Gemini（ジェミニ）とは丨プロダクトマネージャー用語集
最終更新日:
2025年5月8日
ライター:
PM Career編集部
プロダクト開発
この記事の監修者
佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。
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① Geminiの定義
Gemini は Google DeepMind が開発する 多モーダル生成 AI ファミリー。最新版モデル Gemini 2.5 系（Pro／Flash） はテキスト・画像・音声・コード・表データを統合的に理解・生成でき、最大 200 万トークン（Pro）／100 万トークン（Flash） の長文コンテキストを扱います。Gemini は Google Cloud（Vertex AI）、Gemini API、Google Workspace、Android など幅広い製品に組み込まれ、Bard からリブランディングした「Gemini Advanced」では Ultra 1.0 が一般ユーザーにも提供されています。
② Geminiの重要性／導入効果
指標 / 効果 | 実績・インパクト | 出典 |
|---|---|---|
月間ユーザー数 | 3.5 億 MAU（2025年3月時点）で生成AI第2位 | |
企業採用 | Fortune 500 企業の 68 % が Vertex AI か Workspace 経由で Gemini を利用 | |
生産性 | Gemini AI を有効化した Workspace 利用部門はドキュメント作成時間 ▲33 % | |
モデル効率 | 1.5 Pro は 1.0 Ultra と同等品質を 40 % 少ない計算量 で実現 |
③ Geminiのモデルバリエーション（2025 年時点）
系列 | 代表モデル | 主用途 | 特徴 |
|---|---|---|---|
Gemini 2.5 Pro |
| 高精度コード生成・RAG | 2 M トークン、推論速度改良（6 May 2025）(Google DeepMind) |
Gemini 2.5 Flash |
| チャットボット・リアルタイム推論 | ハイブリッド推論ON/OFF、速度最優先(Home- Google Developers Blog, Android Central) |
Gemini 1.5 Pro |
| Vertex AI 従量課金 API | 1.5 系先行版（2025/4 新規プロジェクト受付停止）(Google Cloud) |
Ultra 1.0 | Gemini Advanced | 最難関推論・ツールチェーン | Gemini ブランド最高性能(blog.google) |
Context Window: Pro = 2 M、Flash = 1 M トークン — 長編コードやドキュメントを丸ごと扱えます。(Google AI for Developers)
④ Geminiの料金 & 提供チャネル（抜粋）
チャネル | プラン | 価格 | 備考 |
|---|---|---|---|
Gemini API | Pay-as-you-go | Flash $0.35 /1k出力、Pro $0.80 /1k出力（2025/5） | |
Vertex AI | Provisioned Throughput | 9k USD/TPU v5e 月額〜（Pro） | |
Workspace | Gemini Business / Enterprise | $20 / $30 ユーザー・月 | AI Meetings, Security 含む(Google サポート) |
Gemini Advanced | Ultra 1.0 | $19.99 月（独立アプリ & Web） |
⑤ Geminiの代表ユースケース
ドメイン | 活用例 | KPI 向上 |
|---|---|---|
ソフトウェア | Gemini 2.5 Pro + Cloud Functions でコード自動修正 | バグ修正時間 −28 % |
ナレッジ検索 | RAG + Flash で 50 万記事 FAQ チャット | ハルシネーション率 4 %→1 % |
クリエイティブ | Gemini 画像生成で広告バナー A/B テスト | CTR +12 % |
エッジAI | Android 15「Gemini Nano」 on-device 推論 | オフライン翻訳レイテンシ 120 → 35 ms |
⑥ 最新アップデート（Google I/O 2025）
- Gemini 2.5 Flash — “Hybrid Reasoning” トグルで速度⇆精度を API 呼び出し時に切替。(Home- Google Developers Blog, Android Central)
- Variables API — 開発者がモデル温度やトークン上限をプリセット化。
- NotebookLM Gemini 2.5 — 学習ノートを自動要約・引用リンク付きで生成。(Android Central)
⑦ ベストプラクティス & 注意点
ベストプラクティス | 効果 |
|---|---|
RAG + Flash で事実性を担保しつつ低コスト推論 | コスト▲60 %・解答速度 2× |
System Instruction に JSON Schema を渡し構造化出力 | 後段処理を正確化 |
Safety Tuning を Vertex AI Safety Filters で併用 | PII 漏えいリスク▼ |
注意点 | 対策 |
|---|---|
新規プロジェクトで 1.5 Pro が使用不可 | 2.5 Pro/Flash へマイグレーション or 既存プロジェクト転用(Google Cloud) |
画像生成著作権 | “Image Credits” メタを自動付与し出典管理 |
⑧ 関連用語
⑨ 外部参考リソース
出典 |
|---|
Google Developers Blog「Gemini 2.5 Flash プレビュー」(Home- Google Developers Blog) |
AndroidCentral「NotebookLM gets Gemini 2.5 Flash」(Android Central) |
DeepMind Blog「Gemini 2.5 Pro Preview」(Google DeepMind) |
Google AI Docs「Long Context」(Google AI for Developers) |
Pymnts「Gemini reaches 350 M MAU」(PYMNTS.com) |
Google Workspace Blog「@gemini in Chat」(Google Workspace) |
