Google DeepMind は、前バージョンの Flash が開発者の手に渡ってからわずか 3 週間で、コーディングとエージェントタスク向けに構築された新しい AI モデル Gemini 3.7 Flash をリリースしました。このリリースペースだけでも、Google が Gemini ラインナップの内部でどれだけ速く反復を重ねているかを物語っています。Google 自身の発表によると、Gemini 3.7 Flash への AI アップグレードにより、コーディング精度の向上、ウェブ開発出力の高速化が実現し、価格も前モデルの半額になっています。
Summary
主なポイント
- Gemini 3.7 Flash は Gemini 3.6 Flash から約 3 週間後に登場し、コーディングとエージェント向けにおける Google の Flash シリーズで最も高性能なモデルとして位置づけられています。
- FrontierCode 1.1 Main（43.6% 対 34.4%）や DeepSWE v1.1（65.3% 対 49.0%）など、複数のベンチマークで Gemini 3.6 Flash を上回っています。
- 導入価格は、入力トークン 100 万あたり 0.75 ドル、出力トークン 100 万あたり 3.75 ドルと、以前のコストの半額で、年末まで利用可能です。
- 160 以上の国の Google AI Pro および Ultra 契約者向けのパーソナル AI エージェントである Gemini Spark は、本日から新モデルへ切り替わりました。
- このリリースには、CBRN およびサイバー攻撃における悪用リスクをカバーする更新済みの安全対策が含まれています。
Google、コーディングとエージェント向けの新 AI モデルとして Gemini 3.7 Flash を発表
Google は Gemini 3.7 Flash を「コーディングとエージェント向けのこれまでで最もインテリジェントなワークホースモデル」と説明しており、そのタイミングも重要です。このリリースは Gemini 3.6 Flash からわずか 3 週間後であり、Google はこの素早い展開を、開発者からのフィードバックと、今後のモデルにも引き継ぐ予定の内部アルゴリズムの向上によるものだとしています。
このスピード自体がひとつのシグナルです。企業が数週間おきに連続してモデルアップデートを出すのは、競合に追いつこうとしているか、有料ユーザーの実際の利用パターンに応えようとしている場合がほとんどです。Google は今回を、完全な世代交代ではないものの、コーディング、ナレッジワーク、ウェブ開発において専用のローンチを行う価値があるほどの飛躍だと位置づけており、単なる静かなパッチノートではない「漸進的だが実質的な一歩」としています。
Gemini 3.6 Flash に続く段階的アップデート
3.7 Flash をゼロからの作り直しとして位置づけるのではなく、Google はこれを洗練サイクルと捉えています。これは、AI 業界全体で一般的になりつつある、ラボが「安価で高速」なティアのモデルを鋭く保ちつつ、フラッグシップの価格帯には手を付けないための、連続的な高速アップデートの一種です。
コーディング、ナレッジワーク、ウェブ開発の改善にフォーカス
フォーカス領域は狭く、意図的に絞られています。ソフトウェアエンジニアリング、知識集約型のプロフェッショナルワーク、そしてフロントエンドのウェブ開発です。Google によれば、これらは開発者が 3.6 Flash で最も摩擦を感じていたワークフローであり、新モデルが最も明確な改善を示している領域です。
Gemini 3.6 Flash からの性能およびベンチマークの向上
Google が公開したほぼすべてのベンチマークにおいて、Gemini 3.7 Flash は直前のモデルを大きく上回っており、特にデバッグ、ファーストパスのコード精度、および本番環境レベルの出力で顕著です。
FrontierCode 1.1 Main と DeepSWE v1.1 におけるファーストパスのコード精度向上
FrontierCode 1.1 Main では、3.7 Flash は 43.6% を記録し、3.6 Flash の 34.4% を上回りました。DeepSWE v1.1 では差がさらに広がり、65.3% 対 49.0% となりました。Google によれば、このモデルはコーディング問題の解決や、大規模な手作業によるクリーンアップを必要としない、本番環境に近いコード生成においても、より大きな改善を示しています。
Arena.ai の WebDev Arena における優れたウェブ開発結果
ウェブ開発に特化した場合、3.7 Flash は、より少ないプロンプトで、より機能的なレイアウトや機能が揃ったアプリを生成します。また、スクリーンショット、画像、フルデザインシステムなど、どのようなリファレンスから作業する場合でも、デザインへの忠実度が高いことが示されています。Arena.ai の WebDev Arena では、3.6 Flash の 1538 に対し、Elo スコア 1588 を記録しました。
GDP.pdf と AutomationBench における推論力と精度の向上
金融、法律、生命科学などの知識集約型分野において、新モデルはより鋭い推論力を示しています。複雑な文書を処理するモデルの能力をテストする GDP.pdf ベンチマークでは、3.7 Flash は 34.0% を記録し、前モデルの 22.0% を上回りました。実世界のビジネスワークフロー完了度を測定する AutomationBench では、30.4% 対 17.0% という結果でした。
重要な理由: これらはわずかな改善ではありません。DeepSWE v1.1 や AutomationBench のようなベンチマークでほぼ倍増していることは、Google がモデルの端を微調整しているだけではなく、「コードを提案するアシスタント」と「タスクを確実に完了させるエージェント」とのギャップを埋めつつあることを示唆しています。どの AI コーディングモデルを標準として採用するかを検討している開発者や企業にとって、この違いは非常に重要です。
開発者体験の向上とコスト削減
単なるベンチマーク数値を超えて、Google は 3.7 Flash が実際の挙動でも異なると述べています。行き詰まりに対してより柔軟に適応し、意図が不明瞭な場合には明確化を求め、指示により忠実に従います。また、マルチステップのプランニングやツール呼び出しにより多くの労力を割くようになっており、これがエンジニアリングワークフローにおける手動での監督やリトライの削減につながると Google は説明しています。
複雑なワークフローと指示の処理能力の向上
このような「より慎重に考える」挙動は、常に付きっきりで監視が必要なモデルと、長時間のエージェントタスクを無監督で任せられるモデルとの違いを生みます。これは、個々のプロンプトを高速化するだけでなく、自動化をスケールさせようとするあらゆるチームにとって優先事項です。
前バージョンの半額となる導入価格
コスト面では、Google はGemini 3.7 の価格を、年末まで入力トークン 100 万あたり 0.75 ドル、出力トークン 100 万あたり 3.75 ドルと提供しており、3.6 Flash の 100 万トークンあたりの料金の半額となっています。性能向上と組み合わせることで、Google はこれを、支出を比例的に増やすことなく、本番環境レベルのエージェントをスケールさせる手段として位置づけています。Google によれば、初期の顧客フィードバックでは、この低コストでの精度とパフォーマンスの向上が高く評価されています。
Gemini Spark との統合とプラットフォーム全体での利用可能性
本日より、160 以上の国の Google AI Pro および Ultra 契約者向けの Google のパーソナル AI エージェントである Gemini Spark は、3.7 Flash 上で動作しています。Google I/O で、ユーザーに代わって 24 時間 365 日行動するエージェントとして発表された Spark は、Google Workspace アプリ全体でのツール利用の改善に加え、複雑で複数のスキルを要するタスクにおける精度と出力品質の向上の恩恵を受けています。
Gemini Spark は 3.7 Flash を用いてパーソナル AI エージェントを駆動
実務的には、Spark はファイルの統合、メールの下書き、ステータス文書の更新をより効率的に行い、これまでより少ない摩擦で、ユーザーのアイデアを完了したアクションへと変換できるようになったことを意味します。
Google AI Studio、Android Studio、Gemini API、エンタープライズプラットフォームからのアクセス
開発者は、Google AI Studio と Android Studio を通じて Gemini API 経由でこのモデルにアクセスできるほか、Google Antigravity でエージェントファーストのワークフローを試すこともできます。企業は、Gemini Enterprise Agent Platform と Gemini Enterprise アプリを通じてアクセスします。個人ユーザーは、対応国の Google AI Pro または Ultra 契約者であれば、Gemini アプリ内の Spark を通じて自動的にこのモデルに触れることになります。
責任ある AI 展開のための安全機能の強化
Google によれば、Gemini 3.7 Flash には、化学・生物・放射線・核（CBRN）分野およびサイバー攻撃における悪用に対する更新済みの安全対策が搭載されており、同じ分野での正当なユースケースは引き続き可能としています。
CBRN およびサイバー攻撃分野での悪用に対する更新済みの安全対策
これらの保護は、Google のより広範なバイオレジリエンス戦略およびサイバーセキュリティプログラムと整合しており、同社が「フロンティアセーフティの安全対策」と呼ぶもののカバレッジと堅牢性を拡大する継続的な取り組みの一部です。リリースと同時に公開されたモデルカードには、より技術的な詳細が記載されています。
重要な理由: Flash ティアのモデルが安価になり、エージェントタスクにおいてより高性能になるにつれ、複雑な文書の推論、マルチステッププランの実行、機能的なコードを素早く書くといった、正当な自動化に役立つ能力は、そのまま規制当局や安全チームが悪用を懸念する能力でもあります。フラッグシップモデルだけでなく、中位ティアで低コストのモデルにも安全対策を組み込むことは、Google が「速くて安い AI」を、守るべき対象としてより大きな攻撃面と見なしていることを示しています。
FAQ
Gemini 3.7 Flash は、以前の 3.6 Flash モデルと比べてどのような改善がありますか？
Google が公開したベンチマークによると、Gemini 3.7 Flash はコーディング、デバッグ、ナレッジワーク、ウェブ開発において性能が向上しており、より高いコード精度と、ビジネスワークフロー完了度の改善を実現しています。
Gemini 3.7 Flash のコストは Gemini 3.6 Flash と比べてどのくらいですか？
Gemini 3.7 Flash は、3.6 Flash と比べて 100 万トークンあたりのコストが半額となる導入価格で提供されています。年末まで、入力トークンは 100 万あたり 0.75 ドル、出力トークンは 100 万あたり 3.75 ドルです。
どのプラットフォームや製品が Gemini 3.7 Flash をサポートしていますか？
開発者は Google AI Studio、Android Studio、Gemini API を通じてアクセスできます。企業は Gemini Enterprise Agent Platform とアプリを利用します。Gemini Spark AI エージェントも、Google AI Pro および Ultra 契約者向けに、現在 3.7 Flash 上で動作しています。
Gemini 3.7 Flash にはどのような安全対策が組み込まれていますか？
このモデルには、化学・生物・放射線・核（CBRN）分野およびサイバー攻撃における悪用に対する更新済みの安全対策が含まれており、Google のバイオレジリエンス戦略およびサイバーセキュリティプログラムと整合しています。
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本記事は人工知能の支援を受けて作成され、編集チームによる確認を経ています。
