【2026年版】Gemini 3.1活用ガイド5ステップ｜1人開発者が教えるマルチモーダルRAG構築

Googleの最新AIモデルであるGemini 3.1シリーズが正式に登場した。

前世代から推論能力が飛躍的に向上しただけでなく、マルチモーダル埋め込みやAPI開発を効率化する新機能が多数追加されている。

結論から言うと、画像やPDF、さらには音声データまで直接ベクトル化できる機能が今回の最大の目玉だ。

この記事では、AIの最新動向を毎日追っている僕が、Gemini 3.1の始め方を5つのステップでわかりやすく解説する。

AI開発の初心者でも、今日からすぐに行動へ移せるように具体的な手順をまとめている。

前提知識：始めるために必要なもの

Gemini 3.1の開発を始めるために必要なものは、Googleアカウントとインターネットに接続されたパソコンだけだ。

Google AI Studioなどの公式の開発者向けサイトからAPIキーを取得すれば、PythonやNode.jsなどの公式パッケージを使ってすぐに開発を始められる。

最初はコストのかからない無料枠や、安価に設定されている軽量モデルから導入を検討するのがおすすめだ。

ハイスペックなGPUや特別な環境構築は一切不要で、ブラウザ上のコンソール画面からでも簡単に動作確認ができる。

ステップ1：Gemini 3.1シリーズの概要と性能向上

まずはGemini 3.1シリーズの全体像と、各モデルの性能向上について把握しよう。

上位モデルであるGemini 3.1 Proは、未知の論理パターンを解く推論ベンチマークにおいて、前世代から2倍以上のスコアを記録している。

これは単なる過去データの暗記ではなく、直面した新しい問題に柔軟に対応する能力が大幅に向上したことを意味する。

実際のシステム開発現場でも、複雑な要件定義やバグの特定といった高度なタスクを任せやすくなっているはずだ。

一方で、処理速度とコスト効率に優れたGemini 3 Flashという軽量モデルも同時に用意されている。

プロジェクトの用途や予算に応じて、この2つのモデルを適切に使い分けるのが、賢いAI開発の基本になる。

日常的なテキスト処理や単純な応答にはGemini 3 Flashを使い、高度なデータ分析や複雑な推論が必要な場面でのみGemini 3.1 Proを呼び出すというシステム設計が理想的だ。

以下の表に、主要なモデルの特徴をまとめた。

| モデル名 | 特徴 | 得意なタスク | コスト感 | おすすめ度 |

|---|---|---|---|---|

| Gemini 3.1 Pro | 圧倒的な論理推論能力 | 複雑なバグ分析、高度なコーディング | 高め | ★★★★☆ |

| Gemini 3 Flash | 速度とコストの最適解 | 日常的なタスク、チャットボット応答 | 安価 | ★★★★★ |

まずはGemini 3 Flashでプロトタイプを作り、精度が足りない部分だけGemini 3.1 Proに切り替えるアプローチがおすすめだ。

この使い分けができるだけで、本番環境でのランニングコストを大幅に抑えることができる。

ステップ2：推論の深さを制御する思考レベルの設定

Gemini 3.1 Proに搭載された大きな特徴が、AIの推論の深さを開発者側で制御できるパラメータの存在だ。

APIの設定項目として、低い（Low）、中程度（Medium）、高い（High）の3段階の思考レベルが用意されている。

このパラメータを調整することで、応答速度と回答精度のバランスをプロジェクトの要件に合わせて自由にコントロールできる仕組みになっている。

たとえば、カスタマーサポート用の単純なチャットボットの応答なら、低いレベルの設定で十分だ。

ユーザーを待たせることなく、極めて高速なレスポンスを返すことができる。

逆に、複雑な数学の証明や大規模なシステムのバグ分析など、AIに深い思考が求められる場面では、高いレベルを設定するといい。

まさに、用途に合わせてAIの脳の回転数をマニュアルで調整できるような便利な機能だ。

ただし注意点として、高いレベルを設定するとAIが内部で消費するトークン量が劇的に増加する。

AIの思考プロセスが長くなる分、APIの利用料金もそれに比例して高くなる料金体系の仕組みだ。

すべてのリクエストを最高レベルで処理すると運用コストが跳ね上がるため、本当に深い推論が必要な場面を見極めることが重要になる。

しんたろー：
Claude Codeで毎日コードを書いている身からすると、この推論レベルの調整機能はかなり良さそうだ。
理由はシンプルで、タスクの難易度に合わせてコストを極限まで最適化できるからだ。普段はClaude Codeに開発を丸投げしているが、自作のツールにAIを組み込むなら、こういう細かい制御ができるAPIは間違いなく重宝するはずだ。

ステップ3：マルチモーダルRAGの構築準備

今回のアップデートで最も注目すべき機能が、マルチモーダル対応の新しい埋め込みモデルの登場だ。

テキストデータだけでなく、画像、動画、音声、PDFファイルなどを、すべて同じベクトル空間にマッピングできるようになった。

これにより、従来の手法では実現が難しかった、より直感的な資料検索システムの構築が可能になる。

これまでのRAG（検索拡張生成）システムは、画像やPDFからOCR技術で文字を抽出し、そのテキストを検索のキーにするのが一般的だった。

しかし、この従来の方法では、複雑な帳票のレイアウトや、文字として表現しづらいグラフの形といった見た目の特徴を完全に取りこぼしてしまう。

新しいマルチモーダル埋め込みを使えば、画像やPDFファイルそのものを直接ベクトル化できる。

たとえば、特定の銀行の通帳に似たレイアウトの画像を、文字情報に一切頼らずにデータベースから探し出すことができるわけだ。

これは、単なるテキスト単位の検索から、視覚情報を含めた資料ファイル単位の検索への大きな進化と言える。

業務用のスキャン帳票や、システム画面のスクリーンショットなどを大量に扱う社内システムを作るなら、間違いなく強力な武器になる。

実装のハードルも大幅に下がっており、テキストも画像も同じAPIで一貫して扱えるのが開発者にとって非常に嬉しいポイントだ。

ステップ4：ツール併用によるエージェント開発

AIに外部の機能を使わせる自律型エージェント開発も、以前のバージョンと比べて格段にやりやすくなった。

Gemini 3シリーズでは、Google検索などの標準的な組み込みツールと、開発者が独自に定義した関数（Function Calling）を同時に利用できる。

これまでは別々の処理としてリクエストを分ける必要があったが、今回から1回のリクエストで完結するようになった。

たとえば、今日の東京の天気をGoogle検索で調べさせつつ、その検索結果を自社のデータベースに保存する独自の関数を呼び出させる、といった複雑な処理が簡単に書ける。

AIが自分で現在の状況を判断し、用意された適切なツールを組み合わせて自律的にタスクをこなしてくれるわけだ。

これにより、開発者が手動で書くべき条件分岐のコード量が減り、より複雑な業務ワークフローを構築しやすくなる。

この機能強化は、自律的に動く高度なAIエージェントを作りたい開発者にとっては間違いなく朗報だ。

複数のツールをシームレスに連携できるため、開発者のアイデア次第で様々な業務自動化ツールを生み出せる。

まずはGoogle公式のドキュメントを読みながら、簡単なツールの組み合わせから実装を試してみるといい。

ステップ5：API実装の開始と旧モデルからの移行

最後は実際のAPI実装の手順と、システム運用上の重要な注意点についてだ。

PythonやNode.jsなどの公式パッケージを使えば、わずか数行のコードを追加するだけで最新モデルを呼び出すことができる。

すでにGemini APIの開発環境がある人は、ライブラリのパッケージを最新版にアップデートするだけで準備完了だ。

思考レベルの調整などの新しい機能も、直感的なパラメータ設定ですぐに使えるようになっている。

ここで開発者が絶対に忘れてはいけないのが、旧モデルの完全なシャットダウン期限だ。

Gemini 2.0 Flashなどの旧モデルは、2026年6月にAPIの提供が完全に終了することが公式から発表されている。

現在古いモデルを使って稼働しているシステムは、それまでにコードを書き換えて最新モデルへの移行を済ませる必要がある。

しんたろー：
僕は普段Claude Codeをメインの相棒にして開発しているが、Geminiのマルチモーダル機能の進化にはかなり注目している。
特に画像やPDFをそのままベクトル化できる機能は、今後のRAG開発のスタンダードになりそうだ。Claude Codeに頼んでサクッと移行スクリプトを書いてもらい、早めに最新環境に乗り換えるのが正解だろう。

初心者がハマりやすい3つのつまずきポイント

ここで、Gemini 3.1での開発を始める際によくある失敗パターンを3つ共有しておく。

これらのポイントを事前に知っておけば、エラー解決に無駄な時間を溶かさずに済むはずだ。

1. 旧モデルのシャットダウン期限を忘れてシステムが停止する

先ほども触れたが、2026年6月のシャットダウン期限はあっという間にやってくる。

とりあえず古いモデルのままで動くからと放置していると、ある日突然APIがエラーを返し、システムが完全に停止することになる。

新規開発はもちろんのこと、既存のプロジェクトも早急にGemini 3.1 ProやGemini 3 Flashへの移行スケジュールを立てるべきだ。

2. 思考レベルを常に高く設定してAPIコストが膨れ上がる

Gemini 3.1 Proの推論レベルを常に最高（High）に設定すると、APIの利用料金が想定外に膨らむ危険がある。

AIが内部で生成する見えない思考プロセスにも、しっかりとトークン料金がかかることを忘れてはいけない。

基本は低いレベルで運用し、どうしても回答の精度が出ない複雑な機能にだけ高いレベルを適用するようシステムを設計しよう。

3. 複数ツールの同時利用で設定パラメータを間違える

Google検索などの組み込みツールと独自の関数を同時に使う場合、APIリクエストに含める設定の書き方に新しい独自のルールがある。

古いバージョンのAPIの書き方のままでは、パラメータのパースに失敗してエラーになることが多い。

必ず最新の公式リファレンスを確認し、正しいJSONのデータ構造でリクエストを送るように心がけるといい。

よくある質問（FAQ）

ここからは、Gemini 3.1シリーズを使い始める際によくある疑問にQ&A形式で答えていく。

Q1: Gemini 3.1 ProとGemini 3 Flashはどう使い分ければいい？

コスト削減と応答速度を重視する日常的なタスクには、軽量モデルのGemini 3 Flashが最適だ。

一方、複雑な論理推論や高度なコーディング支援が必要な場面では、上位モデルのGemini 3.1 Proの出番になる。

まずは高速で安価なFlashモデルでプロトタイプを作成し、どうしても精度が不足する部分だけをProモデルに切り替えるというアプローチがおすすめだ。

この賢い使い分けによって、システムの性能と運用コストのバランスを最適化できる。

Q2: マルチモーダル埋め込みは従来のRAGと何が違う？

従来のRAGシステムは、画像やPDFからOCRで文字を抽出し、そのテキストデータのみを検索対象としていた。

新しいマルチモーダル埋め込みでは、画像やPDFファイルそのものを直接ベクトル化できる。

これにより、文字として抽出できない複雑な帳票のレイアウトや、グラフの見た目の特徴に基づいた類似資料の検索が可能になる。

テキスト情報に依存しない、より直感的で精度の高いファイル検索システムを構築できるのが従来との大きな違いだ。

Q3: 思考レベルを高くすると料金は高くなる？

思考レベルを高くすると、APIの利用料金は間違いなく高くなる。

Gemini APIの出力料金には、最終的な回答だけでなく、モデルが内部で生成する思考プロセスのトークンコストも含まれている。

思考レベルを高く設定すると、より深く推論するために大量のトークンが消費され、結果としてコストと応答時間の両方が増加する仕組みだ。

すべての処理を最高レベルにするのではなく、タスクの難易度に合わせて適切な思考レベルを設定する必要がある。

Q4: 独自の関数とGoogle検索を同時に使うにはどうすればいい？

単一のAPIリクエストの中で、両方のツールを同時に指定するだけで実装できる。

Gemini 3シリーズのAPIからは、設定パラメータのツールリストの中に、Google検索ツールと自作の関数定義を両方含めて送信することが可能になった。

これにより、AIがGoogle検索で最新情報を取得しつつ、その結果を自作の関数でデータベースに保存するといった高度な連携が、1回の通信で完結するようになる。

Q5: 現在Gemini 2.0を使っているが、いつまでに移行が必要？

現在Gemini 2.0を使っている場合、2026年6月1日までに最新モデルへの移行を完了させる必要がある。

Gemini 2.0 FlashおよびFlash Liteなどの旧モデルは、この日に完全にシャットダウンされる予定だ。

期日を過ぎるとAPIがエラーを返して機能しなくなるため、早急にGemini 3 FlashやGemini 3.1 Proなどの後継モデルへコードを書き換えるべきだ。

システムの動作テストにかかる期間も考慮して、今すぐ具体的な移行計画を立てることを強く推奨する。

まとめ：用途に合わせて最新機能を使いこなそう

Gemini 3.1シリーズは、基本的な推論能力の向上だけでなく、マルチモーダル対応や複数ツールの同時連携など、実務で使える機能が大幅に強化されている。

特に画像やPDFを直接ベクトル化して扱える新しいRAGの仕組みは、これまでのAI開発の常識を変える大きなポテンシャルを秘めている。

まずはAPIの無料枠や安価なGemini 3 Flashモデルを使って、実際に手を動かして開発を試してみるといい。

旧モデルからの移行期限も確実に迫っているため、システム停止を防ぐためにも早めの行動が吉だ。

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