［まとめ］Gemini 2.5まとめ：Googleの次世代思考モデルファミリーの全貌

はじめに

　2025年6月17日、Googleは同社の最新かつ最も高性能なAIモデルファミリー「Gemini 2.5」シリーズの正式版リリースを発表しました。この発表は、AI業界において画期的な意味を持つものです。単なる性能向上にとどまらず、AI応答前の「思考」という革新的なアプローチ、開発者の利便性を大幅に向上させる料金体系の見直し、そして実用性を重視した3つのモデル展開など、AIの実用化に向けた重要な進歩が数多く含まれています。

　本稿では、Google公式技術レポートおよび開発者向けブログ記事をもとに、Gemini 2.5の技術的革新から実用的な活用方法まで、開発者や企業が知っておくべき情報を網羅的に解説します。

引用元

• Gemini 2.5技術レポート
  • “Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities”
  • 発行元：Google DeepMind
  • 発行日：2025年6月17日
  • URL：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v2_5_report.pdf
    
• 開発者向けブログ
  • “Gemini 2.5: Updates to our family of thinking models”
  • 発行元：Google Developers Blog
  • 発行日：2025年6月17日
  • URL：https://developers.googleblog.com/en/gemini-2-5-thinking-model-updates/
    
• 製品発表ブログ
  • “We’re expanding our Gemini 2.5 family of models”
  • 発行元：The Keyword (Google公式ブログ)
  • 発行日：2025年6月17日
  • URL：https://blog.google/products/gemini/gemini-2-5-model-family-expands/

要約

• Gemini 2.5 ProとGemini 2.5 Flashが正式版（Stable/GA）としてリリースされた。
• 新たに、最も高速・低コストな「Gemini 2.5 Flash-Lite」がプレビュー版として登場した。
• Gemini 2.5ファミリーは、応答前に推論を行う「思考モデル」であり、開発者はその「思考バジェット」を制御できる。
• Gemini 2.5 Flashの料金体系が更新され、思考の有無による価格差が撤廃された。

詳細解説

Gemini 2.5ファミリーの全体構成

3つのモデルの戦略的位置づけ

Gemini 2.5ファミリーは、パレート効率性（Pareto Frontier）の概念に基づいて設計されており、性能とコストの最適なバランスを提供する3つのモデルで構成されています。

モデル別詳細仕様

Gemini 2.5 Pro

• コンテキスト長：100万トークン
• 出力長：64,000トークン
• 思考機能：デフォルトでオン（制御可能）
• 特徴：業界最高水準のコーディング性能、WebDev Arena #1獲得

Gemini 2.5 Flash

• コンテキスト長：100万トークン
• 出力長：64,000トークン
• 思考機能：制御可能な思考バジェット
• 特徴：バランス重視、企業での実用性が高い

Gemini 2.5 Flash-Lite

• コンテキスト長：100万トークン
• 出力長：8,000トークン
• 思考機能：デフォルトでオフ（必要に応じて有効化可能）
• 特徴：2.0 Flashよりも高品質で高速

革新的な「思考モデル」とは

思考メカニズムの詳細

　Gemini 2.5シリーズの最大の特徴は、「思考モデル（Thinking Models）」であることです。従来のAIモデルが質問を受けて即座に回答を生成するのに対し、Gemini 2.5は応答前に内部で推論プロセスを実行します。

技術的実装：

• 強化学習により数万回の推論ステップを実行
• 複数の仮説を生成し、批判的に評価
• 最終回答前に自己評価と改善を実施

思考バジェット制御

開発者は「思考バジェット（Thinking Budget）」パラメータにより、モデルの思考時間を制御できます：

• 範囲：0〜24,576トークン
• 動作：最大制限として機能（固定割り当てではない）
• 自動調整：タスクの複雑さに応じてモデルが判断
• 効果：最大600%のコスト削減が可能（思考を最小限にした場合）

思考による性能向上の実証

技術レポートによると、思考機能により以下の性能向上が確認されています：

最新価格体系と開発者への影響

Gemini 2.5 Flashの価格改定

2025年6月17日より、Gemini 2.5 Flashの料金体系が以下のように変更されました：

改定内容：

• 入力価格：$0.15 → $0.30/100万トークン（+100%）
• 出力価格：$3.50 → $2.50/100万トークン（-29%）
• 思考の有無による価格差を撤廃

開発者へのメリット：

1. 予測可能性の向上：思考機能の利用をためらう必要がなくなった
2. コスト最適化：出力中心のアプリケーションでは実質的にコスト削減
3. 柔軟な活用：思考バジェットを性能要件に応じて自由に調整可能

モデル別価格比較

注：Pro は長いコンテキスト（200,000トークン超）に対して高い料金が適用されます

技術的進歩とベンチマーク結果

コーディング性能の飛躍的向上

Gemini 2.5 Proは複数のコーディングベンチマークで業界最高水準を達成しています：

科学・数学分野での突破

数学および科学分野でも顕著な性能向上を実現しています：

• AIME 2025：17.5% → 88.0%（+403%）
• GPQA (Diamond)：58.1% → 86.4%（+49%）
• Humanity’s Last Exam：4.6% → 21.6%（+370%）

長文コンテキスト処理能力

100万トークンのコンテキスト処理において：

• LOFT（検索タスク）：75.9% → 87.0%
• MRCR-V2（推論タスク）：26.2% → 58.0%

新機能とモダリティ拡張

ネイティブオーディオ機能

Gemini 2.5では、テキスト入力からの自然な音声生成が可能になりました：

主要機能：

• 多言語対応：80以上の言語をサポート
• スタイル制御：感情、ペース、アクセント等を自然言語で指定
• マルチスピーカー：複数話者による対話形式の音声生成（ポッドキャスト形式）
• リアルタイム対話：native audio dialogによる双方向音声コミュニケーション

Deep Think：次世代推論モード

Google I/O 2025で発表された実験的な機能：

特徴：

• 複数の仮説を並行して検討
• 最終回答前の徹底的な自己批判
• USAMO 2025（米国数学オリンピック）で優秀なスコアを記録

ビデオ理解の革新

処理能力：

• 最大3時間の動画を一度に処理可能
• 66トークン/フレームの効率的な処理（従来の258から大幅削減）
• デモンストレーション動画からインタラクティブアプリ生成

実用例と企業での活用

Gemini Plays Pokémon：自律エージェントの実証

　独立開発者のJoel Zhangによる実験プロジェクトでは、Gemini 2.5 Proがポケモンブルーをライブプレイし、813時間で殿堂入りを達成しました。

技術的ハイライト：

• 長期計画能力：100,000トークン超のコンテキストでパス検索
• 複雑なパズル解決：ロケット団アジトのスピナーパズルを一発解決
• 創造的問題解決：ゲームのソフトロック状況からのFLY技による脱出

Google製品での実装

Gemini 2.5は既に多くのGoogle製品で活用されています：

• AI Overviews：検索結果の要約（15億月間アクティブユーザー）
• Geminiアプリ：一般ユーザー向けチャット（4億ユーザー）
• NotebookLM：ポッドキャスト自動生成
• Project Mariner：Webブラウジングエージェント
• Jules：コーディングエージェント

教育分野での優位性

LearnLMの統合により、教育専門家との比較評価で他モデルを上回る性能を実現：

• 学習科学の5原則すべてで最高スコア
• 教育者による実用性評価で最高評価
• 多様な教育シナリオでの有効性を実証

開発者向け実用情報

API アクセス方法

モデル指定：

gemini-2.5-pro          # Pro版
gemini-2.5-flash        # Flash版  
gemini-2.5-flash-lite   # Flash-Lite版（プレビュー）

利用可能プラットフォーム：

• Google AI Studio（無料利用枠あり）
• Vertex AI（企業向け）
• Geminiアプリ（一般ユーザー向け）

思考バジェット制御例

{
  "model": "gemini-2.5-flash",
  "prompt": "複雑な数学問題を解いてください",
  "thinking_budget": 8192  // 高精度が必要な場合
}

{
  "model": "gemini-2.5-flash",
  "prompt": "この文章を要約してください", 
  "thinking_budget": 0     // 高速処理が必要な場合
}

マイグレーション情報

移行スケジュール：

• Gemini 2.5 Flash Preview 04-17：2025年7月15日にサービス終了
• Gemini 2.5 Pro Preview 05-06：2025年6月19日にサービス終了

推奨アクション：

1. 正式版APIへの移行（gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro）
2. コスト重視の場合はFlash-Liteの検討
3. 思考バジェット機能の活用によるコスト最適化

安全性とガバナンス

Frontier Safety Framework評価

Google DeepMindの安全性評価フレームワークにより、以下4分野で評価を実施：

評価分野：

1. CBRN：化学・生物・放射線・核関連リスク
2. サイバーセキュリティ：攻撃能力の評価
3. 機械学習R&D：AI開発加速のリスク
4. 欺瞞的アライメント：人間の制御を損なうリスク

結果：いずれの重要能力レベル（CCL）にも達しておらず、現時点で深刻な危害のリスクは低いと評価されています。

責任あるAI開発

主要な取り組み：

• 自動化されたレッドチーミング
• 外部安全性テスト
• 多言語でのバイアス評価
• プライバシー保護の強化

今後の展望と課題

AI開発の新たな課題

技術レポートでは、モデル性能の急速な向上に伴う新たな課題も指摘されています：

ベンチマーク飽和問題：

• Aider Polyglotで5倍の性能向上
• SWE-bench Verifiedで2倍の性能向上
• 既存ベンチマークの急速な飽和

評価の複雑化：

• エージェントシステムの評価困難性
• 経済的価値を持つタスクの評価必要性
• より高度なベンチマーク開発の必要性

次世代AI開発の方向性

重要なトレンド：

1. マルチモーダル統合の深化
2. エージェント能力の向上
3. 実世界タスクへの対応強化
4. コスト効率性の継続的改善

まとめ

　Gemini 2.5ファミリーの登場は、AI技術の実用化において重要な転換点を示しています。主要なポイントを以下にまとめます。

技術革新の意義

1. 思考モデルの実用化：応答前推論による品質向上とその制御可能性
2. コスト効率性の向上：開発者が用途に応じて最適なモデルを選択可能
3. マルチモーダル機能の統合：テキスト、音声、画像、動画の統合処理

開発者・企業へのインパクト

1. 開発効率の向上：高性能なコーディング支援とエージェント機能
2. コスト予測性の改善：思考機能の料金統合による運用計画の立てやすさ
3. スケーラビリティ：Flash-Liteによる大規模展開の実現

今後への期待

　Google DeepMindは、これらの技術進歩を基盤として、より高度な自律エージェント、長期間のタスク実行、そして真の汎用AI助手の実現を目指すとしています。企業や開発者にとって、Gemini 2.5は単なるツールの進歩ではなく、AI活用戦略を根本的に見直す機会を提供しているといえるでしょう。