Gemini Decisions APIとは。判断だけを返すGemini APIの仕組みと料金

Googleが2026年11月11日に、判断に特化した新モデル「Gemini Decision 1」と、それを呼び出す「Gemini Decisions API」を発表しました。Google AI StudioのGemini API経由で使え、1回のリクエストで最大1,000個の質問に答えさせられるとGoogleは説明しています。

ただ、「文章を作らないAI」とはどういうものか、これまでのGemini APIと何が違うのか、速さや料金はどの程度なのかが分かりにくいという方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、次の点を整理します。

• Gemini Decisions APIとGemini Decision 1とは何か
• 1回の順伝播で選択肢を採点する仕組みと、3種類の質問、信頼度スコア
• 速さと料金、使い方、向いている用途
• 生成AIとの違い、AI開発の設計や費用の見積もりへの影響(解釈として分けて記載)
• 誤解されやすい点と、まだ確認できていないこと

本記事は、Googleの発表記事とGoogle AI Studioのドキュメントを一次情報としています。Googleの説明にあたる内容には「Googleは〜と説明しています」と付け、事実と解釈を分けて書きます。

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Gemini Decisions APIとは。判断に特化した新しいGemini API

Gemini Decisions APIは、Googleが新モデル「Gemini Decision 1」を基盤として公開したAPIです。ここでいうAPIとは、プログラムからGoogleのAIを呼び出すための窓口を指します。文章を作るのではなく、用意した選択肢から答えを選ぶ処理に特化しています。

図解:Gemini Decisions APIの発表内容の要点

発表の概要

要点を表にまとめると、次のとおりです。

項目	内容
発表日	2026年11月11日
発表者	Google DeepMindのMin Choi氏(プロダクトマネージャー)とFelix Yu氏(主任科学者)
モデル	Gemini Decision 1(モデルID:gemini-decision-1)
提供経路	Google AI StudioのGemini API
入力	テキスト、画像、音声、動画、PDF(最大256Kトークン)
質問数	1つの入力に対して最大1,000個

発表記事は、このAPIを「選択肢が限られた判断(bounded choices)のための部品」と位置づけています。

背景:なぜ「判断だけ」を返すAIが出てきたのか

ここからは、背景についての解釈です。AIを組み込んだシステムでは、「次にどの道具を呼ぶか」「この文章は社内規則に違反していないか」といった、選択肢が決まった判断を何度も繰り返します。文章生成のAIでは、答えを文章で出させ、プログラムで読み取って分類し直す手間が生じます。

Googleは、AIによる意思決定の部品を専用に切り出すことで、この手間を減らそうとしていると考えられます。Decision 1は、答えの文章ではなく、選択肢ごとの確率と信頼度を直接返します。

Gemini Decision 1の仕組み。1回の順伝播で選択肢を採点するGemini API

ここまでAPIの概要を見てきました。次に、答えの文章を作らず選択肢を採点して返す、Gemini Decision 1の動き方を説明します。

用語の整理

仕組みの説明に出てくる言葉を、先に定義しておきます。

• トークン:AIが文章や画像を処理するときの、細かい単位です。料金や上限は、このトークンの数で決まります。
• 順伝播:入力をAIのモデルに通して、結果を計算する1回の流れです。従来の文章生成では、この計算を、文章を1トークン出すたびに繰り返します。
• 確率:各選択肢がどれくらい当てはまりそうかを示す数値です。
• 信頼度スコア:AIが、自分の答えをどれくらい確かだと見ているかを示す、0から1の数値です。

1回の順伝播で採点する流れ

Googleの説明では、Gemini Decision 1は答えの文章を1トークンずつ生成する代わりに、候補の選択肢を1回の順伝播で採点し、確率と信頼度スコアを返します。流れは次の4段階です。

1. 判断の材料になる入力(テキスト、画像、音声、動画、PDF)を1件渡す
2. その入力に対する質問と、候補の選択肢を渡す
3. モデルが、1回の順伝播で、すべての質問の選択肢を採点する
4. 質問ごとに、確率と信頼度スコアが返ってくる

文章を生成しないため、出力トークンの使用量は常に0になると、ドキュメントに書かれています。

質問は並列かつ独立に評価される

各質問は、共有の入力に対して並列に、互いに独立して評価されます。ドキュメントには「質問同士は互いを見ることができない」と書かれており、1つ目の質問の答えが2つ目の質問の評価に影響することはありません。この性質が設計にどう効くかは、後半で整理します。

キャリブレーションとは

発表記事には「最小のキャリブレーション誤差」とあります。キャリブレーションとは、AIが出す信頼度が、実際の正しさと合っている度合いです。信頼度0.9の答えが実際に9割ほど当たっていれば、良い状態です。

質問は3種類。Gemini Decisions APIの質問タイプと信頼度スコア

Gemini Decisions APIでは、質問を3種類から選べます。ここまで内部の動き方を見たので、次に、利用者が書く質問の形と信頼度スコアを説明します。

図解:質問の3種類と信頼度スコアの要点

3種類の質問タイプ

3種類の質問は、1回のリクエストの中で混在させられます。

タイプ名	内容	返ってくるもの
noul	「はい」か「いいえ」かを答える(Yes・No)	0.01から0.99の値
choice	2〜255個の選択肢から選ぶ(多肢選択)	選択肢ごとの確率
score	0から始まる順序付きのルーブリックで採点する	採点の結果

ルーブリックとは、点数ごとに「この状態なら何点」という基準を決めた採点表のことです。

この表から読み取れるのは、「はい・いいえ」の確認、分類、段階評価という、判断処理でよく使う3つの形が1つのAPIにそろっている点です。3種類を混ぜられるため、1件の入力に対して、規約の確認と分類と品質の採点を同時に行えます。

0から1の信頼度スコアと、人への振り分け

すべての回答には、0から1の信頼度スコアが付きます。Googleは、曖昧なケースをフォールバックや人間のレビュアーに回すために使えると説明しています。フォールバックとは、最初の処理で扱いきれなかったときに切り替える、代わりの処理のことです。

たとえば、信頼度がある値(しきい値)より低い答えだけを人の確認に回し、高い答えはそのまま自動で処理します。しきい値は利用者が決めます。

速さとGemini APIの料金。Gemini Decision 1の応答時間と入力100万トークン0.10ドル

ここまでで、仕組みと質問の形を確認しました。次に、Gemini APIとして使うときに気になる速さと料金を整理します。

図解:速さと料金の要点(Googleの説明)

速さ:150〜250ミリ秒

レイテンシとは、リクエストを送ってから答えが返ってくるまでの待ち時間です。Googleの説明では、エンドツーエンド(送信から受信まで全体)のレイテンシは150〜250ミリ秒です。このうち、モデルの計算にかかる時間の中央値は50〜100ミリ秒とされています。

この数字には条件があります。モデル計算の中央値は、16Kトークンまでの文脈で測ったものです。質問数が1個から100個の間では、レイテンシがほぼ横ばいに保たれると説明されています。

料金:入力100万トークンあたり0.10ドル、出力は課金なし

価格は、入力100万トークンあたり0.10ドルです。Decision 1は文章を生成しないため、出力トークンの使用量は常に0で、出力側は課金されません。

質問数が増えたときの課金の数え方は、Googleの発表とドキュメントでは確認できていないため、実際の請求は公式のドキュメントで確認してください。

本記事が扱う料金は、Googleの発表に書かれたGemini Decision 1の入力料金までです。他のモデルの料金表や無料枠は、Google AI Studioの公式の料金ページで確認してください。

約5倍安いというGoogleの説明

Googleは、共通のベンチマーク群で、Interactions APIを使うGemini 3.5 Flash-Liteと比べて、Gemini Decision 1とDecisions APIの組み合わせが約5倍安いとしています。また、エージェントのルーティング、推論、ランキング、マルチモーダル理解のベンチマークで首位だとも説明しています。どちらもGoogleの説明であり、具体的なスコアや試験の方法、第三者による検証は確認できていません。

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Gemini APIでの使い方と想定用途。Google AI Studioから呼び出す

ここまでで、Decisions APIの性能を確認しました。次に、向いている判断と、Google AI StudioのGemini APIからの呼び出し方を整理します。

想定用途の4つ

Googleが挙げている想定用途は、ツール選択、ポリシーチェック、モデルのルーティング、コンテキストの格付けの4つです。意味と判断の例を表にします。例は、用語の説明のための仮の例です。

用途	意味	判断の例
ツール選択	AIエージェントが、どの道具(機能)を呼ぶかを選ぶ	「天気を調べる」「予約を取る」のどちらを使うか
ポリシーチェック	内容が、決められた規則に合っているかを確認する	投稿が利用規約に違反していないか
モデルのルーティング	質問を、どのAIモデルに回すかを振り分ける	簡単な質問は小さいモデル、難しい質問は大きいモデルへ
コンテキストの格付け	参照する資料が、質問にどれだけ役立つかを採点する	検索で見つけた文書の関連度を3段階で評価する

この表から分かるのは、4つとも「選択肢や基準があらかじめ決まっている判断」だという点です。

Google AI Studioでの使い方の手順

Google AI Studioのドキュメントには、利用にSDK 3.2以降が必要だと書かれています。SDKとは、プログラムからAPIを呼び出しやすくする、開発用の部品集です。流れは次のとおりです。

1. SDKを3.2以降に更新する。ドキュメントには、Pythonでは pip install -U google-genai、JavaScriptでは npm install @google/genai@latest と示されています
2. モデルIDに gemini-decision-1 を指定する
3. 判断の材料になる入力と、質問を渡す。呼び出し方は、Python、JavaScript、RESTの3通りが示されています(RESTは、HTTPでAPIを直接呼ぶ方式です)
4. 返ってきた確率と信頼度スコアを読み、しきい値で次の処理を分ける

画像や動画を入力するときは、手順3で解像度を調整でき、視覚的な細かさとトークンコストのバランスを決められます。

生成AIとの違い。Gemini Decisions APIと文章生成のGemini APIの使い分け

ここまで、使い方と用途を見てきました。次に、文章を生成するAIとの違いと、使い分けの考え方を示します。

比較の表

比較項目	Gemini Decisions API	文章を生成するAI
出力	確率と信頼度スコア	文章
出力トークン	常に0(課金なし)	生成した分だけ使う
質問同士の参照	できない(独立に評価)	前の内容を踏まえて答えられる
向く場面	選択肢が限られた判断	説明、要約、文章づくり

中央の列はGoogleの説明にある内容で、右の列は、比較のために補った文章生成の一般的な性質です。この表から読み取れるのは、Decisions APIは文章生成の代わりではなく、役割の違う部品だという点です。

質問が独立していることの意味

質問同士が互いを参照できないことは、設計上の制約になります。ここからは解釈です。

たとえば、「この問い合わせは返金の話か」の答えを受けて、「返金の理由は何か」を判断したい場合、1回のリクエストの中では順番に処理できません。リクエストを2回に分ける設計が必要になると考えられます。

使い分けの目安

• 答えが「はい・いいえ」「選択肢のどれか」「段階評価」で決まる判断は、Decisions APIが候補になります
• 説明文や要約のように、文章そのものが成果物になる処理は、文章を生成するAIが向いています
• 判断の理由を文章で残したい場合は、判断をDecisions API、説明の文章づくりを生成AIに分ける組み方が考えられます

AI開発の設計と費用への影響。日本企業がGemini Decision 1を見るときの視点(解釈)

ここまでは、Googleが説明している内容を整理してきました。ここからは、AI開発の現場や、AIを組み込んだシステムを発注する日本企業にとって、この発表をどう読むかという解釈です。

判断処理を独立した部品にする設計

AI機能付きのシステムでは、判断の処理が文章を生成する処理と一体になっていることが多いと考えられます。専用の部品が出てくると、「判断する部品」と「文章を作る部品」を分けて設計する選択肢が生まれます。判断の部分だけを別に評価したり、入れ替えたりしやすくなります。

費用の見積もりの考え方

出力トークンが課金されないため、費用は入力のトークン数が中心になると考えられます。1件あたりの入力量と1日の処理件数を掛け合わせ、入力100万トークンあたり0.10ドルを当てはめる順序が基本です。質問を増やしたときの課金の数え方は確認できていないため、見積もりの前に公式のドキュメントで確認してください。

信頼度を使った運用の組み方

信頼度スコアで、自動で処理する範囲と人が確認する範囲を数字で分けられます。導入を検討するときは、次の順に進めると、判断の質を確かめやすくなります。

1. 担当者が、自動化したい判断(例:問い合わせの分類)を1つ選び、選択肢を書き出す
2. 過去のデータから、正解のついた少量のサンプルを作る
3. サンプルをDecisions APIに通し、信頼度スコアの分布と、正解との一致を確かめる
4. 信頼度のしきい値を決め、それ未満は人のレビューに回す流れを作る
5. 運用を始めたあとも、人が直した結果を集めて、しきい値を見直す

この順序は、信頼度スコアの特徴に合わせて整理した解釈で、Googleが示した手順ではありません。日本語での利用可否は確認できていないため、日本語の文書を判断させる場合は、手順3の段階で精度を確かめることが先になります。

Gemini Decision 1の誤解と、まだ確認できていないこと

最後に、発表の内容を読むときに誤解しやすい点と、確認できていない点をまとめます。

誤解しやすい点

• 「初の決定モデル」とは言えません。発表資料は、このモデルを「新しい(new)」と書いているだけで、Googleとして初めてか、業界で初めてかという記述はありません
• 「1,000問でも速い」とは言い切れません。レイテンシが横ばいと説明されているのは、1個から100個の範囲です。1,000問の実測値は確認できていません
• 256Kトークンと16Kトークンは、別の記述です。入力は最大256Kトークンとされる一方、モデル計算の中央値は16Kトークンまでの文脈で示されています。両者の関係は資料からは分かりません
• 「文章生成のAIの置き換え」ではありません。想定用途は選択肢が限られた判断で、文章づくりを置き換えるものとは書かれていません

確認できていないことの一覧

• 提供ステータス(プレビューか正式提供か)、提供地域、対応言語
• ベンチマークの具体的なスコア、比較対象の詳細、試験の方法
• Vertex AIやGeminiアプリなど、Google AI Studio以外での提供
• 日本での提供状況と、日本語での利用可否
• 同日に発表された他のモデル(Gemini 4 Carbonなど)との関係

今後のGoogleの発表やドキュメントの更新で、内容が変わる可能性があります。

まとめ

本記事の要点は、次の4つです。

• Googleは2026年11月11日に、判断特化の新モデルGemini Decision 1と、Gemini Decisions APIを発表しました。Google AI StudioのGemini API経由で使えます
• 文章を生成せず、1回の順伝播で選択肢を採点し、確率と0から1の信頼度スコアを返します。1つの入力に最大1,000個の独立した質問を渡せます
• レイテンシは150〜250ミリ秒、価格は入力100万トークンあたり0.10ドルで、出力トークンは課金されません
• 提供ステータス、日本語での利用可否、1,000問時の速さなどは確認できていません。導入前に、公式のドキュメントと少量のデータでの検証を行ってください

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参考情報

本記事は、Googleの発表を伝えた次の報道記事の内容をもとに、まとめています。

• Google「Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions」
• aistudio.google.com「Google AI Studio」
• CNET Japan「Google Pixelスマホ、ついにAIがアプリを操作　Gemini新機能が日本上陸」