【2026年8月版】法人のためのGeminiモデル選び｜追わずに選ぶ3つの軸

Googleの生成AI「Gemini」には、用途の違う複数のモデルが並んでいます。数か月おきに新しいモデルが増え、前のモデルには終わりの日が付きます。

ただ、実際に選ぶ場面ではこんな迷いが出ます。

• 業務に載せるなら、どのモデルを選べばよいのか
• 新しいモデルが出るたびに、乗り換えを検討すべきなのか
• 会議の中身がどこへ行くのかを、稟議（りんぎ）でどう説明すればよいのか

そのためこの記事では、2026年8月時点の現行モデルと価格、会議データの行き先、最新を追わずに選ぶ3つの軸を公式情報から整理していますので、「Geminiのどのモデルを業務に載せるか」を決めたい方はぜひ最後までご覧ください。

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Geminiのモデルは今いくつある？

Geminiには用途の違う複数のモデルが並んでいます。2026年8月4日時点でGeminiの現行ライン（3系列）に並んでいるのは、主力のFlash系が2本、軽量のFlash-Lite系が2本、上位のPro系が1本の5つです。

1. 現行で選べるモデルと価格

まず、現行ラインに何が並んでいるのかを一覧にします。価格は100万トークン（AIが文章を数えるときの単位）あたりの金額です。

モデル	位置づけ	提供状況	入力	出力	無料枠
Gemini 3.6 Flash	最新の主力	一般提供（2026年7月21日）	$1.50	$7.50	あり
Gemini 3.5 Flash	前の主力	一般提供（Gemini Enterprise の global では8月4日付で削除の告知）	$1.50	$9.00	あり
Gemini 3.5 Flash-Lite	高速・低コスト	一般提供	$0.30	$2.50	あり
Gemini 3.1 Flash-Lite	軽量・大量処理向け	一般提供	$0.25（音声は$0.50）	$1.50	あり
Gemini 3.1 Pro	高度な推論向け	プレビュー	$2.00（20万トークンは$4.00）	$12.00（20万トークン超は$18.00）	なし
Gemini 3.5 Pro	次の上位モデル	未提供	公表なし	公表なし	公表なし

表の価格は開発者向けAPIの公表値です。Geminiアプリ、Google Workspace、Gemini Enterprise といったサブスク型の料金とは別に決まっています。稟議の金額を組むときは、どの入り口で使うのかを先に決めてください。

無料枠があるのはFlash系とFlash-Lite系です。上位の3.1 Proは有料のみで、20万トークンを超える長いプロンプト（AIへの指示文）では単価がさらに上がります。業務で本格的に使うなら有料が前提になります。

参照：Gemini Developer API pricing | Gemini API | Google AI for Developers

参照：Models | Gemini API | Google AI for Developers

2. 番号の大きさは序列ではない

番号の大きい順に並べても、Geminiのモデル同士では序列になりません。Flash系は3.6まで進んでいる一方、上位のPro系は3.1がプレビューのままです。その次にあたる3.5 Proは、まだ提供されていません。

価格も同じです。3.6 Flashの出力単価は、前の3.5 Flashより安く設定されています。新しいほうが高いとは限りません。

プレビューは、仕様が動く前提の段階です。上位の3.1 Proは、一度に渡せる文章の量が入力100万トークン・出力6.4万トークンと公表されています。それでも提供状況はプレビューのままです。長文を扱いたいからPro系を選ぶ、という判断をするなら、一般提供との違いは押さえておきたいところです。

参照：Gemini 3.1 Pro – Google DeepMind

3か月で起きた3つの入れ替わり

2026年の5月から8月までの数か月で、モデルをめぐって3つのことが同時に起きました。消えたモデル、出てこないモデル、そして8割安くなったモデルです。順に見ていきます。

global リージョンで使えなくなったモデル

Gemini 3.5 Flashは、Gemini Enterprise の global リージョン（サービスを動かす地域）から2026年8月4日付で削除されることが、7月21日のリリースノートで告知されました。

同じ7月21日に、もう一件の案内が出ています。Gemini 3.6 Flash が global リージョンで使えるようになったという案内です。ただし社内で使えるようにするには、設定を1つオンにする必要があります。新しいFlashが入った日に、前のFlashに退場日が付きました。

退場日が付いた3.5 Flashは、5月19日にGlobal・US・EUで一般提供が始まったモデルです。6月には全ユーザーで既定で有効になり、オフにできなくなりました。全員が使う前提に整えられた直後の退場です。一般提供から削除までは、2か月半ほどしかありません。

削除のあとに何を使えばよいかは、同じリリースノートには書かれていません。移行先は利用者側で決めることになります。

告知された削除日は、この記事の公開時点で過ぎています。リリースノートには実行を伝える追加の記載がないため、自社の状態は管理コンソールで確かめてください。

参照：Gemini Enterprise release notes

待っているモデルは、まだ出てこない

上位モデルの Gemini 3.5 Pro は、2026年8月4日時点で提供されていません。公式のモデル一覧に、記載そのものがありません。

公式の書き方をたどると、時期は後ろへずれています。2026年5月19日のブログには「社内ではすでに使っており、翌月に展開することを楽しみにしている」とありました。2か月後の7月21日のブログでは「現在パートナーとテスト中で、準備ができ次第、広く提供する予定」という書き方に変わっています。

同じ7月21日、Googleは次の世代にあたるGemini 4の事前学習を始めたことも明らかにしました。上位モデルを待っている間に、その次の世代が動き始めています。

参照：Gemini 3.5: frontier intelligence with action

参照：Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber

OpenAIは軽量モデルを8割値下げした

値段が動いているのは、Googleの外でも同じです。OpenAIは2026年7月30日にAPIの価格を改定しました。公式のチェンジログには「7月30日から、GPT-5.6 Luna は80%安く、GPT-5.6 Terra は20%安くなる」と記載されています。

値下げの対象は軽量と中位の2つで、上位のSolは据え置きです。同じ会社のモデルでも、階層によって下げ幅が違います。

参照：Changelog | OpenAI API

参照：Pricing | OpenAI API

3つは同じ数か月に起きている

消えたモデル、出てこないモデル、8割安くなったモデル。別の会社の判断が、たまたま同じ時期に重なりました。

価格と序列の動きそのものは、別の記事で整理しています。

参考記事：AIの値段はなぜ下がり続けるのか｜2026年夏の価格の動きと費用の前提

会議の中身はどこへ行く？

条件を満たすエディションのGoogle Workspaceでは、入力した内容と出力が、許可なくモデルの学習に使われることはありません。ただし、開発者向けAPIでデータを残さない運用にするには、設定と申請が必要です。

1. 組織向けでは学習に使われない

Google公式の説明では、利用者が入力した内容は「顧客データ」として扱われます。学習利用については「Workspaceは、顧客の事前の許可または指示なく、顧客データをモデルの学習に使用しない」と明記されています。

人によるレビューについても同じです。「あなたのコンテンツは、許可なく自ドメインの外で人にレビューされることも、生成AIモデルの学習に使われることもない」という書き方になっています。

ここで押さえたいのは、人によるレビューについての記述が「自ドメインの外で」という限定つきで書かれている点です。社内での扱いは、自社の設定と運用の側の問題として残ります。

参照：Generative AI in Google Workspace Privacy Hub

同じ「設定次第」の構図は、Geminiの外にある会議の機能にも出てきます。Google Meetの自動メモ生成は、Business Standard・Business Plus では既定でオン、Enterprise Standard・Enterprise Plus・Frontline Plus では既定でオフです。契約しているプランによって、記録が始まる既定の状態が違います。

参照：New Google Meet ‘Take notes for me’ settings for admins and end users – Google Workspace Updates

プラン別の既定値と、2026年9月21日から利用者側で何が変わるのかは、別の記事にまとめています。

参考記事：Google Meetの自動メモ生成｜プラン別の既定値と9月21日から変わること

2. データを残さない設定は既定ではない

開発者向けAPIでは、ゼロデータリテンション（入力と出力を保存しない運用）が既定で有効になっていません。有料で使うプロジェクトごとに申請し、承認を受ける手順を踏みます。承認されると、入力・出力と個人を識別できるメタデータ（誰がいつ使ったかの記録）が、保存される前に消されます。

機能ごとの条件も付きます。保存しない状態を実際に作るには、次の運用が必要です。

• 状態を保存するAPIでは、保存の設定を明示的に切る
• 音声のやり取りでは、セッションを引き継ぐ設定を使わない
• アップロードしたファイルは手で削除し、キャッシュ機能を使わない

例外もあります。Google検索やMapsで裏取りをする機能には停止する手段がなく、データは30日間保存されます。会議の記録に裏取りの機能を使うなら、30日という保存期間は稟議の資料に書いておきたい条件です。

契約すれば自動で保存されなくなる、という理解のままだと、社内への説明が実態と食い違います。

参照：Zero data retention in the Gemini Developer API

3. 無料版と個人版は前提が違う

無料版や個人版では、入力した内容が製品の改善に使われる場合があります。組織向けとは前提が別です。そのため、社員が個人のアカウントに会議の中身を貼り付けている状態は、モデルの新旧とはまったく別のリスクになります。

会議業務を丸ごと自動化するAIエージェント「Otolio」が実施した250件以上の導入企業アンケートでも、この構図は繰り返し出てきます。「各部署がばらばらにツールを契約していて、全社で推奨できる製品を用意したい」という声です。同アンケートでは、選定の決め手として学習利用の可否・国内でのデータ保管・SAML/SSO（社内の認証と連携するログイン方式）への対応が挙がりました。統制の話は、モデルの世代交代とは別の軸で動いています。

会社が把握しないAI利用をどう扱うかは、禁止よりも統制で考えるほうが現実的です。公式に使うツールを1つ決め、会議の記録をそこに集める。この考え方と具体的な手順を、別の記事で5つのステップに整理しています。

参考記事：会議・議事録のシャドーAI対策｜禁止せず統制する5つのステップ

もう一つ確かめたいのが、契約と設定の側です。学習に使わせないための設定は、サービスによって置き場所も呼び名も違います。オプトアウト（利用停止の申し出）の手順と、利用規約のどこを読めばよいかをまとめた記事があります。

参考記事：AIに学習させない3つの方法｜オプトアウト設定と利用規約の読み方・学習させない設計の選び方

業務に合う階層で選ぶ3つの軸

「結局、どれを選べばいいのか」。ここまでの事実を並べると、選ぶ手がかりはモデル名から離れていきます。

残るのは、上位・主力・軽量という用途の区分です。この区分は、モデル名が入れ替わっても形を変えません。入れ替わるのは、それぞれの階層に入る具体的なモデルの名前だけです。見るべき軸は3つに絞れます。

信頼して業務に載せられるか

最初に見るのは提供状況です。プレビューのモデルは仕様が動く前提で、無料枠も付きません。業務の本番に載せるなら、一般提供のモデルから選ぶのが素直な判断になります。

削除の予定にも目を通しておきましょう。特定のモデル名を指定して動かしている仕組みは、そのモデルが消えると手当てが必要になります。社内の仕組みでモデル名を書き込んでいる設定を減らしておけば、入れ替わりのたびの作業は軽くなるでしょう。

データの行き先を説明できるか

稟議で最初に問われるのは、データの行き先です。会議の中身は、その会社にとって最も外に出したくない情報の一つです。性能の比較より前に、データの扱いの説明を求められます。

確かめる点は3つに整理できます。学習に使われないか。保存しない運用が選べるか。どこに保管されるか。いずれも設定と契約で示せる内容で、モデルが入れ替わっても土台は変わりません。

3つ目の保管場所は、公式のプライバシー案内には地域まで書かれていません。組織ごとにデータの地域設定があることには触れているので、自社の分は契約書と管理画面の設定で確かめる形になります。

自社の業務に合う階層か

AIの精度を客観的に測る共通のものさしは、まだ定まっていません。そのため「他社のAIがすごいらしい」という伝聞で、いったん決まった話が振り出しに戻ります。契約更新の場面で「新聞で別のツールがよいと聞いたので、もう一度比べよう」となる。こうしたやり直しは、エピックベースの商談でも起きています。一度通した稟議を、半年後にもう一度通し直すことになります。

私たちエピックベースは、AIは「精度の数字」ではなく「精度を上げ続ける取り組み」で選ぶほうが合理的だと考えています。数字はすぐ動く。順位づけは、翌月には別の顔ぶれになるためです。

階層の判断は、自社の会議の形から決めます。2時間の会議を丸ごと渡すなら上位の階層が要る。30分の定例の議事録なら主力で足ります。決まった形式の報告を大量にさばくだけなら軽量で十分でしょう。会議の長さと本数から決めるほうが、順位表を見比べるより早く決まります。

Geminiを会議業務で使うときの注意点

汎用の生成AIを会議で使うと、モデルの善し悪しとは別のところで手が止まります。3つ挙げます。

文字起こしの質で仕上がりが変わる

渡す文字起こしが崩れていれば、要約も崩れます。精度はAIの質と録音の質の掛け算で決まるためです。マイクと話者の距離、周囲の雑音。この2つが整っていない音声は、どのモデルに読ませても結果が伸びません。

型番や社内の固有名詞も引っかかります。汎用のツールでは、誤変換されたまま残ることがあります。Otolioは、過去に作った議事録を参照して各社の表記に合わせる独自アルゴリズムを備えており、用語を事前に登録しなくても認識精度が上がります。この技術は特許を取得済みで、文字起こしの精度は90%以上です。

汎用の生成AIとAI議事録ツールでは、精度を上げる仕組みそのものが違います。会社ごとの表記に合わせていく作りがあるかどうかで、使い続けたときの結果が分かれます。

選ぶ前に何を確かめればよいかは、別の記事で整理しています。並んでいるのは、指示文を書く手間の差、議事録が仕上がるまでの段取りの数、会議の頻度による向き不向きの3点です。

参考記事：【徹底比較】GeminiとAI議事録ツールどちらを選ぶ？議事録効率化の成功ポイントを解説

毎回プロンプトを書く手間が残る

開発者向けAPIやアプリで議事録を作るなら、毎回、指示文を書くことになります。書式を揃えたい会社ほど、この手間は積み上がります。担当者が変わると書式も変わる、という悩みもここから出ます。

Otolioは、カレンダーに予定を入れておくだけで、好きなフォーマットの議事録が自動で仕上がります（カスタムテンプレート）。誰が担当しても同じ形の記録が残るため、書式を揃える作業そのものがなくなります。

モデルの世代交代を業務から切り離す

3つ目は、階層を決めたあとの運用です。自社でモデル名を指定せず、モデルの切り替えをツール提供側に任せる形にしておけば、世代交代のたびの作業が業務から消えます。

エピックベースでは、国内のセキュリティ基準を満たすAIを継続的に見直し、より適したものへ切り替える運用を取っています。入力された会議データは機械学習に使いません。情報セキュリティの国際規格である ISO/IEC 27001（ISMS）の認証を取得し、データは東京リージョンの国内データセンターに保管しています。

新旧のモデルで結果がどれだけ変わるのかは、比べてみないと分かりません。サンプルの会議データを使い、新旧のGeminiに同じ指示で議事録と共有メールを作らせた記事があります。差が出た箇所と、出なかった箇所の両方を載せています。

参考記事：Gemini 3.6 Flashは何が変わった？サンプル会議データで新旧モデルを比較

まとめ｜モデルを追わずに階層で選ぶ

Geminiを業務に載せるときの問いは、最新かどうかより、どの階層で足りるかです。上位・主力・軽量という区分は、モデル名が入れ替わっても残ります。

3つの軸のうち先に手をつけるなら、データの行き先を説明できるかどうかです。ここが通らないと、あとの2つを詰めても稟議は動きません。私たちは、AIは「精度の数字」ではなく「精度を上げ続ける取り組み」で選ぶほうが合理的だと考えています。

まずは、自社の会議がどの階層で足りるのかを一度決めてみてはいかがでしょうか。

モデルの一覧を見比べているうちに、次の一覧が出てきます。比べ続けるより、いまの会議で一度動かしてみたほうが、必要な階層はすぐ分かります。

よくある質問とその回答

Q. Geminiのどのモデルを業務で使えばいいですか？

一般提供されているモデルの中から、業務に合う階層を選ぶのが基本です。定例会議の議事録や要約なら主力のFlash系、大量の定型処理ならFlash-Lite系が候補になります。長文と複雑な推論が必要な場面では、上位のPro系が向いています。この記事で挙げた現行ラインではPro系は3.1 Proのプレビュー1本ですが、上位で一般提供のモデルが必要な場合は、ひとつ前の世代の Gemini 2.5 Pro が公式のモデル一覧に載っています。

Q. Gemini 3.5 Proはいつ使えるようになりますか？

Gemini 3.5 Proの提供時期は、2026年8月4日時点で公表されていません。Googleは2026年7月21日に「現在パートナーとテスト中で、準備ができ次第、広く提供する予定」と述べています。

Q. 使っていたモデルが削除されると、業務は止まりますか？

モデルの削除は、そのモデル名を直接指定して動かしている場合に影響します。Gemini 3.5 Flash については、Gemini Enterprise の global リージョンから2026年8月4日付で削除されることが、7月21日のリリースノートで告知されました。この日は本記事の公開時点で過ぎているため、自社の状態は管理コンソールで確かめてください。特定のモデル名に依存した運用ほど、入れ替わりのたびに手当てが必要になります。

Q. 会議の内容はAIの学習に使われますか？

条件を満たすエディションのGoogle Workspaceでは、顧客データを許可なくモデルの学習に使わないとGoogleが公表しています。人によるレビューについても、自ドメインの外では行わないと明記されています。無料版や個人版は前提が違うため、会社として使うツールを決めておくと安全です。

Q. 新しいモデルが出たら乗り換えるべきですか？

新しいモデルが出ても、毎回乗り換える必要はありません。判断の基準になるのは、一般提供かどうか、データの行き先を説明できるか、自社の業務に合う階層かの3点です。最新かどうかは、この3つのどれにも直接は関わりません。