賢くなりたいトイプードルの日記

データサイエンス系の話をメインにしていきます

AI秘書の失敗とその対策｜GeminiのGoogleサービス連携をデバッグして分かったこと

私は現在、Gemini を秘書のような存在として日常的に活用しています。

先日、Google カレンダーに予定を登録してもらおうとした際、
Gemini からは「入れました！」と返答があったにもかかわらず、
実際にはカレンダーに予定が登録されていない、という事象が発生しました。

このとき、 「なぜそのようなことが起こるのか」 「裏側ではどのような処理が行われているのか」 が気になり、調べてみることにしました。

簡単ではありますが、ある程度整理できたため、本記事ではその内容をまとめます。

本記事で扱うこと

本来は、

「入れました！」と言われたのに、実際には入っていない

という状態そのものを再現したかったのですが、
この挙動は今回再現するのがなかなか難しいことが分かりました。

そこで本記事では、代替として

Gemini から「失敗しました」と明示的に返ってきた場合に、
その裏側で何が起こっているのかを調べる方法

について記載します。

デバッグ用の実行コードを確認する

具体的には、Gemini に対して

「デバッグ用の実行コードを示してください」

と依頼したところ、
Google サービスの API を呼び出している JavaScript コードを提示してくれました。

例えば、以下のようなコードです。

// EDAタスクの登録
generic_calendar.create({
  "provider": "google_calendar",
  "title": "EDA & データ構造確認 (M5 Data) - 再調整分",
  "start_datetime": "20251223T1600",
  "duration": "1h"
});

// 統計・可視化タスクの登録
generic_calendar.create({
  "provider": "google_calendar",
  "title": "基礎統計量の調査と可視化 (Matplotlib/Seaborn) - 再調整分",
  "start_datetime": "20251223T1700",
  "duration": "1h"
});

// Antigravity調査タスクの登録
generic_calendar.create({
  "provider": "google_calendar",
  "title": "Antigravity 自動デバッグ基盤の設定・調査 (Next.js連携) - 再調整分",
  "start_datetime": "20251223T1800",
  "duration": "1h30m"
});

// Google Keep

notes_and_lists.update_list_item({
  "list_id": "11.....",
  "list_item_id": "15. レポート作成と可視化ツールの選定", // ← 本来はUUID等のIDが必要
  "updated_element": "15. レポート作成と可視化ツールの選定（完了）"
});
  1. Google Calendar API（もしくはそれ相当のコネクタ） を叩いて予定作成をしようとしている
  2. Google Keep（正確には「notes_and_lists」コネクタ） に対して、既存リストの中の1項目を更新しようとしている

という2点が確認できました。

エラーログを確認する

次に、

「なぜ失敗したのか知りたいので、エラーログを見せてください」

とGeminiに依頼したところ、 上記 JavaScript を実行した際のエラーログを提示してくれました。

Error Message:
com.google.apps.notes.rest.IllegalNoteTypeException:
Note N194315648455...: type LIST was used with the UpdateTextGraph,
but only notes of type TEXT are supported.
Code: FAILED_PRECONDITION

原因の特定と対処

このエラーメッセージから、

  • 更新対象のノートは LIST 型
  • しかし API 側は TEXT 型のみをサポート

という不整合が原因で失敗していることが分かります。

つまり、プロンプト側で

「List 型ではなく Text 型として扱うようにしてください」

と明示すれば、 裏側で発生していた処理の失敗に対処できる、という結論に至りました。

まとめ

このように、 Gemini が「失敗しました」と返す場合でも、

  • 実際に実行しようとしたコード
  • その際に発生したエラーログ

を確認することで、 どこで・なぜ失敗しているのかをかなり具体的に把握できます。

「AI がうまく動かない」と感じたときでも、 一段掘り下げて内部挙動を確認することで、 適切なプロンプト設計や回避策が見えてくる、という一例でした。

コンセプト作りの「法則」を理解する

YouTube動画「この考え方を覚えるだけアイディアがどんどん湧いてくる」コンセプト作りの「法則」をNotebookLMにまとめてもらった。」

コンセプト作りの「法則」のまとめ

ビジネスにおけるコンセプトの重要性

ビジネスにおけるコンセプトの重要性を説き、単なる事実（What）ではなく、目的（Why）に焦点を当てることが、新しい意味や価値を生み出す鍵だと主張しています。例として、MouthPadという既存のマウスピース型デバイスを「11本目の指」と再定義することで、新たな可能性が開けた事例を紹介し、問いを立てることの重要性を強調しています。特に、現状への違和感や不満を起点に「破壊の問い」を立てることで、革新的なアイデアが生まれる可能性を示唆し、消費者の言葉にならないインサイト、つまり矛盾を含む願望を見抜くことが、成功するコンセプト作りに不可欠だと結論付けています。

コンセプトとは何か

新しい意味を作ること。何のためにそれがあるのか、何のために作るのかという目的を明確にすることが重要。

問いから始める重要性

  • アイデアを直接書くのではなく、本質的な問いから変えていく。
  • 日本企業は問いをすり替えるのが苦手で、与えられた問いにどう答えるかに集中しがち。
  • 問いをすり替えることで、世の中の見方を変えることができる。

破壊の問い

  • 何かを決定的に新しくするためには、既存のものを壊す視点を持つ。
  • 何が許せないかを考えることが、突破口になる。
  • 違和感やイライラが、強力なコンセプトにつながることがある。

インサイト

  • 言葉になっていない気持ちを探る。満たされていない願望や隠された欲望を見つける。
  • ビジネスの現場では、人が言いたいことを全て言っているという前提で物事が始まることが多いが、言葉にならない気持ちにこそ重要なヒントがある。
  • 矛盾を孕んでいることが多い。例えば、ミールキットの例では、手間をかけたくないが、手抜きだと思われたくないという矛盾した感情にインサイトがある。

発想法

  • 会議などでアイデアを考える際、世の中の人が何を求めているかという視点に偏りがちだが、自分が許せないことや実現したいことを重視する。
  • 既存のフレームを壊す：固定されたフレームの中で答えを探すのではなく、問い自体を再構築し、異なる視点から答えを探す。
  • ゴミを宝の山に変える：ホタテの殻の処分問題に対して、単に処分方法を探すのではなく、「これを資源にできないか？」という問いを持つことで、新しい価値を生み出す。

エピソード

  • 広告会社での打ち合わせでは、雑談から本質的な問いを見つけることがある。
  • Netflixの創業者が延滞料金に怒りを感じたことが、定額制ストリーミングサービスのアイデアにつながったように、原体験や怒りがコンセプトの源泉になることがある。

豊かさの追求

社会を豊かにするという抽象的な目標ではなく、具体的な問いを設定し、新しい組み合わせや意味を創造することが重要。

ペットテック分野におけるAIエージェントの活用事例

ペットテック分野におけるAIエージェントの活用事例は、まだ黎明期ではありますが、いくつかの興味深い事例が出始めています。以下に、具体的なプロダクトやサービス、研究事例をいくつか紹介します。

Companion Labs (コンパニオン・ラボ): AIを活用した犬のトレーニング

概要

Companion Labsは、AIとコンピュータービジョンを活用して、犬の行動を24時間365日モニタリングし、基本的なトレーニングを自動化するデバイス「CompanionPro」を開発しています。

AIエージェントの役割

犬の行動（おすわり、待て、など）をリアルタイムで認識し、適切なタイミングでトリーツ（おやつ）を与えることで、良い行動を強化します。

遠隔地にいる飼い主が、スマートフォンアプリを通じて犬とインタラクション（指示を出したり、様子を見たり）することを可能にします。

収集されたデータに基づいて、個々の犬に最適化されたトレーニングプランを提案します。

特徴

獣医行動学者やドッグトレーナーの専門知識をAIに組み込むことで、専門家によるトレーニングに近い効果を目指しています。

犬の行動分析には、高度なコンピュータービジョン技術が用いられています。

Vetevo (フェテボ): AI獣医アシスタント

概要

Vetevoは、AIを活用したチャットボット形式の獣医アシスタントサービスを提供しています。

AIエージェントの役割

飼い主からのペットの健康状態に関する質問に、24時間365日対応します。

症状や状況に基づいて、緊急度を判断し、必要に応じて獣医への受診を促します。

過去の相談履歴やペットの情報を基に、パーソナライズされたアドバイスを提供します。

一般的なペットの健康管理に関する情報（ワクチン接種、予防薬など）を提供します。

特徴

自然言語処理（NLP）技術を用いて、飼い主の質問を理解し、適切な回答を生成します。

獣医師の監修のもと、信頼性の高い情報を提供することを目指しています。

ただし、AIは診断を行うわけではなく、あくまで獣医の診察を補完する役割です。

Felcana (フェルカナ): AIを活用したペットの健康モニタリング

概要

ウェアラブルデバイスとAIプラットフォームを組み合わせ、猫の健康状態をモニタリングします。

AIエージェントの役割

首輪に取り付けられたセンサーから、猫の活動量、睡眠パターン、食事量、排泄などのデータを収集します。

収集されたデータをAIが分析し、異常なパターンを検出します。

異常が検出された場合、飼い主にアラートを送信し、獣医への相談を促します。

特徴

早期に健康問題を発見することで、猫のQOL（生活の質）向上に貢献することを目指しています。

収集されたデータは、獣医の診察をサポートする情報としても活用できます。

研究事例：ペットの感情認識

概要

犬や猫の表情、鳴き声、行動などをAIに学習させ、感情を推定する研究が進められています。

例えば、Preferred Networksは、犬の感情推定技術を開発し、ペット向けサービスへの応用を目指しています。

AIエージェントの役割（想定される応用例）

ペットの感情を理解し、より適切なコミュニケーションをサポートする。

ペットのストレスや不安を検知し、早期に対応する。

ペットの感情に合わせた遊びやケアを提案する。

総括

ペットテックにおけるAIエージェントの活用は、まだ発展途上ですが、今後ますます多様なサービスが登場することが期待されます。これらの技術は、ペットの健康管理、トレーニング、飼い主とのコミュニケーションなど、さまざまな面でペットと飼い主の生活を豊かにする可能性を秘めています。