Gemini CLIとは？できること・使い方・導入手順を解説｜Claude Codeとの違いも紹介

そんな疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
Gemini CLIは、Googleが開発したAI開発者向けのコマンドラインツールで、
テキスト生成やコード補完が可能で、画像解析などはGemini APIを通じて実行できるのが特徴です。

本記事では、初心者でも理解できるように、Gemini CLIの基本機能・導入方法・使い方・活用シーンをまとめました。
最後まで見れば、Gemini CLIを使い始めるための足掛かりとなるでしょう。

---

---

Gemini CLIとは？できることの全体像をわかりやすく解説

Gemini CLIは、Googleが提供するAIモデル「Gemini」をコマンドライン上で操作できる開発ツールです。
テキスト生成、コード補完、画像解析などをシンプルなコマンドで実行でき、開発効率を大幅に向上させます。

Gemini CLIの概要と仕組み

Gemini CLIは、Gemini APIを操作するためのコマンドラインツールです。

補足：コマンドラインとは、文字を入力してコンピュータに指示を出す操作画面（インターフェース）のことです。

マウスやボタンで操作する代わりに、
たとえば次のようにキーボードでコマンド（命令文）を入力します👇

gemini prompt “Hello Gemini!”

このように入力すると、コンピュータが命令を読み取り、結果を表示します。

つまり、コマンドラインとは「文字だけでコンピュータを操作するための画面」
であり、開発者や技術者がAIやプログラムを効率よく扱うためによく使うツールです。

---

Geminiモデル（例：Gemini 2.5 Pro）は、テキスト、コード、画像、音声など複数のモードを理解できる「マルチモーダルAI」。
CLI（Command Line Interface）を通じて直接AIモデルを呼び出し、対話・生成・解析を高速で実行できます。

つまり、Gemini CLIは、テキストや画像などを理解できるGeminiモデルをコマンドラインから直接操作し、AIによる対話や生成を手軽かつ高速に行えるツールなのです。

---

Gemini CLIでできること一覧（テキスト・コード・画像など）

Gemini CLIでは、テキスト生成・コード補完・画像認識といった多様なAI機能を実行できます。

項目	内容	代表的な使い方
テキスト生成	質問応答・要約・翻訳	gemini prompt "要約して"
コード補完	Python・JavaScript対応	gemini code "関数を最適化"
画像解析	ファイル指定で説明生成	gemini vision "photo.png"
ファイル要約	テキストの要点抽出	gemini file summary report.txt

---

ReActループとGemini CLIの特徴

Gemini CLIは「ReAct（Reason + Act）」という思考フレームを採用しています。
この思考フレームはAIが推論（Reason）し、実行（Act）を繰り返す仕組みで、単なる生成ではなく“目的達成型の思考”が可能になります。
ファイルを読み取り → 必要な情報を抽出 → コードを出力、といった一連の処理を自律的に実行可能です。

---

Gemini CLIを使うメリット（拡張性・開発スピード）

Gemini CLIの最大の魅力は、拡張性とスピードの両立です。
コマンドベースで動くため、ブラウザUIより操作オーバーヘッドが少なく“速く感じやすく”、その場で検証を回しやすくできます。

特に開発者にとっての利点は以下の通りです。

---

---

Gemini CLIの導入方法と使い方【はじめての方向け】

Gemini CLIの導入は思っているよりも簡単です。
この章では、環境構築からインストール、初回実行までを初心者向けに順を追って説明します。

---

利用に必要な環境（Python／Node.jsなど）

Gemini CLIを利用するには、次のいずれかの実行環境が必要です。

項目	推奨バージョン	補足
Node.js	v18以上	npmでインストール可能
Python	3.10以上	pipでライブラリ管理が容易
OS	macOS／Windows／Linux	すべて対応済み

PythonでもNode.jsでも動作しますが、公式サンプルはNode.js中心で、手順もNode.jsの例が多いです。

補足：Node.jsとPythonの違いについて

Gemini CLIは、どちらの環境でも動作しますが、Node.jsはウェブ開発向けに最適化された実行環境で、Googleの公式サンプルコードもNode.jsベースで公開されています。
そのため、初めてGemini CLIを使う方は、Node.jsをインストールして進めるのが簡単でトラブルが少ないです。

一方、Pythonはデータ分析や機械学習の分野で広く使われており、スクリプトや研究用途でCLIを使いたい場合に向いています

---

---

インストール手順（Mac・Windows対応）

インストールしたプログラムの実行ファイルを開いてください。

Gemini CLIのインストールは、次のコマンド一行で完了します。

npm install -g @google/gemini-cli

補足：どこで入力する？

このコマンドは、Macの場合は「ターミナル」、Windowsの場合は「PowerShell」または「コマンドプロンプト（cmd）」に入力します。

• Macでターミナルを開く方法：
  「アプリケーション」→「ユーティリティ」→「ターミナル」を開くか、Spotlight検索（⌘＋スペース）で「Terminal」と入力して起動します。
• Windowsでコマンドプロンプト／PowerShellを開く方法：
  スタートメニューで「cmd」または「PowerShell」と入力して検索し、「管理者として実行」を選びます。

いずれも、管理者権限で実行するのがおすすめです。
npm（Node.jsのパッケージマネージャー）が事前にインストールされていれば、そのまま実行できます。

インストール後、バージョン確認で動作チェックを行います。

gemini –version

これでインストールが完了です。
Windowsユーザーは管理者権限で実行するのを忘れずに行いましょう。

---

APIキー設定と最初のテストコマンド

Gemini CLIを使うには、Google AI StudioでAPIキーを取得し、環境変数に設定する必要があります。

補足：APIキーの取得方法と設定場所

• Google AI Studio にアクセスし、Googleアカウントでログイン。
• 右上の「APIキー」メニューから新しいキーを発行。
• 発行されたキーをコピーし、以下のように環境変数として設定。

Macの場合（ターミナルで実行）：

export GOOGLE_API_KEY=”ここにコピーしたAPIキーを貼り付け”

Windowsの場合（PowerShellで実行）：

setx GOOGLE_API_KEY “ここにコピーしたAPIキーを貼り付け”

※PowerShellを「管理者として実行」することで、キーが永続的に保存されます。
　Macの場合は、一時的に設定されるため、毎回起動時に再設定が必要です。
　恒久設定する場合は、.bash_profile や .zshrc に追記すると便利です。

設定後、テスト実行して動作確認します。

gemini prompt “Hello Gemini!”version

これで、Gemini CLIが正しく動作すれば導入完了です。

---

出力例を見て理解する（Hello Gemini!）

実際の実行結果は次のようになります。

$ gemini prompt “Hello Gemini!”
Gemini: こんにちは！何をお手伝いできますか？

gemini CLIを導入すると、コマンド入力→AI応答までが一瞬で完了します。
応答の自然さも高く、ChatGPTのような会話体験をCLI上で実現可能です。

---

よくあるつまずきポイント（設定・パスなど）

Gemini CLIの導入時によくあるトラブルと対処法をまとめました。
導入は数分で終わりますが、PATH設定や権限エラーなど、初期設定でつまずくケースもあります。
ここでは、初心者が実際に遭遇しやすい4つのポイントを整理します。

---

PATH設定エラー（gemini command not found）

CLI導入後に「gemini command not found」と表示される場合は、PATH（環境変数）にnpmのパスが通っていない可能性があります。

以下のコマンドでインストール状況を確認しましょう。

npm list -g –depth=0

where gemini

（Macの場合は which gemini）

---

APIキーが保存されない／反映されない

PowerShellで設定したAPIキーが再起動後に消える場合があります。
これは setx コマンドが新しいセッションにしか反映されないためです。

---

npm installでエラー（EACCES／permission denied）

npm install時に「EACCES」や「permission denied」エラーが出る場合は、権限不足が原因です。

sudo npm install -g @google/gemini-cli

---

日本語出力が文字化けする（?????になる）

Windows環境では、出力が文字化けしてしまうことがあります。
この場合は、文字コードをUTF-8に変更することで改善します。

chcp 65001

---

よくあるトラブルまとめ

項目	よくある問題	対処法
PATH設定	gemini command not found	where gemini でパス確認
APIキー設定	再起動でキーが消える	PC再起動 or 新しいPowerShellで再設定
npm install	権限エラー	sudo npm install -g ...
出力文字化け	日本語が ??? になる	chcp 65001 を実行

---

---

---

Gemini CLIでできること一覧【代表的な活用シーン】

Gemini CLIは、開発・文書作成・画像解析など、幅広いタスクをカバーする“万能エージェント”です。
この章では、実際にどんなことができるのか、活用例を通じて具体的に紹介します。

---

コード補完・スクリプト生成

Gemini CLIは自然言語からコードを自動生成する機能を備えています。
「Pythonでデータを整形したい」といった指示を入力すると、構文エラーのないスクリプトを即座に作成します。

gemini code “CSVをJSONに変換するPythonスクリプトを書いて”

生成されたコードは実行可能で、必要なライブラリ（例：pandas）を自動で提案してくれます。
初心者でも実務レベルのスクリプト作成がスムーズに実行可能です。

---

テキスト要約・文章生成

Gemini CLIはテキスト生成タスクにも強く、要約・翻訳・説明文の作成などを一括で処理できます。

以下のような指示で、自然で構造化された文章が即座に出力されます。

gemini prompt “Gemini CLIの特徴を100文字以内で説明してください”

日本語理解の精度も高く、ブログや記事の下書き、資料作成など幅広く利用可能です。

---

画像解析と説明文生成（マルチモーダル対応）

Gemini CLIは画像入力にも対応し、画像の内容を解析して説明文を生成できます。

以下のコマンドを実行すると、画像内のテキストや構造を分析し、構成要素を言語化して出力します。

gemini vision “design.png” “この画像の内容を説明してください”

プレゼン資料やUIデザインのレビューにも活用可能です。

---

ファイル操作やワークスペース支援

Gemini CLIは、ローカルファイルの内容を直接読み取り、要約や変換を行うことができます。

以下のように指定ファイルを読み込ませると、Geminiが要点をまとめて返してくれます。

gemini file summary “report.txt”

Google DriveやGitHubと連携すれば、チームドキュメントの整理にも活用可能です。

---

Gemini APIと連携した拡張利用

Gemini CLIはAPIと連携し、独自のAIアプリケーションを構築できます。
自作のスクリプトからGeminiモデルを呼び出すことで、AI機能を自分のツールに組み込むことが可能です。

活用例	説明
チャットボット開発	Geminiをバックエンドに使用
コード生成ツール	CLI＋APIでスクリプト自動生成
翻訳アプリ	テキスト処理をAIに任せる

---

---

Gemini CLIとClaude Codeの違いを比較

Gemini CLIとClaude Codeは、どちらもAI開発者やライターから注目を集めている高性能ツールです。
一見似ているように見えますが、設計思想と得意領域が大きく異なります。
この章では、両者の特徴や強み・弱み、そして用途別の選び方をわかりやすく解説します。

---

Gemini CLI／Claude Codeの比較表

Gemini CLIとClaude Codeは、どちらもAIによる作業効率化を目的としていますが、「どう使うか」のアプローチが異なります。
Gemini CLIは、コマンドラインからAIを直接操作できる“実行型ツール”。
一方のClaude Codeは、コード理解や長文解析に優れた“思考補助型AI”といえます。

項目	Gemini CLI	Claude Code
開発元	Google DeepMind	Anthropic
中核モデル	Gemini 2.x（マルチモーダルAI）	Claude 3.x（テキスト中心＋画像理解対応）
主な操作環境	コマンドライン（CLI）	エディタやブラウザベース
特徴	テキスト・画像・コードを横断して処理可能	長文要約・設計レビュー・自然対話に強い
強み	即応性・拡張性・Google連携	深い推論力・説明性・自然な表現力
弱み	初期設定がやや複雑	実行系タスクは非対応
拡張性	Extensions／AI Studio連携で拡張可	Workbench／API連携でのタスク補助が可能
向いている作業	自動化・開発・データ処理	設計・レビュー・文書要約

両者の関係を一言でまとめると、
「Gemini CLIは“AIを動かす”、Claude Codeは“AIと考える”ツール」といえます。

---

それぞれの特徴と使い分け

Gemini CLIは、Googleが提供するCLIベースのAI環境で、ターミナルからAIを呼び出して操作できます。
テキスト要約、コード生成、画像解析などを1行コマンドで実行可能。
「生成→確認→修正→再利用」の流れが非常にスピーディです。
Google AI Studioで作成したテンプレートを呼び出すこともでき、定型タスクの自動化にも適しています。

一方でClaude Codeは、AIによる推論や思考の補助を得意とします。
コードレビュー、設計書の改善提案、長文要約など“考える工程”に強く、説明文の自然さにも定評があります。
思考過程をテキスト化する機能に優れているため、論理的な整合性を重視する作業にも向いています。

---

Gemini CLIの強みと弱み

Gemini CLIの魅力は、スピードと拡張性の高さにあります。
ブラウザを介さず、CLI上で完結するため動作が軽く、生成結果を他のアプリやAPIに即座に渡すことも可能です。
また、ExtensionsやMCP対応によって、ユーザー自身がAIの機能を拡張できます。

---

用途別おすすめ（開発・学習・試作）

Gemini CLIとClaude Codeは、それぞれ異なる用途で真価を発揮します。
以下の比較で、自分の目的に合った選択を見つけましょう。

用途	Gemini CLIがおすすめなケース	Claude Codeがおすすめなケース
開発	コード生成・テスト自動化・スクリプト作成	設計レビュー・仕様説明・ドキュメント整理
学習	技術資料の要約・翻訳・整理	教材作成・リライト・構成提案
試作	自動ワークフローやAPI実験	要件定義・設計比較・方針検討

---

選び方のポイント（目的別マトリクス）

どちらを選ぶか迷った場合は、目的に応じて以下のように判断するのが良いでしょう。

判断基準	Gemini CLIを選ぶべき人	Claude Codeを選ぶべき人
主な目的	実行・検証・自動化	推論・要約・文書化
作業環境	ターミナル・API・スクリプト中心	エディタ・Web UI中心
重視する点	スピード・軽量性・拡張性	精度・理解力・自然な説明性
操作スタイル	CLIで直接操作するタイプ	対話や思考を言語化するタイプ

---

---

Gemini CLIをより便利に使うコツと拡張機能

Gemini CLIは、基本操作に慣れたあとで“どこまで広げられるか”が本領発揮のポイントです。
この章では、実務効率を上げるための便利な機能や拡張モジュール、そして応用的な使い方を紹介します。

---

基本コマンドの活用例

Gemini CLIは、シンプルなコマンド体系で直感的に操作できるのが特徴です。
以下は代表的なコマンドの例です。

コマンド	機能	使用例
gemini prompt	テキスト生成・質問応答	gemini prompt "要約して"
gemini code	コード生成・最適化	gemini code "Pythonで関数を作って"
gemini vision	画像解析	gemini vision "sample.png"
gemini file	ファイル読み込み・要約	gemini file summary "report.txt"

これらのコマンドを組み合わせれば、文章作成・開発・分析を一貫して行えます。
特にfileコマンドは、長文資料をAIに解析させる際に非常に便利です。

---

Gemini CLIの拡張機能導入と使い方

Gemini CLIには「Extensions」と呼ばれる拡張モジュールがあります。
拡張モジュールを導入することで、標準機能を超えた操作が可能になります。

Googleスプレッドシートと連携したい場合は Apps Script や Google Sheets API を介して接続します。
CLIの出力をスクリプトから書き込む構成を試してみてください。

例：CLIの結果をWebhook（Zapier/Makeなど）へPOSTする

gemini prompt “本日の要約を100字で” \
| curl -X POST “https://hooks.zapier.com/hooks/catch/XXXXX/XXXXX” \
-H “Content-Type: text/plain” \
–data-binary @-

例：Node.jsでSheets APIへ書き込む（概要）

▶CLI出力をファイルに保存
gemini prompt “本日の要約を100字で” > summary.txt

▶Nodeスクリプト（write_to_sheets.mjs）でGoogle Sheets APIに書き込み
node write_to_sheets.mjs summary.txt

自分でExtensionを開発し、特定の業務タスクを自動化することも可能です。

補足：Extension（拡張機能）とは？

Extensionとは、Gemini CLIに新しい機能を追加できる“拡張モジュール”のことです。
「特定フォルダ内のファイルを自動で要約する」「API経由で他ツールと連携する」といった処理を、自分でExtensionとして開発・登録できます。
ブラウザの拡張機能と同じように、Gemini CLIもExtensionを追加することで、自分の業務や用途に合わせてカスタマイズ可能です。

例：gemini extensions install summarize-text（要約機能のExtensionを追加）

---

MCP（Model Context Protocol）対応でできること

MCP（Model Context Protocol）は、MCP（Model Context Protocol）は、AIツールやモデルを接続するためのオープンな接続仕様です。
Gemini CLIはこのMCPに対応しており、複数のAIモデルを同時に扱うことができます。

例えば、Gemini CLIで要約を作り、その結果を別のAI（例：Vertex AIやPaLM API）に渡すといった連携が可能です。
今後は、1つのCLIコマンドで“複数AIが協力して動く”時代が来るといわれています。

---

AI Studioとの連携で広がる応用

Gemini CLIは、Google AI Studioと連携して使うとさらに便利です。
Studioで作成したプロンプトテンプレートをCLIから呼び出し、自動化ワークフローに組み込めます。

gemini prompt –template=”project_summary”

これにより、GUIで設計したフローをCLI操作で高速実行でき、開発・運用の両面で効率化が進みます。

事前に同一Googleアカウントでの認証とAPIキー設定を行う必要がある点は注意してください。

---

作業効率を上げるヒント（自動化・連携）

Gemini CLIは、他のツールとの連携により活用の幅が広がります。

以下のような以下のようなWebhook／スクリプト連携による自動化を試してみてください。

連携ツール	活用例
Zapier／Make	生成結果を他アプリへ送信
GitHub Actions	コード生成とテストの自動化
Google Sheets	AI出力の自動記録・整理

Gemini CLIはAPIと同様の仕組みで動作しており、
Webhookやスクリプト（Apps Script／各種API）を仲介させて他ツールと連携します。
直接統合ではありませんが、API経由で幅広い自動化が可能です。

例：Zapier Webhookへ要約を送る

gemini file summary “report.txt” \
| curl -X POST “https://hooks.zapier.com/hooks/catch/XXXXX/XXXXX” \
-H “Content-Type: text/plain” \
–data-binary @-

このように“仲介レイヤー”を挟むことで、
Gemini CLIを“AI実験ツール”から“業務フローの一部”に進化させられます。

---

---

Gemini CLIを実際に使ってみた感想と利用者の声

Gemini CLIは、仕様書を読むだけではわからない“実際の体験価値”が多いツールです。
この章では、筆者の利用体験や開発者コミュニティの声を交えながら、リアルな使用感をお伝えします。

---

筆者の体験レビュー（要約・翻訳など）

私はGemini CLIを導入して、AIを使ってレポートの要約や文章の翻訳を効率化を試してみました。
初期のテストでは、英語の学術レポートを要約したり、要約結果を自然な日本語に翻訳する流れを実行しています。

gemini prompt “次の英文を日本語で要約してください：AI agents can plan, reason, and act autonomously.”

返ってきたのは、「AIエージェントは自律的に計画し、推論し、行動できる」という簡潔で正確な要約でした。
文意を損なわず、専門用語を正しく訳してくれて良かったです。
長文をまとめながら翻訳まで行えるため、リサーチ作業のスピードを大きく向上させられそうでした。

---

開発者コミュニティでの評判（Qiita・Zennなど）

QiitaやZennといった技術コミュニティでも、Gemini CLIの注目度は高まっています。
特に「VSCodeのターミナルと併用して使うことで、開発の流れに自然に組み込める」という声が増えているのです。

Qiitaの「初心者でも分かる！VSCodeでGemini CLIを使いこなす方法」では、実際にVSCode上からGemini CLIを起動し、開発環境と連携して利用する手順が紹介されています。
また、「Gemini CLIをさっそく試してみた！」では、GoogleアカウントでのログインやAPIキー設定を含む導入体験が詳しく記録されているのです。
さらに、「Gemini CLIの“強み”を知る！ Gemini CLIとClaude Codeを比較してみた」では、他のAIツールとの比較を通して、CLI上でAIと対話しながら開発できる点が評価されています。
Zennでも「Gemini CLIの使い方」として、アプリ開発や運用タスク自動化に応用できる可能性が紹介されています。

出典：

Qiita「初心者でも分かる！VSCodeでGemini CLIを使いこなす方法 – インストールから応用まで徹底解説」
Qiita「Gemini CLI をさっそく試してみた！」
Qiita「Gemini CLIの”強み”を知る！ Gemini CLIとClaude Codeを比較してみた」
Zenn「Gemini CLI の使い方」

これらの投稿から、Gemini CLIは“開発補助ツール”という枠を超え、開発環境の一部として組み込まれ始めているとかんがえられるでしょう。

---

使いやすさ・出力精度の印象

Gemini CLIの操作感はとても軽快で、レスポンスも速いです。
特に、会話形式でタスクを指示できる点が大きな魅力です。

一方で、抽象的な質問に対しては意図を正確に汲み取れない場合もあります。
プロンプトの書き方を工夫することで、安定した出力が得られるようになるでしょう。

---

初心者が感じたポイント・注意点

Gemini CLIは比較的簡単に導入できますが、最初のハードルは環境設定です。
特に、APIキーの設定やパスの登録を忘れると動作しない場合があります。

ただし、エラーが出た場合もGeminiに「このエラーの意味を教えて」と聞けば解決できます。
AI自身にトラブルを説明させるというのも、他にはない体験です。

---

SNSでのリアルな反応まとめ

SNS（X／旧Twitter）でも、Gemini CLIに関するポジティブな反応が少しずつ広がっています。
特に、開発者層を中心に「軽快で強力なAIエージェント」という印象を持つ声が多く見られます。

Google公式アカウント「Google AI Developers」では、「軽さ」と「高性能」を両立した設計が強調されています。

Introducing Gemini CLI, a light and powerful open-source AI agent that brings Gemini directly into your terminal. >_

Write code, debug, and automate tasks with Gemini 2.5 Pro with industry-leading high usage limits at no cost. pic.twitter.com/tpuz85slJQ

— Google AI Developers (@googleaidevs) June 25, 2025

開発者アカウントの一つ「SearchDataEng」では、応答をストリーミングで返す仕組みへの評価が投稿されています。

Gemini-CLI clearly uses streaming responses.
Very cool.

— Clint J. (@SearchDataEng) June 28, 2025

AI関連のニュースアカウント「AITECH.io」も、開発者にとって待望のツールとして紹介しています。

🧠 Google Launches Gemini CLI!

Google just dropped an open-source AI agent for developers — directly in the command line.

AI isn’t just in chatbots anymore. It’s now built into dev tools, helping you code, debug, and automate faster.

This shift boosts productivity and marks… pic.twitter.com/T0N3O5gArR

— AITECH (@AITECHio) June 29, 2025

SNSでは「軽快さ」「開発者向けの実用性」「新しい対話体験」への関心が高まっており、
Gemini CLIは公開直後から注目を集めていることがうかがえます。

---

---

まとめ｜Gemini CLIでできることを体験してみよう

ここまで、Gemini CLIの概要から導入、活用方法、拡張機能、そして実際の体験談までを紹介してきました。
この章では、記事全体の要点を整理し、今後の活用のヒントをまとめます。

---

記事全体の要点まとめ

---

Gemini CLIの今後の可能性（拡張・連携）

Gemini CLIは、今後のアップデートでさらなる進化が期待されています。
特に注目されているのは次の3点です。

---

FAQ（よくある質問）

Q1. Gemini CLIは無料で使えますか？
→ 無料枠がありますが、一定以上の利用はAPI課金が発生します（2025年10月時点）
また、Gemini Proモデルなど一部は従量課金制です。

Q2. APIキーはどこで取得できますか？
→ Google AI Studio でログインし、APIキーを発行します。

Q3. 日本語は対応していますか？
→ はい、Gemini 1.5シリーズ以降は高精度な日本語処理が可能です。
（出典：Google AI Developer Docs）

Q4. CLI初心者でも使えますか？
→ 公式ドキュメントに沿って導入すれば問題ありません。
特にWindows・Mac両対応で、手順もシンプルです。

Q5. Gemini CLIはどんな業務に役立ちますか？
→ コード生成、翻訳、資料要約、リサーチなど、AIを使うあらゆる場面で活用できます。

※ 料金や利用制限は変更される可能性があります（2025年10月時点）。

---

---

---