米グーグルは11日（米国時間）、文章を生成せずに「はい・いいえ」の判定や選択肢の選び分けだけを確率で返す開発者向けの新しい窓口「Gemini Decisions API」を公開した。判断に特化した新モデル「Gemini Decision 1」を使い、文章・画像・音声・動画・PDFを入力として、1回の呼び出しで最大1000問の質問を同時に評価できる。料金は入力100万トークンあたり0.10ドルで、出力には課金しない。グーグル・ディープマインドのプロダクトマネジャー、ミン・チョイ氏らが公式ブログで明らかにした。
文章を書かず、選択肢に確率を付ける
API（外部のプログラムから呼び出す窓口）は、生成AIを自社のサービスに組み込むときの入り口になる。これまでの対話型のAIは、答えを1語ずつ文章として生成する。プログラムの側は、その文章を読み取って「はい」なのか「いいえ」なのかを解釈し、次の処理を決める必要があった。
開発者向けの文書は、この点を「判断に応じて処理を分けたいとき、文章を生成して解析すると遅れが生じ、壊れやすい解析処理が要る」と説明している。Decisions APIは文章を1トークンも生成せず、あらかじめ用意した選択肢のそれぞれに確率を付けて返す。プログラムはその数字をもとに、そのまま処理を分けたり並べ替えたりできる。
質問の形は3種類ある。条件に当てはまるかどうかを0.01〜0.99の確率で返す「はい・いいえ」型、2〜255の選択肢から最も当てはまるものを選び、全選択肢の確率を返す「選択」型、段階を付けた評価基準に照らして点数を付ける「採点」型だ。1回の呼び出しで、これらを混ぜて最大1000問まで尋ねられる。質問どうしは互いの答えを見ず、1問を足したり外したりしても他の答えは変わらないという。
すべての答えには、0から1までの「確信度」が付く。文書は、確信度が0.7以上なら自動で処理し、それより低ければ人の確認に回すという書き方の例を載せている。そのうえで、しきい値は自社の実際のデータで決め、誤って「はい」とした場合と誤って「いいえ」とした場合の損失を比べて設定するよう求めている。
1回で最大1000問、応答は0.15〜0.25秒
グーグルによると、Gemini Decision 1は文章を1語ずつ生成する手順を踏まず、入力を1回読み込む処理の中で選択肢を採点する。このため、入力が1万6000トークンまでの場合、モデルの計算時間は中央値で0.05〜0.1秒、呼び出しから応答までの全体で0.15〜0.25秒に収まり、1回の質問を1問から100問に増やしても時間はほぼ変わらないとしている。
一度に読み込める量は、質問の分も含めて26万2144トークン。画像・音声・動画・PDFを1つの入力の中で組み合わせることもでき、ブログは、通話の録音と顧客の契約情報を並べる例や、読み取ったPDFの保険金請求書と損傷の写真を並べる例を挙げている。
性能について、グーグルは、エージェントの振り分け、推論、順位付け、複数の形式の理解にわたる評価で、Gemini Decision 1が全体として首位に立ち、確率の「ずれ」（較正誤差）も最も小さかったと主張している。費用の面では、同じ評価一式でみると、既存の軽量モデル「Gemini 3.5 Flash-Lite」を通常の対話型の窓口で使う場合に比べて「ほぼ5分の1」で済むとした。
料金は入力のみ、無料枠も
料金表によると、有料の利用では入力100万トークンあたり0.10ドルで、出力は生成しないため課金の対象にならない。文章・画像・動画・音声・PDFのいずれも同じ単価だ。共通の入力は質問の数にかかわらず1回分だけ課金し、質問ごとに足されるのはその質問文と選択肢の分だけになる。比較の相手に挙げたGemini 3.5 Flash-Liteは、有料の利用で入力100万トークンあたり0.30ドル、出力が2.50ドルとなっている。
開発用の画面「Google AI Studio」では無料枠でも試せる。ただし料金表は、無料枠で送った内容は同社の製品の改善に使われ、有料の利用では使われないと区別している。
| 利用の区分 | 1分あたりの呼び出し | 1分あたりのトークン | 1日あたりの呼び出し |
|---|---|---|---|
| 無料 | 200回 | 5万 | 1万回 |
| 第1段階 | 1500回 | 100万 | 5万回 |
| 第2段階 | 5000回 | 400万 | 上限なし |
| 第3段階 | 1万5000回 | 1000万 | 上限なし |
出典: Google「Rate limits」
使える範囲には制限がある。文書によると、提供はGemini APIの試行版（v1beta）に限られ、まとめて後から処理する「Batch API」や、同じ入力を使い回して費用を抑える仕組みには対応していない。質問文は文字だけで、YouTubeのURLやグーグルのクラウドに置いたファイルを直接指定することもできない。同社のクラウド事業「Google Cloud」での提供は「近く」としている。
社内では振り分けや安全確認に
グーグルはすでに社内の製品で使っているという。同社のサービス「Gemini Notebook」では、利用者の問い合わせを受けた瞬間に意図を判別し、日常的な質問は軽いモデルへ、複雑な質問は深く考えるモデルへ振り分ける。これにより、日常的な質問への応答の遅れを最大40％縮めたとしている。
このほか、試験的な製品を手がける部門「Google Labs」の「CC」では、200種類を超える絵文字から反応に合うものを選ぶ処理に使う。検索サービスでは、外部の道具とつなぐ仕組み（MCP）の安全確認として、攻撃的なふるまいや内容を見つける処理に使っている。
グーグルは10日（米国時間）に最上位モデル「Gemini 4 Carbon」の提供対象を広げたばかりだ（グーグル、最上位AI「Gemini 4 Carbon」一般提供 導入価格は11月末まで、12月から2倍）。今回の窓口は、性能を競う大型モデルとは別に、決まった選択肢から選ぶだけの用途を安く速く処理するためのものと位置づけている。外部の開発道具では、OpenRouter、LangChain、Vercelなど8つのサービスとの連携を順に始めるとしている。
使う側の注意点、入力は「信用しない」
文書は、使い方の注意も細かく挙げている。1つの質問では1つの判断だけを尋ねる。数字や日付、期間の比較はAIに任せず、プログラムで計算してから結果を渡す。質問に関係の無い情報を入力に含めると精度が下がる。いずれも、AIの答えをそのまま信じずに、判断の範囲を狭く区切る使い方を求めるものだ。
なかでも重く書かれているのが、利用者から受け取った入力の扱いだ。文書は「入力は信用できないものとして扱う」としたうえで、利用者が送る文章の中に、自分に有利な分類を求める文言が紛れ込むことがあると指摘している。そのため、判断の基準をはっきり書き、攻撃を想定した例で試し、支払いのように影響の大きい処理には人の確認か別の確認を残すよう求めた。
判断を確率で返す仕組みは、処理を自動に回すか人に回すかの線引きを、使う側が数字で決められる点に特徴がある。一方で、その線をどこに引くかは、各社が自分のデータで確かめて決めるほかない。グーグルが示したのは道具と使い方の指針までで、どこまでをAIに任せるかの判断は導入する企業の側に残る。