firebase-ai

Firebase AI スキル

このスキルでは、Flutter アプリケーションで Firebase AI Logic を正しく使用する方法を説明します。

使用する場面

次のような場合に、このスキルを使用してください。

• Flutter プロジェクトで Firebase AI を設定し、構成する場合。
• Gemini モデルでテキストコンテンツやチャットの応答を生成する場合。
• リアルタイムの UI 更新に対応するストリーミング AI 応答を実装する場合。
• Gemini にマルチモーダルプロンプト（テキスト＋画像）を送信する場合。
• AI の操作に関するエラー、オフラインの状況、レート制限に対処する場合。
• AI 機能にセキュリティとプライバシーの考慮事項を適用する場合。

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1. セットアップと構成

flutter pub add firebase_ai

import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
final model =
    FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');

• Firebase Console の Firebase AI Logic ページで、Firebase プロジェクトが AI サービス向けに構成されていることを確認します。
• Firebase AI 機能を使用する前に、Firebase を初期化します。
• Gemini Developer API バックエンドには、FirebaseAI.googleAI() を使用します（まずはこちらを推奨します）。
• Firebase AI エンドポイントの不正使用を防ぐため、App Check を実装します。

プラットフォームのサポート状況：

プラットフォーム	サポート
iOS	完全対応
Android	完全対応
Web	完全対応
macOS／その他の Apple プラットフォーム	ベータ版
Windows	非対応

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2. コンテンツの生成

単一ターンのテキスト生成

final response = await model.generateContent([
  Content.text('Summarize the benefits of Flutter for mobile development'),
]);
final text = response.text; // The generated summary string

複数ターンのチャット

final chat = model.startChat();
final response = await chat.sendMessage(
  Content.text('What is the difference between StatelessWidget and StatefulWidget?'),
);
print(response.text);

// Follow-up in the same conversation
final followUp = await chat.sendMessage(
  Content.text('When should I use StatefulWidget?'),
);
print(followUp.text);

ストリーミング応答

結果が届くたびに部分的な結果を表示するには、ストリーミングを使用します。

final stream = model.generateContentStream([
  Content.text('Write a step-by-step guide to implementing dark mode in Flutter'),
]);

await for (final chunk in stream) {
  // Append chunk.text to the UI progressively
  setState(() => _output += chunk.text ?? '');
}

マルチモーダルプロンプト（テキスト＋画像）

final imageBytes = await File('photo.jpg').readAsBytes();
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([
    TextPart('Describe what you see in this image'),
    InlineDataPart('image/jpeg', imageBytes),
  ]),
]);

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3. エラー処理

AI 呼び出しを、構造化されたエラー処理で囲みます。

try {
  final response = await model.generateContent([Content.text(prompt)]);
  return response.text;
} on FirebaseAIException catch (e) {
  if (e.message?.contains('quota') ?? false) {
    // Handle rate limiting — show retry message or queue the request
    return 'Service is busy. Please try again shortly.';
  }
  return 'AI service error: ${e.message}';
} catch (e) {
  return 'Unexpected error: $e';
}

• AI の操作に失敗した場合は、ユーザーにわかりやすいエラーメッセージを提示します。
• 適切なフォールバック動作（キャッシュされた応答など）で、オフラインの状況に対処します。
• レート制限や一時的なエラーには、指数バックオフを実装します。

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4. セキュリティとプライバシー

• AI サービスを他の Firebase プロダクトと併用する場合は、Firebase Security Rules のベストプラクティスに従います。
• AI 機能へのアクセスに、適切な認証と認可を確保します。
• プロンプトインジェクションを防ぐため、モデルに送信する前にユーザー入力をサニタイズします。
• AI サービスでユーザーコンテンツを処理する際は、データプライバシー要件に留意します。
• セーフティ設定を使用して、適切なコンテンツフィルタリングとモデレーションを実装します。

final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'gemini-2.5-flash',
  safetySettings: [
    SafetySetting(HarmCategory.harassment, HarmBlockThreshold.medium),
    SafetySetting(HarmCategory.dangerousContent, HarmBlockThreshold.high),
  ],
);

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参考資料

• Firebase AI Logic Flutter ドキュメント