AIアプリ開発入門 第3回｜Geminiと繋いで連続処理（チェーン）を作ろう！〜Streamlitの一時記憶の魔法〜

これまでの連載で、「AIとやり取りする裏側の仕組み（PythonやAPI）」と「Streamlitで画面を作る方法」を学びました。今回はついに、これらを合体させて「画面から入力した文字をGeminiに送り、結果を受け取る」という、AIアプリの心臓部を作ります。

さらに、AIアプリで非常によく使われる「AIの回答を元に、さらに次の指示を出す」という連続処理（プロンプトチェーン）を実装します。この実装を通じて、Streamlitを使いこなす上で避けては通れない「セッションステート（一時記憶）」という超重要概念を初心者向けに解説します。

1. Gemini APIを呼び出す基本のコード

まずは、画面などは一旦忘れて「PythonからGeminiにお願いをする」だけの最もシンプルなコードを見てみましょう。前回の記事で、ライブラリは「優秀な通訳」だと説明しました。その通訳を呼び出すためのコードは以下のようになります。

pythonimport google.generativeai as genai

# 1. APIキーを設定（Geminiの厨房へ入るためのパスパスポート）
genai.configure(api_key="あなたのAPIキー")

# 2. 使うAIモデルを選択（最新の高速モデル flash を指定）
model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

# 3. お願い（プロンプト）を送信して、結果を受け取る
response = model.generate_content("SEOについて教えて")

# 4. 結果のテキストを表示する
print(response.text)

この4つのステップだけで、AIの回答を受け取ることができます。 非常にシンプルですよね。
これをそのまま前回の st.button("送信") を押した時の処理に組み込めば、立派なAIチャットアプリが完成します。

text# 
.env ファイルの中身
GOOGLE_API_KEY=あなたの実際のキー

pythonfrom dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
genai.configure(api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY"))

2. Streamlit最大の壁「記憶喪失」問題

さて、ここからが本題の「連続処理（プロンプトチェーン）」です。
今回は、「Step1でブログ記事の見出しを生成し、Step2でその見出しを元に本文を生成する」という2段階の処理を作りたいとします。

通常、Pythonのプログラムなら以下のように書けば済みそうに思えます。

python# 失敗するコードのイメージ
step1_result = "まだ空っぽ"

if st.button("Step1: 見出しを作る"):
    step1_result = model.generate_content("ブログの見出しを作って").text

if st.button("Step2: 本文を作る"):
    # Step1の結果を使って、本文を書かせる
    final_result = model.generate_content(f"これをもとに本文を書いて:{step1_result}").text

しかし、Streamlitでこれを実行すると大失敗します。なぜなら、Streamlitには「画面上のボタンが押されたり、入力が切り替わったりするたびに、プログラム全体を上から下まで一番最初から読み直す（再起動する）」という非常に特殊なクセがあるからです。

つまり、ユーザーが「Step2」のボタンを押した瞬間、プログラムが1行目から再実行されるため、せっかくStep1で作った step1_result が「まだ空っぽ」という初期状態にリセット（記憶喪失）されてしまうのです。

これは欠陥ではなく、Streamlitの意図的な設計です。「画面の状態が変わるたびに全体を描き直す」ことで、複雑なフロントエンドの制御を不要にし、Pythonだけで動くシンプルさを実現しています。HTMLで言えば「ページをリロードして最新状態にする」のと同じ発想です。このクセさえ理解してしまえば、むしろ動きが予測しやすくなります。

3. 解決策：st.session_state（一時記憶の金庫）の魔法

この記憶喪失を防ぐための救世主が、st.session_state（セッションステート）です。

これは、Streamlitが用意してくれている「再起動しても中身が消えない、一時記憶の金庫」です。ユーザーがブラウザを開いている間だけ、安全にデータを守り続けてくれます。

使い方はとても簡単です。普通の変数の代わりに、st.session_state. の後ろに好きな名前をつけてデータを保存するだけです。

python# 金庫の中に「step1_result」という名前でデータを保管する
st.session_state.step1_result = "Geminiが作った見出し"

これを使って、先ほどの連続処理を「絶対に記憶喪失にならないコード」に書き換えてみましょう。

4. プロンプトチェーン（連続処理）を完成させる

st.session_state と Gemini API を組み合わせて、「見出し作成 → 本文執筆」という連続処理パイプラインのコードを完成させます。
これが、今回作成するアプリの最も重要な骨組みになります。

if "step1_result" not in st.session_state: という行は「金庫にまだその枠がなければ作る」という条件分岐です。これが必要な理由は、ページを初めて開いたときは金庫が空の状態だからです。初期化なしに st.session_state.step1_result を参照しようとすると、「そんな枠はない」というエラーが発生します。この「最初だけ枠を作る」パターンはsession_stateを使う際の定型文として覚えておきましょう。

pythonimport streamlit as st
import google.generativeai as genai

st.title("ブログ記事の自動生成ツール")

# --- 事前準備：金庫の初期化 ---
# 金庫にまだ「step1_result」という枠がなければ、空っぽの枠を作っておく
if "step1_result" not in st.session_state:
    st.session_state.step1_result = None

# APIの設定
genai.configure(api_key="あなたのAPIキー")
model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')

# ユーザー入力
theme = st.text_input("記事のテーマを入力してください")

# --- Step1: 見出しの生成 ---
if st.button("Step1：見出しを作る"):
    # Geminiに依頼
    prompt1 = f"「{theme}」というテーマで見出しを3つ作って。"
    response1 = model.generate_content(prompt1)
    
    # ★ポイント：生成結果を「金庫」に大切に保管する
    st.session_state.step1_result = response1.text
    st.success("見出しが完成しました！")

# 画面に金庫の中身（Step1の結果）を表示する
if st.session_state.step1_result:
    st.write("【現在の見出し】")
    st.info(st.session_state.step1_result)

if st.button("Step2：本文を作る"):
    # ★追加：Step1が済んでいない場合は警告を出す
    if st.session_state.step1_result is None:
        st.warning("先にStep1で見出しを作成してください。")
    else:
        prompt2 = f"以下の見出しを元に..."

# --- Step2: 本文の生成 ---
if st.button("Step2：本文を作る"):
    # ★ポイント：金庫の中からStep1の結果を取り出して、次の指示に混ぜる
# ：Step1が済んでいない場合は警告を出す
    if st.session_state.step1_result is None:
        st.warning("先にStep1で見出しを作成してください。")
    else:
    prompt2 = f"以下の見出しを元に、ブログの本文を書いてください。\n\n{st.session_state.step1_result}"
    
    response2 = model.generate_content(prompt2)
    st.write("【完成した本文】")
    st.success(response2.text)

このコードなら、Step2のボタンを押して画面が再起動しても、「金庫（session_state）の中にStep1の結果が安全に保管されている」ため、Geminiに正しくデータを渡すことができます。

今回のまとめ

今回は以下の3つの重要ポイントを学びました。

1. Gemini APIの基本：数行のコードで「通訳（ライブラリ）」を介してAIと通信できる。
2. Streamlitの再実行モデル：ボタンを押すたびにプログラムが上から下へ再実行され、普通の変数はリセットされる。
3. st.session_stateの魔法：再実行されてもデータを消さずに保持するための「一時記憶の金庫」を使うことで、Step1→Step2という連携（プロンプトチェーン）が可能になる。

この「セッションステート」を理解できたあなたは、もうStreamlit初心者ではありません。複雑なAIツールも自由に設計できる基礎が身につきました！

次回は、今回ローカル（自分のパソコン）で作ったこのアプリを、Streamlit Community Cloudを使って世界中に公開（デプロイ）する方法を解説します。

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初心者向けの参考リソース

Gemini APIの基本を知りたい方へ

• GeminiをPythonで使うための完全ガイド（Qiita）
• Gemini API のクイックスタート（Google公式）

Streamlitの「状態保持（session_state）」を深く理解したい方へ

• Streamlit Session State: スタートガイド（Kanaries Docs）
• Streamlitでセッション管理をしたい：st.session_state（Zenn）
• Streamlitの再実行を止めたい？session_stateの解説（Qiita）

注意事項

本記事の内容は執筆時点の情報をもとに作成しています。
Python、Streamlit、Gemini API、GitHub、Streamlit Cloud、Supabase、Vercel、Cloudflare、Google Cloud などの仕様、料金、UI、提供条件は予告なく変更される場合があります。

記事内のコード、設定例、画面構成は学習用・検証用のサンプルです。
実際の運用環境に導入する場合は、公式ドキュメントを確認したうえで、ご自身の責任で検証・調整してください。

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