5月の半ばに AdMob の月次レポートを開いて、ふと「同じ CSV を Gemini 3 Pro と Gemini 3 Flash の両方に同時に投げたら、どちらの結論を採用するか自分の中で迷うだろうか」と考えました。アーティスト・クリエイターの廣川政樹です。2014年から個人で iOS / Android のアプリを作り続けてきて、累計DL数が 5,000万を超えた頃から、月次の収益レポートを開くたびに「数字を眺めるだけの時間」が増えているのが気になっていました。
この記事は、月次の AdMob レポートを Gemini 3 Pro と Flash の両方に並列で投げ、コスト・レイテンシ・要約品質の三軸を10日間ほど計測したときの実装メモです。結論だけ先に書くと、Pro と Flash は「同じレポートを読んでも違う部分に目を留める」という発見があり、最終的には片方を選ぶのではなく 役割を分ける運用 に落ち着いています。
なぜ並列で投げる気になったか
1997年、16歳でインターネットに触れた頃、海外フォーラムに同じ質問を3つ投げて、返ってくる答えの差で物事を立体的に掴むことをよくやっていました。Pro と Flash の併用を試したのも、その頃の習慣の延長です。1モデルの結論だけを採るより、2つの結論の「差分」を読む方が個人開発者の判断軸を磨きやすいと感じています。
実務的な動機はもう少し具体的でした。
- 月次の AdMob CSV は、国別 eCPM・広告ユニット別 RPM・フィルレートの3シートに分かれており、毎月15分以上眺めてしまう
- Pro 単独だと「結論はもっともらしいが、コストの増減が小さい時の精度差が体感しづらい」
- Flash 単独だと「速いし安いが、稀に数値の解釈を雑に丸める」
- 両方に投げて並べたら、自分が次の月にどこを触るかの判断が早くなりそう
12年やってきた個人開発の感覚として、判断材料が増えすぎても遅くなるだけだと知っているので、今回は「2モデル並列で投げて要約を比較し、結論は人間がまとめる」運用に絞りました。
並列実行のセットアップ
非同期で同じプロンプトを Pro と Flash に投げ、戻ってきた要約を並べる構造にしました。実装は Python の asyncio とリトライ付きの軽い HTTP クライアントだけです。
import asyncio
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")
PROMPT = """
添付した AdMob 月次レポート（CSV テキスト）について、
次の3点を箇条書きで日本語で書いてください。
- 前月比で eCPM が5%以上動いた国とその要因仮説
- フィルレートが落ちている広告ユニットと推測される原因
- 翌月にテストすべき調整候補（フロアプライス・メディエーション順序・新フォーマット）
推測には「推測:」プレフィックスを付けてください。
""".strip()
async def call(model: str, csv_text: str) -> dict:
resp = await client.aio.models.generate_content(
model=model,
contents=[csv_text, PROMPT],
config=types.GenerateContentConfig(
temperature=0.3,
max_output_tokens=1200,
),
)
usage = resp.usage_metadata
return {
"model": model,
"text": resp.text,
"input_tokens": usage.prompt_token_count,
"output_tokens": usage.candidates_token_count,
}
async def run(csv_text: str):
return await asyncio.gather(
call("gemini-3-pro-latest", csv_text),
call("gemini-3-flash-latest", csv_text),
)asyncio.gather で並列に投げてしまうと、両方失敗したときに片方のレスポンスも取り損ねるので、本番では try/except を call の中に閉じ込めて「片方だけ成功した結果」も使えるようにしています。両祖父が宮大工で、「直す前提で組む」ことを近くで見てきたので、こういう小さなフォールバックを最初に入れる癖がついています。
10日間の実測 — コストとレイテンシ
5月15日から24日まで、毎朝同じ CSV（前日までの月初〜月中レポート）を投げて記録しました。1日1回・10回分の平均値です。
- 入力トークン数: 約 9,500（CSV をテキスト化したまま投入）
- Pro の所要時間: 平均 11.4 秒、出力 540 トークン
- Flash の所要時間: 平均 3.2 秒、出力 480 トークン
- コスト感: Flash は Pro の約 1/7 程度に収まりました（公式の料金表に基づく試算）
10日間の運用全体で、API コストは Pro 側で日本円換算 80 円ほど、Flash 側で 12 円ほどでした。個人開発で12年やってきた感覚で言うと、この程度のコストなら毎日回しても「月次レポートを15分眺める時間」に対する投資としては十分回収できます。
レイテンシ差は思ったより体感的に大きく、朝のルーチンで「Flash が返ってきた段階で Pro を待つかどうかを決める」という判断が自然に生まれました。Pro の返答を待つ価値があるかは、Flash の最初の3行を読めば大体わかります。
要約の差分は「数字の解釈の深さ」に出た
10日分の出力を読み比べて感じたのは、Pro と Flash で「拾う情報」よりも「数字の意味を読む深さ」が違うことです。
例えば、ある日のレポートでインドの eCPM が前月比 +18% でした。
- Flash の要約: 「インドの eCPM が +18%。広告需要の季節要因と推測」
- Pro の要約: 「インドの eCPM が +18%。同月のフィルレートが −3 ポイント低下しているため、需要増ではなく『フィルが渋くなって単価の高い在庫だけが通っている』可能性。フロアプライスを 0.05 上げてフィルへの影響を見るテスト推奨」
Flash の要約も間違ってはいないのですが、Pro はフィルレートとの関連まで踏み込みます。これは月次レポートのように「複数の指標を組み合わせて読む」タスクで顕著でした。
逆に、Flash の方が「短く・本数で並べる」のは上手で、Slack に貼る用のサマリーや、毎週のメモに記録する用途では Flash の方が読みやすいと感じる日もありました。
役割を分ける運用に落ち着いた
10日のあと、結局以下の使い分けに落ち着いています。
- 毎日のチェック: Flash 単独。3秒で返ってくる要約を眺めて、Pro を呼ぶべき日かを判断
- 週1回の深掘り: Pro 単独。複数指標の解釈・翌週のテスト候補まで踏み込んでもらう
- 月末のまとめ: 両方を並列で呼んで、Flash のリストと Pro の解釈を手元で統合
公式ドキュメントには「Pro は推論、Flash は速度とコスト」という整理がよく書かれていますが、実プロジェクトで毎日使い分けてみると、「Flash で全体を見渡して、Pro で深く読み込む」という二段構えが個人開発の運用には合っていると感じます。
これから取り組むこと
今後試したいのは、Pro の出力を Flash で要約し直して Slack に流す 二段パイプライン です。Pro の長い解釈を Flash で 3 行に圧縮すると、朝のルーチンの「読む量」がさらに減りそうです。Gemini Batch API を使って前月分を一括処理する案も並行で試しています。
5,000万DL 規模になると、レポートの数字を眺めるだけで時間が溶けがちです。AI に「最初の解釈」を任せて、自分は「どこに手を入れるか」だけ判断する形に寄せたほうが、12年目の個人開発者には現実的だと感じています。
同じように個人で AdMob を運用されている方の参考になれば嬉しいです。お読みいただきありがとうございました。