現状の混沌とした状況で、私がAntigravityのようなAIに丸投げして自動処理に委ねるのは時期尚早 。そこで今回は、仕組みを大幅に改善した「第２弾：コード作成のエコシステム」を構築しましたのでご紹介します 。

私は現在、Google AI Proを利用中です。

現状の課題：コード生成の「利用制限」と「中抜け」

現在、AIによるコード生成において、主に次の2つの問題に直面しています。

1. 利用制限の壁：アクセス集中により、すぐに利用制限を超えてしまう 。
2. 長文コードの欠落（中抜け）：特に長文のコードを生成しようとすると、全文記述をお願いしても、途中が省略されたり欠落したまま出力されるエラーが頻発する 。

部分ごとに完成させる方法もありますが、最終的には全体を通して動作させる必要があるため、やはり「修正済みの全文」をそのまま出力してほしいのが本音です 。

解決策：NotebookLM × Gem × AI Studioの連携エコシステム

これらの課題を解決するため、それぞれのAIの強みを活かした連携フローを組みました。

【エラー発生・新規開発】
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1. NotebookLMに相談（現状分析 ＆ 指示書の作成）
  ▼
2. コードの長さに応じて分岐
  ├─ 通常（600行未満） ⇒ Gemに依頼（生のコードを使用）
  └─ 長文（600行以上） ⇒ Google AI Studioに依頼（秘匿化コードを使用）

① NotebookLM：仕様の自動同期と「指示書」の作成

最近のアップデートにより、NotebookLMのソースに登録したGoogleドキュメント、スプレッドシート、スライドが自動同期されるようになりました 。これにより、現在動作中の最新コードを常にNotebookLMに理解・分析させることができます 。

万が一エラーが出た場合は、画面のスクリーンショットなどをソースに追加して、現状に即した対策を講じてもらうことも可能です 。

💡 ポイント ：NotebookLMはまだコーディング能力や長文出力が非力なため、「Gemに処理を引き継ぐための指示書（プロンプト）」を出力させる役割に集中させます 。

② Gem（通常コード）：テスト実行から検証まで

NotebookLMが作った指示書を、使い慣れたGemにコピペします 。Gemには現在動作中のコード（Googleドキュメント）が同期されているため、指示書を渡すだけでスムーズにコーディング、テスト実行、検証まで完結できます 。大半の小〜中規模なコードは、このGemの環境で問題なく処理できます 。

💡 ポイント ：Gemには、NotebookLMを知識ソースとして付けることができます。さらにそのNotebookLMに付いているソースをGemが理解できる仕組みにはなっていますが、どうも情報が遠いのか薄くなり欠落が生じやすいです(26年6月)。従って現状、Gemの知識ソースとしてコード(gdoc)を同期させる方が、はるかに精度が高いです。

③ Google AI Studio（長文コード：600行以上）：中抜け対策の切り札

マイライブラリの中核となるGAS（Google Apps Script）や一部のPHPなど、600行を超える長文コードで「中抜け」を防ぎたいときだけ、オプションとしてGoogle AI Studioを利用します 。

• セキュリティ対策（秘匿化）：AI Studioは基本無料で強力ですが、データが外部へ漏洩するリスクがあります 。そのため、外部公開用のフォルダ（scripts_pub）内にある、重要な情報（APIキーやパスワード等）を隠した「秘匿化コード（_pub.txt）」をコピペして作業を行います 。

💡 ポイント ：一応、600行を境界として、GemとAI Studioを選別する考えではありますが、作業途中で行数が境を上下することはあり得ますので、実際はほとんどは管理者である私が判断することになります。実際は、長文コードであっても、修正箇所と修正方法が容易である場合は、NotebookLMの返答あるいはGemとのやり取りで解決することになります。AI Studioを使うのは、大掛かりで困難になった時だけになると思います。

④ GoogleAIProからAIPlusにダウングレードした時に、境界行数を変更する

コーディング作業はいつも高度な能力が必要なわけではなく、安定期や軽微な修正、小規模な新規開発なら能力を下げても問題は起きません。AIProは月2900円、AIPlusは月725円とびっくりするほどの料金の差があります。ですから、考え方としては、高度なコーディングを行いたい時には、AIProにアップグレードして、安定期はAIPlusにダウングレードするという柔軟な運用を行いたいです。そのAIPlusのダウングレードに合わせて、上記の境界行数をたとえば600行から300行に変更する、といった対応を行えば良いわけです。AIPlusにしたときに、ストレージが400GBに制限される点は、私の場合、別途、DAS棚田システムにて、自動的にコントロールがされます。

このエコシステムを導入するメリット

• エラー対応の迅速化：最新のコードが自動同期されているため、前提条件をいちいち説明する手間が省けます 。
• コードの品質安定：長文コードをAI Studioに任せることで、イライラする「コードの中抜け」を完全に回避できます 。
• 安全性の確保：無料の強力なAIを使いつつも、秘匿化コードを挟むことでセキュリティリスクを最小限に抑えられます 。

今後の展望：1年後の「第３弾」へ向けて

現時点（2026年6月）では、私が考えるベストな組み合わせですが、もし将来的にNotebookLMが長文コードの出力を得意とするようになれば、全ての作業が1つで完結します 。

テクノロジーの進化スピードを考えると、1年後くらいにはNotebookLMやGemのさらなる改善によって、もっとシンプルな「第３弾のエコシステム」へ移行していることでしょう 。

終わりに：私のAIとの付き合い方

私がデジタル分野に触れているのは、趣味としての楽しみと認知症防止のためです 。そのため、生成AIの利用も以下のように2つに分けて、無理のないペースで楽しんでいます 。

1. 専門的な利用：このimakatブログやシステムの維持・改善（Google Gemini中心）
2. 日常的な利用：生活サポート（Apple製品中心なので、Siri AIにゆったり親しむ方向）

あまりお金をかけず、最新技術の恩恵を賢く受けながら、これからもマイペースに開発を楽しんでいこうと思います 。

以上