【Gemini 3.1 Pro】従来モデルの2倍以上の推論性能を持つモデルを徹底解説！

2026年2月20日、GoogleはGeminiシリーズの最新モデル「Gemini 3.1 Pro」をプレビュー版として公開しました！

Geminiシリーズの歴史の中で「.1」刻みのアップデートは今回が初めてで、従来の「.5」刻みとは異なる新たなリリース戦略が注目を集めています。Gemini 3.1 Proは、前モデルであるGemini 3 Proの2倍以上の推論性能を達成し、ARC-AGI-2ベンチマークにおいて77.1%というスコアを記録しているそうです。

単純な質問応答ではなく「シンプルな答えでは足りない複雑なタスク」に特化した設計思想を持つこのモデルは、開発者・研究者・ビジネスユーザーの間で大きな話題となっています。

そこで本記事では、Gemini 3.1 Proの概要から技術的な仕組み、料金体系、具体的な使い方までを徹底的に解説していきます。ぜひ、最後までご覧ください！

Gemini 3.1 Proとは？

Gemini 3.1 Proは、Google DeepMindが開発したGemini 3シリーズの最新イテレーションにあたる大規模マルチモーダルAIモデルです。

テキスト・画像・音声・動画・コードリポジトリといった複数のモダリティをネイティブに処理できる点は、Gemini 3 Proから引き継ぎつつ、特に推論能力と複雑な問題解決の性能が大幅に強化されています。

このモデルの最大の特徴は、Gemini 3 Deep Thinkで培われたコアインテリジェンスを、より広いユースケースにスケールさせた点にあります。

Googleは公式ブログで「シンプルな答えでは足りないタスクのために設計された」と明言していて、複雑なトピックの視覚的な説明、データの統合的な可視化、野心的なクリエイティブプロジェクトの段階的な計画策定など、高度な思考が求められる場面での活用が想定されています。

コンテキストウィンドウは最大100万トークン（入力）、出力は最大64,000トークンに対応しています。この出力トークン数の大きさにより、100ページ規模の技術マニュアルや複数モジュールからなるPythonアプリケーションの生成を1回のターンで完結させることも可能です。

2026年2月21日時点では、プレビュー版としてのリリースであり、Geminiアプリ（Google AI Pro / Ultraプランユーザー向け / 一部無料ユーザーも回数限定で利用可）、NotebookLM、Google AI Studio、Vertex AI、Gemini API、Gemini CLI、Antigravity、Android Studioなど、幅広いプラットフォームからアクセスできます。

Googleは「エージェンティックなワークフローなどの分野でさらなる改良を進めた後、まもなく一般提供を開始する」と述べています。

なお、従来モデル「Gemini 3.0 Pro」について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

【Gemini 3 Pro】ついに降臨！Google史上最高AIの本気を徹底解剖 | WEEL 近日リリースが噂されるGemini 3.0 Proの情報をまとめて解説。Xで広がるプレビュー報告やモデルIDの動向、標準版との違い、推論力や超長文コンテキストなどの注目点、Liaob…

Gemini 3.1 Proの仕組み

Gemini 3.1 Proのアーキテクチャは、スパースMixture of Experts（MoE）型のTransformerベースモデルです。

スパースMoEとは、入力トークンごとにモデルパラメータの一部のみを動的に選択・活性化する仕組みのことで、モデル全体の容量とトークンあたりの計算コストを切り離すことができます。これによって、巨大なモデルキャパシティを持ちながらも、推論時の計算効率を確保しています。

さらに、Gemini 3.1 Proは、ハイブリッドトランスフォーマー・デコーダーのバックボーンに「適応型コンピュートパスウェイ」を組み合わせた構成を持っています。これは、thinking_levelパラメータを通じて、推論の深さを動的に割り当てる仕組みで、タスクの難易度に応じて計算リソースの配分を調整できます。

Gemini 3.1 Proの特徴

Gemini 3.1 Proの性能面では、推論ベンチマークスコアが圧倒的に伸びています。

特にARC-AGI-2は、新しい論理パターンを解く汎用的な推論能力を測るベンチマークとして知られており、ここでの大幅なスコア向上はモデルの「考える力」が根本的に強化されたことが証明されています。

もう1つ注目ポイントとして、テキストプロンプトからアニメーション付きSVGを直接生成できる能力があります。

ピクセルベースではなくコードベースで描画されるため、どんなスケールでも鮮明さを保ちながらファイルサイズを極めて小さくできます。

ただし、すべてのベンチマークでトップというわけではありません。ArenaランキングのテキストタスクではClaude Opus 4.6がGemini 3.1 Proを上回る場面もあり、コーディングカテゴリではOps 4.6やGPT 5.2 Highが上位に位置するケースも報告されているので、得意・不得意の分野を理解した上で活用することが重要です。

Gemini 3.1 Proの安全性・制約

Gemini 3.1 Proの安全性評価について、Google DeepMindのモデルカードによると、Gemini 3 Proと比較して、同等の安全性パフォーマンスが確認されています。テキスト間の安全性スコアは+0.10%、多言語評価では+0.11%の改善が見られます。

Googleのフロンティア安全性フレームワーク（Frontier Safety Framework）による評価では、CBRN（化学・生物・放射線・核）、有害操作、ML研究開発、ミスアラインメントといったカテゴリにおいて「クリティカルな能力レベルには達していない」と判定されています。

サイバーセキュリティ分野ではアラート閾値に到達したようですが、クリティカル能力レベルには至っていません。

Gemini 3.1 Proの料金

Gemini 3.1 Proの料金体系は、Gemini APIの有料ティアとして提供されていて、プロンプトの長さに応じた2段階の価格設定が特徴です。

2026年2月21日時点ではプレビュー版であるため、無料ティアは提供されていません。なお、API料金はGemini 3 Proと変更なく据え置かれているため、性能が向上しつつもコストはそのままという点は嬉しいポイントですね。

また、Geminiアプリを通じて利用する場合は、Google AI ProまたはUltraプランへのサブスクリプションが必要になります。

無料ユーザーも、利用回数は限定されますが、アクセスできるようです。

Gemini 3.1 Proのライセンス

Gemini 3.1 Proはオープンソースモデルではなく、GoogleのプロプライエタリモデルとしてクラウドAPI経由で提供されるSaaS形式のサービスです。

そのため、一般的なApache 2.0やMITなどのOSSライセンスとは異なり、利用にあたっては各プラットフォームの利用規約に従う必要があります。

無料ティア（Google AI Studioの無料枠など）を利用する場合、送信したコンテンツと生成された応答がGoogleの製品・サービス改善および機械学習技術の開発に利用される可能性があります。機密性の高いデータを扱う場合は、有料ティアまたはVertex AIの利用が推奨されます。

Gemini 3.1 Proの使い方

Gemini 3.1 Proには複数のアクセス方法があります。ここでは代表的な3つの方法をご紹介します。

Google AI Studioからブラウザで試す

1番お手軽にGemini 3.1 Proを試せる方法です。コードを書かずにブラウザ上でプロンプトを入力し、すぐに結果を確認できます。

STEP

Google AI Studioにアクセス

ブラウザで Google AI Studio を開き、Googleアカウントでログインします。初めて利用する場合は、デフォルトのGoogle CloudプロジェクトとAPIキーが自動的に作成されます。

STEP

モデルを選択

画面右側のモデル選択メニューから「Gemini 3.1 Pro Preview」を選びます。

STEP

プロンプトを入力して実行

テキストボックスにプロンプトを入力し、送信します。画像やPDFなどのファイルをアップロードしてマルチモーダルな入力を試すことも可能です。

STEP

コードを取得（開発者向け）

結果に満足したら、画面右上の「Get code」ボタンをクリックすると、Python・JavaScript・curlなどの言語でAPI呼び出しコードをそのままエクスポートできます。

Python（Gemini API）から利用する

プログラムに組み込む場合の標準的な方法です。Python 3.9以上が必要です。

pip install -q -U google-genai

export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

import os
from google import genai

# クライアントを初期化
client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# Gemini 3.1 Proにリクエストを送信
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="量子コンピューティングの基本原理を、プログラマー向けに簡潔に説明してください。"
)

# 結果を表示
print(response.text)

from google.genai import types

# 画像ファイルを読み込んでテキストと一緒に送信
with open("diagram.png", "rb") as f:
    image_data = f.read()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents=[
        types.Part.from_bytes(data=image_data, mime_type="image/png"),
        "この図の内容を解説してください。"
    ]
)

print(response.text)

Gemini CLIから利用する

ターミナル上で対話的にGemini 3.1 Proを利用したい場合は、Gemini CLIが便利です。

STEP

Gemini CLIをインストール

npm install -g @google/gemini-cli

もしくはGoogleの公式手順に従ってインストールしてください。

STEP

認証を設定

gemini auth login

ブラウザが開くのでGoogleアカウントで認証します。

STEP

モデルを指定して対話を開始

gemini chat --model gemini-3.1-pro-preview

対話モードが起動し、ターミナル上で直接Gemini 3.1 Proとやり取りができます。

【業界別】Gemini 3.1 Proの活用シーン

Gemini 3.1 Proには様々な活用方法があります。ここでは、いくつかの業界別にGemini 3.1 Proの活用シーンを紹介します。

ソフトウェア開発・IT

Gemini 3.1 Proの高いコーディング能力（SWE-Bench Verified 80.6%）は、実務レベルのソフトウェア開発を強力にサポートします。バグの検出・修正、コードレビュー、複数モジュールにまたがる大規模なコード生成といったタスクに適しています。

なお、ITインフラにおける生成AI活用事例について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

あわせて読みたい

【ITインフラ×生成AI】業務効率化・コスト削減を実現する5つの活用法と導入事例をわかりやすく解説 押さえておきたいポイント 生成AIはITインフラ分野でも活躍し、コーディングや教育、サポート業務など幅広く自動化を実現 業務効率化・コスト削減・スキル向上などが導…

研究・学術

GPQA Diamond 94.3%、Humanity’s Last Exam 44.4%といったベンチマークが示しているとおり、Gemini 3.1 Proは高度な専門知識と推論能力を兼ね備えています。論文の要約・分析、数式の解釈、仮説の検証支援など、研究のさまざまな段階でアシスタントとして活用できます。

なお、学術・研究分野で活用できる生成AIについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

【Prism】ChatGPT統合で研究論文の執筆が変わる！OpenAIの研究向けワークスペースを解説 | WEEL PrismはOpenAIが提供する研究論文向けのクラウドワークスペース。LaTeX執筆、数式、PDFコンパイル確認、引用と参考文献管理、共同編集、AI推敲を一つの画面に統合し、GPT-5…

クリエイティブ・デザイン

テキストプロンプトからアニメーション付きSVGを直接生成できる能力は、Webデザインやプロトタイピングに新たな可能性をもたらします。コードベースの生成物のため、あらゆるスケールで品質を保ちつつファイルサイズも最小限に抑えることができると思います。

なお、クリエイティブにおける生成AI活用事例について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

あわせて読みたい

生成AIでクリエイティブ作成する方法！自動生成してくれるおすすめAIツールも紹介 自社の商品を売りだすために広告を配信しようと思っているけど、広告クリエイティブを作るノウハウがない…。とお困りの企業も多いのではないでしょうか。 実は、広告分…

金融・コンサルティング

膨大なレポートやデータセットを100万トークンのコンテキストで一括して処理し、複数の情報源から統合的にインサイトを抽出できます。

マーケットリサーチの要約、複雑な規制文書の分析、戦略立案のサポートなど、高い推論力が求められるビジネスタスクに適した活用が期待されます。

なお、金融業界における生成AI活用事例について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

【生成AI×金融】業界における活用事例と導入されているツールを徹底解説 | WEEL 生成AI（Generative AI）は、金融業界で急速に普及しています。この技術は高度な自然言語処理能力を持ち、顧客対応の自動化や業務効率化など、さまざまな分野で活用されて…

教育

複雑なトピックを段階的にわかりやすく説明する能力は、教育コンテンツの制作や個別指導のシーンで活用できると思います。Googleの公式ブログでも「複雑なトピックの視覚的な説明」がユースケースとして挙げられていて、図解付きの解説やステップバイステップの学習ガイドの生成に向いています。

なお、教育業界における生成AIを活用した業務効率化について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

WEEL

生成AIによる教育業界の業務効率化！導入事例、リソース不足を解消する方法をご紹介 | WEEL 教育業界の課題を解決する生成AI活用法と導入事例を紹介。教師の負担軽減や個別指導に役立つヒントが満載

【課題別】Gemini 3.1 Proが解決できること

続いては、Gemini 3.1 Proが解決できる課題について、一部の例を紹介します。

ドキュメント処理の時間短縮

100万トークンのコンテキストウィンドウにより、数百ページにおよぶ技術文書、契約書、研究論文などをファイル分割なしで一度に読み込み、要約・分析・質問応答を行うことができます。

ドキュメントを何回にも分けて処理する手間が不要になると思います。

優れたコード生成

最大64,000トークンの出力に対応しているため、大規模なコードベースの生成を1回のリクエストで完結できます。

複数モジュールにまたがるPythonアプリケーションや、100ページ規模の技術マニュアルの生成も、途中で途切れることなく一括で出力できると思います。

Gemini 3.1 Proを使ってみた

それでは実際にGemini 3.1 Proを試してみましょう。

アニメーションSVGの生成①

プロンプトはこちら

Generate a single self-contained SVG animation of a Japanese torii gate scene: cherry blossom petals fall gently from the top, a koi fish swims in a pond at the base with a ripple effect, and the sky transitions from dawn pink to daylight blue in a seamless loop. Flat illustration style with soft pastel colors. All animations must use inline CSS keyframes only, no JavaScript. Target viewport: 800x600px.

日本の鳥居を描かせるプロンプトにしています。

出力結果はこちら

アニメーションSVGの生成②

プロンプトはこちら

Generate a self-contained animated SVG infographic showing 3 KPI cards side by side: Revenue (bar chart animating upward to 85%), Users (counter number rolling from 0 to 12,400), and Satisfaction (circular progress ring filling to 92%). Use a modern dashboard style with a dark background (#1a1a2e) and accent colors of cyan (#00d2ff) and magenta (#ff6b9d). All animations should trigger on load and use inline CSS only.

続いて、ビジネス向けダッシュボードのパーツをSVGで生成してみましょう。

出力結果はこちら

いかがでしたでしょうか？今回はSVG生成に特化して検証してみましたが、1発出し性能としては、かなりハイクオリティだと感じました。他にも、長文コード一括生成や長文読解などのシーンでも活躍してくれると思いますので、気になる方は、ぜひ試してみてください。

よくある質問

まとめ

Gemini 3.1 Proは、Geminiシリーズ初の「.1」アップデートとして、前モデルGemini 3 Proの推論性能を2倍以上に引き上げたモデルです。

性能面で、ARC-AGI-2で77.1%、GPQA Diamondで94.3%、SWE-Bench Verifiedで80.6%と、推論・知識・コーディングの各領域で高水準のベンチマークスコアを記録しています。

気になった方は、ぜひ一度試してみてください。

最後に

いかがだったでしょうか？

弊社では、AI導入を検討中の企業向けに、業務効率化や新しい価値創出を支援する情報提供・導入支援を行っています。最新のAIを活用し、効率的な業務改善や高度な分析が可能です。

大規模言語モデル（LLM）比較レポート

「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。

セミナー内容や料金については、ご相談ください。

また、大規模言語モデル（LLM）を対象に、言語理解能力、生成能力、応答速度の各側面について比較・検証した資料も配布しております。この機会にぜひご活用ください。

無料で相談する

資料をダウンロードする