Make.com + Gemini 画像理解

概要

Make.com（旧 Integromat）は、強力なノーコード自動化プラットフォームです。標準搭載の HTTP requestノード（Make a request） を使うと、APIYI の Gemini ネイティブ形式 API を直接呼び出して、画像理解、コンテンツ分析、その他のマルチモーダル自動化ワークフローに利用できます — コーディングは不要です。

統合情報

🔧 ツール: Make.com (make.com)
🔌 統合: HTTP requestノード (Make a request)
🤖 モデル: Geminiシリーズ（APIYI Gemini ネイティブ形式経由）
📡 APIエンドポイント: https://api.apiyi.com/v1beta/models/{model}:generateContent

Make.com + APIYI を使う理由

ゼロコード統合

ビジュアルなドラッグ＆ドロップで HTTP リクエストノードを設定でき、AIモデルを呼び出すのにコーディングは不要です

自動化ワークフロー

Make.com のトリガーや条件ロジックと組み合わせて、画像処理の自動化を構築できます

マルチモデル対応

APIYI は 400+ モデルをサポートしており、1つの API key で Make.com のさまざまな AI 機能を切り替えられます

柔軟な拡張性

Google Sheets、Slack、Email など 1000+ のアプリとシームレスに接続できます

対応している APIYI モデル

モデル名	モデル ID	用途	API ドキュメント
Gemini 3.1 Pro Preview	`gemini-3.1-pro-preview`	画像理解、テキスト生成	ドキュメントを見る
Gemini 3 Pro Preview	`gemini-3-pro-preview`	画像理解、画像生成	ドキュメントを見る
Gemini 3 Flash Preview	`gemini-3-flash-preview`	画像理解（高速）	ドキュメントを見る

推奨: 画像理解機能が最も強力な gemini-3.1-pro-preview をお選びください。より高速にするには、Flash シリーズを選択してください。

セットアップ手順

Step 1: APIYI API Key を取得する

APIYI コンソールにアクセスして登録/ログインします
Tokens セクションに移動し、新しい API key を生成します
キーをコピーします（sk- で始まります）。設定で必要になります

Step 2: Make.com のシナリオを作成する

Make.com にログインして、新しいシナリオを作成 をクリックします
+ をクリックしてモジュールを追加します
HTTP モジュールを検索して選択します
アクションで、リクエストを作成 を選択します

Step 3: HTTP リクエストノードを設定する

HTTP リクエストノードに以下の設定を入力します:URL:

https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent

Method: POSTHeaders:

ヘッダー名	値
`Content-Type`	`application/json`
`Authorization`	`Bearer sk-your-APIYI-key`

Body type: RawContent type: JSON (application/json)Request content (Body):

{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "What is in this image?"
        },
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "image/png",
            "fileUri": "https://your-image-url-here"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Step 4: テスト実行

Run once をクリックしてリクエストをテストし、正しい画像理解結果が返ることを確認します。

完全なリクエスト例

こちらは、カワウソの画像を解析する画像理解リクエストの完全な例です。

{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "What is in this image?"
        },
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "image/png",
            "fileUri": "https://raw.githubusercontent.com/apiyi-api/ai-api-code-samples/refs/heads/main/Vision-API-OpenAI/otter.png"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

リクエストパラメータ

フィールド	型	必須	説明
`contents`	array	Yes	会話内容の配列
`contents[].parts`	array	Yes	メッセージのパーツ（テキスト + 画像）
`parts[].text`	string	Yes	ユーザーのテキスト prompt
`parts[].fileData.mimeType`	string	Yes	画像フォーマット: `image/png`, `image/jpeg`, `image/webp`, など
`parts[].fileData.fileUri`	string	Yes	公開アクセス可能な画像 URL

fileUri は、公開アクセス可能な画像 URL である必要があります。画像に認証が必要な場合は、先に公開ストレージサービスへアップロードしてください。

実践的なシナリオ

シナリオ 1: メール添付画像の自動分析

トリガー: Gmail - Watch emails（新着メールを監視）
処理: HTTP ノードが Gemini の画像理解を呼び出します
出力: 分析結果を Google Sheets に書き込むか、Slack に送信します

シナリオ 2: Eコマース商品の画像自動タグ付け

トリガー: Google Drive - Watch files（新しくアップロードされた画像を監視）
処理: HTTP ノードが商品画像の内容を分析します
出力: 商品画像にカテゴリタグを自動で追加します

シナリオ 3: ソーシャルメディアのコンテンツモデレーション

トリガー: ユーザー提出画像を定期的に取得します
処理: HTTP ノードがコンプライアンスのために画像内容を分析します
出力: 非準拠のコンテンツをレビュー用に自動でフラグ付けします

上級のヒント

動的な画像URLの置換

Make.com では、上流のモジュールの出力変数を使って、バッチ画像分析用に fileUri を動的に置き換えられます:

{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "Please describe this image and extract any text in it"
        },
        {
          "fileData": {
            "mimeType": "image/png",
            "fileUri": "{{upstream module's image URL variable}}"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

モデルの切り替え

URL のモデル名を変更するだけで、モデルを切り替えられます:

必要なもの	URL
最も高い理解力	`https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro-preview:generateContent`
高速分析	`https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent`

よくある質問

HTTP リクエストで 401 エラーが返りますか?

以下を確認してください:

Authorization Header の形式: Bearer sk-your-key (Bearer の後にスペースがあることに注意)
API key が有効であること（APIYI Console で確認）
アカウントの残高が十分であること

画像が認識されない、またはエラーが返りますか?

以下を確認してください:

fileUri が公開アクセス可能な URL であること（ブラウザで直接開けること）
mimeType が実際の画像形式と一致していること
画像サイズがモデルの制限内であること

Make.com でレスポンスをどのように処理しますか?

Gemini API は JSON 形式を返します。次のようにできます:

Make.com の JSON モジュールを使用してレスポンスをパースする
解析結果のために candidates[0].content.parts[0].text フィールドを抽出する
結果を後続のモジュールに渡す（例: データベースに書き込む、通知を送信する）

APIYI API key を取得するには?

APIYI Console にアクセスし、アカウントを登録して、Tokens セクションで新しいキーを生成してください。新規ユーザーには無料のテストクレジットが付与されます。

Base64 エンコードされた画像に対応していますか?

はい。fileData を inlineData に置き換えてください:

{
  "inlineData": {
    "mimeType": "image/png",
    "data": "Base64-encoded-image-data"
  }
}

Gemini ネイティブ形式ドキュメント

Gemini のネイティブ API 形式の完全なドキュメントを表示します

画像理解 API

APIYI の画像理解機能の概要を表示します

FAQ

FAQ セクションでさらにサポートを受けられます

APIYI token 管理

API キーを管理し、使用状況と残高を表示します

概要

対話AI

プログラミング

コミュニティ投稿

AIエージェント

エンジニアリング

翻訳

概要

Make.com + APIYI を使う理由

ゼロコード統合

自動化ワークフロー

マルチモデル対応

柔軟な拡張性

対応している APIYI モデル

セットアップ手順

完全なリクエスト例

リクエストパラメータ

実践的なシナリオ

シナリオ 1: メール添付画像の自動分析

シナリオ 2: Eコマース商品の画像自動タグ付け

シナリオ 3: ソーシャルメディアのコンテンツモデレーション

上級のヒント

動的な画像URLの置換

モデルの切り替え

よくある質問

関連リソース

Gemini ネイティブ形式ドキュメント

画像理解 API

FAQ

APIYI token 管理

​概要

​Make.com + APIYI を使う理由

ゼロコード統合

自動化ワークフロー

マルチモデル対応

柔軟な拡張性

​対応している APIYI モデル

​セットアップ手順

​完全なリクエスト例

​リクエストパラメータ

​実践的なシナリオ

​シナリオ 1: メール添付画像の自動分析

​シナリオ 2: Eコマース商品の画像自動タグ付け

​シナリオ 3: ソーシャルメディアのコンテンツモデレーション

​上級のヒント

​動的な画像URLの置換

​モデルの切り替え

​よくある質問

​関連リソース

Gemini ネイティブ形式ドキュメント

画像理解 API

FAQ

APIYI token 管理

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Make.com + APIYI を使う理由

対応している APIYI モデル

セットアップ手順

完全なリクエスト例

リクエストパラメータ

実践的なシナリオ

シナリオ 1: メール添付画像の自動分析

シナリオ 2: Eコマース商品の画像自動タグ付け

シナリオ 3: ソーシャルメディアのコンテンツモデレーション

上級のヒント

動的な画像URLの置換

モデルの切り替え

よくある質問

関連リソース