では、実際にGemini 3.5 Proは使えるのか?
使えない。ダウンロードリンクを探してさらに10分を無駄にする前に、そのことをはっきりさせておきたい。
Googleが発表するであろう3つの場所を確認したが、3つとも一致していた。DeepMindのGeminiモデルページは今もGemini 3.1 Proを現在のProフラッグシップとして掲載し、そのすぐ隣に明示的な「3.5 Pro coming soon」ラベルがある。Gemini APIのモデル一覧にはgemini-3.5-proの項目はまったくなく、あるのは3.5 Flashと3.1 Proのプレビューだけだ。そしてAPIの料金ページは3.5 Flashと3.1 Proの価格を掲載しているが、3.5 Proの価格はない。
3つの独立した一次情報源が同じことを述べている。今日上位表示されている「Gemini 3.5 Proレビュー」記事のほとんどが中身のないものである理由は、まさにここにある。Google以外の誰も実際に動かしたことのないモデルをレビューしているのだ。
Googleが実際に確認していること
ここからは、Googleが公式に認めている部分だ。
3.5シリーズは2026年5月19日のGoogle I/Oで発表された。投稿の署名者はGoogle DeepMindのCTOであるKoray Kavukcuoglu氏だ。この投稿で重要な点は2つある。第一に、シリーズは3.5 Flashのみでローンチされたこと。第二に、フラッグシップについての正確な記述だ。Googleは「3.5 Proに全力で取り組んでいる」、「すでに社内で使われている」、そして「来月ロールアウトする」と述べた。
5月19日の投稿から見た「来月」とは6月を意味する。今はもう7月下旬だ。ロールアウトは自ら設定した期限を1か月以上、静かに過ぎてしまっている。
Googleはまた3.5シリーズ全体を「フロンティアの知性とアクションを組み合わせた」モデルだと位置づけている。これは要するに、単なるチャットではなくエージェント型ワークフローとコーディング向けに調整されているという上品な言い方だ。この位置づけは重要で、報道によればフラッグシップが苦戦していると言われているのが、まさにエージェント型コーディングの分野だからだ。
実在する唯一の3.5ベンチマーク:Gemini 3.5 Flash
3.5 Proの数値が存在しない以上、3.5世代が何をできるかを知る最良の実在の手がかりは、実際にリリースされた3.5 Flashだ。Googleは3.5 Flashが複数のエージェント型・コーディングテストですでにGemini 3.1 Proを上回っていると主張しており、これはPro版がすでに強力なFlashをさらに上回ることを目指していることを示している。
発表時に公開された3.5 Flashの数値は以下の通り。
| ベンチマーク | Gemini 3.5 Flash | 測定内容 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 76.2% | エージェント型ターミナルタスク |
| MCP Atlas | 83.6% | ツール呼び出し / エージェントプロトコル |
| CharXiv Reasoning | 84.2% | マルチモーダル理解 |
| GDPval-AA | 1656 Elo | 実世界の経済タスク |
Googleはまた、出力速度の面で3.5 Flashが他のフロンティアモデルより約4倍速いと述べており、Artificial Analysisの指標において高い知性と高い速度を両立させる位置に着地している。
正直な見立てはこうだ。3.5 Flashは本当に高速でエージェント型タスクに強く、3.5 Proが超えることを期待されている基準線になっている。だがFlash級のスコアはPro級のレビューではなく、そう扱ってしまうこと自体が罠だ。
Gemini 3.5 Proがこれほど遅れている理由
これは物語の中で最も興味深く、噂サイトが飛ばしがちな部分だ。
コミュニティが取り上げ、Bloombergを引用した報道によれば、Googleは「最も強力なフラッグシップAIモデルであるGemini 3.5 Proの提供において、特にコーディング面での能力向上に時間をかけているため、スケジュールから数か月遅れている」という。あるHacker Newsのコメント者は、この反応を次のようにまとめている。
">Alphabet Inc.'s Google is months behind schedule on delivering Gemini 3.5 Pro... Seems like deepmind needs to get more internal usage"
2025年のGoogleの好調ぶりを追っていた人々の雰囲気は、むしろ困惑に近い。Googleはつい最近までフロンティアのリーダーだったが、その後ペースが崖から落ちるように失速した。
"Near the end of 2025, Google was on top - best LLM (Gemini 3 Pro), best video model (Veo 3.1), and best image model (Nano Banana). They seemed unstoppable. And then, they stopped. Why?"
すでにリリースされたGeminiモデルについて人々が実際に不満を述べている内容を掘り下げると、3つのテーマが繰り返し登場し、それらは報道によればGoogleがフラッグシップでまだ解決できていない点とぴったり一致する。ハルシネーションに対する信頼性、エージェント型コーディング、そして長いセッションにわたる一貫性だ。
ハルシネーションについて:
"But use Gemini? You get burned by the hallucinations Gemini casually spews out on a daily basis. You develop a habit of fact checking every single answer."
そして、Claude CodeやCodexとの差が最も大きいエージェント型コーディングについて:
"My sense is that the Gemini models are very capable but the Gemini CLI experience is subpar compared to Claude Code and Codex... it can get confused, fall into doom loops, and generally lose the plot."
好意的に解釈すれば、この遅延はGoogleが、フロンティア級の買い手が最も気にする点でまさに失敗するフラッグシップをリリースすることを拒んでいる結果だ。これは十分に擁護できる判断だ。ただそれは、「これがあなたの3.5 Proレビューです」という見出しが語りたい物語ではないというだけだ。
噂が誤っていること
あちこち読んでいれば、3.5 Proについての自信満々な主張をすでに目にしたことがあるだろう。200万トークンのコンテキストウィンドウ、「Deep Think」バリアント、7月17日という具体的なローンチ日、正確なベンチマークの数値などだ。これらについては明確に指摘しておきたい。
そのどれもGoogleから出たものではない。それらはアグリゲーターサイトや噂ブログに端を発しており、私はここでそれらを事実として洗浄するつもりはない。訂正しておく価値のある点が2つある。Deep Think推論モードは確かに存在するが、実際にリリースされているのはGemini 3.1 Deep Thinkであり、Googleが発表した3.5 Proバリアントではない。そしてあの「7月17日」という日付は、ローンチなしに過ぎ去った。目にする3.5 Proの具体的な仕様は、Googleの公式サイトに掲載されるまで未検証だと考えておくべきだ。
代わりに今使うべきもの
ここからは実践的な答えだ。あなたはおそらくクイズの答えではなく、実際のタスクを抱えてここに来たはずだ。
今日実際に使えるトップクラスのProモデルは**Gemini 3.1 Pro**であり、これは決して妥協の産物ではない。Google自身が公開したベンチマークでは、GPQA Diamondで94.3%、Humanity's Last Examで44.4%、ARC-AGI-2で77.1%を記録し、LiveCodeBench Proで2887 Eloを叩き出している。SWE-Bench Verifiedのトップの座はわずかに譲るものの(80.6% 対 Opus 4.6の80.8%)、実際のコーディングでは間違いなく最上位グループの一角にいる。
私が使う判断基準はこうだ。
- 今日Googleから得られる最も強力な推論とコーディング能力が必要か? Gemini 3.1 Pro。
- 安価で高速なエージェント型スループットが必要か? Gemini 3.5 Flash。一般提供されており無料枠もある。
- 特に「最も強力なフラッグシップ」を待っているのか? それが3.5 Proであり、まだリリースされていない。これを理由に実際の仕事を止めてはいけない。
開発者コミュニティも同じ購入判断を自問しており、大半は「まだワークフロー全体を切り替えるほどではない」という結論に落ち着いている。
"Can we switch from Claude Code to Google yet? Benchmarks are saying: just try. But real world could be different."
もう一方の見方も指摘しておく価値がある。コーディング以外の日常業務では、多くの人がすでにGeminiの事実精度を他の選択肢より好んでおり、3.1 Proは単なる代替品ではなく正当な日常使いのモデルとなっている。
価格:今日、Gemini Proモデルに実際にかかる費用
3.5 Proの価格が存在しない以上、ここでは実際に使えるフラッグシップであるGemini 3.1 Pro PreviewのAPI上の実際のコストを紹介する。Proは20万トークンの境界でコンテキスト長に応じた料金体系を持つ唯一の階層だ。
| 階層 | 入力 ≤20万 | 入力 >20万 | 出力 ≤20万 | 出力 >20万 |
|---|---|---|---|---|
| Standard | $2.00 | $4.00 | $12.00 | $18.00 |
| Batch | $1.00 | $2.00 | $6.00 | $9.00 |
| Priority | $3.60 | $7.20 | $21.60 | $32.40 |
すべての数値は100万トークンあたりで、GoogleのAPI料金による。Proに無料枠はない。3.5 Flashには無料枠がある。
コンシューマー向けでは、GoogleはI/O 2026以降にプランの名称を変更した。現行のGoogle AIプランは、Google AI Plusの月額4.99ドルから始まり、Google AI Proが月額19.99ドル、そして最も高いGeminiの利用上限とDeep Thinkモードがある2つのGoogle AI Ultra階層が月額99.99ドルから199.99ドルまでとなっている。3.5 Proがリリースされれば、ほぼ確実に3.5 Flashより上の位置として、これらと同じ枠組みに収まるはずだ。
私の評決
存在しないモデルを評価するのは当てずっぽうにすぎないので、代わりに状況そのものを評価しよう。
Gemini 3.5 Proは、買うことのできない最も話題のモデルだ。この遅延は品質にとって本当に良い兆候だ。Googleはハルシネーションを起こし、エージェント型コーディングでdoom loopに陥るフラッグシップをリリースするのではなく、あえて手元に留めている。それはまさに現行ラインナップにつきまとっている不満そのものだからだ。リリースされたときには、すでに3.5 Flashと3.1 Proがこれほど強力であることを考えると、Googleが手放してしまったフロンティアのリードを取り戻す本物のチャンスがある。
しかし「たぶん素晴らしいものになる」はレビューではないし、まして立ち止まる理由にもならない。今日Geminiモデルが必要なら、3.1 Proは優れており、3.5 Flashはコストパフォーマンスの選択肢だ。カスタマーサポートのような特定の仕事のためにGeminiが必要なら、モデルはそもそもボトルネックだったことは一度もない。
eesel AIを試す
Geminiモデルを比較している理由が、顧客の前にそのモデルを置くためであるなら、遠回りして学ぶ前に伝えておきたいことがある。モデルを選ぶことは、おそらく仕事全体の5%にすぎない。残りの95%は、それをヘルプデスクに接続し、過去のチケットやマクロを学習させ、確信が持てないときに黙っておくようにすることだ。
eesel AIがその部分を担う。既存のヘルプデスクに数分で接続でき、裏側ではフロンティアモデルの上で動作するため、未リリースの1つのリリース日に賭けることは決してない。そして返信する前に過去のチケットでシミュレーションを行うため、1人の顧客にも影響が及ぶ前に実際の解決率を確認できる。Gemini 3.5 Proを待って機能するAIサポートエージェントを手に入れるのではなく、今すぐ手に入れられる。
よくある質問
Gemini 3.5 Proはもうリリースされていますか?
現時点で使える最良のGemini Proモデルは何ですか?
Gemini 3.5 Proの価格はいくらになりますか?
Gemini 3.5 Proはなぜ遅れているのですか?
カスタマーサポートの自動化のためにGemini 3.5 Proを待つべきですか?
Article by
Kurnia Kharisma Agung Samiadjie
Kurnia is a software engineer and writer at eesel AI with two years of SEO experience, writing about AI tools, helpdesk software, and customer support. He pairs a developer's understanding of how these products are built with search-driven research into what actually ranks and resonates with the people searching for them.
