Gemini OmniとFlashでAI開発はどう変わるか。Google新戦略を徹底解説

Googleが放った「Omni」と「Flash」という二極化

GoogleがGemini OmniとGemini 3.5 Flashを発表した。

これはAI開発の戦い方が変わる合図だ。

Gemini Omniはあらゆる入力をあらゆる出力に変える。

動画、音声、画像、テキストの融合だ。

Gemini 3.5 Flashは速さと長距離タスクに特化した。

自律型エージェントのための基盤だ。

DeepMindはAGI評価フレームワークを発表した。

10の認知能力で賢さを定義する。

AIは自律的なパートナーへと進化を加速させている。

この変化の波を開発者目線で解き明かす。

あらゆる入力を動画に変えるGemini Omniとエージェント特化のFlash

Gemini Omniは入力の境界線を消した。

画像、音声、動画、テキストを組み合わせて高品質な動画を生成する。

生成された動画は会話を通じてリアルタイムに編集可能だ。

動画編集のプロと会話するような指示が通じる。

Gemini Omni FlashはOmniファミリーの先陣だ。

Google AI Plus、Pro、Ultraのサブスクリプションで展開される。

YouTube ShortsやYouTube Createアプリで無料公開される。

開発者の本命はGemini 3.5 Flashだ。

エージェント構築とコーディングに最適化されている。

ロングホライズン・タスクでの性能が向上した。

Google AI StudioやAndroid Studioで一般公開されている。

API経由での利用も可能だ。

Google WorkspaceにはPicsというデザインアプリが統合される。

テキストプロンプトだけでSNS画像やマーケティング資料を作成できる。

Nano Banana 2という特化型モデルを搭載した。

正確なテキスト描画と詳細なビジュアル出力を実現する。

生成された画像の一部を指定して修正を依頼できる。

DeepMindはAGIへの進捗を測定する認知タクソノミーを提唱した。

10の認知能力を定義している。

1. 学習能力
2. メタ認知
3. 注意力
4. 実行機能
5. 社会的認知
6. 推論
7. 記憶
8. 言語理解
9. 知覚
10. 身体的相互作用

しんたろー：
Gemini Omniの動画編集デモが気になる。
今まで動画生成は一発勝負だった。
会話で部分修正ができる点はクリエイティブのワークフローを変える。
編集レイヤーをAPIでどう操作できるかが気になる。

汎用化と特化の二極化。Googleが描くエージェント経済圏

Googleの戦略はモデルの汎用化とUIの垂直統合だ。

Gemini OmniはAIを何でも屋として完成させる。

Picsのような業務フロー特化アプリをWorkspaceに組み込む。

これは競合への牽制だ。

Gemini 3.5 Flashは自律型エージェントに位置づけられる。

エージェントには3つの要素が不可欠だ。

1. 低遅延
2. 長距離タスクの完遂能力
3. コスト効率

Gemini 3.5 Flashはこの3点を突いてきた。

コーディングエージェントでは推論の深さと実行速度が勝負を分ける。

Claude CodeのようなCLIツールを想定する。

ファイルを解析し、依存関係を調べ、テストを書き、エラーを修正する。

この流れには膨大なコンテキストウィンドウと迷いのない推論が必要だ。

メタ認知はここに関わる。

エージェントがループや方針を自律的に判断できれば開発効率が変わる。

検索ボックスも進化した。

テキスト、画像、ファイル、動画、Chromeのタブを入力として検索できる。

検索はマルチモーダルな文脈理解へと進化した。

しんたろー：
Googleはユーザーの時間を奪うつもりだ。
検索、資料作成、動画生成、コード記述をGemini内で完結させる。
巨大なプラットフォームの上で自分にしかできないエージェントを設計することが生き残りの鍵だ。

開発者が意識すべきエージェント・ワークフローへの転換

変化はAPIを叩くことからワークフローを設計することへのシフトだ。

Gemini 3.5 Flashの登場で多段階の推論プロセスが現実的になった。

以下のような構成が考えられる。

1. Gemini Omniで曖昧な要求を構造化データに変換する。
2. Gemini 3.5 Flashで具体的な実行計画を立て、タスクを実行する。
3. Nano Banana 2でUIパーツやプレビューを高速生成する。

用途に合わせてモデルを使い分けるマルチモデル・アーキテクチャが主流になる。

DeepMindのAGI評価フレームワークは個人の開発プロジェクトでも役立つ。

エージェントが動かないとき、10の認知能力をチェックリストとして使う。

メタ認知が足りなければ再評価ステップを入れる。

実行機能が弱ければタスクを細かく分解する。

技術的な課題を認知科学の言葉で整理できる。

WorkspaceへのAI統合でBtoB SaaSのあり方も変わる。

Picsのようなツールが標準搭載されれば単なる画像生成ツールは淘汰される。

AIが生成したアセットをビジネス文脈で活用するラストワンマイルのソリューションが求められる。

ThreadPostでもこの視点は欠かせない。

SNS運用の自動化においてマルチモーダルな理解を取り入れる。

動画の内容を理解し、メタ認知を持ってキャプションやハッシュタグを生成する。

しんたろー：
モデルの進化は速い。
Gemini 3.5 Flashのような速くて賢いモデルは個人開発者に追い風だ。
インフラのコストを気にせず複雑なロジックをAIに任せられる。
AIをどう使い倒すかのアイデアを形にし続ける。

よくある質問（FAQ）

Q1: Gemini 3.5 FlashとGemini Omniはどのように使い分けるべきですか？

Gemini 3.5 Flashは論理的推論と長時間のタスク実行に最適です。

コーディングエージェントの構築、ドキュメント解析、多ステップの自動化ワークフローに適しています。

Gemini Omniはマルチモーダルな生成と直感的なクリエイティブに特化しています。

動画、画像、音声が混在する入力からコンテンツを生み出したり、対話形式でビジュアルを編集したりするタスクに適しています。

タスクの推論の深さと入力の多様性でモデルを選択します。

Q2: GoogleのAGI評価フレームワークは、個人の開発プロジェクトにどう役立ちますか？

認知タクソノミーは自作AIエージェントの賢さを評価するチェックリストになります。

メタ認知や実行機能の項目は、エージェントがループに陥らないか、軌道修正できているかを検証する設計指針です。

動かない理由を認知能力の不足として言語化することで、プロンプトエンジニアリングやワークフロー設計の精度を高められます。

Q3: PicsのようなWorkspace統合アプリの登場で、個人開発者のチャンスは減りますか？

チャンスは増えます。

Picsの提供でAIで何かを作るハードルが下がります。

その結果、高度な要求や特定の業界に特化したワークフローへの需要が生まれます。

開発者は汎用ツールでは手が届かない特定の業務に刺さる自動化を狙います。

Picsで生成した画像をマーケティング戦略に基づいてSNSに最適化し、数値分析まで自動で行う垂直統合型ソリューションには価値があります。

変化を楽しみ、手を動かし続ける

Google I/O 2026の発表はAIが実務的なインフラへ移行したことを示す。

Gemini Omniで表現の壁が消え、Gemini 3.5 Flashで実行の壁が消えた。

AGIフレームワークによって知能を設計するための地図を手に入れた。

競合は強く変化のスピードは速い。

Claude Codeを叩きながらThreadPostにどう組み込むか考える。

答えはドキュメントの中ではなく自分のコードの中にある。

Google AI StudioでGemini 3.5 FlashのAPIを叩くことから始める。

その一歩が次の時代のスタンダードを作る。

👉 ThreadPostでSNS運用を自動化する