Gemini 3.1 Pro とは？

Gemini 3.1 Pro は2026年2月時点でGoogleの最先端Pro級AIモデルです。ARC-AGI-2で77.1%を達成し、前世代の2倍以上の推論力と100万トークンのコンテキスト、ネイティブなマルチモーダル機能を提供します。

他モデルと比べてどうですか？

Humanity's Last Examで44.4%を記録し、GPT-5.2（34.5%）とGemini 3 Pro（37.5%）を上回ります。ARC-AGI-2では77.1%を達成し、Gemini 3 Proの2倍以上。推論・マルチモーダルベンチマークでもGemini 2.5 Proを大きく上回ります。

コンテキストウィンドウは？

入力は最大100万トークン、出力は最大64,000トークンまで対応。大規模コードベースや長文研究資料、複雑な多段ワークフローを1セッションで処理できます。

どこで利用できますか？

Google AI Studio の Gemini API、Gemini CLI、Google Antigravity、Android Studio、Vertex AI、Gemini Enterprise、Gemini アプリ（Pro/Ultra）および NotebookLM で利用可能です。Fluxchat でも直接お試しいただけます。

最適な用途は？

複雑推論、高度なコーディング、マルチモーダル統合（テキスト/画像/音声/動画/コード）、エージェント型ワークフロー、長文解析、クリエイティブコーディング、インタラクティブデザインに最適です。

本番利用は可能ですか？

2026年2月時点でプレビュー提供中です。Googleは一般提供前に検証とエージェントワークフローの進化を目的としてプレビュー公開しており、企業はVertex AIとGemini Enterpriseから利用できます。

チームは本番環境で Gemini 3.1 Pro をどう運用すべきか（ガイド 1）

Gemini 3.1 Pro は、チームが事前に目的、品質基準、リスク境界、ロールバック手順を明確化すると高い成果を出しやすくなります。本番運用では Gemini 3.1 Pro を構造化プロンプト、段階的検証、測定可能な受け入れ基準と組み合わせることが重要です。分析、計画、実行、検証のフェーズを分離すると、理由の追跡性と出力品質の安定性が向上します。さらに再利用可能なプロンプトテンプレート、モデルルーティング方針、定期レビューを継続するとコストと品質の最適化が進みます。SEO では検索意図に合う用語と実務事例を定期更新することで Gemini 3.1 Pro ページの評価を高められます。

チームは本番環境で Gemini 3.1 Pro をどう運用すべきか（ガイド 2）

Gemini 3.1 Pro は、チームが事前に目的、品質基準、リスク境界、ロールバック手順を明確化すると高い成果を出しやすくなります。本番運用では Gemini 3.1 Pro を構造化プロンプト、段階的検証、測定可能な受け入れ基準と組み合わせることが重要です。分析、計画、実行、検証のフェーズを分離すると、理由の追跡性と出力品質の安定性が向上します。さらに再利用可能なプロンプトテンプレート、モデルルーティング方針、定期レビューを継続するとコストと品質の最適化が進みます。SEO では検索意図に合う用語と実務事例を定期更新することで Gemini 3.1 Pro ページの評価を高められます。

チームは本番環境で Gemini 3.1 Pro をどう運用すべきか（ガイド 3）

Gemini 3.1 Pro は、チームが事前に目的、品質基準、リスク境界、ロールバック手順を明確化すると高い成果を出しやすくなります。本番運用では Gemini 3.1 Pro を構造化プロンプト、段階的検証、測定可能な受け入れ基準と組み合わせることが重要です。分析、計画、実行、検証のフェーズを分離すると、理由の追跡性と出力品質の安定性が向上します。さらに再利用可能なプロンプトテンプレート、モデルルーティング方針、定期レビューを継続するとコストと品質の最適化が進みます。SEO では検索意図に合う用語と実務事例を定期更新することで Gemini 3.1 Pro ページの評価を高められます。

チームは本番環境で Gemini 3.1 Pro をどう運用すべきか（ガイド 4）

Gemini 3.1 Pro は、チームが事前に目的、品質基準、リスク境界、ロールバック手順を明確化すると高い成果を出しやすくなります。本番運用では Gemini 3.1 Pro を構造化プロンプト、段階的検証、測定可能な受け入れ基準と組み合わせることが重要です。分析、計画、実行、検証のフェーズを分離すると、理由の追跡性と出力品質の安定性が向上します。さらに再利用可能なプロンプトテンプレート、モデルルーティング方針、定期レビューを継続するとコストと品質の最適化が進みます。SEO では検索意図に合う用語と実務事例を定期更新することで Gemini 3.1 Pro ページの評価を高められます。

Gemini 3.1 Pro

Q: チームは 本番環境 で Gemini 3.1 Pro を どう運用 すべきか（ガイド 1）

Gemini 3.1 Pro は、チーム が 事前 に 目的、品質基準、リスク境界、ロールバック 手順 を 明確化 すると 高い 成果 を 出しやすく なります。本番運用 では Gemini 3.1 Pro を 構造化 プロンプト、段階的 検証、測定可能 な 受け入れ基準 と 組み合わせる こと が 重要 です。分析、計画、実行、検証 の フェーズ を 分離 すると、理由 の 追跡性 と 出力 品質 の 安定性 が 向上 します。さらに 再利用 可能 な プロンプト テンプレート、モデル ルーティング 方針、定期 レビュー を 継続 すると コスト と 品質 の 最適化 が 進みます。SEO では 検索意図 に 合う 用語 と 実務 事例 を 定期 更新 する ことで Gemini 3.1 Pro ページ の 評価 を 高められます。

Q: チームは 本番環境 で Gemini 3.1 Pro を どう運用 すべきか（ガイド 2）

Gemini 3.1 Pro は、チーム が 事前 に 目的、品質基準、リスク境界、ロールバック 手順 を 明確化 すると 高い 成果 を 出しやすく なります。本番運用 では Gemini 3.1 Pro を 構造化 プロンプト、段階的 検証、測定可能 な 受け入れ基準 と 組み合わせる こと が 重要 です。分析、計画、実行、検証 の フェーズ を 分離 すると、理由 の 追跡性 と 出力 品質 の 安定性 が 向上 します。さらに 再利用 可能 な プロンプト テンプレート、モデル ルーティング 方針、定期 レビュー を 継続 すると コスト と 品質 の 最適化 が 進みます。SEO では 検索意図 に 合う 用語 と 実務 事例 を 定期 更新 する ことで Gemini 3.1 Pro ページ の 評価 を 高められます。

Q: チームは 本番環境 で Gemini 3.1 Pro を どう運用 すべきか（ガイド 3）

Gemini 3.1 Pro は、チーム が 事前 に 目的、品質基準、リスク境界、ロールバック 手順 を 明確化 すると 高い 成果 を 出しやすく なります。本番運用 では Gemini 3.1 Pro を 構造化 プロンプト、段階的 検証、測定可能 な 受け入れ基準 と 組み合わせる こと が 重要 です。分析、計画、実行、検証 の フェーズ を 分離 すると、理由 の 追跡性 と 出力 品質 の 安定性 が 向上 します。さらに 再利用 可能 な プロンプト テンプレート、モデル ルーティング 方針、定期 レビュー を 継続 すると コスト と 品質 の 最適化 が 進みます。SEO では 検索意図 に 合う 用語 と 実務 事例 を 定期 更新 する ことで Gemini 3.1 Pro ページ の 評価 を 高められます。

Q: チームは 本番環境 で Gemini 3.1 Pro を どう運用 すべきか（ガイド 4）

Gemini 3.1 Pro は、チーム が 事前 に 目的、品質基準、リスク境界、ロールバック 手順 を 明確化 すると 高い 成果 を 出しやすく なります。本番運用 では Gemini 3.1 Pro を 構造化 プロンプト、段階的 検証、測定可能 な 受け入れ基準 と 組み合わせる こと が 重要 です。分析、計画、実行、検証 の フェーズ を 分離 すると、理由 の 追跡性 と 出力 品質 の 安定性 が 向上 します。さらに 再利用 可能 な プロンプト テンプレート、モデル ルーティング 方針、定期 レビュー を 継続 すると コスト と 品質 の 最適化 が 進みます。SEO では 検索意図 に 合う 用語 と 実務 事例 を 定期 更新 する ことで Gemini 3.1 Pro ページ の 評価 を 高められます。

Googleの最先端Pro級AIモデル。ARC-AGI-2で77.1%の突破的推論を実現し、前世代の2倍以上。100万トークンのコンテキストとネイティブなマルチモーダル理解で最難関の課題に対応します。

ARC-AGI-2 スコア

77.1%

コンテキストウィンドウ

1M tokens

最大出力

64K tokens

Humanity's Last Exam

44.4%

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Live

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↵ 送信

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コア機能

Gemini 3.1 Pro ができること

単なる回答では足りない複雑な現実課題のために設計された高度なマルチモーダル推論。

Gemini 3.1 Pro

SOTA Performance

MMLU92%

HumanEval87%

MATH79%

高度な推論

ARC-AGI-2 で 77.1% を記録。Gemini 3 Pro の2倍以上で、新しい論理パターンと複雑な問題解決を実現。

マルチモーダル理解

テキスト/画像/音声/動画/コードを単一コンテキストでネイティブ処理し、クロスモーダル推論と統合を強化。

エージェント型ワークフロー

Google Antigravity、Gemini CLI、Vertex AI により高度なエージェントタスクを最適化し、複数ステップのワークフローを大規模にオーケストレーション。

ベンチマーク

最先端のパフォーマンス

Gemini 3.1 Pro は最も厳しいAIベンチマークで新記録を樹立し、真の推論ブレークスルーを証明。

推論

77.1%

ARC-AGI-2

新規ロジックパターン解決で Gemini 3 Pro の2倍以上 — 検証済みの最前線推論ブレークスルー。

知識

44.4%

Humanity's Last Exam

高度な専門知識で最高記録。GPT-5.2（34.5%）と Gemini 3 Pro（37.5%）を上回る。

エンジニアリング

1.27x

RE-Bench (ML R&D)

ML研究開発タスクで人間正規化1.27。LLM微調整の時間を300秒から47秒へ短縮。

比較

優位

対 Gemini 2.5 Pro

強化推論とマルチモーダル能力が必要なベンチマークで Gemini 2.5 Pro を大幅に上回る。

安全性

向上

多言語安全性

Gemini 3.0 Pro 比で多言語安全性スコアと拒否トーンを改善。

コンテキスト

1M tokens

コンテキスト活用

業界最高水準の100万トークンで、コードベースや研究資料、複雑なワークフローを処理可能。

主要機能

Gemini 3.1 Pro の主要機能

開発者・企業・研究者が最も複雑なAI課題に挑むための包括的な機能セット。

100万トークンのコンテキスト

大規模コードベースや長大な研究資料、深くネストしたワークフローを処理し、複雑なセッションでも巨大なタスクグラフを保持。

64Kトークン出力

システム設計から包括的レポートまで、分割せずに長文の詳細な出力を生成。

コード駆動アニメーション

テキストプロンプトからWeb向けのアニメーションSVGを生成。高精細でスケーラブル、ファイルサイズも小さく。

複雑システムの統合

複雑なAPIとユーザーフレンドリーな設計を橋渡しし、ライブダッシュボードやテレメトリストリームを構築。

インタラクティブ3Dデザイン

手のトラッキングや生成音声を備えた没入型3D体験をコードで作成。感覚的なUIのプロトタイプに最適。

安全性と信頼性

多言語安全性の改善、拒否トーンの洗練、厳格なFrontier Safety Framework準拠で本番運用に対応。

選ぶ理由

Gemini 3.1 Pro を使う理由

高度な推論・マルチモーダル理解・長文脈処理が必要な企業向けの複雑タスクに最適です。

ベンチマークで裏付けられた推論力

ARC-AGI-2 などの結果が、新しい論理パターンへの適応力を示しています。

ネイティブなマルチモーダル実行

テキスト・画像・音声・動画・コードを単一フローで扱い、複雑業務に対応できます。

1Mコンテキストで大規模資料を処理

長文ドキュメントや大規模リポジトリ、複数段階の計画を少ない分割で扱えます。

使い方

Gemini 3.1 Pro の実践的な活用法

API連携、調査分析、自動化で品質を高めるために、構造化された運用を行います。

モダリティ別にタスク設計

どの工程でテキスト・画像・音声・コードが必要かを先に分け、不要なトークン消費を抑えます。

段階型プロンプトを採用

分析→統合→最終出力の3段階に分けることで、複雑フローの制御性が向上します。

定期的にモデル比較を実施

実タスクで品質・遅延・コストを比較し、運用上のルーティングを最適化します。

よくある質問

さらに質問がある場合はサポートチームへ。

Still have questions?

Our support team is always ready to help you with anything.

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Gemini 3.1 Pro

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Gemini 3.1 Pro ができること

Gemini 3.1 Pro

高度な推論

マルチモーダル理解

エージェント型ワークフロー

最先端のパフォーマンス

ARC-AGI-2

Humanity's Last Exam

RE-Bench (ML R&D)

対 Gemini 2.5 Pro

多言語安全性

コンテキスト活用

Gemini 3.1 Pro の主要機能

100万トークンのコンテキスト

64Kトークン出力

コード駆動アニメーション

複雑システムの統合

インタラクティブ3Dデザイン

安全性と信頼性

Gemini 3.1 Pro を使う理由

ベンチマークで裏付けられた推論力

ネイティブなマルチモーダル実行

1Mコンテキストで大規模資料を処理

Gemini 3.1 Pro の実践的な活用法

モダリティ別にタスク設計

段階型プロンプトを採用

定期的にモデル比較を実施

関連モデル

GPT-5.4

Claude Opus 4.6

GLM-5

よくある質問

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Gemini 3.1 Pro ができること

Gemini 3.1 Pro

高度な推論

マルチモーダル理解

エージェント型ワークフロー

最先端のパフォーマンス

ARC-AGI-2

Humanity's Last Exam

RE-Bench (ML R&D)

対 Gemini 2.5 Pro

多言語安全性

コンテキスト活用

Gemini 3.1 Pro の主要機能

100万トークンのコンテキスト

64Kトークン出力

コード駆動アニメーション

複雑システムの統合

インタラクティブ3Dデザイン

安全性と信頼性

Gemini 3.1 Pro を使う理由

ベンチマークで裏付けられた推論力

ネイティブなマルチモーダル実行

1Mコンテキストで大規模資料を処理

Gemini 3.1 Pro の実践的な活用法

モダリティ別にタスク設計

段階型プロンプトを採用

定期的にモデル比較を実施

関連モデル

GPT-5.4

Claude Opus 4.6

GLM-5

よくある質問

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01Gemini 3.1 Pro とは？

02他モデルと比べてどうですか？

03コンテキストウィンドウは？

04どこで利用できますか？

05最適な用途は？

06本番利用は可能ですか？

07チームは 本番環境 で Gemini 3.1 Pro を どう運用 すべきか（ガイド 1）

08チームは 本番環境 で Gemini 3.1 Pro を どう運用 すべきか（ガイド 2）

09チームは 本番環境 で Gemini 3.1 Pro を どう運用 すべきか（ガイド 3）

10チームは 本番環境 で Gemini 3.1 Pro を どう運用 すべきか（ガイド 4）

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