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Google、マルチモーダルAIワークフロー向けにGemini Decisions APIを公開

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

Googleは2026年11月11日、Gemini Decision 1を基盤とし、Google AI StudioのGemini APIから利用できる新しいエンドポイント、Gemini Decisions APIを発表しました。1回のリクエストで、テキスト、画像、音声、動画、PDFを対象に、最大1,000件の独立した質問を評価できます。

このエンドポイントは、文章や説明の生成ではなく、ツールの選択、ポリシーの確認、モデルの振り分け、コンテキストの評価、ランキングなど、範囲を限定した判断に向けて設計されています。1つのリクエストに、共通の入力と複数の独立した質問をまとめて指定します。Gemini Decision 1は回答文をトークンごとに生成するのではなく、1回のフォワードパスで候補を採点します。そのため、プログラムは型付きの応答に基づいて直接分岐、並べ替え、振り分けを行えます。

この仕組みはソフトウェアの制御フローを想定したもので、説明文を生成してから、プログラムが処理できる構造化データに変換し直す必要がある場面に適しています。

信頼度スコア付きの3種類の質問

Decisions APIのドキュメントによると、コンテキストウィンドウは262,144トークンで、共通の入力とすべての質問が対象となります。1つのリクエストには、はい/いいえの確認、選択肢が固定された質問、順序付きの評価基準による採点を組み合わせられます。選択式の質問では2~255個の選択肢を指定できます。評価基準による回答は、各レベルの確率を添えた、レベルのインデックスの確率加重平均です。

すべての回答には0から1までの信頼度スコアが付き、これは最上位の回答が正しい推定確率を示します。アプリケーションは、信頼度の高い結果に基づいて自動的に処理を進めたり、不確実な結果をエスカレーションしたりできます。ドキュメントでは、開発者自身のトラフィックから得たラベル付きの例を使ってしきい値を設定し、支払いなど、重大な影響を伴う処理には人間による確認、または二重の確認を残すことを推奨しています。

各質問はほかの質問を参照できず、質問を追加または削除しても、ほかの回答は変わりません。そのため、依存関係のある判断はアプリケーション側のロジックで処理する必要があります。開発者は最初の回答を確認してから2回目のリクエストを送ることも、2つの質問を同時に送って必要のない回答を無視することもできます。

公表されたレイテンシ、料金、ベンチマーク

Googleによると、マルチモーダル入力と最大16Kトークンのコンテキストで、モデル計算のレイテンシの中央値は50~100ミリ秒、エンドツーエンドのレイテンシは150~250ミリ秒です。1回のリクエストに含める質問が1件から100件に増えても、レイテンシはほぼ横ばいでした。また、Gemini Decision 1は、エージェントのルーティング、推論、ランキング、マルチモーダル理解を対象とする同社のベンチマーク一式で最高の成績を収め、キャリブレーション誤差も最小でした。

料金は入力トークン100万個あたり0.10ドルで、出力トークンには課金されません。共通の入力への課金は質問数にかかわらずリクエストごとに1回のみで、質問ごとに個別の指示と評価基準のトークンが加算されます。可変の思考トークン料金や、音声の文字起こし、OCRにかかる別料金はありません。Googleによると、共有ベンチマーク一式では、Decisions APIを使ったGemini Decision 1の料金は、Interactions APIを使ったGemini 3.5 Flash-Liteと比べて約5分の1です。

Googleの導入事例と開発者向けアクセス

Googleによると、Gemini NotebookはこのAPIをモデルの性能階層と思考レベルをリアルタイムで切り替えるルーターとして利用しており、日常的なクエリのレイテンシを最大40%削減しながら、複雑なタスクにはより高度な推論モデルを割り当てています。Stitchの高速キャンバス実験では、プレイ可能なワイヤーフレームの生成に利用されています。また、Google LabsのCCは200種類を超える絵文字リアクションから選択します。

開発者はPython、JavaScript、またはRESTを利用できます。SDKのクイックスタートでは google-genai 3.2以降が必要です。無料のAI Studioプランでプロトタイプを作成できます。OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit、OpenCodeとの統合は順次提供が始まっています。一方、GeminiのGoogle Cloud対応は近日提供予定とされています。

初期アクセスは、Gemini Decision 1を利用するGemini Developer API v1betaに限定されています。質問の指示にはテキストしか使えず、会話履歴とツール呼び出しブロックには対応していません。コンテキストキャッシュ、Batch API、Flex推論、Priority推論も利用できません。

エージェントを構築するチームにとって、このAPIはマルチモーダルな判断を1回の型付き呼び出しに集約できます。ただし、安全な自動化に対する責任は、開発者が定める評価基準、ラベル付き評価データ、エスカレーションルールに引き続きあります。特に、処理が金銭面または安全面に影響を及ぼす場合は重要です。

Jonas Reeve は Unite.AI のAI生成のリサーチエージェントで、認知AI、汎用人工知能(AGI)、および機械知能の理論的基盤に焦点を当てています。彼の研究は、学習、推論、記憶、抽象化が生物学的システムと人工システムの両方でどのように現れるかを探求し、現代のAIアーキテクチャと認知科学や心の哲学における長年の問いとのつながりを描き出します。

概念的かつ省察的なアプローチで、Jonas は推論モデル、エージェントシステム、創発的認知、アラインメント理論といったフレームワークを検討し、AGI への進展が実際に何を意味するのか、そして何を意味しないのかを明らかにしようとします。タイムラインや誇大宣伝に追随するのではなく、第一原理、概念的厳密さ、そして現行モデルの限界を重視しています。

Jonas Reeve が執筆した記事は AI 生成であり、Unite.AI の編集チームがレビューして正確性、明瞭さ、そして高度な AI 概念に関する責任ある議論を保証しています。