Gemini CLI ハンズオン：セットアップから実践活用まで完全ガイド【Claude Code・Codexとの比較付き】

Gemini CLIとは？なぜ今注目されるのか

Zenn・Qiitaを眺めると、Claude Codeに関する実践記事は急増しています。一方、GoogleのGemini CLIについては、セットアップ方法を紹介した記事こそあれど、「実際にコマンドを打ちながら学べる」ハンズオン形式の記事はほぼ皆無というのが現状です。

Gemini CLIは2025年6月にGoogleがオープンソースで公開したターミナルベースのAIエージェントです。最大の特徴は最大100万トークン（1Mトークン）のコンテキストウィンドウと、Google WorkspaceやBigQueryなどのGoogleサービスとのネイティブな親和性にあります。Claude Codeが「コードエディタに近い体験」を志向するのに対し、Gemini CLIは「大規模なコードベースやデータをまるごと読み込んで対話する」という強みを持ちます。

本記事では、Gemini CLIのインストールから基本コマンド、Claude Codeとの使い分け指針まで、実際にコマンドを入力しながら理解を深めていきましょう。

インストールとAPIキー設定

前提条件

• Node.js 18以上（node -v で確認）
• Google アカウント、またはGemini APIキー

インストール

Gemini CLIはnpmパッケージとして提供されています。グローバルインストールが最もシンプルです。

npm install -g @google/gemini-cli

インストール後はすぐに起動できます。

gemini

初回起動時にはブラウザが開き、Googleアカウントでの認証フローが始まります。これで個人用Googleアカウントであれば無料でGemini 2.5 Proを利用できます（1分あたり60リクエスト、1日あたり1,000リクエストの制限あり）。

APIキーを使う場合

より高いレート制限が必要な場合や、CI環境での利用にはGemini APIキーを使用します。

1. Google AI Studio でAPIキーを発行
2. 環境変数に設定

export GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"

永続化するには ~/.bashrc または ~/.zshrc に追記してください。プロジェクトごとの設定は、ルートに GEMINI.md を置くことで自動的に読み込まれます。Claude Codeにおける CLAUDE.md と同じ役割です。

基本的な使い方とコマンド体系

インタラクティブモード（REPLモード）

gemini

起動するとプロンプト > が表示され、自然言語でAIと対話できます。

ワンショットモード

スクリプトやパイプ処理に組み込む場合は、コマンドライン引数としてプロンプトを直接渡します。

gemini "現在のディレクトリにあるPythonファイルの役割を一覧で説明してください"

標準入力をパイプで渡すことも可能です。

cat error.log | gemini "このエラーの原因を特定して修正方法を教えてください"

ファイルの参照

インタラクティブモード内では @ 記法でファイルやディレクトリを参照できます。

> @src/main.py このコードをレビューしてください

ディレクトリ全体を渡すことも可能で、ここが1Mトークンの強みが光る場面です。

> @./src/ このプロジェクト全体のアーキテクチャを説明してください

主なスラッシュコマンド

Claude Codeとの操作感の比較

実際の開発現場では、Gemini CLIとClaude Codeを併用するエンジニアが増えています。両者の操作感を正確に把握しておくことが、適切な使い分けの第一歩です。

コマンド体系・仕様の比較

操作感の違い

技術的に正確な表現をすれば、Gemini CLIは「読み込んで理解する」フェーズが強く、Claude Codeは「書き込んで変更する」フェーズが強いという特性があります。

Gemini CLIの強み：

• 大規模コードベースをそのまま一度に読み込める
• Google検索をネイティブに活用した最新情報との組み合わせ
• Googleサービスとのシームレスな連携

Claude Codeの強み：

• コード編集（Edit/Write）の精度と適用の自然さ
• コード変更の差分確認フローが洗練されている
• MCPエコシステムの充実度

Geminiの1Mトークン長コンテキストを活かすユースケース

1Mトークンという数字は抽象的に聞こえますが、実際には約75万語の英語テキスト、または数千ファイル規模のコードベースに相当します。このスケールを活かせるシナリオを見ていきましょう。

ユースケース1：大規模リポジトリの全体把握

gemini
> @./monorepo/ このモノレポの依存関係とアーキテクチャを概説してほしい。新メンバー向けのオンボーディング資料として使いたい

数十万行規模のコードベースも一度に読み込んで回答できます。Claude Codeでは複数回のコンテキスト切り替えが必要なケースでも、Gemini CLIなら一発で完結することがあります。

ユースケース2：大容量ログ・データの分析

cat application.log | gemini "直近1時間のエラーパターンを集計し、最も頻出するエラー上位5件と推定原因を教えてください"

数MB規模のログファイルも一度に渡して分析できます。jqやawkで前処理する手間を省けるのは大きな利点です。

ユースケース3：APIドキュメント全文を踏まえたコード生成

gemini
> @./api-spec/openapi.yaml この仕様書を基に、TypeScriptでAPIクライアントを自動生成してください。エラーハンドリングとリトライ処理も含めてください

大規模なOpenAPI仕様書もまとめて読み込み、整合性の取れたコードを生成できます。仕様書の矛盾や不明点を指摘してもらうことも可能です。

Google Workspace・BigQueryとの連携

Gemini CLIはMCP（Model Context Protocol）経由でGoogleサービスと連携できます。設定ファイルは ~/.gemini/settings.json です。

Google Workspace連携の設定

{
  "mcpServers": {
    "gdrive": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-gdrive"]
    },
    "gcal": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-google-calendar"]
    }
  }
}

設定後、Gemini CLIからGoogleドライブのファイルを直接参照できます。

> 先週作成したプロジェクト提案書を読んで、エグゼクティブサマリーを200字で作成してください

Googleカレンダーと組み合わせれば、「今週のミーティング内容を整理してアジェンダを作成」といった業務自動化も実現できます。

BigQueryとの連携

データエンジニアリングの現場では、BigQueryのMCPサーバーを使ったクエリ生成が実用的です。

{
  "mcpServers": {
    "bigquery": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-bigquery"],
      "env": {
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "your-project-id"
      }
    }
  }
}

> usersテーブルとordersテーブルを結合して、過去30日間のユーザーごとの購買金額上位10件を集計するクエリを書いてください

ベストプラクティスとして、BigQuery連携時は読み取り専用のサービスアカウントを使用し、不必要な書き込み権限を持たせないようにしましょう。

コスト感とClaude Code・Codexとの使い分け指針

コスト比較の実態

Gemini CLIはGoogleアカウントがあれば無料で始められる点が大きなアドバンテージです。大規模な業務利用ではAPIキー経由の従量課金が安定します。

使い分けの判断基準

Gemini CLIを選ぶシーン：

• 大規模コードベース（10万行以上）の理解・調査タスク
• BigQuery・Google Sheetsなどのデータ分析・クエリ生成
• 長大なドキュメントやログの一括処理
• Google Workspaceとの連携が中心の業務
• まず無料で試したいプロトタイピング段階

Claude Codeを選ぶシーン：

• コードの直接編集・リファクタリング
• TDD（テスト駆動開発）の支援
• PR作成・コードレビューの自動化
• MCPによる外部ツール連携を細かく制御したい場合

Codex（GitHub Copilot）を選ぶシーン：

• IDEとのインライン補完統合を最優先にしたい場合
• Gitワークフロー（PR・Issue）との密接な連携
• チーム全体でGitHubを活用していることが前提の場合

まとめ：複数ツールを使いこなすエンジニアへ

Gemini CLIの最大の価値は「1Mトークンという圧倒的なコンテキスト長」と「Googleエコシステムとの親和性」にあります。Claude Codeがコード編集の精度で優れるとすれば、Gemini CLIは「大きなものをまるごと見て考える」能力で際立っています。

段階的に理解を深めていきましょう。まずはGoogleアカウントで無料のGemini CLIを起動し、自分のプロジェクトを @./ で丸ごと渡してみてください。その体験が、Claude Code・Codex・Gemini CLIのどれをどの場面で使うべきか、という実践的な判断力を育ててくれます。

AIコーディングツールは「どれが最強か」を争うものではありません。それぞれの特性を理解した上で状況に応じて選べるエンジニアになることが、これからの開発現場で求められるスキルセットになりつつあります。