2026年2月19日、GoogleからGemini 3.1 Proがリリースされました。前モデルのGemini 3 Proから推論性能が大幅に強化されたということで、さっそく触ってみました。
この記事では、実際にGemini 3.1 Proを使ってみた率直な感想と、ベンチマーク結果から見える進化のポイント、そして注意点をまとめます。G検定取得者の視点から、AIモデルの性能をわかりやすく解説していきます。
目次
Gemini 3.1 Proとは？基本スペックと新機能
Gemini 3.1 ProはGoogle DeepMindが開発した大規模言語モデルで、Gemini 3 Proの後継にあたります。Googleは「複雑なタスクをこなすための”より賢いベースモデル”」と説明しており、初めての「.1刻み」アップデートとなりました。
主な特徴は以下のとおりです。
- マルチモーダル対応：テキスト、画像、動画、音声、PDFの入力に対応
- 強化された推論能力：前例のない深さとニュアンスを伴う推論を実現
- エージェンティック機能：複数ステップのタスクを同時処理可能
- 優れた指示追従：コーディング支援やツール使用の精度が向上
利用方法もシンプルで、Geminiアプリ（Web版・モバイル版）やNotebookLM、Google AI Studio、APIから使えます。Google AI ProやUltraプランのユーザーは利用上限が引き上げられているのもありがたいポイントです。
実際にGemini 3.1 Proを使ってみた感想
私が実際にGemini 3.1 Proを使ってまず感じたのは、回答の質が明らかに上がっているということです。特に複雑な質問に対する回答が、以前のモデルと比べてより的確になっていると感じました。
たとえば技術的な質問をした際、Gemini 3 Proでは表面的な回答にとどまることがあったのに対し、3.1 Proではより深い分析や具体的な提案を返してくれる場面が増えました。「シンプルな回答では不十分なタスク向け」というGoogleの説明は、使ってみると実感できます。
また、コーディング支援の精度が上がっている点も印象的です。コードの意図を正確に汲み取ってくれるようになり、「この処理の目的は何か」を理解した上で修正案を提示してくれる感覚があります。普段Claude Sonnet 4.6をコーディングに使っている私としては、両者を使い分けることで開発効率がさらに上がりそうです。
マルチモーダル対応もスムーズで、画像やPDFを入力して質問する際のレスポンスが自然になりました。技術ドキュメントのPDFを読み込ませて要約させるといった使い方が、以前より実用的になっています。
ベンチマークで見る推論性能の驚異的な進化
Gemini 3.1 Proのベンチマーク結果は、数値で見ると衝撃的です。以下に主要なベンチマークの比較をまとめます。
- ARC-AGI-2（汎用推論）：77.1%（Gemini 3 Proは31.1% → 2倍以上の向上）
- GPQA Diamond（科学推論）：94.3%（前モデル91.9%）
- SWE-Bench Verified（ソフトウェア工学）：80.6%
- MMLU（多言語QA）：92.6%
- APEX-Agents（エージェント型タスク）：33.5%（前モデル18.4% → 約1.8倍）
特に注目すべきはARC-AGI-2のスコアです。31.1%から77.1%への向上は、単なる「改良」ではなく「世代交代」と呼べるレベルの進化です。これは汎用的な推論能力が飛躍的に高まったことを意味しており、より複雑で抽象的な問題にも対応できるようになったと考えられます。
APEX-Agentsのスコア向上も見逃せません。これはAIが複数のツールを組み合わせてタスクを遂行する「エージェント型」の能力を測るベンチマークで、18.4%から33.5%への向上は、実用的なAIエージェントの実現に一歩近づいたことを示しています。
Gemini 3.1 Proの注意点・気になったポイント
メリットが多いGemini 3.1 Proですが、使ってみて気になった点もいくつかあります。
1. 日本語の回答品質にムラがある
英語と比較すると、日本語での回答にはまだ改善の余地があると感じました。特に専門的な内容になると、英語で聞いた方がより正確な回答が得られるケースがあります。ただし、Gemini 3 Proと比べれば確実に改善されています。
2. 無料プランでは利用制限がある
Google AI ProやUltraプランでは利用上限が引き上げられていますが、無料プランでは回数制限があります。ヘビーに使いたい場合は有料プランの検討が必要です。
3. 競合モデルとの比較が重要
AIモデルの選択肢は増えており、Claude 4.6系やGPT-4oなど強力な競合が存在します。タスクの種類によって最適なモデルは異なるため、一つのモデルに依存するのではなく、使い分けることをおすすめします。
安全性については、Google DeepMindのFrontier Safety Frameworkに基づき、化学・生物・放射線・核などの領域で安全基準をクリアしているとのことで、安心して利用できます。
まとめ
この記事では、2026年2月19日にリリースされたGemini 3.1 Proの特徴と使用感をレビューしました。
要点をまとめると以下のとおりです。
- Gemini 3.1 Proは推論性能が前モデルから大幅に進化（ARC-AGI-2で2倍以上）
- マルチモーダル対応とエージェンティック機能が強化され、実用性が向上
- コーディング支援の精度が上がり、開発者にとっても有用なモデル
- 日本語の品質や利用制限など、注意点もあるため用途に応じて使い分けが大切
GeminiアプリやGoogle AI Studioから無料で試せるので、AIモデルの進化を体感したい方はぜひ触ってみてください。
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- https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
- https://deepmind.google/models/gemini/pro/
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