［開発者向け］複雑なAI開発からの脱却？Google DeepMindが開発した新ライブラリ「GenAI Processors」

2025-07-20

はじめに

　近年、大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアプリケーションは目覚ましい進化を遂げています。しかし、音声や映像といった複数のデータをリアルタイムで処理する高度なアプリケーションを開発する現場では、様々な処理を繋ぎ合わせる作業が複雑化し、コードが壊れやすく、メンテナンスが困難になるという課題に直面していました。

　本稿では、この課題を解決するためにGoogle DeepMindが発表したオープンソースのPythonライブラリ「GenAI Processors」について、Google Developers Blogの記事「Announcing GenAI Processors: Build powerful and flexible Gemini applications」を基に解説していきます。

参考記事

タイトル: Announcing GenAI Processors: Build powerful and flexible Gemini applications
発行元: Google Developers Blog
発行日: 2025年7月10日
URL: https://developers.googleblog.com/2024/07/announcing-genai-processors-build-powerful-and-flexible-gemini-applications.html

公式HP

・公式Github：https://github.com/google-gemini/genai-processors

・公式GoogleColab：https://colab.research.google.com/github/google-gemini/genai-processors/blob/main/notebooks/processor_intro.ipynb

・本稿中の画像に関しては特に明示がない場合、引用元記事より引用しております。
・記載されている情報は、投稿日までに確認された内容となります。正確な情報に関しては、各種公式HPを参照するようお願い致します。
・内容に関してはあくまで執筆者の認識であり、誤っている場合があります。引用元記事を確認するようお願い致します。

要点

GenAI Processorsは、LLM、特にGeminiを用いた高度なAIアプリケーション開発の複雑さを解消し、構造化するためのオープンソースPythonライブラリである。
データ処理、モデル呼び出しといった全ての処理を「Processor」という統一されたインターフェースに抽象化し、部品のように組み合わせることで開発を簡素化する。
全ての入出力は非同期のデータストリームとして扱われ、処理の並行実行が自動的に最適化されるため、リアルタイム応答性に優れたアプリケーションを容易に構築できる。
モジュール化、Gemini APIとのシームレスな統合、高い拡張性が特徴であり、開発者はより本質的なロジックの実装に集中できる。

詳細解説

なぜ今「GenAI Processors」が必要なのか？ AI開発の「複雑なパズル」

　今日のAIアプリケーションは、単にテキストを生成するだけでなく、ユーザーの音声を聞き取り、カメラの映像を認識しながら、リアルタイムで対話するような高度な機能が求められています。このようなアプリケーションを開発することは、「複雑なパズルを組み立てるようなもの」と表現されているように、非常に困難な作業でした。

　具体的には、以下のような課題がありました。

多様なデータ処理: 音声データ、映像データ、テキストデータなど、形式の異なるデータをそれぞれ適切に前処理する必要がある。
非同期処理の複雑さ: ユーザーからの入力を待ち受けながら、同時にモデルからの応答を処理するといった「待ち」が発生する処理（非同期処理）を管理するのが難しい。
コードの保守性: 様々な処理を力技で繋ぎ合わせると、コードの依存関係が複雑になり、少しの修正が全体に影響を及ぼす「壊れやすい」コードになりがち。

　GenAI Processorsは、これらの課題を解決するために、開発プロセスに「構造」と「シンプルさ」をもたらすことを目指して設計されました。

GenAI Processorsの核心：統一された「Processor」とデータの「ストリーム」

　GenAI Processorsを理解する上で最も重要な概念が「Processor」と「非同期ストリーム」です。

Processor（プロセッサ）:
　これは「特定の処理を行う独立した部品」と考えることができます。「マイクから音声を取得する」「テキストを音声に変換する」「Geminiモデルに応答を生成させる」といった一つ一つの機能が、すべてProcessorという統一された形式で定義されます。これにより、複雑な処理を小さな部品に分割して管理できるようになります。
非同期ストリーム（Asynchronous Stream）:
　すべてのデータは、ProcessorPartと呼ばれる標準化された形式で、非同期のストリーム（データの流れ）に乗って処理されます。これは、工場で製品がベルトコンベアを流れていく様子に似ています。データ（部品）はストリーム（ベルトコンベア）に乗り、各Processor（作業工程）を通過することで、次々と処理されていきます。

　このライブラリの画期的な点は、これらのProcessorを、まるで足し算をするかのように「+」演算子で直感的に連結できることです。

# 例：マイク入力 → Gemini Live API → 音声出力というエージェントの構築

from genai_processors.core import audio_io, live_model, video
 
# Input processor: combines camera streams and audio streams
input_processor = video.VideoIn() + audio_io.PyAudioIn(...)
 
# Output processor: plays the audio parts. Handles interruptions and pauses
# audio output when the user is speaking.
play_output = audio_io.PyAudioOut(...)
 
# Gemini Live API processor
live_processor = live_model.LiveProcessor(...)
 
# Compose the agent: mic+camera -> Gemini Live API -> play audio
live_processor = live_model.LiveProcessor(...)
live_agent = input_processor + live_processor + play_output
 
async for part in live_agent(streams.endless_stream()):
  # Process the output parts (e.g., print transcription, model output, metadata)
  print(part)

　このように、複雑なデータフローをシンプルで可読性の高いコードで表現できるため、開発者はパイプライン全体の流れを容易に把握できます。

技術的ハイライト：応答性を最大化する「並行実行の自動最適化」

　GenAI Processorsのもう一つの強力な特徴は、処理の並行実行をライブラリが自動的に最適化してくれる点です。

　例えば、「ユーザーの顔を認識する処理」と「ユーザーの音声をテキストに変換する処理」を同時に実行したい場合、従来は複雑な並行処理のコードを書く必要がありました。しかし、GenAI Processorsでは、連結されたProcessorの依存関係を解析し、実行可能な処理から自動的に並行して実行します。

　これにより、TTFT（Time To First Token）、つまりユーザーがアクションを起こしてからAIが最初の応答を返すまでの時間を大幅に短縮できます。これは、リアルタイム性が求められる対話型AIなどにおいて、ユーザー体験を決定づける非常に重要な要素です。

GenAI Processorsがもたらす5つのメリット

　GenAI Processorsの優れた設計思想として以下の5点が挙げられています。

モジュール設計: 処理を再利用可能な部品に分割することで、テストや保守が容易になります。
非同期 & 並行: Pythonのasyncioを最大限に活用し、開発者が複雑な並行処理を意識することなく、応答性の高いアプリを構築できます。
Gemini APIとの統合: Gemini API、特にリアルタイム処理を行うLive APIとの連携が非常に簡単になる専用Processorが用意されています。
拡張性: 開発者は独自のProcessorを簡単に作成でき、外部APIや独自のロジックをシームレスにパイプラインへ組み込めます。
統一されたマルチモーダル処理: テキスト、画像、音声といった多様なデータをProcessorPartという統一されたラッパーで扱うため、データ形式の違いを意識する必要がありません。

実際の使い方

　ライブラリーをインストールすれば、すぐに利用を開始できます。（Python 3.10以上）

pip install genai-processors

以下のように利用できます。

from genai_processors import content_api
from genai_processors import streams

# Create an input stream (strings are automatically cast into Parts).
input_parts = ["Hello", content_api.ProcessorPart("World")]
input_stream = streams.stream_content(input_parts)

# Apply a processor to a stream of parts and iterate over the result
async for part in simple_text_processor(input_stream):
  print(part.text)
...

詳しくは、以下の公式ドキュメント等から使い方を学べます。

・公式Github：https://github.com/google-gemini/genai-processors

・公式GoogleColab：https://colab.research.google.com/github/google-gemini/genai-processors/blob/main/notebooks/processor_intro.ipynb