ポップアップストア

AI プロダクトとモデル: Flutter; Gemini Enterprise Agent Platform; Google Antigravity; Nano Banana

実施内容: I/O 参加者向けに、カスタムアートでラテをデザインして注文できるアプリを作成し、さらに「これまでで最も狂気じみたコーヒーアプリ」の自分版を作る体験を提供しました。

どのように実現したか: 生成型 UI と A2UI プロトコルを Flutter と組み合わせて使用し、リアルタイムで変化する適応型インターフェースを構築しました。これにより、静的なフォームに代わり、動的なユーザーインタラクションが可能になりました。Firebase がフロントエンドと Nano Banana などのモデルを橋渡しし、複雑な推論やコンテンツ生成を担当しました。単一の Flutter コードベースによって、異なるハードウェア間で高品質でゼロ遅延の体験を提供できました。Google Cloud と Firebase（Cloud Functions、Firestore、Cloud Ops を含む）を活用したことで、現代の生成 AI アプリの構築と監視における複雑さを解決しました。参加者たちはまた、Google Antigravity のエージェント型コーディング機能を利用して、自分たちの注文アプリを迅速に構築しました。

AI x クリエイティブ・ディライト

スピーカー名札カード

AI プロダクト & モデル: Gemini Omni; Google Flow; Nano Banana Pro

何を行ったか: 各スピーカーには、当社の画像生成および動画生成モデルを使用して作成された、個別にカスタマイズされた生成タイトルカードが用意されました。

どのように実現したか: Josh Woodward — 私たちの Google Labs & Google Gemini の VP（最高責任者）— がその好例です。ステージ上では、参加者は Chrome Dino を乗ったデジタルな Josh が見え、その後バスケットボールのダンクシュートを決める姿を目撃しました。

Nano Banana Pro を使用して、材料のリファレンスシートなどのコアアセットを生成しました。これらの材料を用いてストーリーボードを作成し、バリエーションを試したり個人的な詳細を追加したりしました。Google Flow ではまず Veo を活用してアクションのプロトタイプ作成や、ダンクシュートのようなアニメーションの生成を行いました。また、Google Flow で Gemini Omni によるアニメーションも生成しており、複雑なスポーツ動作を扱う際に特に役立ちました。詳細なテキストプロンプトにより、AI の出力がリファレンスシートと一貫性を持つように保たれました。最後に、生成された動画から生モーションを抽出し、コンポジット処理やタイムリマップを行って洗練されたタイトルを作成しました。

材料のリファレンスシートで使用したプロンプムの一例は以下の通りです：

Here's a Google Flow video prompt we used after that:

## Sticker swag

AI プロダクト & モデル: Gemini と Nano Banana

実施内容: 参加者向けにカスタム I/O スティッカーをその場で生成・印刷しました。

どのように実現したか: カスタム Web アプリ上でインタラクティブなステッカーゲームを構築しました。プレイヤーは Android ボットを使って、20 秒以内に落下するプロンプトをキャッチする必要があります。対象となるプロンプトのカテゴリーは 100 を超え、ブルーベリーやディスコボールからレーザー、木材まで多岐にわたります。プレイヤーは 2 つのプロンプトを選択するか、「I'm feeling lucky」ボタンを押してランダムな組み合わせを得ることができます。バックエンドでは Nano Banana と Gemini、Android を活用し、これらの選択を融合させました。これにより、極めてパーソナライズされたカスタム I/O ステッカーデザインが生成されます。例えば、固形ワッフルで作られた 3D の「I/O」や、ガミィベア型のマザーボードなどが考えられます。デザインは即座に印刷され、参加者が受け取れるようになっています。

ステッカーデザインを生成するために使用したプロンプトの一例をご紹介します。まずは一般的なガイドラインから始まります:

次に、色や照明といった個々の要素の詳細、そして例にある象徴的な「I/O」形状について追加情報を提供しました: