よくある質問とトラブルシューティング

Gemini Developer API と Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) の使用の違いは何ですか？

次の表に、2 つの「Gemini API」プロバイダの重要な違いをまとめます。アクセス方法に関係なく、一般的な違いです。

¹ 2 つの API プロバイダでは、従量課金制の料金が異なります（それぞれのドキュメントで詳細をご確認ください）。

² Gemini Developer API の Files API は、Firebase AI Logic SDK ではサポートされていません。

次の表に、2 つの「Gemini API」プロバイダでよく質問される機能の利用可能性を示します。この表は、Firebase AI Logic クライアント SDK を使用する場合に特に適用されます。

Gemini Developer API と Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) の両方を使用できますか？

はい。Firebase プロジェクトで「Gemini API」プロバイダを両方とも有効にできます。また、アプリ自体で両方の API を使用することもできます。

コードで API プロバイダを切り替えるには、コードでバックエンド サービスを適切に設定してください。

「Vertex AI」から「Agent Platform」へのブランド変更にはどのような変更が必要ですか？

2026 年半ばに、Google Cloud は「Vertex AI」を「Gemini Enterprise Agent Platform」（または「Agent Platform」）にブランド変更しました。Firebase エコシステムでは、このサービスを「Agent Platform Gemini API」と呼びます。

Google Cloud の場合、このブランド変更には次のものが含まれていました。なお、他の変更もありましたが、Firebase AI Logic には適用されません。

• プロダクト名を「Vertex AI」から「Gemini Enterprise Agent Platform」（または「Agent Platform」）に変更。これには、Google Cloud コンソールとドキュメントの新しい URL が含まれます。

• API の表示名を「Vertex AI API」から「Agent Platform API」に変更します。サービス名は aiplatform.googleapis.com のままです。

• 「Vertex AI Studio」のブランド名を「Agent Studio」に変更しました。

• 基盤となる API の機能やサポートされているモデルに変更はありません。

Firebase AI Logic SDK の場合、このブランド変更に対応するため、「Gemini API」バックエンド サービスの初期化構文を更新し、この新しい構文を使用する際のモデルにアクセスするためのデフォルトの場所を更新しました。

• 「Gemini API」バックエンド サービスの新しい初期化構文:

  Swift

  vertexai を agentPlatform に変更します。
  Firebase SDK for Apple プラットフォーム v12.17.0 以降で利用できます。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexai` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexai(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .agentPlatform(location: "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Kotlin

  vertexAI を agentPlatform に変更します。
  Firebase AI Logic SDK for Android v17.15.0 以降（Firebase Android BoM v34.17.0 以降）で利用可能です。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.agentPlatform(location = "LOCATION"))
  
  // ...
  

  Java

  vertexAI を agentPlatform に変更します。
  Firebase AI Logic SDK for Android v17.15.0 以降（Firebase Android BoM v34.17.0 以降）で利用可能です。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"));
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.agentPlatform("LOCATION"));
  
  // ...
  

  Web

  VertexAIBackend を AgentPlatformBackend に変更します。
  Firebase JS SDK v12.17.0 以降で利用可能です。

  変更前

  import { getAI, getGenerativeModel, VertexAIBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAIBackend` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  変更後

  import { getAI, getGenerativeModel, AgentPlatformBackend } from "firebase/ai";
  
  // ...
  
  // Initialize FirebaseApp
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `AgentPlatformBackend` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new AgentPlatformBackend('LOCATION') });
  
  // ...
  

  Dart

  vertexAI を agentPlatform に変更します。
  Firebase AI Logic プラグイン for Flutter v3.15.0 以降（Firebase Flutter BoM v4.18.0 以降）で利用できます。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `vertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the `agentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  final ai = await FirebaseAI.agentPlatform(location: 'LOCATION');
  
  // ...
  

  Unity

  VertexAI を AgentPlatform に変更します。
  Firebase SDK for Unity v13.15.0 以降で利用できます。

  変更前

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly branded Vertex AI).
  // For the legacy `VertexAI` syntax, the default location is `us-central`, so
  // specifying a location is usually required since most models are *not* supported in `us-central`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

  変更後

  // ...
  
  // Initialize the Agent Platform Gemini API backend service (formerly Vertex AI).
  // For the `AgentPlatform` syntax, the default location is `global`, so
  // specifying a location is usually optional since most models are supported in `global`.
  var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.AgentPlatform(location: "LOCATION"));
  
  // ...
  

• 新しい初期化構文を使用する場合のモデルへのアクセスに使用される新しいデフォルトの場所:

  新しい「Agent Platform」初期化構文を使用する場合、ロケーションはデフォルトで global になります。

  この変更は、ほとんどの Gemini モデルが global でサポートされており、Google Cloud がほとんどの Gemini モデルの新しいリリースの us-central1 ロケーションをサポートしなくなったためです。

必要な API は何ですか？また、有効にするにはどうすればよいですか？

Gemini Developer API で Firebase AI Logic SDK を使用するには、プロジェクトで次の 2 つの API を有効にする必要があります。

• Gemini Developer API （generativelanguage.googleapis.com）
• Firebase AI Logic API（firebasevertexai.googleapis.com）

Firebase コンソールを使用して、次の 2 つの API を有効にする必要があります。

1. Firebase コンソールで、[AI サービス] > [AI ロジック] に移動します。

2. [開始] をクリックします。

3. Gemini Developer API を開始するには、選択します。

   これにより、2 つの API を有効にするガイド付きワークフローが起動します。Firebase は、Gemini API の使用を承認するために Google が管理するサービス アカウント（P4SA）をプロビジョニングし、Firebase API キーの許可リストに Firebase AI Logic API を追加します。

Firebase プロジェクトで API を無効にするにはどうすればよいですか？

Firebase AI Logic では、選択した Gemini API プロバイダを使用するように Firebase プロジェクトをできるだけ簡単に設定できるようにしています。これには、Firebase コンソールのガイド付きワークフローなどの特定のジャーニーで、Firebase プロジェクトの必要な API を有効にすることが含まれます。

ただし、Firebase AI Logic または Gemini API プロバイダのいずれかを使用しない場合は、Firebase プロジェクトで関連する API を無効にできます。

Firebase AI Logic の使用に必要な権限

Firebase AI Logic を使用する場合、サポートされているモデルは何ですか？

サポートされているモデルのリストをご覧ください。SDK には新しい機能が頻繁に追加されるため、この FAQ で更新情報を確認してください（リリースノート、ブログ、ソーシャル投稿でも確認できます）。

• Firebase AI Logic は次のモデルをサポートしています。

  • Gemini Developer API

    • ほとんどの Gemini 基盤モデルと Imagen 基盤モデル

    Gemini Developer API は（アクセス方法に関係なく）特定の安定版 Imagen モデルのみをサポートします。

  • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)

    • ほとんどの Gemini 基盤モデルと Imagen 基盤モデル

• Firebase AI Logic は、 選択した Gemini API プロバイダに関係なく、次のモデルをサポートしていません。

  • ファイン チューニングされたモデル

  • エンベディング モデル、Veo モデル、Lyria モデル、ロボット モデル、コンピュータ使用モデル、Gemini Omni モデル、Gemini Flash Cyber モデル

  • 古い Imagen モデルまたは imagen-3.0-capability-001

モデルがシャットダウン（廃止）された場合の対処方法

Google は、モデルの安定版をリリースする際、モデルのシャットダウン（廃止）の少なくとも 12 か月前には利用可能になるよう努めています。ただし、Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) の一部の安定版モデルは短期的な可用性のみを備えています。つまり、後継モデルのリリースから 45 日以内にシャットダウン（廃止）される可能性があります。

モデルのシャットダウン日を確認する方法

モデルのシャットダウン日を確認する方法は次のとおりです。

• リリース時: 各モデルの予定されているシャットダウン日を、Gemini API プロバイダのドキュメントと Firebase ドキュメントの複数の場所に記載しています（サポートされているモデルのページをご覧ください）。

• シャットダウン日が近づくと: Google は適切なプロジェクト メンバーにメールを送信し、リリースノートやその他のチャネルで、今後のシャットダウンに関するリマインダー（Gemini 1.5 および 1.0 安定版モデルのシャットダウン日のリマインダーなど）を投稿します。

使用しているモデルがシャットダウンされる場合

1. 適切な現在サポートされているモデルとそのモデル名を見つけます。

2. アプリで使用されているモデル名をシャットダウン日までに更新してください。更新しない場合、そのモデルに対するリクエストは 404 エラーで失敗します。

   • モデル名は、初期化時に GenerativeModel、LiveModel、または ImagenModel インスタンスを作成するときに設定します。Firebase Remote Config またはサーバー プロンプト テンプレートの使用に関する以下の重要な推奨事項をご確認ください。

   • Firebase AI Logic を使用する場合、通常はモデルを実際に呼び出すコードを変更する必要はありません。

     Gemini 3.x モデルでは、サンプリング パラメータ（温度、Top-K、Top-P）は非推奨になっています。

3. アプリをテストして、レスポンスが想定どおりであることを確認します。

Gemini 2.5 安定版モデル - シャットダウン日と後継モデル

• Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash‑Lite

  gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-image（別名「Nano Banana」）

  • 汎用モデルの場合、シャットダウンの日付は選択した Gemini API プロバイダによって異なります。

    • Gemini Developer API（Google AI）: 2026 年 10 月 16 日
    • Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI): 2026 年 10 月 20 日

  • 画像生成モデル（Nano Banana）のシャットダウン日は、選択した Gemini API プロバイダに関係なく、2026 年 10 月 2 日です。

  他の「Nano Banana」モデルと安定版の Gemini Live API 2.5 モデルは影響を受けません。

置き換え: 新しい Gemini 3.x モデル（gemini-3.6-flash や gemini-3.1-flash-image など）のいずれかを使用するように移行します。

Imagen 安定版モデル - シャットダウン日と後継モデル

• すべての Imagen モデルは、早ければ 2026 年 8 月 17 日にシャットダウンされます（このシャットダウン日は、以前の 2026 年 6 月 30 日から延長されています）。

置き換え: Gemini 画像モデル（「Nano Banana」モデル）を使用するようにアプリを移行します。

Gemini 2.0 安定版モデル - シャットダウン日と後継モデル

• Gemini 2.0 Flash と Gemini 2.0 Flash‑Lite:

  gemini-2.0-flash-001（自動更新エイリアス gemini-2.0-flash）
  gemini-2.0-flash-lite-001（自動更新エイリアス gemini-2.0-flash-lite）

  • 2026 年 2 月 6 日: これらのモデルは、モデルの利用がかつてないプロジェクトではご利用いただけなくなります。

  • 2026 年 3 月 31 日: これらのモデルはシャットダウンされます。

  安定版の Gemini Live API 2.0 モデルは影響を受けません。

置き換え: 新しい Gemini 3.x モデル（gemini-3.1-flash-lite など）のいずれかを使用するように移行します。

Gemini 1.5 と 1.0 の安定版モデル - シャットダウン日と代替

• Gemini 1.5 Pro モデル:

  • gemini-1.5-pro-002（および gemini-1.5-pro）: 2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-pro-001: 2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.5 Flash モデル:

  • gemini-1.5-flash-002（および gemini-1.5-flash）: 2025 年 9 月 24 日
  • gemini-1.5-flash-001: 2025 年 5 月 24 日

• Gemini 1.0 Pro Vision モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前は 2025 年 4 月 9 日に予定されていました）

• Gemini 1.0 Pro モデル: 2025 年 4 月 21 日 （以前は 2025 年 4 月 9 日に予定されていました）

置き換え: 新しい Gemini 3.x モデル（gemini-3.1-flash-lite など）のいずれかを使用するように移行します。

Firebase AI Logic はユーザーのデータをモデルのトレーニングに使用しますか？

データ ガバナンスと責任ある AI をご覧ください。

ユーザーごとのレート制限を設定する方法

デフォルトでは、Firebase AI Logic はユーザーごとのリクエスト上限を 1 分あたり 100 件のリクエスト（RPM）に設定します。

ユーザーごとのレート制限を調整する場合は、Firebase AI Logic API の割り当て設定を調整する必要があります。

Firebase AI Logic API 割り当ての詳細について学習する。このページでは、割り当ての表示と編集の方法についても説明しています。

レイテンシとトークン使用量を減らすにはどうすればよいですか？

レイテンシが高い場合やトークン使用量が多い場合は、使用しているモデルの思考レベルの構成が原因である可能性があります。

Gemini 3 以降のモデルは、推論と複数ステップの計画能力を大幅に向上させる内部の「思考プロセス」を常に使用します。これにより、コーディング、高度な数学、データ分析などの複雑なタスクに非常に効果的です。

ただし、タスクによっては、より高いレベルの思考が必要になるとは限りません。モデルを構成して、より低いレベルの思考を使用できます。思考レベルを下げると、レイテンシとトークン使用量を削減できます。モデルにどの程度の思考能力が必要かを判断するには、タスクの難易度の比較をご覧ください。

ほとんどの Gemini 3 以降のモデルでは、デフォルトの思考レベルが HIGH に設定されています。

マルチモーダル リクエストで MIME タイプは必須ですか？（画像、PDF、動画、音声の入力など）

はい。各マルチモーダル リクエストでは、常に次の情報を指定する必要があります。

• ファイルの mimeType。下記の例外を参照してください。

• ファイル。ファイルはインライン データとして指定することも、URL を使用して指定することもできます。

サポートされている入力ファイル形式、MIME タイプの指定方法、サポートされている入力ファイルと要件でファイルを提供する 2 つのオプションについて説明します。

リクエストに MIME タイプを含めることの例外

MIME タイプを指定する例外は、ネイティブの Android および Apple プラットフォーム アプリからのリクエストのインライン画像入力です。

Android プラットフォームと Apple プラットフォーム用の Firebase AI Logic SDK は、リクエスト内の画像を処理する簡素化されたプラットフォーム フレンドリーな方法を提供します。すべての画像（形式を問わず）は、サーバーに送信される前にクライアントサイドで 80% の品質の JPEG に変換されます。つまり、Android と Apple プラットフォームの SDK を使用して画像をインライン データとして提供する場合、リクエストで MIME タイプを指定する必要はありません。

この簡略化された処理は、リクエストで base64 エンコードされた画像を送信する例の Firebase AI Logic ドキュメントに示されています。

この機能に関するプラットフォーム固有の追加情報は次のとおりです。

• Android の場合:

  • 画像を含むマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（Bitmap）をインライン データとして処理する簡素化された方法を利用できます（例を参照）。

  • 画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を InlineDataPart として指定し、特定の MIME タイプを指定します。例:

    content { inlineData(/* PNG as byte array */, "image/png") }

• Apple プラットフォームの場合:

  • 画像がインライン データとして含まれるマルチモーダル プロンプトで、プラットフォーム ネイティブの画像タイプ（UIImage、NSImage、CIImage、CGImage）を処理する簡素化された方法を利用できます（例を参照）。

  • 画像形式と変換をより細かく制御するには、画像を InlineDataPart として指定し、特定の MIME タイプを指定します。例:

    InlineDataPart(data: Data(/* PNG Data */), mimeType: "image/png")

Firebase AI Logic を使用している場合、Google 画像検索によるグラウンディング、モデルのファインチューニング、エンベディングの生成、セマンティック検索などの機能は利用できますか？

次の機能は、さまざまなモデルと API プロバイダでサポートされていますが、Firebase AI Logic を使用する場合は利用できません。

• Google 画像検索によるグラウンディング
• モデルのファインチューニング
• エンベディングの生成
• セマンティック検索

これらを機能リクエストとして追加したり、既存の機能リクエストに投票したりする場合は、Firebase UserVoice にアクセスしてください。

名前が「Vertex AI in Firebase」から「Firebase AI Logic」に変更されたのはなぜですか？

2024 年に、Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) と Firebase プロキシ ゲートウェイを使用して、API を不正使用から保護し、他の Firebase プロダクトとの統合を可能にする Firebase クライアント SDK のセットをリリースしました。Google はプロダクトを「Vertex AI in Firebase」と名付けました。このプロダクト名は、当時のプロダクトで利用可能なユースケースを正確に表していました。

その後、Google はプロダクトの機能を拡張しました。たとえば、2025 年 5 月より、Gemini Developer API のサポートが提供されるようになりました。これには、Firebase App Check との統合を使用して Gemini Developer API を不正使用から保護する機能が含まれます。

その結果、「Vertex AI in Firebase」という名前は、プロダクトの拡大された範囲を正確に表さなくなりました。そのため、新しい名前である Firebase AI Logic は、進化する機能セットをより適切に反映しており、今後もサービスを拡大していくことができます。

移行ガイドで、Firebase AI Logic の最新機能をすべて利用できるようにする方法をご確認ください（必要に応じて Gemini Developer API の使用を開始することもできます）。

Apple プラットフォームの Swift アプリ - モジュール名の FirebaseAI から FirebaseAILogic への変更について

Apple プラットフォーム アプリの場合、Firebase SDK v12.5.0 以降、Firebase AI Logic は FirebaseAILogic モジュールで配布されるようになりました。この変更は、互換性を損なわない下位互換性のあるものになっています。

今回の変更の理由

以前は、このサービスは FirebaseAI モジュールで配布されていました。ただし、次の理由により、FirebaseAILogic に名前を変更する必要がありました。

• バイナリ ディストリビューションで問題を引き起こすモジュールとクラス間の名前の衝突を回避します。

• 将来の機能開発で Swift マクロを使用できるようにします。

v12.5.0 以降にアップグレードする場合の対応

モジュール名を FirebaseAILogic に変更しても、互換性は損なわれず、下位互換性も維持されます。ただし、最終的には、今後の Firebase SDK のメジャーな破壊的変更のリリースに伴い、古いモジュールを削除する可能性があります（現時点では時期は未定）。

このモジュール名の変更に伴う必須の変更はありませんが、次の対応をおすすめします。

1. Swift PM の依存関係を選択するときは、FirebaseAI ではなく FirebaseAILogic を選択します。

2. インポート ステートメントを FirebaseAILogic（FirebaseAI ではなく）に変更します。

アプリのすべての公開バージョンで App Check を適用する必要がありますか？

はい。Firebase AI Logic を使用するアプリのすべての公開バージョンで App Check を適用する必要があります。

App Check はできるだけ早く適用することが重要です。特に、アプリを一般公開されているソースコード管理システムに commit する前、アプリを共有する前、アプリを一般公開する前に適用する必要があります。

アプリのコードベースに App Check をすぐに実装すると、アプリのすべてのバージョンで有効な App Check トークンを送信できるようになります。有効なトークンを送信しないリクエストは未確認と見なされ、App Check が適用されるとブロックされます。

App Check を実装していないアプリのバージョンをエンドユーザーにすでにリリースしている場合は、すでにリリースされているアプリに App Check を実装して適用する方法についてのよくある質問をご覧ください。

すでにリリースされているアプリに App Check を実装して適用するにはどうすればよいですか？

App Check が実装されていないアプリ バージョンの場合、それらのバージョンからの Firebase AI Logic へのリクエストには有効な App Check トークンが含まれておらず、未確認と見なされます。これらのリクエストは、AI Logic に App Check が適用されるとブロックされます。

App Check を含まないリリース済みのアプリでサービスの中断を回避するには、App Check を適用する前に次の操作を行います。

1. できるだけ早く、アプリに証明書プロバイダを実装してください。

   • Apple プラットフォーム: DeviceCheck または App Attest

   • Android: Play Integrity

   • ウェブ: reCAPTCHA Enterprise

   • Flutter: 上記のすべてのデフォルト プロバイダをサポート

   • Unity: 上記のすべてのデフォルト プロバイダをサポート

2. アプリからのリクエストをモニタリングして、App Check を安全に適用できるタイミングを判断します。

   たとえば、最近のリクエストのほとんどが検証済みのクライアントからのものである場合は、App Check の適用を検討する必要があります。

3. Firebase AI Logic に App Check を適用します。

4. App Check が適用されているローカル開発環境では、App Check の適用を維持しながら、構成証明をバイパスするように App Check デバッグ プロバイダを構成します。ご使用のプラットフォームのセットアップ手順をご覧ください。iOS+ | Android | ウェブ | Flutter | Unity

Gemini Developer API と Firebase AI Logic のセキュリティ アップグレード（2026 年半ば）の内容を教えてください。

これまで、Gemini Developer API は標準の Gemini API キーを使用して Gemini Developer API（generativelanguage.googleapis.com）の使用を承認していました。Firebase AI Logic を有効にして Gemini Developer API を使用することを選択した場合、Firebase は Gemini Developer API に制限された Gemini API キーを作成しました。このキーの名前は Gemini Developer API key (auto created by Firebase) です。

2026 年半ばから、Gemini Developer API は「認証（auth）キー」（基本的にはサービス アカウント）と呼ばれるより安全な代替手段にアップグレードされます。Firebase AI Logic が同時にアップグレードされました。標準の Gemini API キーを使用する代わりに、Firebase AI Logic が、Google が自動的にプロビジョニングする Google 管理のサービス アカウント（P4SA）を使用して Gemini Developer API の認可を処理するようになりました。
Firebase AI Logic Service Agent（service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com）

既存のプロジェクトと新しいプロジェクトの両方で、Firebase AI Logic 経由で Gemini Developer API にアクセスする場合は、2026 年半ばからこれらのセキュリティ アップグレードを利用するために、お客様側で対応していただく必要はありません。

Gemini API キーを「認証（auth）キー」に移行する必要がありますか？

既存のプロジェクトと新しいプロジェクトの両方で、Firebase AI Logic 経由で Gemini Developer API にアクセスする場合は、2026 年半ばからセキュリティ アップグレード（「認証（auth）キー」への移行など）を利用するために、お客様側でご対応いただく必要はありません。

デベロッパーに代わって、Firebase AI Logic は Gemini Developer API の移行に対応するために必要なセキュリティ変更をすべて自動的に処理しています。

2026 年半ば以降、Firebase AI Logic は標準の Gemini API キーのプロビジョニングや使用を行いません。代わりに、Firebase AI Logic は、Firebase プロジェクトで自動的にプロビジョニングされる Google 管理のサービス アカウント（P4SA）を使用して、Gemini Developer API の認可を処理するようになりました。
Firebase AI Logic サービス エージェント（service-PROJECT_ID@gcp-sa-firebasevertexai.iam.gserviceaccount.com）

この変更により、Gemini Developer API key (auto created by Firebase) という名前の API キーを確認して削除できます。このキーは Google Cloud コンソールで削除できます。鍵を削除する前に、次の点を確認してください。

• この Gemini API キーは、Firebase AI Logic での使用のみを目的として Firebase によって作成されたため、削除しても安全です。ただし、この鍵を削除する前に、Gemini Developer API へのアクセス権を付与できる他のツール（GenAI サーバー SDK や Genkit など）で鍵を誤って使用していないことを確認する必要があります。使用状況を確認する手順は次のとおりです。
  1. Google Cloud コンソールで、Gemini Developer API のページに移動し、[管理] をクリックします。
  2. [指標] タブの [認証情報] プルダウンで、Gemini Developer API key (auto created by Firebase) という名前のキーを選択します。
  3. 表示されたグラフに 2026 年 7 月上旬以降（Firebase AI Logic がこれらの API キーの使用を停止した時期）の使用状況が表示されていない場合は、キーを安全に削除できます。
     ただし、グラフに使用状況が表示されている場合は、別のツールでキーを使用しているため、そのツールで使用されていることが明確になるように（Firebase AI Logic で使用されているのではないことが明確になるように）、キーの名前を変更する必要があります。
• (auto created by Firebase) というセグメントを含む名前の他の API キーを削除しないようにしてください。

モバイルアプリまたはウェブアプリのコードベースに Gemini API キーを追加する必要がありますか？