Googleの最新LLM「Gemini 2.0 Pro」とは?概要から使い方、実際に試した結果まで解説!

- Gemini 2.0 Flashをベースとしたモデル
- Geminiの中で最も優れたコーディング能力を持つ
- マルチモーダル対応
2025年2月6日、Googleから新たなLLMが登場!
新しくリリースされた「Gemini 2.0 Pro」は12月にリリースされたGemini 2.0 Flashをベースとしたモデル。たった2ヶ月で新たなモデルがリリースされました。
Gemini 2.0 ProはこれまでのGeminiモデルの中で最も優れたコーディング性能を有しており、複雑なプロンプトに対する理解力と推論能力が向上しています。
本記事ではGemini 2.0 Proの概要から性能、使い方までをご紹介します。本記事を最後まで読むことでGemini 2.0 Proについて理解を深めることが可能です。ぜひ最後までお読みください!
Gemini 2.0 Proの概要
Gemini 2.0 Proは2024年12月にリリースされたGemini 2.0 Flashをベースとした新たなモデルです。今回発表されたLLMは2つです。Gemini 2.0 Proのほか、Gemini 2.0 Flash-Liteが発表されました。
Gemini 2.0 Proは特にコーディング性能はこれまでのGeminiモデルの中で最も優れたパフォーマンスを発揮。
また、複雑なプロンプトに対する理解力と推論能力が改善しているのでこれまで以上にユーザーの指示に対して適切な回答を出力できます。
Gemini 2.0 Proは200万トークンのコンテキストウィンドウをもち、大量の情報を一度に処理することも可能となりました。
Gemini 2.0 Proの特徴
Gemini 2.0 Proの特徴は高い推論能力とコーディング能力です。
Gemini 2.0 Flash-LiteなどのGemini 2.0シリーズも推論能力は高いですが、それ以上に高いのがGemini 2.0 Pro。
高い推論能力を持っているため、より複雑な問題に対して論理的に適切な解決策を提示できたり、文脈や質問の意図をより理解し、背景知識も踏まえた回答が可能となります。
また、自然言語処理の能力も上がるため、文章を生成する時に単に単語を並べるのではなく、より一貫性のある文章を生成することもできます。
Gemini 2.0 Proの技術
Gemini 2.0 Proの性能が向上した背景には2つの要因があります。
- 新しい強化学習技術
- 自動レッドチーム
まず、Gemini 2.0 Proは新しい強化学習技術として、Gemini自体にその対応を批判させる技術を用いています。その結果、より正確で的を絞ったフィードバックが得られ、モデルのデリケートなプロンプトへの対応能力が向上。
次に自動レッドチームはレッドチームを自動化して、間接的なプロンプトインジェクション攻撃によるリスクを含め、安全性とセキュリティのリスクを評価しています。
(※悪意のある命令をAIシステムが取得する可能性のあるデータに隠すサイバーセキュリティ攻撃の一種)
上記2点を組み合わせることにより、モデルのパフォーマンス・コスト・安全性が向上しています。
Gemini 2.0 Proの性能
Geminiモデル内での比較になってしまいますが、Gemini 2.0 ProはFACTS Groundingの面でのみ、他のモデルに負けています。それ以外については最も性能が高くなっています。

FACTS Groundingは、Google DeepMindとGoogle Researchが共同開発したLLMの事実性評価ベンチマーク。
LLMが与えられた文脈に基づいて、どれだけ事実に忠実で詳細な回答を生成できるかを測定することを目的としています。評価基準としては、「事実性」と「詳細性」の二つの観点からLLMの回答を分析し、金融、技術、小売、医療、法律といった幅広い分野をカバーする1,719の事例をもとに検証を行うものです。
Gemini 2.0 Proのスコアは82.8%であり、Gemini 2.0 Flashの84.6%に比べ性能は低いです。そのため、Gemini 2.0 Proは長文の理解や推論能力に優れる一方で、もしかするとハルシネーションを発生しやすい可能性はあるかもしれません。
ChatBot ArenaにGemini 2.0 Proがアップされていましたが、全体的な性能としては、Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 0121の方が高いようです。

また、コーディングの性能を確認してみると、最も性能が良いのがGemini 2.0 Proという結果になっています。

筆者個人的な所感ですが、Claude 3.5 sonnetのコーディング性能は高いと感じていて、実用に耐えられうるものを出力してくれる、という感覚でした。
しかし、ChatBot Arenaを確認してみると、ランクは12位であり、Claude 3.5 sonnetよりも性能が良いモデルが多くあることに驚きです。
さらに、Gemini 2.0 Proはマルチターンの性能も1位です。ということは、会話の文脈を維持した状態で複数回のやり取りを行うことができます。
コーディングでは複数回のやり取りを行うかと思います。ただ、会話が長すぎると最初と最後で一貫性のある回答を受け取ることができません。しかし、Gemini 2.0 Proであれば、会話の一貫性を保ったまま、コーディングをはじめとしたタスクを遂行することが可能です。

Gemini 2.0 Proの注意点
本記事執筆段階(2025/02/18)では、まだGemini 2.0 ProはExperimental版であるため、処理速度・反応速度にムラがあったり、安定して動かないなど改善の余地が見られます。実務で導入する場合には、リスク管理としてバックアップや事前検証などを行うと良いでしょう。
また、現時点ではGemini 2.0 ProのAPI料は無料になっていますが、今後API料がかかるようになった時、大規模コンテキストを扱うとAPI料が膨れ上がりますので、注意が必要です。
さらにGemini 2.0 Proが学習しているのは2024年8月までのデータのため、それ以降に関する情報はハルシネーションを生み出しかねないため、気をつける必要があるでしょう。

Gemini2.0モデル一覧
Gemini 2.0モデルは2025/02/06時点で3つです。
Gemini 2.0 Flash | Gemini 2.0 Flash-Lite Preview | Gemini 2.0 Pro Experimental | |
---|---|---|---|
リリース状況 | 一般提供中 | プレビュー提供中 | 実験的な提供 |
マルチモーダル入力 | ⭕️ | ⭕️ | ⭕️ |
テキスト出力 | ⭕️ | ⭕️ | ⭕️ |
画像出力 | 今後追加予定 | ⭕️ | 今後追加予定 |
音声出力 | 今後追加予定 | ⭕️ | 今後追加予定 |
マルチモーダルLive API | 実験的な提供 | ❌ | 今後追加予定 |
コンテキストウィンドウ | 100万トークン | 100万トークン | 200万トークン |
構造化出力 | ⭕️ | ⭕️ | ⭕️ |
検索ツールの利用 | ⭕️ | ❌ | ⭕️ |
コード実行ツールの利用 | ⭕️ | ❌ | ⭕️ |
一覧で見てみるとコンテキストウィンドウの違いはありますが、Gemini 2.0 FlashとProでできることが結構被っていますね。Gemini 2.0 Flashは幅広い機能に適応しており、日常的に使いやすいかもしれません。
Gemini 2.0 Proのライセンス
本記事執筆段階(2025/02/18)ではGemini 2.0 Proのライセンス記載は見当たりません。しかし、同時期に発表されたGemini 2.0 Flash-Liteのライセンスが下記のようになっているので、もしかしたらGemini 2.0 Proも同様かもしれません。
無料版
利用用途 | 可否 | 備考 |
---|---|---|
商用利用 | 🔺 | 制限がある場合がある |
改変 | ❌ | 内部使用向けであるためNG |
配布 | 🔺 | API経由であれば一部OK |
私的利用 | ⭕️ | |
特許利用 | ❌ | Googleの知的財産として保護されているため不可 |
有料版(Google One AIプレミアムプラン等)
利用用途 | 可否 | 備考 |
---|---|---|
商用利用 | ⭕️ | 一定の制限がある場合はある |
改変 | 🔺 | 基本NGだが、API経由の二次的著作物の生成はOKの場合がある |
配布 | 🔺 | ソフトウェア自体の配布はNGだが、生成されたコンテンツはOKの場合がある |
私的利用 | ⭕️ | |
特許利用 | ❌ | 特許権やその他知的財産権はGoogle側に帰属する |
Gemini 2.0 Proの料金体系
Gemini 2.0 ProはGoogle AI Studioを使えば無料で利用できます。また従量課金制になりますがVertex AIでも使用可能。
Gemini 2.0 ProのAPI利用料はまだ発表されておらず、おそらく「Experimental」の段階なので正式にリリースされたら発表されるかもしれません。
それ以外のAPI使用料は以下のとおりです。gemini-exp-1206が開発段階から進めば、API料も公開されるかもしれません。
特徴 | Gemini 2.0 Flash | Gemini 1.5 Flash | Gemini 1.5 Flash-8B | Gemini 1.5 Pro | Gemini 1.0 Pro |
---|---|---|---|---|---|
レート制限 (リクエスト/分) | Tier1:2,000 Tier2:10,000 | 2,000 | 4,000 | 1,000 | 360 |
レート制限 (トークン/分) | Tier1:4,000,000 Tier2:10,000,000 | 4,000,000 | 4,000,000 | 4,000,000 | 120,000 |
1プロンプトあたりの最大トークン数 | 未記載 | 128,000 | 128,000 | 128,000 | 30,000 |
入力料金 (100万トークンあたり) | 100 万トークンあたり $0.10(テキスト/画像/動画) 100 万トークンあたり $0.70(音声) | $0.075 | $0.0375 | $1.25 | $0.50 |
出力料金 (100万トークンあたり) | 100 万トークン(テキスト)あたり $0.40 | $0.30 | $0.15 | $5.00 | $1.50 |
コンテキストキャッシュ保存料金 (100万トークンあたり/時間) | 100 万トークンあたり $0.025(テキスト/画像/動画) 100 万トークンあたり $0.175(音声) | $1.00 | $0.25 | $4.50 | 利用不可 |
チューニング料金 | 利用不可 | 無料 | 無料 | 利用不可 | 利用不可 |
Googleサービス改善への利用 | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ |
なお、思考プロセスが生む推論力を持つGemini 2.0 Flash Thinkingについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

Gemini 2.0 Proの使い方
Gemini 2.0 ProはGoogle AI Studioを使えば無料で使えます。

画面向かって右側の「Model」から「Gemini 2.0 Pro Experimental 02-05」を選択すればOKです。

あとはプロンプトを入力して出力されるのを待ちます。
Gemini 2.0 ProにGemini 2.0 Proのことを聞いてもまだ学習されていませんでした。
Gemini 2.0 Proのコーディング能力を検証
Gemini 2.0 Proのコーディング能力は従来のGeminiモデルの中でも最も優れたパフォーマンスを発揮すると報告されています。
そこで、Claude 3.5 sonnetとGemini 2.0 Proに同じプロンプトを与えて、コーディング能力を検証してみたいと思います。
一つ目のタスクでは言語を指定せずに、Gradioで動くオセロアプリを作ってもらいます。二つ目のタスクではJavaScriptnという縛りを与えて五目並べのアプリを作ってもらいます。
オセロアプリ
入力するプロンプトはこちらです。
Gradioで動くオセロアプリを作ってください。
Gemini 2.0 Proの結果はこちら
import gradio as gr
import numpy as np
def initial_board():
"""初期盤面を作成する関数"""
board = np.zeros((8, 8), dtype=int)
board[3, 3] = board[4, 4] = 1 # 白石
board[3, 4] = board[4, 3] = -1 # 黒石
return board
def is_valid_move(board, row, col, player):
"""指定されたマスに石を置けるか判定する関数"""
if board[row, col] != 0:
return False
for dr in [-1, 0, 1]:
for dc in [-1, 0, 1]:
if dr == 0 and dc == 0:
continue
r, c = row + dr, col + dc
if 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8 and board[r, c] == -player:
while 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8:
if board[r, c] == player:
return True
if board[r, c] == 0:
break
r += dr
c += dc
return False
def flip_stones(board, row, col, player):
"""石をひっくり返す関数"""
board[row, col] = player
for dr in [-1, 0, 1]:
for dc in [-1, 0, 1]:
if dr == 0 and dc == 0:
continue
r, c = row + dr, col + dc
if 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8 and board[r, c] == -player:
to_flip = []
while 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8:
if board[r, c] == player:
for flip_r, flip_c in to_flip:
board[flip_r, flip_c] = player
break
if board[r, c] == 0:
break
to_flip.append((r, c))
r += dr
c += dc
return board
def get_possible_moves(board, player):
"""可能な手のリストを返す関数"""
possible_moves = []
for row in range(8):
for col in range(8):
if is_valid_move(board, row, col, player):
possible_moves.append((row, col))
return possible_moves
def check_game_over(board):
"""ゲーム終了判定"""
return len(get_possible_moves(board, 1)) == 0 and len(get_possible_moves(board, -1)) == 0
def count_stones(board):
"""石の数を数える"""
black_count = np.count_nonzero(board == -1)
white_count = np.count_nonzero(board == 1)
return black_count, white_count
def othello_game(row, col, current_board_str, current_player):
"""オセロゲームのロジック"""
# 現在の盤面をNumPy配列に変換
current_board = np.array(eval(current_board_str))
player = int(current_player) # playerを整数型に
# 入力が有効な手か確認
if not is_valid_move(current_board, row, col, player):
message = "そこには置けません"
return current_board.tolist(), str(current_board.tolist()), str(player) ,message # 同じ盤面とプレイヤーを返す
# 石をひっくり返す
updated_board = flip_stones(current_board.copy(), row, col, player)
# ターンを交代 (1 -> -1, -1 -> 1)
next_player = -player
# パスの処理: 次のプレイヤーが打てる手がない場合、現在のプレイヤーが続行
if not get_possible_moves(updated_board, next_player):
next_player = player
if not get_possible_moves(updated_board, next_player):
message = "ゲーム終了" # 両者とも打てない場合
black_count, white_count = count_stones(updated_board)
if black_count > white_count:
message += f"黒の勝ち! 黒:{black_count}、白:{white_count}"
elif white_count > black_count:
message += f"白の勝ち! 黒:{black_count}、白:{white_count}"
else:
message += f"引き分け! 黒:{black_count}、白:{white_count}"
return updated_board.tolist(), str(updated_board.tolist()), str(next_player), message
message = "置ける場所がないので、ターンが継続されます" #相手が置けない場合
else:
message = " "
return updated_board.tolist(), str(updated_board.tolist()), str(next_player) ,message
def create_board_display(board):
"""盤面表示用のリストを作成"""
display_board = []
for row in board:
display_row = []
for cell in row:
if cell == 1:
display_row.append("⚪️") # 白石
elif cell == -1:
display_row.append("⚫️") # 黒石
else:
display_row.append("🟩") # 空きマス
display_board.append(display_row)
return display_board
# Gradioインターフェース
with gr.Blocks() as demo:
# 状態変数
board_state = gr.State(str(initial_board().tolist()))
player_state = gr.State("1") # 1: 黒, -1: 白
with gr.Row():
with gr.Column():
# 入力
row_input = gr.Slider(0, 7, step=1, label="行 (Row)")
col_input = gr.Slider(0, 7, step=1, label="列 (Column)")
# メッセージ表示
message_output = gr.Textbox(label="メッセージ")
# 実行ボタン
play_button = gr.Button("Play")
with gr.Column():
# 盤面表示
board_output = gr.Dataframe(value = create_board_display(initial_board()), label="オセロ盤面", interactive=False, every=1)
# ボタンクリック時の処理
play_button.click(
othello_game,
[row_input, col_input, board_state, player_state],
[board_output, board_state, player_state, message_output]
)
# 盤面表示の更新関数
def update_board_display(board):
return create_board_display(board)
# 定期的に盤面表示を更新するためのイベントハンドラ
board_state.change(update_board_display, board_state, board_output)
demo.launch()
Claude 3.5 sonnetの結果はこちら
import gradio as gr
import numpy as np
class OthelloGame:
def __init__(self):
self.board = np.zeros((8, 8), dtype=int)
# 初期配置
self.board[3:5, 3:5] = [[1, -1], [-1, 1]]
self.current_player = 1 # 1: 黒, -1: 白
def is_valid_move(self, row, col):
if self.board[row, col] != 0:
return False
directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0),
(1, 1), (-1, -1), (1, -1), (-1, 1)]
valid = False
for dr, dc in directions:
r, c = row + dr, col + dc
pieces_to_flip = []
while 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8 and self.board[r, c] == -self.current_player:
pieces_to_flip.append((r, c))
r, c = r + dr, c + dc
if pieces_to_flip and 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8 and self.board[r, c] == self.current_player:
valid = True
break
return valid
def make_move(self, row, col):
if not self.is_valid_move(row, col):
return False
directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0),
(1, 1), (-1, -1), (1, -1), (-1, 1)]
pieces_flipped = False
for dr, dc in directions:
r, c = row + dr, col + dc
pieces_to_flip = []
while 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8 and self.board[r, c] == -self.current_player:
pieces_to_flip.append((r, c))
r, c = r + dr, c + dc
if pieces_to_flip and 0 <= r < 8 and 0 <= c < 8 and self.board[r, c] == self.current_player:
pieces_flipped = True
for flip_r, flip_c in pieces_to_flip:
self.board[flip_r, flip_c] = self.current_player
if pieces_flipped:
self.board[row, col] = self.current_player
self.current_player = -self.current_player
return True
return False
def get_valid_moves(self):
valid_moves = []
for i in range(8):
for j in range(8):
if self.board[i, j] == 0 and self.is_valid_move(i, j):
valid_moves.append((i, j))
return valid_moves
def get_score(self):
black = np.sum(self.board == 1)
white = np.sum(self.board == -1)
return black, white
def create_board_image(game):
board = game.board
valid_moves = game.get_valid_moves()
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.set_facecolor('green')
# グリッドを描画
for i in range(9):
ax.plot([i, i], [0, 8], 'black')
ax.plot([0, 8], [i, i], 'black')
# 石を描画
for i in range(8):
for j in range(8):
if board[i, j] == 1: # 黒
circle = plt.Circle((j + 0.5, 7.5 - i), 0.4, color='black')
ax.add_artist(circle)
elif board[i, j] == -1: # 白
circle = plt.Circle((j + 0.5, 7.5 - i), 0.4, color='white')
ax.add_artist(circle)
# 有効な手を表示
for i, j in valid_moves:
circle = plt.Circle((j + 0.5, 7.5 - i), 0.15, color='red')
ax.add_artist(circle)
ax.set_xlim(-0.5, 8.5)
ax.set_ylim(-0.5, 8.5)
ax.set_aspect('equal')
ax.axis('off')
return fig
def play_game(row, col, state):
game = OthelloGame()
game.board = np.array(eval(state))
game.current_player = 1 if np.sum(game.board == 0) % 2 == 0 else -1
if game.make_move(row, col):
black_score, white_score = game.get_score()
valid_moves = game.get_valid_moves()
if not valid_moves:
game.current_player = -game.current_player
valid_moves = game.get_valid_moves()
if not valid_moves:
return create_board_image(game), str(game.board.tolist()), f"ゲーム終了!\n黒: {black_score} 白: {white_score}"
return create_board_image(game), str(game.board.tolist()), f"黒: {black_score} 白: {white_score}"
else:
return create_board_image(game), state, "無効な手です。もう一度お試しください。"
def reset_game():
game = OthelloGame()
return create_board_image(game), str(game.board.tolist()), "新しいゲームを開始しました。"
# Gradioインターフェースの作成
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("# オセロゲーム")
gr.Markdown("黒が先手です。赤い点は有効な手を示しています。")
with gr.Row():
board_display = gr.Plot()
with gr.Row():
row_input = gr.Number(label="行 (0-7)", minimum=0, maximum=7, step=1)
col_input = gr.Number(label="列 (0-7)", minimum=0, maximum=7, step=1)
state = gr.State(str(OthelloGame().board.tolist()))
message = gr.Markdown("")
with gr.Row():
play_button = gr.Button("Play")
reset_button = gr.Button("Reset")
play_button.click(
play_game,
inputs=[row_input, col_input, state],
outputs=[board_display, state, message]
)
reset_button.click(
reset_game,
outputs=[board_display, state, message]
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
実装はできましたが、ClaudeもGemini 2.0 Proも遊ぶことはできませんでした。ただ、見た目的にはGemini 2.0 Proの方がオセロっぽい見た目にはなりました。
JavaScriptで五目並べを作成
では次に、JavaScriptで五目並べのアプリを作ってください、と指示を与えます。
Gemini 2.0 Proの結果はこちら
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>五目並べ</title>
<style>
body {
font-family: sans-serif;
display: flex;
flex-direction: column;
align-items: center;
}
.board {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(15, 30px); /* 15x15のマス */
grid-template-rows: repeat(15, 30px);
border: 2px solid black;
margin-bottom: 10px;
}
.cell {
width: 30px;
height: 30px;
border: 1px solid #ccc;
text-align: center;
font-size: 24px;
line-height: 30px;
cursor: pointer;
}
.cell.black {
background-color: black;
color: white;
border-radius: 50%; /* 円形にする */
}
.cell.white {
background-color: white;
color: black;
border: 1px solid black; /* 白石の境界線 */
border-radius: 50%; /* 円形にする */
}
#message {
font-size: 1.2em;
font-weight: bold;
margin-top: 10px;
min-height: 1.5em; /* メッセージがない時も高さを確保 */
}
button {
padding: 8px 16px;
font-size: 1em;
margin-top: 10px;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>五目並べ</h1>
<div class="board"></div>
<div id="message"></div>
<button id="reset-button">リセット</button>
<script>
const boardSize = 15;
const board = document.querySelector('.board');
const message = document.getElementById('message');
const resetButton = document.getElementById('reset-button');
let currentPlayer = 'black'; // 'black' or 'white'
let gameBoard = []; // 盤面の状態を保持する配列
// 盤面の初期化
function initBoard() {
gameBoard = []; // 盤面データをクリア
board.innerHTML = ''; // 盤面表示をクリア
for (let i = 0; i < boardSize; i++) {
gameBoard[i] = [];
for (let j = 0; j < boardSize; j++) {
gameBoard[i][j] = null; // null: 空, 'black', 'white'
const cell = document.createElement('div');
cell.classList.add('cell');
cell.dataset.row = i;
cell.dataset.col = j;
cell.addEventListener('click', handleCellClick);
board.appendChild(cell);
}
}
currentPlayer = 'black'; // 先手は黒
message.textContent = "黒の番です";
}
function handleCellClick(event) {
const row = parseInt(event.target.dataset.row);
const col = parseInt(event.target.dataset.col);
// すでに石がある場合は何もしない
if (gameBoard[row][col]) {
return;
}
// 石を置く
gameBoard[row][col] = currentPlayer;
event.target.classList.add(currentPlayer);
// 勝敗判定
if (checkWin(row, col, currentPlayer)) {
message.textContent = `${currentPlayer === 'black' ? '黒' : '白'}の勝ち!`;
// 全てのセルのクリックイベントを無効にする
document.querySelectorAll('.cell').forEach(cell => {
cell.removeEventListener('click', handleCellClick);
});
return;
}
// 引き分け判定 (盤面が全て埋まったら)
if (checkDraw()) {
message.textContent = "引き分け!";
return;
}
// プレイヤー交代
currentPlayer = currentPlayer === 'black' ? 'white' : 'black';
message.textContent = `${currentPlayer === 'black' ? '黒' : '白'}の番です`;
}
function checkWin(row, col, player) {
// 横方向
let count = 1;
for (let i = col - 1; i >= 0 && gameBoard[row][i] === player; i--) count++;
for (let i = col + 1; i < boardSize && gameBoard[row][i] === player; i++) count++;
if (count >= 5) return true;
// 縦方向
count = 1;
for (let i = row - 1; i >= 0 && gameBoard[i][col] === player; i--) count++;
for (let i = row + 1; i < boardSize && gameBoard[i][col] === player; i++) count++;
if (count >= 5) return true;
// 斜め (右上から左下)
count = 1;
for (let i = 1; row - i >= 0 && col - i >= 0 && gameBoard[row - i][col - i] === player; i++) count++;
for (let i = 1; row + i < boardSize && col + i < boardSize && gameBoard[row + i][col + i] === player; i++) count++;
if (count >= 5) return true;
// 斜め (左上から右下)
count = 1;
for (let i = 1; row - i >= 0 && col + i < boardSize && gameBoard[row - i][col + i] === player; i++) count++;
for (let i = 1; row + i < boardSize && col - i >= 0 && gameBoard[row + i][col - i] === player; i++) count++;
if (count >= 5) return true;
return false;
}
function checkDraw() {
for (let i = 0; i < boardSize; i++) {
for (let j = 0; j < boardSize; j++) {
if (gameBoard[i][j] === null) {
return false; // 空きマスがあれば引き分けではない
}
}
}
return true; // 全て埋まっていれば引き分け
}
// リセットボタンの処理
resetButton.addEventListener('click', initBoard);
// 初期化
initBoard();
</script>
</body>
</html>
Calude 3.5 sonnetの結果はこちら
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>五目並べ</title>
<style>
.board {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(15, 40px);
grid-template-rows: repeat(15, 40px);
gap: 1px;
background-color: #deb887;
padding: 10px;
border: 2px solid #8b4513;
}
.cell {
width: 40px;
height: 40px;
background-color: #deb887;
border: 1px solid #8b4513;
display: flex;
align-items: center;
justify-content: center;
cursor: pointer;
position: relative;
}
.cell::before {
content: '';
position: absolute;
width: 30px;
height: 30px;
border-radius: 50%;
}
.black::before {
background-color: black;
}
.white::before {
background-color: white;
border: 1px solid black;
}
.game-container {
display: flex;
flex-direction: column;
align-items: center;
gap: 20px;
padding: 20px;
}
.status {
font-size: 24px;
font-weight: bold;
}
.reset-button {
padding: 10px 20px;
font-size: 16px;
background-color: #4CAF50;
color: white;
border: none;
border-radius: 5px;
cursor: pointer;
}
.reset-button:hover {
background-color: #45a049;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="game-container">
<h1>五目並べ</h1>
<div class="status" id="status">黒の番です</div>
<div class="board" id="board"></div>
<button class="reset-button" onclick="resetGame()">リセット</button>
</div>
<script>
const BOARD_SIZE = 15;
let currentPlayer = 'black';
let gameBoard = Array(BOARD_SIZE).fill().map(() => Array(BOARD_SIZE).fill(null));
let gameActive = true;
function createBoard() {
const board = document.getElementById('board');
board.innerHTML = '';
for (let i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) {
for (let j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) {
const cell = document.createElement('div');
cell.className = 'cell';
cell.dataset.row = i;
cell.dataset.col = j;
cell.addEventListener('click', handleClick);
board.appendChild(cell);
}
}
}
function handleClick(event) {
if (!gameActive) return;
const row = parseInt(event.target.dataset.row);
const col = parseInt(event.target.dataset.col);
if (gameBoard[row][col]) return;
gameBoard[row][col] = currentPlayer;
event.target.classList.add(currentPlayer);
if (checkWin(row, col)) {
document.getElementById('status').textContent =
`${currentPlayer === 'black' ? '黒' : '白'}の勝ちです!`;
gameActive = false;
return;
}
currentPlayer = currentPlayer === 'black' ? 'white' : 'black';
document.getElementById('status').textContent =
`${currentPlayer === 'black' ? '黒' : '白'}の番です`;
}
function checkWin(row, col) {
const directions = [
[[0, 1], [0, -1]], // 横
[[1, 0], [-1, 0]], // 縦
[[1, 1], [-1, -1]], // 斜め(右下-左上)
[[1, -1], [-1, 1]] // 斜め(右上-左下)
];
return directions.some(direction => {
const count = countInDirection(row, col, direction[0])
+ countInDirection(row, col, direction[1])
+ 1;
return count >= 5;
});
}
function countInDirection(row, col, [dx, dy]) {
let count = 0;
let currentRow = row + dx;
let currentCol = col + dy;
while (
currentRow >= 0 &&
currentRow < BOARD_SIZE &&
currentCol >= 0 &&
currentCol < BOARD_SIZE &&
gameBoard[currentRow][currentCol] === currentPlayer
) {
count++;
currentRow += dx;
currentCol += dy;
}
return count;
}
function resetGame() {
gameBoard = Array(BOARD_SIZE).fill().map(() => Array(BOARD_SIZE).fill(null));
currentPlayer = 'black';
gameActive = true;
document.getElementById('status').textContent = '黒の番です';
const cells = document.getElementsByClassName('cell');
Array.from(cells).forEach(cell => {
cell.classList.remove('black', 'white');
});
}
// 初期化
createBoard();
</script>
</body>
</html>
今回はどちらも遊ぶことができました。見た目はClaudeの方がリッチな雰囲気があります。
Gemini 2.0 ProとClaudeを比較してみましたが、どちらもそれなりのものを出力してくれました。特にClaude 3.5 sonnetはChatBot Arenaのランクが12位にも関わらず、1位のGemini 2.0 Proと同等の出力をしてくれています。
もしかすると、会話が長くなるにつれてGemini 2.0 Proの良さが目立つようになるのかもしれません。
Gemini 2.0 ProとClaude 3.5 sonnetでコーディングした所感
筆者の主観になりますが、Gemini 2.0 ProとClaude 3.5 sonnet両方を使ってコーディングをした所感ですが、性能としてはGemini 2.o Proの方が良さそうでしたが、時と場合によってはClaude 3.5 sonnetもいいかも…という感じです。
コーディングに関してはChatGPTは一切使っていないので、Gemini 2.0 ProとClaude 3.5 sonnetの2択になるかなと思っています。
まず、Gemini 2.0 Proはアップロードできる拡張子が限られています。そのため、対応していないプログラミング言語のコーディングファイルを提示する場合には、コピペで対応しなければいけません。その点、Claude 3.5 sonnetは基本的に全てアップロードできるので、めちゃくちゃ楽です。
ただ、Claude 3.5 sonnetで全然解決できない問題がGemini 2.0 Proで一発で解決できたりすることもあります。
なので、私は基本的にはGemini 2.0 Proでコーディングをしつつ、Gemini 2.0 Proに何度質問しても解決できない場合には、Claude 3.5 sonnetで聞いてみる、という使い方をしています。
気をつけておきたいのが、Gemini 2.0 Pro⇄Claude 3.5 sonnetでコーディングしてると、たまにプログラムが動かなくなるので、バックアップ取るとかして対応しておいた方が良いです。
なお、GPT-4oやDeepSeek V3を超えるQwen2.5-Maxについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

Gemini 2.0 Proの活用事例
Gemini 2.0 Proは高い推論能力・コーディング能力が特徴です。この2つを満たすような使い方が良いでしょう。
実際に推論能力を活用して使っている事例がありました。
また、動画解析に活用している事例も。
動画解析に関してはGoogle AI Studioでは使えないので、別のアプリを使う必要がありますが、API経由でもしかしたら同じようなことができるかもしれませんね。
Gemini 2.0 Proのよくある質問
ここからはGemini 2.0 Proのよくある質問についてお伝えします。
まとめ
本記事ではGemini 2.0 Proの概要から性能、使い方について解説をしました。現在はまだExperimentalモデルですが、今後正式リリースされればAPI経由でも利用できるようになるでしょう。
コーディング能力に凄さにはまだまだ検証が足りていませんが、Claude 3.5 sonnetと同等もしくはそれ以上の場合には、個人開発をはじめとしたアプリ制作などが非常に活発になりそうです。
ぜひ皆さんも本記事を参考にGemini 2.0 Proを使ってみてください!
最後に
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