# Gemini で WeChat 公式アカウント の AI ボットを作る

Source: https://langbot.app/docs/ja/recipes/gemini/wechat-official-account

LangBot で Gemini を使った WeChat 公式アカウント の AI ボットを動かす手順：モデル設定、ボットの認証情報、ネットワーク、テスト、トラブルシューティング。

このレシピでは Gemini のモデルを WeChat 公式アカウント のボットにつなぎます。LangBot が WeChat 公式アカウント のメッセージを受け取り、パイプラインで処理して返信するので、プラットフォーム連携のコードは不要です。

LangBot の内蔵エージェントで Google の Gemini モデルを使います。視覚対応モデルなら画像入力も扱えます。

## 必要なもの

- 稼働中の LangBot：[LangBot Cloud](https://space.langbot.app/cloud)（サーバー不要）、または Docker や `uvx langbot` による[セルフホスト](https://langbot.app/docs/ja/deploy/langbot/docker.md)。
- LangBot から呼び出せる Gemini のアカウントまたはサーバー。
- WeChat 公式アカウントまたはサービスアカウント：**AppID**、**AppSecret**、サーバー設定の **Token** と **EncodingAESKey**。LangBot サーバーの IP を **IP ホワイトリスト** に追加します。

## ネットワーク

公式アカウントには公開ドメインと HTTPS が必要で、コールバックには 5 秒以内に応答しなければなりません。AI の応答が遅い場合は `passive` または `auto` を使います。LangBot Cloud には公開ドメインがあります。

## 1. Gemini のモデルを追加する

1. Google Gemini のコンソールで API キーを作成します。
2. LangBot の **モデル** で LLM モデルを追加し、プロバイダーに Google Gemini を指定して、API キーとモデル ID を入力します。
3. モデルが関数呼び出しに対応していれば **ツール使用** を有効にします。MCP ツール、Skills、サンドボックスに必要です。
4. キーは Google AI Studio で作成します。画像を読ませたい場合はモデルの **ビジョン** を有効にします。

## 2. パイプラインを作成する

LangBot WebUI の **パイプライン** でパイプラインを作成（または既定のものを編集）し、**AI** を次のように設定します。

| 項目      | 設定値                          |
| ------- | ---------------------------- |
| ランナー    | **Local Agent**（内蔵エージェント）    |
| モデル     | 追加したモデル。予備モデルも指定できます。        |
| プロンプト   | ボットの役割、口調、してはいけないこと。         |
| ナレッジベース | 任意。ナレッジベースを付けると資料に基づいて回答します。 |

## 3. WeChat 公式アカウント のボットを作成する

1. **WeChat 公式アカウント** アダプターでボットを作成し、返信モードを選びます：`drop`（5 秒のコールバック内で返信）、`passive`、または `auto`（企業認証済みアカウントならカスタマーサービス API で後から返信）。
2. ボットのコールバック URL をアカウントのサーバー設定に貼り付けて保存します。

## 4. 紐付けてテストする

ボットを開いて作成したパイプラインを選び、保存してボットが有効になっていることを確認します。

WeChat でアカウントをフォローし、メッセージを送ります。

## トラブルシューティング

- 画像が無視される場合は、モデルの **ビジョン** を有効にし、アダプターが画像を受け取れるか確認します。
- 読み込みメッセージだけで回答が来ない場合、`passive` モード（または `auto` のフォールバック後）は次のメッセージで回答を受け取る仕組みです。
- カスタマーサービス API には企業認証が必要で、本人確認だけでは使えません。
- WebUI の **モニタリング** に、すべてのメッセージ、パイプラインの実行、エラーが記録されます。

## よくある質問

### WeChat 公式アカウント には公開 IP のあるサーバーが必要ですか？

必要です。または LangBot Cloud を使えます。公式アカウントには公開ドメインと HTTPS が必要で、コールバックには 5 秒以内に応答しなければなりません。AI の応答が遅い場合は `passive` または `auto` を使います。LangBot Cloud には公開ドメインがあります。

### WeChat 公式アカウント のボットはストリーミング返信に対応していますか？

対応状況は[プラットフォーム機能一覧](https://langbot.app/docs/ja/insight/platform-features.md)で確認してください。AI 側の生成が終わってから返信が送られます。

### 同じ Gemini の設定を他のプラットフォームでも使えますか？

はい。1 つのパイプラインを複数のボットに紐付けられるので、同じ設定で複数のプラットフォームに同時に応答できます。

## 関連ガイド

- [WeChat 公式アカウント の詳しい設定ガイド](https://langbot.app/docs/ja/usage/platforms/wxoa.md)
- [モデルの設定](https://langbot.app/docs/ja/usage/models/readme.md)
- WeChat 公式アカウント で使える他の AI：[Dify](https://langbot.app/docs/ja/recipes/dify/wechat-official-account.md) · [n8n](https://langbot.app/docs/ja/recipes/n8n/wechat-official-account.md) · [Coze](https://langbot.app/docs/ja/recipes/coze/wechat-official-account.md) · [Langflow](https://langbot.app/docs/ja/recipes/langflow/wechat-official-account.md) · [DeepSeek](https://langbot.app/docs/ja/recipes/deepseek/wechat-official-account.md)
- Gemini を他のプラットフォームで使う：[Telegram](https://langbot.app/docs/ja/recipes/gemini/telegram.md) · [Discord](https://langbot.app/docs/ja/recipes/gemini/discord.md) · [Slack](https://langbot.app/docs/ja/recipes/gemini/slack.md) · [Lark（Feishu）](https://langbot.app/docs/ja/recipes/gemini/lark.md) · [DingTalk](https://langbot.app/docs/ja/recipes/gemini/dingtalk.md) · [WeCom（社内アプリ）](https://langbot.app/docs/ja/recipes/gemini/wecom.md)