2026/11/12

超高速マルチモーダル判定「Gemini Decisions API」発表

この記事のポイント

Google、新開発の専用 AI モデル「Gemini Decision 1（gemini-decision-1）」を搭載した新しいエンドポイント「Gemini Decisions API」を発表。
ツール選択やポリシーチェック、モデルルーティング、コンテキスト評価といったあらかじめ選択肢が限定された高速判定タスク向けに設計された専用 API。
従来の生成 AI モデルのように回答テキストを 1 トークンずつ生成するのではなく、1 回の順伝播（フォワードパス）で候補オプションを直接スコアリングし、確率と 0 から 1 の信頼度スコアを返却する仕組みを採用。

Google は現地時間 2026 年 11 月 11 日（水）、新開発の専用 AI モデル「Gemini Decision 1（gemini-decision-1）」を搭載した新しいエンドポイント「Gemini Decisions API」を発表しました。

「Gemini Decisions API」は、ツール選択やポリシーチェック、モデルルーティング、コンテキスト評価といったあらかじめ選択肢が限定された高速判定タスク向けに設計された専用 API です。最大 256K トークンのテキスト、画像、音声、動画、PDF を組み合わせた単一のマルチモーダル入力に対して、最大 1,000 個の独立した質問を同時に評価できます。

従来の生成 AI モデルのように回答テキストを 1 トークンずつ生成するのではなく、「Gemini Decisions API」では、1 回の順伝播（フォワードパス）で候補オプションを直接スコアリングし、確率と 0 から 1 の信頼度スコアを返却する仕組みを採用しています。これにより、エンドツーエンドのレイテンシを 150 ～ 250 ms（モデル計算自体は中央値 50 ～ 100 ms）という超低遅延に抑えています。

「Gemini Decisions API」は、「Gemini API」の「v1beta」エンドポイントとして、「Google AI Studio」にてすでに利用可能で、開発者向けのプロトタイピング用無料枠も用意されています。また、「OpenRouter」「LangChain」「Vercel」「LiteLLM」「Pydantic AI」「Pipecat」「LiveKit」「OpenCode」などのエコシステム統合も順次展開されるほか、Google Cloud の「Gemini」でも近日中にサポートされる予定です。

3 種類の判定タイプと圧倒的なコスト効率

「Gemini Decisions API」では、1 回のリクエスト内で 3 つの異なる判定タイプを混在させて評価することが可能です。

1 つ目は、条件が成立する確率を推定する Yes / No 判定の「noul」、2 つ目は 2 ～ 255 個の選択肢から最有力候補と各候補の正規化確率を返す多肢選択の「choice」、3 つ目は 0 から始まる順序付きルーブリックで入力を採点し、連続的な加重スコアと各レベルの確率を返す評価スコアの「score」です。すべての回答に信頼度スコアが付与されるため、判定が曖昧なケースのみをフォールバック処理や人間のレビュアーへ振り分けるといった実装が容易に行えます。

また、出力トークンを一切生成しない設計のため、API 価格は入力 100 万トークンあたり $0.10、出力トークン課金は $0 となっています。共有されるマルチモーダル入力に対する課金は 1 リクエストにつき 1 回のみで、質問を追加しても各質問の指示文と評価基準のトークン分しか加算されません。

音声の文字起こしや OCR に対する追加料金も発生しないため、「Interactions API」で「Gemini 3.5 Flash-Lite」を使用する場合と比較して約 5 分の 1 のコストで利用できます。

Google 社内プロダクトでの活用事例

「Gemini Decisions API」は、すでに Google 社内の複数プロダクトにおいて、低遅延の制御プレーンとして実用化されています。

たとえば「Gemini Notebook」では、受信したクエリの意図をミリ秒単位で分類し、最適なモデル階層と思考レベルへ即座に振り分ける動的モデルルーターとして採用されていて、日常的なクエリのレイテンシを最大 40% 削減しています。また、UI デザインツール「Stitch」の高速キャンバス実験機能では、数秒でのワイヤーフレーム生成や音声 / タップによる即時編集に活用されているほか、Google Labs の「CC」における 200 種類以上の絵文字リアクションの瞬間選択、さらには Google 検索の MCP ツールにおける敵対的コンテンツ検知のセーフティレイヤーとしても導入されています。

Source：Google（https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemini-decisions-api/）

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Gemini, Gemini API, Gemini Decision 1, Gemini Decisions API, Google AI Studio

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著者情報

石井順

月間最高 245 万 PV を誇る、運営歴 10 年以上の当サイト「Jetstream（旧 Jetstream BLOG）」の管理人：石井順です。海外ガジェットの個人輸入や EC サイト運営、Google 公式認定プログラム「Google ヘルプヒーロー」での活動を経て、国内外ガジェット情報や Google 系アプリ / サービスの新機能情報など、当サイトを通して幅広く発信しています。