Googleは、テキストを一切書き込まないAIという、急速に成長している分野に参入しました。2026年11月11日、Google DeepMindは、回答を生成するのではなく迅速な選択を行うために構築された、Gemini Decision 1と呼ばれる新モデルを搭載したGemini Decisions APIを発表しました。単語を1トークンずつ生成する代わりに、1回のパスで一連の選択肢をスコアリングし、約150〜250ミリ秒で確率と確信度を返します。
このAPIは、1つのリクエストでテキスト、画像、音声、ビデオ、PDFにわたる最大1,000個の独立した質問を評価でき、コストは入力トークン100万個あたり0.10ドルで、出力に対する料金はかかりません。以下に、その仕組み、コスト、Googleがすでに使用している場所、およびここ数週間で登場した他の「決定モデル」との比較を明確にまとめます。
主なポイント
- 概要： はい/いいえのチェック、多肢選択、ルーブリック（評価基準）スコアリングなどのクローズドセットの決定のための新しいエンドポイント。
- スケール： 1回のリクエストで最大1,000個の独立した質問が可能。最大256Kトークンの1つの共有マルチモーダル入力に対応。
- 速度： エンドツーエンドで150〜250ミリ秒（モデル計算時間は50〜100ミリ秒）。
- 価格： 入力トークン100万個あたり0.10ドル、出力トークンの請求はゼロ。Googleによると、ベンチマークスイートにおいてGemini 3.5 Flash-Liteよりも約5倍安価です。
- 利用可能性： 現在、Gemini APIおよびGoogle AI Studioで公開されており、プロトタイピング用の無料枠も用意されています。
Gemini Decisions APIの概要
| 詳細 | 情報 |
|---|---|
| 発表日 | 2026年11月11日 |
| モデル | Gemini Decision 1 (gemini-decision-1) |
| 入力タイプ | テキスト、画像、音声、ビデオ、PDF（最大256Kトークン） |
| 1リクエストあたりの質問数 | 最大1,000個の独立した質問 |
| 出力 | 0から1までの確率と確信度スコア |
| レイテンシ | エンドツーエンドで150〜250ミリ秒 |
| 価格 | 入力100万トークンあたり0.10ドル、出力は0ドル |
| 試用場所 | Google AI Studio（Python、JavaScript、RESTガイドあり） |
決定モデル（Decision Model）とは何か？
ほとんどのAIモデルはテキストを生成します。決定モデルは、より限定的な仕事のために構築されています。つまり、入力と可能性のある回答のリストが与えられたときに、最適なものを選択し、その確信度を伝えます。モデルは選択肢を直接スコアリングし、回答をトークンごとにデコードしないため、一般的なチャットモデルよりもはるかに高速かつ安価に応答できます。これは、リクエストのルーティング、ルールのチェック、コンテンツの採点など、大規模なシステム内にある多くの小さな判断に適しています。
仕組み：1つのリクエストで3つの質問タイプ
開発者は1つの共有入力と一連の質問を送信します。各質問は3つのタイプのうちの1つで、1つのリクエスト内でこれらを混在させることができます。
| タイプ | 機能 | 返される結果 |
|---|---|---|
| はい/いいえ（"noul" と命名） | 条件が真であるかどうかを推定。何が真または偽と見なされるかの説明（オプション）を含めることが可能 | 確率 |
| 選択 (Choice) | 2〜255個の選択肢から選択 | 勝者とすべての選択肢の正規化された確率 |
| スコア (Score) | ゼロから始まる順序付けられたルーブリックに基づいて入力を採点 | 連続的な加重スコアとレベルごとの確率 |
Googleの例では、会議前の休憩室のカウンターの写真をチェックしています。1つのリクエストで、掃除されていないこぼれがあるか、どの清掃アクションが適切か、汚れの程度はどのくらいかを尋ね、確率、ランク付けされた選択肢、および深刻度スコアをまとめて取得します。すべての回答には確信度が付随しているため、アプリケーションは確信度の低いケースをフォールバックモデルや人間のレビュー担当者に送ることができます。
入力は、アカウントのメタデータを伴う通話録音や、損傷の写真を含むスキャンされたPDFの請求書など、複数のフォーマットを組み合わせることができます。開発者は画像やビデオの解像度を調整して、詳細度とトークンコストを制御できます。
価格設定とコストモデル
| 項目 | 請求方法 |
|---|---|
| 入力トークン | 100万個あたり0.10ドル |
| 出力トークン | 請求なし |
| 共有入力 | 質問の数に関わらず、1リクエストにつき1回のみ請求 |
| 各質問 | その質問自体の指示および基準トークンのみ追加 |
| その他の料金 | 思考トークンの請求なし。個別の音声文字起こしやOCRのコストもなし |
| プロトタイピング | Google AI Studioの無料APIティア |
この構造は、同じ入力に対して多くの質問をすることにメリットがあります。ファイルや録音は1回分しか請求されないため、2つ目、10個目、あるいは100個目の質問を追加しても、コストは追加の指示テキスト分しかかかりません。
速度とパフォーマンスの主張
- レイテンシ： エンドツーエンドで150〜250ミリ秒、モデル計算の中央値は50〜100ミリ秒。Googleによると、レイテンシは1リクエストあたり1〜100個の質問の間でほぼ一定です。
- コスト： 共有ベンチマークスイート全体で、Interactions APIを通じて使用されるGemini 3.5 Flash-Liteよりも約5倍安価です。
- 精度： Googleは、Gemini Decision 1がエージェントのルーティング、推論、ランキング、およびマルチモーダルな理解をカバーする一連のテストでリードしており、キャリブレーションエラー（確信度スコアが実際の精度とどの程度一致しているかを示す指標）が最も低いと述べています。
これらの数値はGoogle独自のテストによるものであり、ベンチマークスコアは詳細な表ではなくチャートとして公開されています。これらを裏付けるには、独立した評価が必要になるでしょう。
Googleによる実際の活用事例
| 製品 | 用途 |
|---|---|
| Gemini Notebook | リアルタイムルーターとして、各クエリを適切なモデル階層と思考レベルに送信し、日常的なクエリのレイテンシを最大40%削減 |
| Stitch（迅速なキャンバス実験） | 製品フローのプレイ可能なワイヤーフレームを数秒で生成し、音声やタップによる編集をほぼ瞬時に適用 |
| Google LabsのCC | 200種類以上のパレットから絵文字リアクションを数分の一秒で選択 |
| Google検索 | Model Context Protocolを通じて接続されたツールの安全レイヤーとして、敵対的な行動やコンテンツを検出 |
このパターンでは、小型で高速なモデルが制御の決定を下し、大型モデルは生成や深い推論が必要な作業のために予約されています。
新しいカテゴリー：決定モデル
Googleだけではありません。ここ数週間で、元OpenAIの研究者によって設立されたスタートアップ、続いてOpenAI、Cloudflare、Microsoftのすべてが、決定スタイルのモデルやインターフェースを導入しました。そのうち3つのハンズオン比較により、違いが明らかになります。
| 機能 | Jev（スタートアップ） | OpenAI | Google Gemini Decision 1 |
|---|---|---|---|
| 発表日 | 2026年9月21日 | 2026年10月6日 | 2026年11月11日 |
| 質問タイプ | はい/いいえ、選択、ルーブリックスコア | 同様の決定インターフェース | はい/いいえ、選択、ルーブリックスコア |
| 入力タイプ | テキストおよびJSONのみ | テキストおよび画像 | テキスト、画像、音声、ビデオ、PDF |
| 入力価格 | 100万トークンあたり0.042ドル | 100万トークンあたり0.10ドル | 100万トークンあたり0.10ドル |
| 出力価格 | 無料 | 無料 | 無料 |
ビデオクリップを使用したテストで、ある開発者は実用的な違いを発見しました。他の2つのモデルは、はい/いいえの質問に対して一律に1.0または0.0を返しましたが、Geminiは0.92や0.05といった段階的な確率を返しました。これはGoogleがキャリブレーションを重視していることと一致していますが、単一のテストが精度の高さを証明するものではありません。
入手方法
Google AI Studioのほか、OpenRouter、LangChain、Vercel、LiteLLM、Pydantic AI、Pipecat、LiveKit、OpenCode、およびGoogle GenAIソフトウェア開発キット全体で統合が進められています。Google CloudのGeminiでのサポートは近日提供予定とされています。Googleは、コードを書かずにAPIを試せるデモアプリもAI Studioで提供しています。
アプリ開発者とマーケターにとっての重要性
このセクションはASOWorldの編集分析であり、Googleからの声明ではありません。
アプリにAI機能を組み込んでいる人にとって、決定モデルは「何が安くできるか」を変えます。
- 安価なガードレール： 各チェックのコストが生成コールのほんの一部であるため、サンプル調査ではなく、すべてのリクエストに対してコンテンツチェック、ポリシー審査、モデレーションを実行できます。
- よりスマートなモデルルーティング： 簡単なクエリを安価なモデルに、難しいクエリを強力なモデルに送ることは、AIコストを削減する主な方法の1つです。決定モデルはルーティングのステップを気づかないほど高速にします。
- より良いレビューワークフロー： 確信度スコアにより、アプリは明確なケースを自動化し、不確実なケースのみを人間に送ることができるため、サポート、モデレーション、出品品質チェックに適しています。
- マルチモーダル入力： ビデオ、音声、ドキュメントを直接スコアリングすることで、自動化されたスクリーンショットやビデオレビュー、通話品質チェック、コンテンツタグ付けなどの機能が開かれます。
- 総コストでの選択： 入力価格、サポートされているフォーマット、キャリブレーションはプロバイダーによってすべて異なるため、チームは独自のデータで候補をテストする必要があります。
AIプラットフォームとそのアプリビジネスへの影響に関する詳細については、Marketing TrendingのAI Techセクションをご覧ください。
📱 アプリマーケティングの視点
高速で安価な決定レイヤーにより、スマートルーティングから自動品質チェックまで、瞬時に感じられるAI機能を簡単に追加できるようになります。これらの機能をリリースするアプリは、そのタイミングを利用して、具体的な機能を中心にストアの掲載情報、スクリーンショット、キーワードを刷新できます。ASOWorldのAIアプリマーケティングソリューションが、AIアプリが新しい機能をランキング、インストール、収益にどのように変えるかをご確認ください。
今後の注目点
- 独立したベンチマーク： 競合する決定モデル間での精度とキャリブレーションに関する第三者テスト。
- Google Cloudでの利用可能性： 企業顧客向けの「近日提供予定」とされているサポート。
- 価格競争： プロバイダーが市場で最も安価な選択肢に向けて価格を引き下げるかどうか。
- Google製品での幅広い採用： Notebook、Stitch、CC、Search以外にも、APIを制御レイヤーとして使用する機能が増えるかどうか。
クイックアンサー：Gemini Decisions API
Gemini Decisions APIとは何ですか？
テキストを生成する代わりに、はい/いいえ、多肢選択、ルーブリック質問を単一の高速パスでスコアリングする、Gemini Decision 1モデルを搭載したGoogleのエンドポイントです。
コストはいくらですか？
入力トークン100万個あたり0.10ドルで、出力トークンへの課金はありません。Google AI Studioにはプロトタイピング用の無料ティアがあります。
どのくらい速いですか？
Googleによると、エンドツーエンドで150〜250ミリ秒です。
何を処理できますか？
テキスト、画像、音声、ビデオ、PDFを最大256Kトークンまで、1リクエストあたり最大1,000個の独立した質問を処理できます。
決定モデルは何に使用されますか？
モデル間でのリクエストのルーティング、ポリシールールのチェック、コンテンツの採点、ツールの選択、レビューのための不確実なケースのフラグ立てなどに使用されます。
他の決定モデルと比較してどうですか？
入力価格は100万トークンあたり0.10ドルでOpenAIと並び、より多くの入力タイプに対応しています。一方、スタートアップのライバルは100万トークンあたり0.042ドルと安価ですが、テキストとJSONのみのサポートです。
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