Firebase AI Logic for Unity実践ガイド：環境構築からサンプル実行まで

はじめに

前回の記事「Firebase AI Logic for Unity発表！XR体験にGeminiを」では、Firebase AI Logic for Unityの概要と可能性についてお伝えしました。

今回は実際に手を動かして、環境構築からサンプルアプリケーションの実行まで、一歩ずつ進めていきます。公式ドキュメントとGitHubのサンプルコードを参考にお伝えします。

サンプルアプリケーションで体験できること

まず、Firebase AI Logic for Unityのサンプルアプリケーションで何ができるのかを紹介します。

2つのAI バックエンドの比較体験

サンプルでは、同じUnityアプリケーション内で2つの異なるAIバックエンドを切り替えて使用できます：

• Google AI Backend（Gemini Developer API）

  • 無料枠：1日1,500リクエスト、月100万トークン
  • プロトタイピングや個人開発に最適
  • APIキー認証で簡単にスタート

• Vertex AI Backend（Vertex AI Gemini API）

  • エンタープライズグレードの信頼性とスケーラビリティ
  • 詳細な使用量分析とガバナンス機能
  • 本格的なプロダクション環境向け

2つの会話モード

1. 単発メッセージモード

入力: "この建物の情報を教えてください"
↓
Gemini: "こちらは東京駅の丸の内駅舎です。1914年に建設され..."

• 会話履歴を保持しない一回限りのやり取り
• XR空間での情報案内や解説に適している
• レスポンスが早く、観光案内や建物解説などに最適

2. チャットセッションモード

ユーザー: "バーチャル美術館を案内してください"
Gemini: "ようこそバーチャル美術館へ！まずは印象派の展示室から..."

ユーザー: "モネの作品について詳しく聞かせてください"
Gemini: "先ほどご案内した印象派のコーナーにあるモネですが..."

• 会話履歴を自動的に保持
• 文脈を理解した自然な対話が可能
• XRガイドやバーチャルアシスタントとの継続的な会話に最適

検証環境

• Unity: Unity 6000.0.44f1
• OS: macOS Sequoia 15.5
• Firebase Unity SDK: 12.9.0（Firebase AI Logic SDK含む）
• 対象プラットフォーム: Android（エディター内テストも含む）

1. 事前準備

必要なツール

• Unity 2021.3 LTS以降（今回は6000.0.44f1を使用）
• Firebaseプロジェクト
• Android SDK（デバイス向けビルド時）

作業の全体的な流れ

1. Firebase プロジェクトの設定（Firebase Console）
2. サンプルプロジェクトの取得（GitHub）
3. Firebase SDK のインポート（Unity）
4. 設定ファイルの配置（google-services.json）
5. サンプル実行と動作確認（Unity Editor + Android）

それでは順番に進めていきます。

2. Firebase プロジェクトの設定

まず、Firebase Consoleでプロジェクトを作成します。

1. Firebase プロジェクトの作成

   • Firebase Consoleで新規プロジェクトを作成
   • プロジェクト名を設定（例：firebase-ai-unity-test）

2. Firebase AI Logic の有効化

   • 左サイドバーから「AI Logic」を選択
   • 「使ってみる」をクリックして設定ワークフローを開始
   • Gemini Developer APIを選択（無料枠で試用可能）

3. Androidアプリの登録

   • プロジェクト設定でAndroidアプリを追加
   • パッケージ名：com.google.firebase.unity.firebaseai.testapp
     • サンプルのパッケージ名
   • google-services.jsonをダウンロード

3. Unityプロジェクトの準備

サンプルプロジェクトの取得

Firebase Unity SDKの公式サンプルを使用します：

git clone https://github.com/firebase/quickstart-unity.git
cd quickstart-unity/firebaseai/testapp

Unityでプロジェクトを開く

1. Unity Hubで「プロジェクトを開く」
2. quickstart-unity/firebaseai/testappフォルダを選択
3. Unityのバージョン変換が求められた場合は「確認」をクリック

Firebase SDK のインポート

1. Firebase Unity SDKをダウンロード
2. Unity Editor で Assets > Import Package > Custom Package
3. ダウンロードしたFirebaseAI.unitypackageを選択
4. Import Dialogで「Import」をクリック

設定ファイルの配置

ダウンロードしたgoogle-services.jsonを配置します：

1. ProjectウィンドウでAssets/Firebase/Sample/FirebaseAIフォルダに移動
2. google-services.jsonをドラッグ&ドロップ

4. サンプルアプリケーションの概要

UIHandler.cs の構成

サンプルの核となるUIHandler.csを見てみます：

namespace Firebase.Sample.FirebaseAI {
  using Firebase;
  using Firebase.AI;
  using Firebase.Extensions;
  using System.Threading.Tasks;
  using UnityEngine;

  public class UIHandler : MonoBehaviour {
    // Geminiモデルの設定
    public string ModelName = "gemini-2.0-flash";
    
    // バックエンド選択（Google AI / Vertex AI）
    private int backendSelection = 0;
    private string[] backendChoices = new string[] { 
      "Google AI Backend", 
      "Vertex AI Backend" 
    };

重要なメソッド解説

1. モデル取得メソッド

private GenerativeModel GetModel() {
  var backend = backendSelection == 0
      ? FirebaseAI.Backend.GoogleAI()      // Gemini Developer API
      : FirebaseAI.Backend.VertexAI();     // Vertex AI Gemini API

  return FirebaseAI.GetInstance(backend).GetGenerativeModel(ModelName);
}

このメソッドでは、ユーザーの選択に応じて2つのAPIバックエンドを切り替えられます。

2. 単発メッセージ送信

async Task SendSingleMessage(string message) {
  DebugLog("Sending message to model: " + message);
  var response = await GetModel().GenerateContentAsync(message);
  DebugLog("Response: " + response.Text);
}

会話履歴を保持しない、一回限りのやり取りです。

3. チャットセッション管理

private Chat chatSession = null;

void StartChatSession() {
  chatSession = GetModel().StartChat();
}

async Task SendChatMessage(string message) {
  if (chatSession == null) {
    DebugLog("Missing Chat Session");
    return;
  }

  DebugLog("Sending chat message: " + message);
  var response = await chatSession.SendMessageAsync(message);
  DebugLog("Chat response: " + response.Text);
}

チャットセッションを使用することで、会話の文脈を保持できます。

5. 実際の実行手順

エディター内での実行

1. MainSceneを開く

   • Assets/Firebase/Sample/FirebaseAI/MainSceneをダブルクリック

2. 実行テスト

   • Playボタンを押してゲームを開始
   • UIが表示され、以下の操作が可能：
     • バックエンド選択（Google AI / Vertex AI）
     • テキスト入力
     • 単発メッセージ送信
     • チャットセッション開始/終了

実際の動作確認

https://x.com/fit51/status/1928629488394404202

単発メッセージモードの検証

1. "Google AI Backend"を選択
2. テキストフィールドに "上田城について教えて" と入力
3. "Send Single Message"をクリック
4. ログエリアにGeminiからの応答が表示

Sending message to model: 上田城について教えて
Response: 上田城についてですね！かしこまりました。上田城は、長野県上田市にあるお城で、...

チャットセッションモードの検証

1. "Start Chat Session"をクリック
2. "バーチャルガイドとして案内してください"と入力
3. "Send Chat Message"をクリック
4. 続けて"上田城について教えて"を送信
5. 前の会話を踏まえた返答を確認

6. 実用的なカスタマイズ

システム指示の追加

XRガイドやバーチャルアシスタントのような用途であれば、システム指示を設定できます：

var model = FirebaseAI.GetInstance(backend).GetGenerativeModel(
  modelName: "gemini-2.0-flash",
  systemInstruction: ModelContent.Text(
    "You are a knowledgeable virtual museum guide in an XR environment. " +
    "Provide detailed explanations about exhibits, answer questions about art history, " +
    "and help visitors navigate the virtual space."
  )
);

まとめ

Firebase AI Logic for Unityを使用することで、複雑なバックエンド構築なしに、Unityアプリケーション内でGeminiの高度なAI機能を活用できることを確認できました。

特に、テキストベースの会話機能であれば、わずか数行のコードで実装できる手軽さは大きな魅力です。

参考リンク

• Firebase AI Logic公式ドキュメント
• Firebase Unity SDK GitHub