AIモデル・生成AIの選び方

Gemini 3.7 Flashの発表から学ぶ。AIエージェントのモデル選び4項目

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新しいモデルが出るたびに乗り換えると、何が改善したのか分からなくなります。Gemini 3.7 Flashの発表は、エージェント向けモデルを選ぶときに、性能表だけでなく、仕事の種類と確認コストを見る大切さを教えてくれます。

Googleは2026年8月13日、Gemini 3.7 Flashを「コーディングとエージェント向けのworkhorse model」として発表しました。公式説明では、Gemini 3.6 Flashからデバッグ、課題解決、Web開発、知識密度の高い分野、現実の業務ワークフローでの評価改善を案内しています。これらはGoogleの評価結果であり、自社の業務で同じ結果になる保証ではありません。

2026年末までの導入価格として、入力100万トークンあたり0.75ドル、出力100万トークンあたり3.75ドルが示されています。2027年1月1日からの価格変更も記載されているため、長期の費用計画では、導入価格だけを前提にしないことが必要です。

モデルを選ぶ4項目

一つ目は、仕事の難しさを分けることです。定型分類、資料要約、複数条件の判断、ツールを使う実行では、必要な能力が異なります。まず一つの業務を分解し、どの工程で推論やツール利用が必要かを書き出します。

二つ目は、成功条件を数字にすることです。正解率だけでなく、修正時間、再実行回数、処理時間、1件あたりの費用を測ります。速くても人の修正が増えるなら、業務全体では安くなっていない可能性があります。

三つ目は、実際の資料で少数件を試すことです。公開ベンチマークはモデルの特徴を知る材料ですが、社内用語、欠損、表の崩れ、例外処理までは分かりません。個人情報を除いたテストデータを10件ほど用意し、同じ条件で比較します。

四つ目は、利用環境を確認することです。Googleは開発者、企業、個人向けに複数の提供先を案内していますが、地域、契約、管理者設定で使える場所は変わります。表示されない機能を前提に導入計画を作らず、実際のアカウントで確認します。

モデル選びは、最新モデルを一番上に置く作業ではありません。業務の難しさ、合格条件、実データでの少数テスト、提供条件を並べて、必要な工程だけに適したモデルを割り当ててください。

AIエージェントのモデル比較を、費用と確認負担まで含めて業務に合わせて整理したい方は、COZITOへご相談ください。

出典・参考資料

著者: 松井 勇樹