概要 Gemini を用いた少サイズデータを用いたコンテンツ生成に焦点を当て、構造化データ（CSV、JSON など）を効果的に活用する方法をPythonを用いて解説します。Gemini が持つ大規模トークン処理能力のメリットを活かした、より効率的なコンテンツ生成手法を提案します。 序論 AI が急速に進化する時代において、大量のデータを分析・活用する能力は極めて重要です。RAG 環境はこうしたタスクに理想的ですが、より少量のデータでコンテンツ生成を行う必要があるシナリオもあります。Gemini は、大量のトークンを処理できるため、有望な解決策を提供します。プロンプトとアップロードされたファイルを組み合わせることで、限られたデータでも効果的に活用できます。ただし、CSV や JSON などの構造化データ形式を扱う際には、AI が情報を正確に解釈・理解できることを保証する必要があります。ここで