生成AIといえば最初にChatGPTをイメージしますが、実はそれだけではありませんよね。GoogleのGeminiもまったく負けておらず、ものすごく高性能なAIモデルで、いろんなことができます。しかも今年の３月後半に、GoogleがこのGeminiをどんどんアップデートしていて、特に「2.0 Flash」「Deep Research」「Canvas」「Personalization 」「2.0 Pro」などという新しい機能に注目が集まっています。
そこで今回は、これらの機能がどんなもので、どう使えるのかを、中小製造業の現場で働く皆さんにわかりやすく解説します。他のAIツールとの違いも説明するので、皆さんの仕事に役立つツール選びの参考にしてください。
それでは今回も読み終えるまでのお時間、しばらくお付き合いくださいませ。
Google Gemini 2.0 Flashと2.0 Flash Thinking (Experimental)について
では３月の後半になって数々リリースされた、２つの標準的な言語モデルについて順番に解説を進めていこうかと思います。ぜひ最後まで読み進めてみてくださいませ。
最新機能①：2.0 Flashって何？
2.0 Flashは、GeminiっていうAIモデルの最新バージョンの一つです。これは、皆さんが毎日やるような仕事を効率よくこなすためのモデルで、性能がアップして、リアルタイムのデータ処理ができるようになりました。前のバージョン（1.5 Flash）を使っていた人は、ちょっとだけ処理が遅くなるかもしれないけど、品質がかなり良くなってるんで、アップグレードする価値ありです。1.5 Proを使ってた人は、品質がちょっと良くなって、反応が速くなるっていうメリットがあります。このモデルは、2024年の12月に一部のテスターに公開されて、その後、多くの人が使えるようになりました。Googleが、いろんな仕事に使える高性能なモデルを重視しているってことが、この2.0 Flashからもうかがえます。
最新機能②：2.0 Flash Thinking (Experimental)って何？
2.0 Flash Thinking (experimental)は、Geminiアプリのユーザー向けに提供されている、2.0 Flashの改良版です。このモデルは、2.0 Flashをベースに、効率とスピードを維持しながら、さらに高度な推測能力と性能を実現しています。最初は英語だけだったんですが、YouTube、マップ、検索など、皆さんが普段使ってるGeminiの機能やアプリと連携できるようになりました。特に、Gemini Advancedのユーザーは、めっちゃ長い文章を扱える機能が使えるんで、大量の情報を分析したり、複雑な問題を解決したりできます。さらに、このモデルには、ChatGPTみたいな他のAIモデルにもある「思考」モードっていうのがあって、AIがどうやって答えを導き出したのかがわかるようになってます。Google検索、マップ、YouTubeとの連携によって、ウェブ上の最新情報や地図データ、YouTube動画の内容も考慮した、より現場の実態に即した回答が期待できます。
現場でどう使える？
2.0 Flash Thinking (experimental)は、いろんなアプリを使う必要がある複雑なタスクに特に便利です。たとえば、
- YouTubeで機械の操作方法を検索して、必要な工具をリストに保存する。
- 近くのホームセンターをGoogleマップで探す。
みたいな一連の作業を、一つの指示で実行できます。Gemini Advancedのユーザーなら、大量のファイルをアップロードして分析したり、Deep ResearchやPersonalization (experimental)みたいな他の機能も使えます。2.0 Flash Thinking (experimental)は、マルチモーダルな理解、プログラミング、複雑な指示の実行、関数呼び出しなどの能力が向上していて、より高度な作業をサポートします。さらに、画像生成やテキスト読み上げみたいな新しい機能も導入されていて、できることがどんどん増えています。Googleのいろんなアプリと連携できるのは、皆さんが普段使ってるツールの中で、GeminiのAI機能をスムーズに使えるようになるっていう大きなメリットがあります。
Google Gemini Deep Researchについて
では続いて、同日にリリースとなった「Deep Research」について説明します。Deep Researchは、最近どの生成AIもあることから話題になっていますよね。
最新機能③：Deep Researchってどんな機能？どうやって使うの？
Google GeminiのDeep Researchは、ウェブ上の情報を分析して、どんなテーマについても詳しくてわかりやすいレポートを短時間で作ってくれる機能です。これを使うと、今まで見つけられなかった情報源も見つけられるようになります。Gemini 2.0 Flash Thinking (experimental)によって強化されていて、調査計画から検索、推論、分析、レポート作成まで、調査の全段階でGeminiの能力を高めます。Deep Researchは、ウェブを閲覧する際に、その思考プロセスをリアルタイムでユーザーに示し、どのように研究タスクを解決しようとしているのかを理解することができます。
Deep Researchを使うには、Geminiアプリの新しいプロンプトバーか、モデルのドロップダウンメニューから「Deep Research」を選ぶだけです。この機能は、世界45以上の言語で使えて、Geminiのユーザーは月に数回無料で試すことができます。Gemini Advancedのユーザーは、もっと複雑な調査ができるように、Deep Researchへのアクセスが拡大されています。
具体的な使い方は以下の通りです。
- Geminiアプリを起動して、「Deep Research」モードを選びます。
- 調べたいテーマや質問を入力します。できるだけ詳しい情報を入力すると、より的確なレポートができます。必要に応じて、Geminiが調査計画の編集オプションを提案してくれることもあります。
- Geminiが入力された内容を処理して、いろんな情報源からデータを集めて、詳しい分析や関連する情報が入ったレポートを作ります。
- レポートができたら、必要な情報が全部入ってるか確認します。必要に応じて、Geminiに特定のセクションの説明や追加情報を求めることもできます。レポートには、すべての情報源へのリンクが載っています。
Deep Researchの主な機能は以下の通りです。
- 詳しいレポート: 複雑な質問を、実行可能な調査ステップに分解して、いろんな情報源からデータを集めて、詳しいレポートを作ります。
- AIによる分析: あらゆるテーマについて、徹底的で正確な調査結果を提供します。
- 音声概要: レポートを、移動中でも簡単に聞けるポッドキャスト形式の音声概要に変換できます。
- 統合: Geminiの画面で簡単に使えるように、機能が統合されています。
ChatGPTのDeep Researchとの比較
ChatGPTも「Deep Research」っていう機能を提供しています。ChatGPTのDeep Researchの目的は、公開されているウェブデータを使って、複雑なテーマに関する詳しくて、情報源がちゃんと書かれたレポートを作ることです。この機能は、金融、科学、法律などの分野で専門的な知識が必要な仕事をする人や、徹底的で正確な情報を必要とする人に最適です。すべての情報源がちゃんと書かれているので、情報の正確さを確認したり、参照したりするのが簡単です。特に、たくさんのウェブサイトを調べたり、わかりにくい情報を探したりするのに便利です。
ChatGPTのDeep Researchは、OpenAIのo3推論モデルっていう、ウェブブラウジングとデータ分析に特化したモデルをベースにしています。使うには、ChatGPTで質問を入力する時に「Deep research」を選びます。質問に画像やファイル、スプレッドシートを添付することもできます。Deep Researchは、調査を始める前に、質問の具体的な内容を確認するためのフォームを出すことがあって、これにより、より的確なレポートができます。
処理時間は通常5〜30分で、バックグラウンドで実行されます。最終的なレポートはチャットに表示され、将来的には、レポートに引用付きの画像やデータ、分析結果が追加される予定です。
ChatGPTのDeep Researchは、すべてのプラットフォームのすべての有料プランのユーザーが利用できます。利用制限は、プランによって異なります。
ChatGPTのDeep Researchは「エージェント的」で、ユーザーが指示しなくても、自動的にウェブを閲覧できます。連鎖的思考推論を使って、難しいタスクをより小さなステップに分解します。これにより、たくさんのウェブサイトを閲覧したり、何度もウェブ検索をしたり、いろんな情報源からデータを集めて分析したり、情報源を引用して科学的な文献レビューをしたり、複数の製品を比較したり、データを表にまとめたりすることができます。
ただし、ChatGPTのDeep Researchには、重要な情報を見落としたり、最新の情報に対応できなかったり、事実と違うことを言ったりする（ハルシネーション）という制限があることも報告されています。
GoogleとOpenAIはどちらも、自動化された詳しい調査の価値を認識していますが、Geminiが無料枠を提供しているのに対し、ChatGPTのCanvasは有料サブスクリプションが必要であるなど、アプローチが異なります。ChatGPTのDeep Researchの報告されている制限は、AIを使った調査で、正確さと網羅性を確保することの難しさを示しています。
| 機能 | Google Gemini Deep Research | ChatGPT Deep Research |
| 目的 | ウェブから情報を調査・統合し、ユーザーが見つけにくい情報源を見つける手助けをする | 公開ウェブデータを用いて、複雑なトピックに関する徹底的で文書化された引用付きレポートを作成する |
| 基盤モデル | Gemini 2.0 Flash Thinking (experimental) | OpenAI o3推論モデル（ウェブブラウジングとデータ分析に最適化） |
| アクセス | 全ユーザーがグローバルに試用可能（無料枠あり）、Gemini Advancedユーザーはアクセス拡大 | 全有料プランユーザーが利用可能 |
| 利用制限 | 無料ユーザーは月数回、Advancedユーザーは拡大 | Plus/Team/Enterprise/Eduユーザーは月10件、Proユーザーは月120件 |
| 主な機能 | 包括的な複数ページレポート、AIによる洞察、音声概要、Geminiインターフェースとの統合 | 詳細な引用付きレポート、ファイル添付可能、パラメータ捕捉フォーム、バックグラウンド処理 |
| 出力形式 | テキストレポート（情報源リンク付き）、音声概要 | テキストレポート（引用付き、将来的に画像やデータ視覚化も予定） |
| 注目すべき制限 | 最新情報への対応の遅れ、事実の捏造の可能性 |
ClaudeにおけるDeep Researchとの比較
Anthropic社が展開するClaudeというAIサービスも「Deep Research AI Agents」という機能を持っています。これらのエージェントは、自律的に情報を収集し、調査結果を統合し、パターンを特定し、洞察を生成します。ClaudeのDeep Researchエージェントの主要コンポーネントには、Research Planner、Document Retriever、Information Extractor、Synthesis Engine、Insight Generatorが含まれます。
Claudeを活用した研究エージェントの成功は、明確なタスク定義、構造化された出力要求、コンテキストの提供、およびドメイン固有の指示を含む、適切に作成されたプロンプトに大きく依存します。
「Reddit」と言う掲示板型ソーシャルニュースサイトが準備したガイドによると、Claude DesktopでDeep Research機能を設定するワークフローには、パッケージのインストールとClaude Desktopの設定が含まれます。研究を特定の期間実行するには、具体的なプロンプトが必要です。その後、エグゼクティブサマリー、目次、方法論、調査結果、分析、結論、参考文献などのセクションを含む、構造化されたレポートがMarkdown形式で生成されます。
Perplexityも「Deep Research」を展開していて、特定のベンチマークでは競合他社を上回ると主張していますが、OpenAIのDeep Researchには及ばないとしています。OpenAI社は、すべてのChatGPT有料ユーザーにDeep Researchへのアクセスを拡大しました。
Claudeは強力な推論能力と分析能力で知られていますが、「Deep Research」という特定の機能がGeminiやChatGPTほど明確にマーケティングされているわけではありません。掲示板型ソーシャルニュースサイト：Redditの一部のユーザーは、ClaudeでDeep Researchを可能にするためのフレームワークを作成しています。
Claudeの「Deep Research」機能は、GeminiやChatGPTのようにすぐに利用できる明確な機能というよりも、その基盤となるモデルの固有の調査能力の一般的な応用、あるいはユーザー主導の実装に近いようです。Anthropic社は、専用の「Deep Research」機能よりも、基盤モデルの推論能力や倫理的ガイドラインといった他の側面に重点を置く考えのようです。
Google Gemini Canvasについて
では次にCanvas機能も、他の生成AIでの便利さがクローズアップされていましたが、今回Geminiにも搭載されました。ではその機能について紹介していきましょう。
最新機能④：Canvasってどんな機能？何ができるの？
Google GeminiのCanvasは、文書とコードをリアルタイムで作成・編集できる、新しいインタラクティブなスペースです。作成したものは、すぐにプレビューしたり、簡単にエクスポートしたりできます。Canvasには、Geminiのウェブアプリ（gemini.google.com）からアクセスできて、スマホでも使えます。ただし、テキストのスタイル設定や編集ツールは、パソコンでの作業に最適化されています。直接URL（gemini.google.com/canvas）からもアクセスできます。
Canvasでできることは以下の通りです。
- 文書の下書き、エッセイの修正、レポートやブログ記事の作成。
- AIツールを使った、テキストのトーン、長さ、フォーマットの調整。
- コード（HTML、Reactなど）の生成とプレビュー。
- Googleドキュメントへの簡単なエクスポート。
- リアルタイムなやり取りと、AIによる提案。
Canvasは、文章作成やプログラミング作業を、スピーディーに進めるためのツールとして設計されています。たとえば、
- 学生向け: プレゼンの作成支援、学習ゲームやクイズの作成、プログラミングのアルゴリズムをわかりやすく表示したり、シミュレーションを試したりできます。
- 仕事向け: 提案書、発表者のメモ、作業手順書などの作成、管理システムや価格シミュレーターの試作などに使えます。
- 趣味向け: 3Dの惑星を作ったり、サウンドメモリゲームを作ったり、音楽シンセサイザーで作曲したりもできます。
Canvasは、最初の草案作成、編集作業の効率化、AIからのフィードバック、共同作業の円滑化によって、生産性を向上させます。Canvasを試すには、ウェブ上のプロンプトバーで「Canvas」を選択するか、モバイルでは「+」アイコンをタップして「Canvas」を選択します。利用するには、Gemini 2.0 Flashモデルを選択する必要があります。テキストの長さやスタイルを変更したり、編集を提案したりするオプションも用意されています。さらに、文章の構成や整理を支援し、アウトライン、見出し、目次の提案も可能です。簡単なコードのデバッグのための「Show console」オプションも含まれています。
Gemini Canvasは、AIとリアルタイムで協力しながら、文章作成とプログラミングの作業を効率化するためのツールで、創造性を重視していることがわかります。Googleが提供する幅広い使用例（ブログ記事の作成からゲームのプログラミングまで）は、Canvasをさまざまな作業の中心的なツールにしようとする意図を示しています。
他のGemini機能との連携
Gemini Canvasは、Gemini 2.0 Flashと連携して動作します。また、「Audio Overview」機能を使うと、「Deep Research」レポートをポッドキャスト形式の音声ディスカッションに変換することも可能です。さらに、作成したコンテンツはGoogleドキュメントに簡単にエクスポートできるため、他のユーザーとの共同作業もスムーズに行えます。
この連携は、GoogleのAI機能を既存のツールと結びつけ、使いやすい環境を作るというGoogleの戦略を示しています。この統合により、ユーザーはAIが作ったコンテンツを、普段使っているツールで簡単に編集したり、他の人と共有したりできます。
ChatGPTにおけるCanvasとの比較
ChatGPTも「Canvas」という機能を提供しており、主にテキストベースの共同作業に重点を置いています。編集の提案やテキストの複雑さの調整などの機能がありますが、Gemini Canvasにあるような広範なライブコードプレビュー機能はありません。ChatGPT Canvasは現在、ChatGPT Enterprise、Pro、Plusユーザーに限定されています。Gemini Canvasは無料であるのに対し、ChatGPT CanvasはPlusプランで月額20ドルが必要です。
カレンダーの提案に関して、ChatGPTは色の付いた円が付いたイベントの長いリストを作成しましたが、Geminiはカレンダーをチャートに変換しました。ガイドにビジュアルを追加する際、ChatGPTは画像に関するテキストの説明を提案しましたが、Geminiはアクティビティを示す実際の写真と、ガイドの説明に関連するTikTokや他のサイトへの動画リンクを提供しました。HTMLページの生成に関して、Geminiは最小限のプロンプトでも、ChatGPTの最初の出力よりも創造的なアプローチを示しました。
アップロードされた文章に対するフィードバックに関して、Gemini CanvasはChatGPT Canvasよりも徹底的で詳細な批評を提供し、まるで実際の編集者のように機能しました。Gemini Canvasでは、ドキュメント内で直接変更したり、Googleドキュメントにエクスポートしたりすることができ、AIが直接変更を行います。一方、ChatGPTは行った変更を強調表示しませんでした。GeminiとChatGPT Canvasはどちらもコーディングとライティングを支援することを目的としており、コンテンツを中心とした同様のUI変更が加えられています。Gemini Canvasでは、コードを選択してAIに説明を求めることもでき、これはChatGPTと同様の機能です。
Gemini Canvasは、特にコードのプレビューや、AIによる提案機能が充実していて、無料でも使えるっていうメリットがあります。一方、ChatGPT Canvasは、テキスト作業が中心で、有料プランに入る必要があります。この機能と価格の違いから、Gemini Canvasの方が、手軽にAIを使った編集作業をしたい人にとって魅力的な選択肢になる可能性があります。
| 機能 | Google Gemini Canvas | ChatGPT Canvas |
| 主な焦点 | 文書編集とライブコードプレビューの両方をサポートし、ライターと開発者にとって多用途なワークスペース | 主にテキストベースのコラボレーションに焦点を当て、編集の提案やテキストの複雑さの調整などの機能を提供 |
| 主な機能 | リアルタイムなインタラクティビティ、AIによる提案、ライブコードプレビュー、簡単なドキュメントエクスポート、テキストとコードの両方の編集 | 編集支援、テキスト調整、バージョン履歴追跡、ライブコードプレビュー機能は限定的 |
| リアルタイムフィードバック | 作業中に即時の変更とAIによる提案を提供 | 主にテキストベースのコラボレーション機能に限定 |
| 他のサービスとの統合 | 特にGoogleドキュメントとのシームレスな統合 | 独自の環境内でのドキュメント作成に重点 |
| アクセシビリティ/価格 | すべてのGeminiプランのユーザーが利用可能、無料 | ChatGPT Enterprise、Pro、Plusユーザーに限定、有料サブスクリプションが必要 |
ClaudeにおけるCanvasとの比較
現時点で、Claudeには「Canvas」という名前の機能はありません。Claudeは、推論能力やプログラミング能力に優れていることが強調されていますが、GeminiやChatGPTのCanvasのような、文書やコードをリアルタイムで共同編集するための機能はないようです。Anthropicは、専用のコラボレーション機能よりも、AIの推論能力や倫理的なガイドラインを重視しているのかもしれません。
Google Gemini Personalization (Experimental)について
そして今回、Google製のGemini独自のモデル：Personalization (experimental)がリリースされていましたが、これは説明しないとわからないですよね。わかりやすく説明するとそれぞれのGoogleアカウントでのサービスで使っているユーザーデータを有効活用する機能です。もう少し詳しく解説してみましょう。
最新機能⑤：Personalizationでユーザーデータを活用する方法
Google GeminiのPersonalization (experimental)は、Google検索、YouTube、Googleマップ、Googleカレンダーなど、皆さんが普段使っているGoogleのアプリやサービスと連携して、よりパーソナライズされた応答を提供する機能です。この機能は、Gemini 2.0 Flash Thinking (experimental)をベースにしていて、まずは検索から始まり、過去の検索履歴に基づいて、個々のニーズに合わせた回答を提供します。ユーザーの許可を得て、過去の検索に基づいて応答を調整することで、時間を節約し、より正確な回答を提供します。将来的には、GoogleフォトやYouTubeなどの他のアプリにも拡張され、さらにパーソナライズされた応答が可能になる予定です。
Personalizationを使うには、モデルのドロップダウンメニューから「Personalization (experimental)」を選択し、検索履歴への接続を有効にする必要があります。Geminiは、質問の内容を分析して、検索履歴を使うことで、より関連性の高い回答ができるかどうかを判断します。
設定とプライバシーに関する考慮事項
ユーザーは、この機能をいつでも簡単にオフにできます。Googleは、AIが役立つと判断した場合にのみ検索履歴を使用します。初期のテストユーザーからは、ブレインストーミングや、自分に合った提案をもらうのに役立つという声が上がっています。
Personalizationでは、透明性も重視されています。モデルは、応答がどのようにパーソナライズされたかの詳細な情報を提供し、どのデータソース（保存された情報、過去のチャット、検索履歴）が使用されたかを表示します。
この機能は、ウェブ版のGeminiとGemini Advancedのユーザーが利用でき、モバイル版にも順次展開されています。45以上の言語と、ほとんどの国で利用できます。ただし、18歳未満のユーザー、Google Workspace、または教育機関のユーザーはまだ利用できません。将来的に利用制限が適用される可能性があります。
Googleは、ユーザーが自分のデータをどのように使われるかを管理できるようにすることで、AIシステムへの信頼を築こうとしています。ユーザーがデータの接続と切断を制御でき、データがどのように使用されているかを把握できるようにすることで、AIのパーソナライズに関連するプライバシーの問題に対処しています。
Google Gemini 2.0 Flashと2.0 Pro (Experimental)の比較分析
では最後に追加されているモデル：2.0 Pro (Experimental)なのですが、同じ時期にリリースされた 2.0 Flashと比較をしながら説明していきたいと思います。
最新機能⑥：2.0 Pro(Experimental)について（2.0 Flashとの違い）
Gemini 2.0モデルには、2.0 Flash-Liteという別のモデルもあります。これは、大量のテキスト出力を必要とする場合にコストを抑えるために最適化されたモデルで、1.5 Flashよりも高速かつ低コストで、2.0 Flashと同じ100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。ただし、画像や音声の出力、検索やコード実行をツールとして使用すること、Multimodal Live APIのサポートはありません。ベンチマークテストでは、2.0 Flash-LiteはSimpleQAとBirdSQLで1.5 Flashよりも優れたパフォーマンスを示しましたが、MRCRとLiveCodeBenchでは劣りました。一部のベンチマークでは、1.5 Proと同等またはそれ以上の性能を発揮しています。
一方、2.0 Pro (experimental)は、プログラミング性能と複雑な指示の処理能力において、現時点で最高のモデルであるとGoogleは述べています。ほとんどのベンチマークで最高のスコアを示しており、特にSimpleQAでは2番目に優れた2.0 Flashを50%も上回っています。ただし、Factsベンチマークでは2.0 Flashが優れており、Long-contextベンチマークでは1.5 Proがわずかに優れています。2.0 Proは200万トークンという長いコンテキストウィンドウを備えています。
2.0 ProはFlashよりも処理速度は遅いものの、思考、執筆、プログラミング、問題解決能力に優れています。2.0 Proのコンテキストウィンドウは2.0 Flashの2倍の大きさです。MMLU-Proベンチマークのスコアは、Flash-Liteが71.6%、Flashが77.6%、Proが79.1%です。数学テストのスコアは、Proが91.8%、Flashが90.9%、Flash-Liteが86.8%、1.5 Proが86.5%、1.5 Flashが77.9%となっています。
2.0 Flashは一般提供されており、日常業務向けの主力モデルであり、パフォーマンスが向上し、リアルタイムのLive APIをサポートしています。マルチモーダル入力、テキスト出力（一般提供）、マルチモーダル出力（プライベートプレビュー）、プロンプト最適化、制御された生成、関数呼び出し、Google検索によるグラウンディング、コード実行などの機能を備えています。
2.0 Flash-Liteは、マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートし、100万トークンの入力コンテキストウィンドウと8,000トークンの出力コンテキストウィンドウを備えています。マルチモーダル出力生成、Live APIとの統合、「思考」モード、組み込みツールは含まれていません。
2.0 Pro (experimental)は、コーディングと世界知識において最も強力なモデルであり、200万トークンの長いコンテキストウィンドウを備えています。マルチモーダル入力、テキスト出力、プロンプト最適化、制御された生成、関数呼び出し（合成関数呼び出しを除く）、グラウンディング、コード実行などの機能を備えています。
複雑な推論タスク（量子コンピューティングの説明）において、2.0 Proはより詳細で構造化された技術的に深い回答を提供しました。SF小説の作成では、2.0 Proはより没入感があり、詳細な世界観を持つ物語を作成しました。一方、2.0 Flashは、特にクリエイティブなライティングや非公式なトーンの適応において、より会話的で魅力的なスタイルを示しました。処理速度が速く、機知に富んでいます。
2.0 Pro (Experimental)はどんな場面で使うのがおすすめ？
2.0 Proは、複雑な推論、構造化された執筆、深いトラブルシューティング、AI研究の要約、技術的な問題解決、わかりやすく整理されたプレゼンテーションが必要なタスクに適しています。一方、2.0 Flashは、迅速で魅力的で創造的な応答、非公式なトーンの適応、個性を重視するプロンプトに適しています。2.0 Proは、思考、執筆、プログラミング、問題解決、複雑なプロンプト処理、強力なプログラミング性能、世界知識のより深い理解に適しています。2.0 Flashは、より高速で軽量です。2.0 Flashは、日常業務、エージェント体験、マルチモーダルな理解、プログラミング、指示の遂行、関数呼び出し、画像生成、テキスト読み上げに適しています。2.0 Proは、長いコンテキストタスク、複雑なプログラミング、強力な世界知識を必要とするタスクに適しています。
2.0 Pro (Experimental)の性能について
ベンチマークテストの結果は、2.0 Proが一般的に品質と推論の点で2.0 Flashよりも優れているものの、処理速度はわずかに遅い可能性があることを示唆しています。2.0 Flash-Liteは、いくつかのトレードオフはあるものの、費用対効果の高い代替手段を提供します。実際のテストでは、2.0 Proはより深い洞察と技術的な詳細を提供し、一方、2.0 Flashは特定のタスクにおいてより魅力的で高速であることが示されています。Redditのユーザーフィードバックによると、2.0 Proは複雑な指示と長いコンテキストの一貫性に優れており、一方、2.0 Flash Thinkingは、ロールプレイングシナリオにおける対話や、極端に長い説明を避ける点で優れている可能性があります。
Googleは、さまざまなニーズや優先順位を持つユーザーに対応するために、2.0モデルに階層的なアプローチを採用しています。Flashは速度と一般的な用途に、Flash Thinkingは強化された推論に、Flash-Liteは費用対効果に、そしてProは深い理解とプログラミング能力を必要とする要求の厳しいタスクに適しています。この多様性により、ユーザーは特定のユースケースと計算リソースに最適なモデルを選択できます。
まとめ：Google Geminiの最新機能と今後の展望
さていかがだったでしょうか？今回はGoogle Geminiの最新機能である2.0 Flash、2.0 Flash Thinking、Deep Research、Personalization、2.0 Pro、Canvasについて解説しました。これらの機能から、GoogleがAI技術の進化と、我々への対応力の向上に力を入れていることがわかります。
この記事を通して、「Geminiは、中小製造業の現場にとって、強力な味方になるかもしれない」と感じていただけたのではないでしょうか。
もちろん、Geminiを導入すれば、全ての課題が解決するわけではありません。しかし、深刻化する人手不足や、長年の経験に裏打ちされた技術の伝承といった、中小製造業が抱える根深い問題を解決するための、有効な手段となる可能性を秘めています。
「もしかしたら、Geminiを導入することで、我が社の現場もより効率的になるかもしれない」「ベテランの持つ貴重な技術を、次の世代へスムーズに繋げられるかもしれない」そう感じられた方は、ぜひGeminiの導入を前向きに検討してみてください。Geminiが、あなたの会社の未来を大きく変える力になるかもしれません。
