Geminiを活用してGoogle I/O 2026を構築した方法

クラゲのプレショーから「TPU Training Day」の映画まで、Geminiが今年のI/Oをどのように実現したかをご覧ください。

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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は実験段階です

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Google I/O 2026は、AIをすべての人にとって新しい形で役立つものにする方法に焦点を当てました。しかし、I/OでAIのイノベーションについて発表しただけでなく、それらのツールを使ってI/O自体を具現化しました。

今、何かを構築するというのは奇妙でありながらも刺激的な瞬間です。AIツールが毎月進化し、私たちが生み出せるもののルールを事実上書き換えている、驚くべき変化の真っ只中にいます。

今年は、ステージに上げるAIと同じツールを使って、自分たち自身を凌駕する革新・創造・効率化に挑みました。

これまで以上に速く動き、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、その好例が「Timmy TPU」の映画です。

しかし、その成果は、これらのツールが創造性を解き放ち、日常的なタスクを肩代わりすることで、チームが本来しかできない作業に最善の時間を費やせるようになった点にあります。正しく活用すれば、イベント自体が素晴らしいものになり、視聴者はAIがどのように使われたかを考えなくなるのです。この変化こそ、私たちが共有したい機会であり、人々は常に「AIで本当に何ができるのか？」と尋ね続けているからです。

引き続き、I/O 2026を実現するために使用したAIツールと、そのプロンプトの例をご紹介します。

AI × 映画

「TPU Training Day」短編映画

使用したAI製品・モデル: Google AI Studio; experimental DeepMind models; Gemini Omni; Nano Banana

実施したこと: I/O 2026のために重労働をこなすTPUたちを主人公にした短編映画を制作しました。

実施方法: このプロジェクトは、「段ボールとマーカーという最もシンプルな素材でアニメーション映画を作り、AIを使って命を吹き込むことはできるか？」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」（別名「Timmy TPU」）の中心に人間の技術と芸術性を据えました。

まず、人形劇とシンプルな3Dアニメーションでキャラクターのパフォーマンスを撮影しました。これにより、フレーミングとカメラワークを完全に制御できました。次に、その生の映像からNano Bananaを使ってスタイライズ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、Nano Bananaのフレームを大規模にテストし、シーケンス生成前にピクセル単位で完璧に一致させることができました。

ベースアニメーションとスタイライズされたフレームをGemini Omniやその他の実験的モデルを使って統合しました。これにより、元の人間の意図を保ちつつ、映画を映画的なレベルまで引き上げました。人形映画の魅力を生むのは、これらのわずかな人間らしい不完全さを保つことであり、私たちのAIパイプラインはその詳細を守るよう設計されています。

AI × ビジュアルデザイン

I/Oビジュアルブランドアイデンティティ

使用したAI製品・モデル: Gemini models and Nano Banana

実施したこと: I/O 2026のビジュアルブランドアイデンティティを作成し、4色のグラデーションに重なり合う透明度とインターロックするアイコンを採用しました。

実施方法: ブランドアイデンティティは、チームとAIの緊密なコラボレーションによって生まれました。まず、Geminiモデルに過去のブランドガイドラインと5年間のI/Oの振り返りを入力しました。初期の出力は期待に沿わなかったため、いくつかのマイクロ実験を行いました。新たな画像を生成し、出力を反復的にフィードバックしながらNano Bananaに入力しました。また、Nano Bananaを使ってアイコンのスタイルを探索しました。最終的に、フラットな2Dアイコンが動的にハイパーテクスチャの3Dアイコンに変形するスタイルに決定しました。これにより、基調講演、物理的なサイネージ、デジタルアプリ全体で一貫したブランド表現を実現できました。

以下は、Nano Bananaでアイコンスタイルを探索するために使用したプロンプトです：

I/OのYouTubeトレイラーでは、最終的なアイコンスタイルを紹介しています：

AI × 没入型体験

I/Oプレショー：Jellectronica

使用したAI製品・モデル: Google Antigravity; Google Colab; Google CoralNPU; Google Flow Music; Lyria 3 Pro

実施したこと: モントレー湾水族館とのパートナーシップによる生成音楽実験「Jellectronica」でプレショーを開始し、Lyria 3 Proを使ってミズクラゲの動きを音に変換しました。

実施方法: Google ColabでYOLO8モデルを訓練し、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、Google Flow MusicとLyria APIで音楽を制作しました。例えば、ベースセクションにクラゲが多くいると、より大きくエネルギッシュなベースになります。また、Google Antigravityで大規模なステム生成ツールをvibe-codingし、ベース、コード、メロディー、ドラムなどの音楽ステムの制作を自動化しました。

I/Oプレショー：Infinite ScalerとCode the Countdown

使用したAI製品・モデル: Google AI Studio; Gemini API; Gemini Canvas; Google Antigravity; Lyria 3; Nano Banana

実施したこと: プレショーのもう一つの要素であるInfinite Scalerは、プレイヤーが競い合いながらレベルを生成するビデオゲームでした。

実施方法: プレイヤーが2D画像生成だけで無限の3Dワールドを素早く構築できるようにしました。そのために、Nano Bananaを使ってユーザー入力と参照画像からスプライトシートをGemini API経由で生成しました。前景要素をNano Bananaに戻して法線、粗さ、発光マップを生成し、深度を推定しました。これにより、WebGLでレンダリングされた3D段ボールボックスにテクスチャをマッピングし、グローバルなワールドスタックに追加できました。Google AI Studioで迅速なプロトタイピングを行い、その後Google Antigravityで開発を進め、ゲーム内音楽はすべてLyria 3で生成しました。

ゲームをプレイして、共同で構築したレベルを探索するにはこちらをご覧ください。

以下はInfinite Scalerのサンプルユーザープロンプトです：

それをGemini APIにフィードバックしてレベルプランを作成すると、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、複数の要素を一貫したテンプレートにまとめ、グリーンスクリーン背景を使用してマスキングを容易にしています。

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がCode the Countdownチャレンジで作成した生成カウントダウンを再生しました。CanvasまたはAI Studioで1から10の数字をデザインしてもらい、コードで駆動するカウントダウンに縫い合わせました。

Antigravity Coffee Co. ポップアップ

使用したAI製品・モデル: Flutter; Gemini Enterprise Agent Platform; Google Antigravity; Nano Banana

実施したこと: I/O参加者がカスタムアート付きラテをデザイン・注文できるアプリを作成し、史上最も突飛なコーヒーアプリを各自で構築できるようにしました。

実施方法: Flutterで生成UIとA2UIプロトコルを使用し、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、静的なフォームを動的なユーザーインタラクションに置き換えました。FirebaseはフロントエンドとNano Bananaなどのモデルを接続し、複雑な推論とコンテンツ生成を処理しました。単一のFlutterコードベースで、異なるハードウェア間で高品質かつゼロレイテンシの体験を実現しました。Google CloudとFirebase（Cloud Functions、Firestore、Cloud Opsを含む）を活用し、現代の生成AIアプリの構築と監視の複雑さを解決しました。参加者はGoogle Antigravityのエージェントコーディングも活用して、各自の注文アプリを迅速に構築しました。

AI × クリエイティブな喜び

スピーカータイトルカード

使用したAI製品・モデル: Gemini Omni; Google Flow; Nano Banana Pro

実施したこと: 各スピーカーごとに、画像・動画生成モデルを使ってカスタム生成のタイトルカードを作成しました。

実施方法: Google Labs & Google Gemini担当VPのJosh Woodward氏が好例です。ステージでは、デジタル化されたJoshがChrome Dinoに乗ってバスケットボールをダンクする様子が表示されました。

Nano Banana Proを使って、材料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。これらの材料を使っ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を使ってアクションのプロトタイプ作成やスラムダンクなどのアニメーション生成を支援しました。また、Google Flow内のGemini Omniでアニメーションを生成し、特に複雑なスポーツの動きを扱う際に役立ちました。詳細なテキストプロンプトにより、AI出力がリファレンスシートと一貫するようにしました。最後に、生成動画から生のモーションを合成・タイムリマップして、洗練されたタイトルに仕上げました。

以下は、材料リファレンスシートに使用したプロンプトです：

以下は、その後のGoogle Flowの動画プロンプトです：

ステッカースワッグ

使用したAI製品・モデル: Gemini and Nano Banana

実施したこと: 参加者向けにカスタムI/Oステッカーをその場で生成・印刷しました。

実施方法: カスタムウェブ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します。ブルーベリー、ディスコボール、レーザー、木など100以上のプロンプトカテゴリがありました。プレイヤーは2つのプロンプトを選択するか、「I'm feeling lucky」を押してランダムミックスを選択しました。バックエンドはNano BananaをGeminiとAndroidに使用してこれらの選択肢を融合させ、高度に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を作成しました。例として、固形金のワッフルで作られた3D「I/O」やグミベアのマザーボードなどが挙げられます。デザインは即座に印刷され、参加者が収集できました。

以下は、ステッカーデザイン生成に使用したプロンプトの例で、まず一般的なガイドラインから始めます：

次に、色、照明、以下の例では象徴的な「I/O」の形状など、個別の要素に関する追加の詳細を提供しました：