Gemini（ジェミニ）とは？
モデル別の特徴や料金について解説
【2025年最新版：Gemini 3 Pro対応】

Googleの生成AI「Gemini」は、ChatGPTに続き大きな注目を集めています。本記事では、Geminiとは何か、ChatGPTとの違いや強み、さらに2025年後半時点の各モデルの特徴や料金体系について解説します。

Geminiとは?

Gemini（ジェミニ）とは、Google DeepMindが開発したテキスト・画像・音声・動画・コードなど複数の情報を処理できるマルチモーダルAIモデルの総称です。かつてGoogleは対話型AI「Bard」や企業向け「Duet AI」を展開していましたが、2024〜2025年にかけてこれらをすべて「Gemini」ブランドへ統一し、検索、Workspace、Androidなど全サービスで一貫したAI体験を提供する方向へ舵を切りました。

Geminiは、ネイティブ・マルチモーダル設計と100万〜200万トークン級のロングコンテキストウィンドウを備えており、大規模な文書分析や複雑な推論を高い精度で実行できます。特に最新モデルである「Gemini 3 Pro」では、深い推論を可能にするThinking Modeが導入され、数学・科学・論理など高度な問題解決能力が強化されています。

また、文章生成、要約、翻訳、画像生成、コード生成など幅広いタスクに対応し、Google WorkspaceやAndroidデバイスとの連携によって、利用者の業務フローや日常生活に自然に統合されます。さらに、AIアシスタントから自律的にタスクを実行するエージェント型AIへと進化しつつあり、ビジネス、教育、医療など多様な分野で活用が拡大しています。

Geminiの強み

Geminiの最大の強みは、テキスト・画像・音声・動画・コードを同じモデルで処理できるネイティブ・マルチモーダル設計にあります。多くの生成AIが後付けで視覚や音声を統合しているのに対し、Geminiは初期段階から複数の情報形式を同時に学習しており、異なる情報を組み合わせた高度な推論が可能です。動画の内容と言語情報を同時に理解したり、曖昧な視覚イメージから機能的なコードを生成するなど、複合的な判断を必要とするタスクで強さを発揮します。

さらに、100万〜200万トークン級のロングコンテキストウィンドウを備えているため、大量の文書やコードベース、長時間の動画を丸ごと読み込み、その全体を踏まえて回答できます。これは法務文書のレビューや研究分析、RAG不要の巨大データ処理といった領域で大きな優位性となります。

また、Googleのエコシステムとの強固な統合もGeminiの大きな特徴です。検索、YouTube、Google Workspace、Androidなど世界規模のサービスにAIを組み込むことで、ユーザーは特別な操作をせずとも高度なAI機能を利用できます。特にWorkspaceでは、メール下書きや文書要約、会議の自動記録など業務の生産性向上に直結する機能が提供されています。

加えて、画像生成モデルの領域では、Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）が強みとして挙げられます。このモデルは、従来の生成AIが苦手としてきた「画像内の文字の正確なレンダリング」を大幅に改善しており、ポスター制作や広告クリエイティブなど、実務レベルで使用できる品質の画像生成を可能にします。加えて、インペインティング、画像拡張、スタイル転写など編集機能も強力で、クリエイティブ分野におけるGeminiの存在感をさらに高めています。

Geminiのモデル体系は用途に応じて細分化されており、高性能な Pro/Ultra、低コスト高速な Flash・Flash-Lite、オンデバイス動作の Nano、そして画像特化の Nano Banana Proといった多様なラインナップを揃えています。これにより、研究開発から大規模データ処理、クリエイティブ制作、さらにはスマートフォン上でのAI利用まで、あらゆるユースケースを一つのファミリーでカバーできます。

これらの強みから、Geminiは単なる対話型AIを超えて、ビジネス、教育、医療、コンタクトセンター運用、クリエイティブ制作など多くの領域で“実務で活用されるAI”として大きな存在感を示しています。

GeminiとChatGPTの違い

GeminiとChatGPTは、ともに2025年時点で世界を代表する生成AIですが、その設計思想・強み・提供エコシステムには明確な違いがあります。

1. 開発思想の違い：マルチモーダル設計 vs 言語中心設計

Googleの Gemini は、開発初期から「テキスト・画像・音声・動画・コードを同じモデルで処理する」ことを前提とした ネイティブ・マルチモーダル アーキテクチャを採用しています。このため、モダリティ間の推論（例：動画の人物の発話内容と表情の矛盾を指摘する）に強く、複合的な認知が得意です。

一方 ChatGPT（GPT-4o / o1） は、言語モデルとして高度化した後、視覚や音声機能を統合する「後付け型」のマルチモーダル構造です。特に数学・論理・推論などの思考力を重点的に鍛えた o1（推論モデル） を展開している点が特徴です。

2. コンテキスト処理能力：超ロング vs 標準的長さ

Gemini のロングコンテキスト能力は最大 200万トークン と桁違いで、巨大な文書や研究資料、コードベースを一括で扱う場面に強いです。

ChatGPT は 128k トークン程度が標準で、大規模情報処理では検索や要約を併用する前提設計となっています。

3. エコシステムの違い：Googleサービス統合 vs 独立型AI

Gemini は検索、Gmail、Google Docs、Android、YouTube など Google の巨大サービス群に直接統合されており、すでに日常的に使われているツール群の中で自然にAIを活用できます。

ChatGPT は OpenAI の独立したAIプラットフォームとして成長しており、MicrosoftのCopilot経由でOfficeとの連携は進むものの、Googleほどの垂直統合ではありません。

4. エージェント能力 vs 推論能力の強化方針

Gemini は Google Antigravity （Googleが提供するAIエージェントによる自律的コーディング機能を有する次世代開発環境）との連携で「自律エージェント化」を加速しています。コードの生成 → 実行 → 修正 → デプロイを自動化するなど、「行動するAI」としての進化が明確です。

ChatGPT（特に o1 系列）は、数学的推論や長い思考プロセスによる「深い思考」に強みがあり、論理的問題解決に特化しています。

5. モデルラインナップ戦略の違い

Gemini は Pro / Flash / Flash-Lite / Nano など用途別に細分化し、コスト・速度・精度の最適化を追求しています。

ChatGPT は主に GPT-4o、GPT-o1、GPT-o1-mini といった少数エリートモデルで、シンプルな提供ラインに集中しています。

【モデル別】Geminiの特徴

Geminiには世代や用途に応じて複数のモデルがあり、推論能力やコンテキスト長、速度、コスト効率が大きく異なります。従来のPro・Ultra・Nano中心の構成から、現在は実用性を重視した Gemini 2.5シリーズ が主流となっており、用途に応じて最適なモデルを選べます。また、次世代フラッグシップとして Gemini 3 Pro（Preview） が登場し、Thinking Mode や Google Antigravity 連携による高度な推論・エージェント機能が強化されています。

Gemini 2.5シリーズには、長文解析に強い Pro、高速処理の Flash、低コスト大量処理に向く Flash-Lite、画像生成用の Flash Image などが揃っています。さらに画像分野では Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） も提供され、精密な文字描画や高度な画像編集が可能です。これらにより、研究開発から日常利用、クリエイティブ制作、業務システムまで、幅広いユースケースに対応できる柔軟なモデル体系が構築されています。

1. Gemini Nano

Gemini Pro は、汎用性と安定性を重視したモデルとして位置づけられており、大規模な文書や複雑な情報を高精度で処理できる点が特徴です。かつては Gemini 1.5 Pro が最大 200 万トークンのコンテキスト処理によって注目されましたが、現在はより実用性を重視した Gemini 2.5 Pro が安定版として利用されています。2.5 Pro は標準で 100 万トークンのコンテキストウィンドウを備えており、長大なPDFや数百通規模のメールを一括で読み込み、RAG を組み合わせなくても全体を踏まえた推論ができます。

さらに最新世代として、より高度な推論能力とエージェント機能を備えた Gemini 3 Pro（Preview） が登場しており、Thinking Mode による深い推論や、コードの生成・実行・修正までを自律的に行う能力が強化されています。そのため、2.5 Pro は実務の安定利用に適した中核モデルとして、3.0世代は高度な研究開発や自律エージェント構築に向いた次世代モデルとして位置付けられています。

Gemini Pro は科学研究、ビジネス文書作成、教育支援、プログラミングなど幅広い分野で利用されており、無料でも利用できますが、利用回数やコンテキスト量に制限があるため、無制限で利用するには有料プランの契約が必要です。

2. Gemini Flash

Gemini Flash は、軽量化と高速処理を重視したモデルとして登場し、当時の Pro 系列よりも小さな計算負荷で動作する点が特徴でした。コンテキストウィンドウは最大 100 万トークンに対応しており、必要な情報量を抑えながら、より低コストかつ高速な処理を実現していました。軽量アプリケーションや日常的なタスクに適しており、無料でも利用可能でしたが、利用量には制限があり、無制限で使うには有料プランへの加入が必要でした。

現在は Gemini 2.5 世代へと進化し、Flash は「Pro に近い知能を持ちながら高速処理を実現する軽量モデル」として再設計されています。2.5 Flash はリアルタイム性が求められる音声対話やチャット処理に適しています。

これらの Flash 系モデルは、精度・速度・コストの最適なバランスを実現しており、大量ログ解析、リアルタイム翻訳、軽量チャットボット、IoT デバイス上での処理など、幅広い用途に対応できるモデルとして位置づけられています。

3. Gemini Flash-Lite

Gemini Flash-Lite は、Gemini 2.5 シリーズの中で最もコスト効率に優れた軽量モデルであり、100 万トークンあたり約 10 円という非常に低いコストで利用できる点が特徴です。Flash の高速処理設計を引き継ぎながら、さらに計算負荷を抑えた構造となっており、翻訳・要約・データ抽出など大量の定型タスクを低コストで処理する用途に最適化されています。

Flash がリアルタイム対話や高速レスポンス向けのモデルであるのに対し、Flash-Lite は「大量データをひたすら安く処理する」場面に強みを持ち、全ログデータの一括解析や大規模レビュー分析、IoT データの継続的モニタリングなどのユースケースに向いています。小規模なスタートアップから高頻度 API 呼び出しを伴う大規模アプリケーションまで、品質と速度を維持しながらコストを最小限に抑えられる点が大きな利点です。

4. Gemini Flash Image（Nano Banana）

「Gemini Flash Image」は、2025年に登場した最先端のビジュアル生成・編集モデルで、Googleの生成メディア分野における大きな進歩を象徴しています。ネイティブな画像生成と編集に対応しており、以下のような能力を備えています。「Gemini 2.5 Flash Image」のコードネームとして「nano banana（ナノバナナ）」とも呼ばれます。

• マルチイメージフュージョン：
  複数の参照画像から要素を組み合わせ、新しいビジュアルを生成。広告やマーケティング素材の制作に有効。
• キャラクターとスタイルの一貫性：
  特定キャラクターやスタイルを維持したまま、多様なシーンや背景で画像を展開可能。
• 対話型編集：
  自然言語プロンプトを用いて、背景変更や対象物削除といった部分的な修正を直感的に実施。
• 世界知識の反映：
  Geminiの広範な知識を活用し、文脈的に正確かつリアルな画像を生成可能。

このモデルはAdobeやFigmaなど主要なクリエイティブツールとも連携を発表しており、プロフェッショナルな制作現場で即戦力となる実用性を備えています。また、責任あるAI利用の観点から、生成画像には透かし（SynthID）が自動的に付与される仕組みが導入されています。

5.Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）

Gemini 3 Pro Image、通称 Nano Banana Pro は、Google DeepMind が開発した最新世代の高度な画像生成モデルで、2025年時点の Google のクリエイティブAI技術を象徴する存在です。Gemini 3 モデル群の一部として、テキスト・画像・音声・動画を統合的に理解するマルチモーダル能力を活かし、従来の画像生成AIでは難しかった複雑な表現や細かな編集にも対応します。

中でも大きな強みは、画像内テキストの高精度なレンダリングです。看板や資料内の文字なども正しく再現でき、他の生成AIで多く見られる誤字・崩れを大幅に抑えています。また、インペインティングや画像拡張、スタイル転写といった高度な編集操作にも対応しており、ポスター制作、広告クリエイティブ、資料作成など実務レベルの制作現場でも十分に活用できる品質を備えています。

Nano Banana Pro は単なる画像生成だけでなく、以下のような高度編集機能にも対応しています。これらにより、クリエイターが必要とする編集ワークフローを AI だけで完結できる柔軟性を備えています。

• インペインティング：不要な要素の削除や、指定領域の自然な修復
• 画像拡張（アウトペインティング）：元画像の範囲を超えて背景や構造を拡張
• スタイル転写：特定の画風・テイストを別画像へ反映
• 細部修正：人物の表情や質感、ライト処理などの細密な調整

Gemini 3 Pro Image は、Gemini 3 Pro の推論能力をベースに設計されており、「曖昧な視覚イメージを言語化し、実行可能なクリエイティブ生成につなげる」という Gemini 3 の特徴を継承しています。

特に「Vibe-coding」のような Gemini 3 ならではの能力と組み合わせることで、ユーザーが言語で曖昧に表現したイメージを、一貫性のある美しい画像として具現化することができます。高度な文字描画・編集能力により、従来の生成 AI の中でも特に“仕事で使える”モデルとして評価されており、次のような業務への活用が予想されます。

• マーケティング資料
• ポスター・広告クリエイティブ
• UI モックアップ
• デザイン案の高速生成
• 写真編集・レタッチ

6. 旧世代モデル：Gemini Nano／Ultra

Gemini Nano は、1.5 系モデルとしてスマートフォン上で動作するオンデバイス向けに設計され、Google Pixel 8 Pro などの Android 端末で利用されていました。デバイスのみで処理が完結するため応答速度が速く、インターネット接続がなくても返信提案やテキスト要約を実行できる点が特徴です。現在はクラウドモデル中心の Gemini 2.5 シリーズが主流となっているため、Nano はオンデバイス用途に限定される位置付けになっています。

一方、Gemini Ultra は Pro/Ultra シリーズとして展開されていた大規模モデルで、テキスト・画像・音声・動画・コードといった多様な情報処理に対応し、研究論文の作成や大規模データ分析、高度なコード生成など、専門性の高い業務に活用されていました。

現在では、Ultra や従来の 1.x〜1.5 系列モデルは主流ラインから外れ、安定版として Gemini 2.5 Pro が広く利用されています。さらに最新世代には、推論能力とエージェント能力を大幅に強化した Gemini 3 Pro（Preview） が登場しており、次世代のフラッグシップモデルとして位置付けられています。利用形態は Google One の AI Pro/Ultra プランや Google Workspace との統合を通じて提供されています。

Geminiの料金

Geminiの利用には無料枠もありますが、一部の高性能モデルや機能は有料となっています。現在は大きく3つの料金体系に分かれており、個人向け（Google OneのAI Pro／Ultraプラン）、ビジネス向け（Google Workspace統合プラン）、開発者向け（APIやVertex AIによる従量課金制）が提供されています。

無料モード：Gemini

GeminiはGoogleアカウントがあれば公式サイトからすぐに利用でき、無料モードではGemini 2.5 Flash相当の軽量モデルによるテキスト生成、翻訳、要約などの基本機能が利用できます。処理速度や利用回数にはレート制限があり、画像生成についても1日あたり100枚程度・低解像度のみといった制約があります。また、Deep Researchは月に数回のお試し利用に限られ、音声機能や高度なマルチモーダル処理、上位モデル（Gemini 2.5 Pro / 3 Pro）にはアクセスできません。

さらに、無料版では入力データがモデル改善に利用される可能性があるため、機密情報の利用には適していません。高精度モデルの使用、制限の緩和、高品質画像生成、強化されたセキュリティ環境での利用を行うには、Google OneのAI Pro／UltraプランやGoogle Workspace統合プランへの加入が必要です。

有料モード：Google One AI Pro／Ultra（旧Gemini Advanced）

Geminiを高度に活用するには、Google One の有料サブスクリプションである AI Pro または AI Ultra に加入する必要があります。従来の「Gemini Advanced」はこれらのプランに統合されており、AI Pro（月額￥2,900、初回1ヵ月無料）では Gemini 2.5 Pro や Deep Research、高度な画像生成モデルを利用できます。さらに上位の AI Ultra （月額￥36,400、初回3ヵ月18,000円）では、Gemini 3 Pro（制限付きアクセス）、高品質な動画生成モデル Veo 3/2、そして Google のエージェント機能「Project Mariner」など、最新世代の機能を利用できます。

これらのプランには Google One の大容量ストレージが付帯しており、AI Pro は 2TB、AI Ultra は 30TB のストレージを利用できます。従来の Google One プレミアムプラン（月額¥1,450／2TB）との比較では、追加料金分で高度なAI機能を利用できる構造になっています。また、有料プランでは Workspace と統合されるため、入力データはモデル学習に使われないという企業利用上の重要な特典も含まれます。

無料トライアルの提供有無は国やプランにより異なりますが、利用できるのは 18 歳以上に限られます。

ビジネス向け：Google Workspace統合（旧Gemini Business／Enterprise）

ビジネス用途では、かつて「Gemini Business」「Gemini Enterprise」といったアドオン型の有料プランが提供されていましたが、これらは廃止され、現在はGoogle Workspaceの各プランにGemini機能が標準搭載されています。Business Standard／Business Plus／Enterpriseといったプランでは、GmailやDocs、Sheets、Slides、MeetなどにAI支援機能が統合されており、プランによって利用できる機能の範囲が異なります。

また、GeminiはGoogle CloudのVertex AIやGoogle Distributed Cloud（GDC）を通じて提供され、規制の厳しい業界やオンプレミス環境にも対応しています。GoogleはWorkspace契約者のデータをAI学習に利用しない方針を明示しており、セキュリティやプライバシー面でも安心して利用できます。

開発者向け：API（ Gemini Developer API ／ Vertex AI Gemini API**）**

開発者が Gemini をアプリやシステムに組み込む場合は、Gemini Developer APIやGoogle Cloud の Vertex AI API を利用します。料金はサブスクリプションではなく従量課金制（Pay-as-you-go） で、モデルの種類や出力量に応じて費用が発生します。

主要モデルは、用途ごとに以下のように分かれています。

テキスト・マルチモーダル生成

• Gemini 2.5 Flash-Lite：100万トークンあたり約10円という最安モデルで、大量データ処理やログ解析に最適。
• Gemini 2.5 Flash：高速処理向けで、リアルタイム応答が必要なアプリに適合。
• Gemini 2.5 Pro：100万～200万トークン級の長文処理に対応し、文書解析やRAG代替として利用可能。
• Gemini 3 Pro（Preview）：Thinking Modeやエージェント能力を備えた次世代モデルで、高度推論を必要とするアプリ開発に活用できる。

画像生成・編集

• Nano Banana（Flash Image 系）：軽量な画像生成・編集を高速・低コストで実行でき、マーケ資料や簡易クリエイティブ用途に適したモデル。
• Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）：画像内テキストの精密な描画、インペインティング、画像拡張、スタイル転写など、プロ向けの高品質画像生成に対応。広告制作・資料作成・デザインモックなど実務レベルの品質を提供する。

Gemini Developer APIの導入手順

1. Google AI Studioへログイン
2. APIキーを発行

Vertex AI Gemini APIの導入手順

1. GCPプロジェクト作成
2. Vertex AI APIを有効化
3. APIキー（またはサービスアカウント）を発行

企業向けには、Workspace同様に入力データがモデル学習に利用されない設定が保証されており、業務システムへの導入にも適しています。

Geminiの使い方：利用開始の流れ

Geminiを利用するにはGoogleアカウントが必要です。アカウントを持っていれば、誰でも簡単に利用を開始できます。2025年現在はGemini公式サイトやモバイルアプリから直接アクセスでき、画面の案内に従って利用を開始します。Pixelなど一部のGoogleデバイスではGeminiアプリがプリインストールされており、すぐに使用可能です。

利用開始後は、チャット入力欄に指示（プロンプト：AIに与える入力文）を入力することで、文章作成や翻訳、要約などのタスクを実行できます。

参照元：‎Google Gemini

【活用例】Geminiができること：コンタクトセンター業務の効率化

Gemini を活用することで、コンタクトセンター業務をはじめとした企業活動の生産性を大幅に向上できます。コンタクトセンターでは、問い合わせ対応の記録を要約したり返信文案を作成したりする作業に多くの時間がかかりますが、Gemini を利用すれば所定の形式で自動要約を生成し、返信文案も内容に応じて自動生成できます。担当者は最終的な内容確認に集中できるため、日々の業務負荷を大幅に削減できます。

さらに、Gemini は Google Workspace と連携しており、Gmail や Docs から直接 AI による要約や返信支援を利用できます。加えて、コンタクトセンター向けには Agent Assist によるリアルタイムコーチング、Auto Summarization による通話後の自動記録、Conversational Insights による全通話データの分析など、CCAI（Customer Engagement Suite）の高度な機能も利用可能です。

これらの機能はコンタクトセンターにとどまらず、マーケティング資料の作成、会議の要約、業務ドキュメントの整理など幅広い業務に応用できます。ただし、最終的な判断や重要な対外文書については、AI の生成結果を人間が適切にレビューする運用が必要です。

なお、次の記事では実際にコンタクトセンターで要約や返信文の作成にGeminiを活用可能か検証しているので、ぜひ参考にしてください。

まとめ

Google の生成AI「Gemini」は、実用性を重視した Gemini 2.5 シリーズ（Pro・Flash・Flash-Lite・Flash Image） に加え、次世代フラッグシップモデルである Gemini 3 Pro（Preview） を備えた多層的なモデル体系を構築しています。無料版では Gemini 2.5 Flash 相当 の軽量モデルが利用できますが、長文処理性能や深い推論能力が必要な場合は、有料プランで上位モデルにアクセスする必要があります。

ビジネス利用では、Gemini は Google Workspace と連携することで Gmail や Docs、Sheets などから生成AI機能を利用でき、企業データがモデル学習に使用されない点が保証されています。また、Gemini は文章・画像・音声・動画の生成にとどまらず、Deep Research による高度な調査、Gemini 3 Pro のエージェント能力 や Google Antigravity を活用したタスク自動化など、業務全体の効率化に貢献します。

これらの特性により、Gemini を導入することで、企業は生産性を大きく向上させ、Google の最新AI技術を業務の中で活用できるようになります。