Gemini Decisions APIとは？何が発表されたのか
Gemini Decisions APIのポイント
基盤モデル
新モデル「Gemini Decision 1」を基盤とする
マルチモーダル対応
テキスト・画像・音声・動画・PDFを対象
最大1000件を一括処理
最大1000件の質問へ一括で高速に判断を返す
キャリブレーション済み
確信度と実際の正解率の整合性を取る判断を返す
提供開始
AI StudioとGemini APIで本日から試せる
室谷代表取締役Gemini Decisions APIは、Googleが発表した、新モデル「Gemini Decision 1」を基盤とするマルチモーダルな意思決定特化APIで、テキスト・画像・音声・動画・PDFを対象に、最大1000件の質問へ一括で高速かつキャリブレーション済みの判断を返せるものです。公式スレッドでは「introducing the Gemini Decisions API」として発表され、AI StudioとGemini APIで本日から試せると案内されています。
テキトー教師DotAI 認定講師ここは整理しておきたいですね。単に「またGeminiのモデルが増えた」という話じゃないんですよ。
判断・分類というタスクに絞った専用の入り口が用意された、というのがポイントです。
判断・分類というタスクに絞った専用の入り口が用意された、というのがポイントです。
室谷代表取締役そうなんですよね。しかも「最大1000問を一括」というのが地味に効いてくる数字で。
1問ずつAPIを叩く設計だと、プロンプトの組み立てとレスポンスの待ち時間が積み上がるんですけど、そこをまとめて面倒見る形になる。
1問ずつAPIを叩く設計だと、プロンプトの組み立てとレスポンスの待ち時間が積み上がるんですけど、そこをまとめて面倒見る形になる。
テキトー教師DotAI 認定講師資料でも、Structured Outputsを使って「判断・分類を大量に正確に処理したい」需要が既にあったことが触れられています。Decisions APIは、その需要を「一括」「マルチモーダル」「キャリブレーション済み」に振り切った位置づけと読めます。
室谷代表取締役キャリブレーションという言葉も入っていますね。確信度と実際の正解率の整合性を取るという考え方で、業務で判断を回すときに効いてくる部分です。
Gemini Decision 1でできること――最大1000問を一括判定するマルチモーダル意思決定
Gemini Decision 1でできること
基盤モデル
新モデル「Gemini Decision 1」
マルチモーダル入力
テキスト・画像・音声・動画・PDFの5種類を扱う
最大1000問を一括判定
大量の質問に対してまとめて判断を返す
高速かつキャリブレーション済み
返ってくる判断の特徴として説明
テキトー教師DotAI 認定講師できることを箇条書きで整理するとこうです。
- 基盤モデルは新モデルの「Gemini Decision 1」
- テキスト・画像・音声・動画・PDFの5種類の入力を扱うマルチモーダル構成
- 最大1000問の質問に対して一括で判断を返す
- 返ってくる判断は「高速」かつ「キャリブレーション済み」と説明されている
室谷代表取締役マルチモーダルなのが実務的には大きいんですよね。テキストだけの判定なら従来のモデルでも組めますけど、画像やPDFが混ざると前処理が増える。
そこを同じ入り口で扱えると、パイプラインがかなり薄くなります。
そこを同じ入り口で扱えると、パイプラインがかなり薄くなります。
テキトー教師DotAI 認定講師教育の現場でも、たとえば答案画像の判定とか、資料PDFの分類とか、そういう「大量に同じ判断を下す」作業は山ほどありますからね。1000問一括というのは、バッチ的に流す発想と相性がいいです。
室谷代表取締役MYUUUでも、複数案件のスクリーニングを1件ずつ回していた時期があって。あれは待ち時間との戦いなんですよ。
まとめて判定できるなら設計が変わります。
まとめて判定できるなら設計が変わります。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、出力の形式そのものの詳細は、今回の発表資料ではそこまで踏み込まれていません。確率なのか選択肢なのかスコアなのか、細かい仕様は現時点では明らかにされていません。
室谷代表取締役そこは公式ドキュメント側で確認するしかないですね。Gemini APIのドキュメントには「Decisions」がモデル・機能カテゴリとして掲載されているので、詳細はそちらを見に行く形になります。
Gemini Decisions APIの使い方・始め方――AI StudioとGemini APIで今日から試す手順
Gemini Decisions APIを試す手順
- 01AI StudioにサインインGoogleアカウントでサインインする
- 02サンプルアプリを開く公開されているサンプルアプリで挙動を確認する
- 03自分のプロンプトや入力データで試すAI Studio上で試作する
- 04Gemini APIのキーを発行して呼び出す本番に組み込む場合はGemini APIを利用する
テキトー教師DotAI 認定講師始め方はシンプルで、公式スレッドでは「try it today in AI Studio and via the Gemini API」と案内されています。試作はAI Studio、本番組み込みはGemini APIといういつもの分担ですね。
室谷代表取締役AI Studioはブラウザで触れるので、まず動かして感触を見るのに向いています。APIキーの発行や管理もAI Studio側からできますし。
AI Studioの基本的な使い方はGoogle AI Studioの使い方｜無料で何ができるかとBuild modeの始め方で解説しているので、初めての人はそちらから入るといいです。
AI Studioの基本的な使い方はGoogle AI Studioの使い方｜無料で何ができるかとBuild modeの始め方で解説しているので、初めての人はそちらから入るといいです。
テキトー教師DotAI 認定講師手順として整理するとこうです。
- AI StudioにGoogleアカウントでサインインする
- 公開されているサンプルアプリを開いて挙動を確認する
- 自分のプロンプトや入力データで試す
- 本番に組み込む場合はGemini APIのキーを発行して呼び出す
室谷代表取締役サンプルアプリが3つ公開されているのも親切で、いきなり白紙から作らなくていいんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師なお、Gemini API全体の入り口としては、2026年6月以降Interactions APIが既定のインターフェースになっていて、generateContentはレガシー扱いです。新規で組むならInteractions API側を見ておくのが素直です。
室谷代表取締役あと、判断結果をJSONで受け取って後続に渡すような使い方をするなら、Structured Outputsの仕様も一緒に見ておくと組みやすいです。JSON Schema対応が拡張されていて、PydanticやZodがそのまま使えるようになっています。
料金・提供範囲――日本で使えるか、いつから利用できるか
室谷代表取締役ここは大事なので先に言っておくと、料金と提供地域は今回の発表資料には記載がありません。現時点では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。スレッドで示されているのは「本日からAI StudioとGemini APIで試せる」という提供開始の事実までです。
無料枠があるのか、トークン課金なのか、判断1件あたりの課金なのかは、この資料からは読み取れません。
無料枠があるのか、トークン課金なのか、判断1件あたりの課金なのかは、この資料からは読み取れません。
室谷代表取締役日本で使えるかどうかも、発表資料には地域の記載がないんですよ。ただ、Gemini APIには「Available regions」という提供地域のページが用意されているので、そこが判断材料になります。
テキトー教師DotAI 認定講師ベータかGA（一般提供）かという点も、今回の資料では明記されていません。ここは断言せず、公式ドキュメントの記載を確認するのが正確です。
室谷代表取締役料金が不明な状態で本番設計を決めるのは危ないので、まずはAI Studioで試して、コストが見えてから組み込む順番が安全ですね。
AI Studioで試せる3つのサンプルアプリの中身
テキトー教師DotAI 認定講師スレッドで紹介されているサンプルアプリは3つです。名前だけだと中身が想像しにくいので、並べておきます。
- Doorstep Parcels
- Speed Sketch
- Find the Zookeeper
室谷代表取締役名前からして、判断を大量に下すタイプの遊びになっていますよね。荷物の仕分け、スケッチの判定、動物園の飼育員を探す、という具合で。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ、各アプリの詳しい仕様や内部のプロンプト構成までは、今回の資料では明らかにされていません。リンク先はAI Studioのアプリページで、Googleアカウントでのサインインが求められる構成です。
室谷代表取締役なので、記事の時点で「このアプリはこう動く」と断定するのは避けたいですね。実際に開いて、入力と出力の形を自分の目で確認するのが早いです。
テキトー教師DotAI 認定講師受講生さんにもよく言うんですけど、サンプルは「読む」より「動かして壊す」ほうが学びが大きいんですよ。判定が外れる入力を見つけると、そのAPIの守備範囲が見えてきます。
従来のGemini APIとどう使い分ける？判断タスク特化の狙い
室谷代表取締役ここが一番聞かれそうなんですけど、Gemini APIにはすでに汎用モデルも用途特化モデルも揃っているんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師資料ベースで整理すると、汎用はGemini 4 CarbonやGemini 3.8 Flash、用途特化はComputer Use、Embeddings、Roboticsといった顔ぶれです。そこにDecisionsが加わった形です。
室谷代表取締役Gemini 4 Carbonは、資料では「最も高性能な推論モデル」で、共有1Mコンテキストと最大1Mトークンのロングデコードを持つと説明されています。次世代のフロンティアモデルという位置づけですね。
詳しくはGemini 4 Carbonとは？Googleの次世代フロンティアモデルで解説しています。
詳しくはGemini 4 Carbonとは？Googleの次世代フロンティアモデルで解説しています。
テキトー教師DotAI 認定講師判断タスクの信頼性確保という文脈では、これまでStructured Outputsが使われてきました。JSON Schema準拠の出力保証やキー順序の保持が2025年11月に強化されていて、パートナーからは「APIコールが最大6分の1に削減」「壊れたJSONの検証が不要になった」という声が紹介されています。
室谷代表取締役つまり、判断を大量に正確に処理したい需要はもう実証済みだったわけです。そこに対して、スキーマを自分で作り込むのではなく、判断そのものを専用APIに寄せる選択肢が出てきた、というのが今回の狙いの読み方ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師使い分けの目安としては、複雑な推論や長い文脈を扱うなら汎用モデル、UI操作ならComputer Use、検索やRAGの埋め込みならEmbeddings、そして「大量の問いに判断を返す」ならDecisionsという整理になります。
室谷代表取締役エージェントを組んでいると、判断だけを切り出したくなる場面が本当に多いんですよ。ツール選択の判断とか、次のアクションの選択とか。
そこを専用APIに逃がせるなら、本体のプロンプトがかなり軽くなります。
そこを専用APIに逃がせるなら、本体のプロンプトがかなり軽くなります。
テキトー教師DotAI 認定講師逆に向かない用途もあります。判断の理由を長く説明させたい場合や、自由記述の生成が主目的の場合は、汎用モデルのほうが素直です。
Decisions APIはあくまで「判断を返す」ことに寄せた入り口ですから。
Decisions APIはあくまで「判断を返す」ことに寄せた入り口ですから。
室谷代表取締役あと、誤判定のリスクは残ります。キャリブレーション済みと言っても、確信度が高い判断が常に正しいわけではないので、業務に組み込むならサンプルで精度を測ってからにすべきですね。
テキトー教師DotAI 認定講師その意味で、いきなり全件自動処理ではなく、確信度が低いものだけ人に回すような設計が現実的です。判断と確信度をセットで受け取れるなら、その振り分けが組みやすいですからね。
室谷代表取締役テキトー教師DotAI 認定講師まとめると、Decisions APIは汎用モデルを置き換えるものではなく、判断タスクを切り出すための専用レーンです。既存のGemini APIの構成に、もう一本入り口が増えたと捉えるのが正確ですね。
よくある質問
室谷代表取締役ここまでの内容で聞かれそうな点を、FAQとして整理しておきます。
テキトー教師DotAI 認定講師まず「Gemini Decisions APIとは何か」ですが、Googleが発表した、Gemini Decision 1を基盤とする意思決定特化のマルチモーダルAPIです。テキスト・画像・音声・動画・PDFを対象に、最大1000問へ一括で判断を返します。
室谷代表取締役「Gemini APIとの違いは」という点は、Gemini APIの中でDecisionsがモデル・機能カテゴリとして位置づけられている、という整理になります。別系統のサービスではなく、Gemini APIの入り口の一つです。
テキトー教師DotAI 認定講師「料金はいくらか」は、今回の発表資料には記載がありません。現時点では明らかにされていません。
公式のPricingページで確認が必要です。
公式のPricingページで確認が必要です。
室谷代表取締役「日本で使えるか」も、発表資料に地域の記載がないため断定できません。Gemini APIの提供地域のページが判断材料になります。
テキトー教師DotAI 認定講師「ベータかGAか」も、資料では明記されていません。スレッドで確実に言えるのは、AI StudioとGemini APIで本日から試せるという点までです。
室谷代表取締役「どんなユースケースに向くか」は、大量の分類・判定・選択といった判断タスクです。アプリ内のアクション選択や、モデル・ツールの選択、リアルタイムの判断などが候補になります。
テキトー教師DotAI 認定講師「コード例はあるか」については、今回の資料にはDecisions API専用のコードサンプルは含まれていません。ただ、Gemini APIにはPython・JavaScript・Go・Java・C++の公式SDKが用意されているので、そこから入る形になります。
室谷代表取締役「OpenAIのDecisions APIとの違いは」という比較は、今回の資料には他社の直接比較情報がないので、この記事では触れられません。比較記事ではなく、まず公式の仕様を確認するのが先ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師最後に「注意点は」ですが、判断の理由を長く書かせたい用途や自由生成が主目的の用途には向きません。また誤判定リスクは残るので、確信度を使った人の確認フローとセットで設計するのが現実的です。
室谷代表取締役というわけで、まずはAI Studioで3つのサンプルを触って、自分の業務のどこが判断タスクなのかを洗い出すところから始めるのがよさそうです。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。判断を切り出せるところが見つかれば、パイプラインの設計が一段シンプルになりますから。
