Gemini 3.1 シリーズの概要
2026 年 3 月、Google は Gemini 3.1 シリーズとして新たに 2 つのモデルをリリースしました。フラッグシップの Gemini 3.1 Pro と、コスト効率に優れた Gemini 3.1 Flash-Lite です。
Gemini 3 シリーズが登場してからわずか数週間でのアップデートとなり、Google が AI モデルの進化を加速させていることが改めて印象づけられました。
Gemini 3.1 Pro の注目ポイント
推論能力の大幅向上
3.1 Pro の最大の特徴は、複雑な問題解決能力の向上です。AI の汎用的な推論力を測定するベンチマーク ARC-AGI-2 では、検証済みスコア 77.1% を記録しました。これは、まったく新しいロジックパターンを解く能力が大幅に改善されたことを示しています。
マルチモーダル処理の進化
3.1 Pro は、テキスト、音声、画像、動画、そしてコードリポジトリ全体を含む、大規模なマルチモーダルデータソースからの情報を統合的に処理できます。100 万トークンのコンテキストウィンドウにより、長大なドキュメントや複雑なコードベースの分析も一度に行えます。
アクセス方法
3.1 Pro は以下のプラットフォームで利用可能です。
- Gemini API（Google AI Studio 経由）
- Vertex AI（エンタープライズ向け）
- Gemini アプリ（コンシューマー向け）
- NotebookLM
Flash-Lite: コスト効率の新基準
同時にリリースされた Gemini 3.1 Flash-Lite は、大量処理ワークロード向けに最適化されたモデルです。
| 指標 | 3.1 Flash-Lite | 比較対象 | |------|---------------|---------| | 入力コスト | $0.25 / 100万トークン | — | | 出力コスト | $1.50 / 100万トークン | — | | 応答速度 | 2.5 倍 (TTFAT) | vs 2.5 Flash | | 出力速度 | 45% 向上 | vs 2.5 Flash | | コンテキスト | 100万トークン | — | | 最大出力 | 64,000 トークン | — |
コストを抑えながらも、Gemini 2.5 Flash と同等以上の品質を維持しているのが大きな魅力です。API を大量に呼び出すアプリケーションや、チャットボット、データ処理パイプラインなどに適しています。
開発者向けの実践的なポイント
モデルの使い分け
- 3.1 Pro: 複雑な推論、長文分析、マルチモーダル処理、高品質な出力が必要な場面
- 3.1 Flash-Lite: 高速レスポンス、大量リクエスト処理、コスト最適化が優先される場面
- 3 Flash: Pro ほどの推論力は不要だが、Flash-Lite より高品質な出力が欲しい場面
API での利用
Gemini API で 3.1 Pro を使う場合、モデル名に gemini-3.1-pro を指定します。既存の 2.5 Pro や 3 Flash からの移行は、モデル名を変更するだけで基本的に対応できます。
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-pro")
response = model.generate_content("複雑な推論タスクの指示...")Gemini Lab での今後の記事予定
3.1 Pro と Flash-Lite の登場を受けて、今後以下のような記事を公開予定です。
- 3.1 Pro vs 2.5 Pro の詳細ベンチマーク比較
- Flash-Lite を使ったコスト最適化のベストプラクティス
- 3.1 Pro の Function Calling 性能検証
- マルチモーダル入力の新しいユースケース
Gemini のモデルラインナップは今後もさらに拡充されることが予想されます。最新情報は引き続き Gemini Lab でお届けしていきます。