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そっとリリース！Gemini 3.1 Proとは？強み（推論力・長文処理）と使い方、料金までを分かりやすく解説！

Yasuhito Morimoto

更新日：2026/2/20

Googleから新たに登場したAIモデル「Gemini 3.1 Pro」。⟦S1⟧
「今までと何が違うの？」「自分にはどう役立つ？」と思うところがあります。
この記事では、Gemini 3.1 Proの特長やできること、具体的な始め方、そして気になる料金まで、分かりやすく解説いたします。

Gemini 3 にて作成した、記事の全体像インフォグラフィック画像

1. Gemini 3.1 Proは何が“新しい”のか

Gemini 3.1 Proは、一言でいうと「複雑な問題解決に強い、推論重視のAI」です。⟦S1⟧
これまでのAIでは少し物足りなかったような難しい課題に対して、しっかりと使える形に落とし込む「推論力」が強化されています。Google公式ブログによると、新しい論理パターンを解決する能力を測るベンチマーク「ARC-AGI-2」でVerified 77.1%を達成し、Gemini 3 Proより“more than double”（2倍超）の推論性能だと説明されています。⟦S1⟧ ⟦S2⟧（ARC-AGI-2自体の説明はARC Prize側の概要も参照できます。⟦S11⟧）
現在は、Geminiアプリをはじめ、NotebookLM、API、Vertex AIなど様々なサービスで順次使えるようになっています。⟦S1⟧ ⟦S2⟧

2. 特長①：芯から強化された「推論力」

Gemini 3.1 Proの最大の強みは、「ただ質問に答えるだけ」ではなく、「複雑な条件を整理して、論理的に考えて計画を立てる」能力です。⟦S1⟧ ⟦S2⟧
単純な文章作成にとどまらず、複数の情報を同時に扱いながら最適な手順を考えたり、複雑なプログラミングの要件を満たすコードを書いたりといった、より高度なタスクをこなすことができます。⟦S2⟧

3. 特長②：大量のデータを丸ごと読み込める「1Mコンテキスト」

もう一つの大きな特長が、非常に長い文章や大量のデータを一度に処理できることです。Gemini 3.1 Proは、テキスト・画像・音声・動画などの入力を扱え、最大1M（約100万）トークンのコンテキストに対応します。⟦S2⟧
（APIのモデル仕様では、入力トークン上限が 1,048,576、出力トークン上限が 65,536 と記載されています。また、APIではPDF入力もサポート対象に含まれます。）⟦S3⟧
これにより、分厚いマニュアル、大量のデータセット、膨大なコードなどを丸ごと読み込ませて、そこから必要な情報を抽出したり、要約したりすることが可能になります。⟦S2⟧

4. どんなことができるの？（具体例）

実際にどんなことができるの？Google公式ブログでは、以下のような具体例が紹介されています。⟦S1⟧

  • テキスト指示からアニメーションを作成：言葉で指示を出すだけで、アニメーション付きのSVGをコードとして生成する。⟦S1⟧

  • 複雑なデータをダッシュボード化：様々なシステムのデータ（APIやテレメトリなど）を連携させ、見やすい画面を作成する。⟦S1⟧

  • インタラクティブな表現：手の動きに連動する3D表現や、作品のテーマに沿ったユーザーインターフェース（UI）の設計と実装。⟦S1⟧

5. 使い始め方（目的別の最短手順）

Gemini 3.1 Proは、用途に合わせて様々な場所で利用できます。⟦S1⟧ ⟦S2⟧

個人で使う場合：Geminiアプリ

日常の作業や仕事のサポートとして使うなら、Geminiアプリが最も手軽です。Google公式のリリースノートでも、Geminiアプリで3.1 Proを使うにはモデル選択から「Pro」を選ぶ旨が案内されています。⟦S8⟧
また、Google AI Pro/Ultraなどのサブスクリプションで「より高い上限（higher limits）」が提供されるとされています。⟦S8⟧（プラン概要：⟦S9⟧）

  1. Geminiアプリを開きます。⟦S2⟧

  2. 画面上部のモデル選択（ドロップダウンメニュー）から「Pro」を選択します。⟦S8⟧

  3. 長い資料や複雑な依頼をする際は、「目的」「制約」「出力形式（手順、表など）」を最初に指定すると精度の高い回答が得られます。（使い方全体の考え方は開発者向けガイドの説明も参考になります。）⟦S4⟧

資料をまとめる場合：NotebookLM

大量のノートや文書を管理・分析したい方にはNotebookLMがおすすめです。Google公式ブログでは、NotebookLMでの3.1 Pro提供はPro/Ultraユーザー向けと説明されています。⟦S1⟧

開発者として使う場合：Gemini API

自社サービスにAIを組み込みたい方は、Gemini APIを利用します。Gemini APIのリリースノート（公式）でも、2026-02-19にGemini 3.1 Pro Previewのリリースと、gemini-3.1-pro-preview-customtools という別エンドポイントの提供が記載されています。⟦S6⟧

  1. Google AI StudioなどでAPIの利用環境を準備します。Paid Tierにすると、高いレート制限や高度なモデルに加え、「プロンプトやレスポンスがGoogle製品の改善に使用されない」旨も案内されています。⟦S10⟧

  2. モデルとして gemini-3.1-pro-preview を選択します（モデル仕様ページ）。⟦S3⟧

  3. bash＋独自ツールなどカスタムツールを優先させたいエージェント用途では、gemini-3.1-pro-preview-customtools の利用も検討してください（“custom toolsを優先しやすい”別エンドポイントとして案内されています）。⟦S6⟧ ⟦S3⟧

企業で導入する場合：Vertex AI

セキュリティやコンプライアンスを重視する企業での利用には、Google CloudのVertex AIやGemini Enterpriseが推奨されています。Vertex AI側では gemini-3.1-pro-preview が Public preview として案内されています。⟦S7⟧

6. 料金の目安とコストの考え方（API向け）

開発者向け（API）の料金体系についても確認しておきましょう。Gemini 3.1 Pro Previewの価格は公式のPricingページに掲載されています。⟦S5⟧

（いずれも「Paid Tier, per 1M tokens in USD」として掲載）⟦S5⟧

【コストを抑えるポイント】

  • 20万トークン（200k）を超えると入力・出力ともに単価が上がるため、文章を分割したり、設計上の工夫（例：キャッシュ活用）を検討すると効率的です。⟦S5⟧

  • Free/Paidのデータ取り扱いは、「Used to improve our products」の欄として明記されています（例：Pricing表でFreeはYes、PaidはNo）。表現としては「学習」という断定ではなく、公式の“製品改善に使用”の記載に合わせるのが安全です。⟦S5⟧ ⟦S10⟧

7. 注意点とモデルの使い分け

最後に、導入する際の注意点です。Google公式ブログでも、Gemini 3.1 Proをプレビューとして提供し、検証を進めた上でGA（一般提供）に向ける旨が説明されています。⟦S1⟧
また、Gemini APIのPricingページでも「Preview models may change before becoming stable and have more restrictive rate limits」といった注意が記載されています。⟦S5⟧
用途に応じて、以下のモデルと使い分けるのがおすすめです（モデルの選び方全般はGemini 3 Developer Guideも参照）。⟦S4⟧

  • とにかく安く早く済ませたい：Gemini 3 Flash Preview（gemini-3-flash-preview）⟦S5⟧

  • 安定して高い性能を使いたい：Gemini 2.5 Pro（gemini-2.5-pro）⟦S5⟧

  • 最新の高度な推論を試したい：Gemini 3.1 Pro Preview（gemini-3.1-pro-preview）⟦S3⟧

今日からできること
まずは、用途に合わせてGeminiに触れてみましょう！⟦S8⟧

  • Geminiアプリユーザー：モデルを「Pro」に変更し、いつもより少し複雑な相談（設計図の作成や比較表の作成など）を試して違いを体感しましょう！⟦S8⟧

  • NotebookLMユーザー：長文資料を読み込ませて、「要約→論点→次のアクション」の順で質問してみましょう。⟦S1⟧

Gemini 3 にて作成した、記事の全体像インフォグラフィック画像

参考・出典

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