Gemini 3.5 Proはもう公開されていますか?
いいえ。「Gemini 3.5 Pro」は今、最も検索されているAI関連キーワードの一つであるため、私はこれを頻繁にチェックしています。そして検索結果は、公開ページすら存在しないモデルについて、自信満々な口調のスペックシートで溢れています。
2026年7月時点で、Googleが運営する3つの異なるプロパティが実際に何を示しているかは、以下の通りです。
- Gemini Proモデルページは、現行のフラッグシップをGemini 3.1 Proとして表示しており、その真上に**「3.5 Pro coming soon」**のバッジが置かれています。
- Gemini APIのモデル一覧には、StableにもPreviewにも**
gemini-3.5-proというエントリは一切ありません**。呼び出せる最新のProはgemini-3.1-pro-previewです。 - APIの料金ページにはGemini 3.1 ProとGemini 3.5 Flashの行はありますが、3.5 Proの料金はありません。
つまり要約すると、3.5「世代」自体は実在し、一部は公開されていますが、その中の「Pro」だけはまだ出ていません。この違いが混乱を招きやすいので、ファミリー全体を一目で確認できるようにまとめます。
Googleが実際に確認していること
ここではGoogle自身のページに書かれている内容だけに絞ります。それだけが拠り所にする価値がある情報だからです。
3.5シリーズは2026年5月19日のGoogle I/Oで発表され、DeepMindのCTOであるKoray KavukcuogluがJeff Dean、Oriol Vinyals、Noam Shazeerとともに署名した投稿で紹介されました。このシリーズ全体のうたい文句は「行動を伴うフロンティア知能」であり、チャットだけでなくエージェント的なワークフローやコーディングに最適化されていることを意味します。同じページでGoogleは、3.5 Proは「すでに社内で使われている」とし、「来月展開する」と書いていました。この投稿の日付は5月なので、「来月」とは6月を指していました。すでにそれをはるかに過ぎています。
発売時に公開されたのはGemini 3.5 Flashのみで、Googleによれば、いくつかのエージェント系・コーディング系のテストで、すでに旧世代のGemini 3.1 Proを上回っているとのことです。このFlashの数値だけが、Googleが公開した3.5世代唯一のベンチマークであるため、3.5 Proがどこに着地するかを推測する上での最良の下限値と言えます。
Googleが強調するFlashの目立った結果は、エージェント的なターミナル操作におけるTerminal-bench 2.1で76.2%、ツール呼び出しにおけるMCP Atlasで83.6%、複雑なチャートの読み取りにおけるCharXiv Reasoningで84.2%で、さらに出力速度について「他のフロンティアモデルより4倍高速」という主張もあります。もう一点補足しておくと、すでに公開されている「Deep Think」推論モードはGemini 3.1 Deep Thinkであり、3.5 Proのバリエーションではありません。Googleは3.5 Pro Deep Thinkを発表していないため、それが確定しているものとして扱わないでください。
なぜGemini 3.5 Proの公開はこんなに遅れているのか?
Googleは詳細な経緯を説明していませんが、自社の「coming soon」というステータスと、開発者コミュニティが声高に語っている内容から、遅延の輪郭ははっきり見えます。この不満は本物であり、今、3.5 Proについて最も大きな話題になっています。
Googleが先頭走者から数か月遅れの立場になったことへの驚きが、全体のムードです。
"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?"
そして開発者たちは、この遅れを一つの具体的な弱点、つまり信頼性の問題に結び付け続けています。
"Alphabet Inc.'s Google is months behind schedule on delivering Gemini 3.5 Pro, its most powerful flagship AI model, because the company has been taking time to try to improve its capabilities, particularly in coding... Seems like deepmind needs to get more internal usage"
この「信頼性を向上させる」というテーマは、実務でGeminiのいずれかのモデルを評価しようとしているなら重要な意味を持つため、導入を決める前に一度分解して見ておく価値があります。
今すぐ実際に使えるもの:Gemini 3.1 Pro
待っている間も、Gemini 3.1 Proは現行のフラッグシップであり、単なる「代わりの品」ではありません。Google自身のパフォーマンス表では、GPQA Diamond(94.3%)、Humanity's Last Exam(44.4%)、ARC-AGI-2(77.1%)、LiveCodeBench Pro(2887 Elo)で首位に立っており、SWE-Bench VerifiedではClaude Opusとわずか(80.6%対80.8%)の差でトップを争っています。主なスペックは以下の通りです。
| 項目 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|
| モデルID | gemini-3.1-pro-preview |
| ステータス | Preview |
| 入力コンテキスト | 100万トークン |
| 出力上限 | 64,000トークン |
| 知識のカットオフ | 2025年1月 |
| 入力モダリティ | テキスト、画像、動画、音声、PDF |
| ツール利用 | 関数呼び出し、構造化出力、検索、コード実行 |
スペックはGemini 3.1 Proモデルページより。Geminiアプリ、Google AI Studio、Gemini API、Google Antigravityで利用できます。
Gemini 3.1 Proと3.5 Flashの料金
「どちらを選ぶか」という判断は大体ここで決まるので、実際のAPI料金(100万トークンあたり、標準ティア)を載せておきます。20万トークンの節目で料金が上がるのはProだけです。
| モデル | 入力(20万以下) | 入力(20万超) | 出力(20万以下) | 出力(20万超) | 無料ティア |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $4.00 | $12.00 | $18.00 | なし |
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $1.50 | $9.00 | $9.00 | あり |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | $0.25 | $0.25 | $1.50 | $1.50 | あり |
数値はGemini APIの料金ページより。より安価なBatchおよびFlexティアはこれらの料金をおおよそ半額にし、Priorityティアはより高くなります。予算立てで注意すべき点が一つあります。Google検索によるgroundingは、Gemini 3ファミリー全体で月間最初の5,000プロンプトまで無料ですが、それを超えると1,000クエリあたり$14かかります。
トークン従量制ではなく、定額の個人向け料金を払いたい場合、GoogleはI/O後にプラン名を変更しています。
| プラン | 料金 | ストレージ | 内容 |
|---|---|---|---|
| Google AI Plus | $4.99/月 | 400 GB | Geminiアプリ、Gemini Notebook |
| Google AI Pro | $19.99/月 | 5 TB | より高い利用上限、月$10分のCloudクレジット |
| Google AI Ultra (5x) | $99.99/月 | 20 TB | 5倍の利用量、Project Genie |
| Google AI Ultra (20x) | $199.99/月 | 最大 | GeminiとAntigravity全体で20倍の利用量 |
最新の価格はGoogle AI plansより。Gemini 3の料金やGeminiの代替候補との比較を含む、より詳細なコスト内訳については、この2つのガイドの方がここより深く掘り下げています。
Gemini Proについて実際のユーザーが語っていること
ベンチマークはあくまでベンチマーク、日常的な利用はまた別の話であり、Gemini Proラインに対する開発者の評価は実際に真っ二つに分かれています。良い評価は本物で、複数の人がChatGPTより日常的な誤りが少なく速いという理由で、3.x Proを日常使いのメインモデルにしています。
"In my experience Gemini 3.0 pro is noticeably better than chatgpt 5.2 for non-coding tasks. The latter gives me blatantly wrong information all the time, the former very rarely."
しかし繰り返される不満、そして3.5 Proの作り直しがまさに解決しようとしているのが、自信満々なハルシネーションです。
"Use ChatGPT, and it's ask a question, get an answer, done... 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."
そして特にエージェント的なコーディングに関しては評価がさらに下がり、生の知能の差というより「doom-loop(抜け出せないループ)」に陥るという報告が見られます。
"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."
これが購入検討者の葛藤を一言で表しています。ベンチマークは「試してみろ」と言い、現場は「目を離すな」と言っているのです。だからこそ、顧客対応が絡む場面では、モデルの番号よりもその上に重ねるレイヤーの方を私は重視しています。
モデルはエンジンであって、車そのものではない
特に、どのモデルの上にカスタマーサポートを構築するか検討していてこの記事にたどり着いた方には、この視点の切り替えを持ち帰ってほしいと思います。フロンティアモデルは数週間おきに互いを追い越し合っています。今日はGemini 3.1 Proが先頭にいますが、3.5 Proがそれを追い越し、GPTやClaudeがそれに応じ、そしてまた繰り返されます。もしサポートの自動化が一つのモデルに溶接されているなら、そうしたリリースの一つひとつが移行プロジェクトになってしまいます。
AIサポートエージェントが本当に良いものかどうかを決めるのは、ベースとなるモデルではなく、その周りに組み込まれるすべてのものです。あなた自身のナレッジで学習しているか、発言内容にガードレールを設定できるか、実際の顧客に触れる前にテストできるか、といった点です。自信ありげなボットが誤った回答をするのを十分に見てきた身として言えるのは、上で触れたハルシネーションへの不安こそがサポートにおける本質的な問題だということです。解決策はより優れたモデル番号ではなく、まず実際の過去チケットに対してシミュレーションを行い、安全だと証明された範囲でのみ自動返信するシステムです。
一つのモデルに縛られないAIサポートには、eeselを試してみてください
そのシステムこそがeeselです。eeselは、裏側でGeminiのようなフロンティアモデルを使いながら動作するカスタマーサポート向けAIエージェントで、既存のヘルプデスク(Zendesk、Freshdesk、Gorgiasなど)と連携し、あなたの過去のチケットやヘルプセンターで学習します。そのため、次のGemini、GPT、Claudeが登場したときも、何一つ作り直すことなくアップグレードを受け取れます。
上で触れたハルシネーションへの不安に直結する差別化ポイントがあります。eeselは本番稼働前に過去数千件のチケットに対してシミュレーションを行うため、実際の質問に対する解決率と具体的な回答をまず確認でき、その上で安全な範囲だけ自動化を強めていけます。無料で試せて、数分でセットアップでき、モデルの面倒を見る必要もありません。
よくある質問
Gemini 3.5 Proはもう公開されていますか?
gemini-3.5-proというモデルIDは存在せず、3.5 Proの料金行もありません。3.5ファミリー全体としてはFlashとLive Translateが公開されていますが、Proだけはまだです。Gemini 3.5 Proはいつ公開されますか?
Gemini 3.1 Proの料金はいくらですか?
Gemini 3.1 ProとGemini 3.5 Flashのどちらを使うべきですか?
Gemini 3.5 Proをカスタマーサポートの自動化に使えますか?
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.
