Geminiとは？1.0 Ultraと1.5 Proの違いは？使い方、活用事例、API・ChatGPTとの違いを徹底解説！

Geminiとは、ITの巨人Googleが満を持して2023年12月に公開した生成AIモデルです。ChatGPT以降、大手IT企業が生成AIに着目し、さまざまなサービスやアプリケーションを発表しています。

生成AIとはなにか？種類や今後などはこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

数多く出てきた生成AIの中でGeminiはマルチモーダルで対話ができることや、プログラミングにおいて高品質なコード生成とコード理解することが可能であり注目を集めています。

OpenAI、Microsoft、そしてGoogleと生成AIでも役者がそろってきた感のある今、自社でのオフィス利用、事業導入に最も使えるのはどのAIモデルか気になっている方も多いでしょう。

今回はGeminiに関する概要から特徴、使い方、同じ対話型AIのChat GPTとはどう違うのか、将来性、さらには業界別の具体的な活用事例まで徹底解説します。

ぜひ今回の記事を参考にGeminiに詳しくなり、企業のAI導入に対する理解を深めていきましょう。

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Geminiとは？

Geminiとは、Googleが開発した生成AIモデルです。マルチモーダルなLLM（大規模言語モデル）であり、テキストだけでなく、音声や画像のやり取りもできる対話型AIが特徴です。

2024年5月時点では、Gemini 1.5 Flashが最新バージョンとなっています。（2023年12月のGemini公開時点ではGemini 1.0）

LLMとは？どのように活用されているか？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

Geminiは、そもそもの設計がマルチモーダルであるため、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、コードなど様々な種類の情報を扱うことができ、人間の学習や相互作用に近いものです。

NotebookLM、Google SGE(現AI Overview)など、Googleの各サービスのバックで稼働するAIモデルもGeminiに統一されています。

関連記事：AI Marketニュース「Google社、マルチモーダルで高い推論能力を持つ生成AIモデル「Gemini」を新たに公開」

GeminiとPaLMの関係

Googleは、もともとGoogleのBardやGmail、Google Docsなどに統合されていたLLMであるPaLMをGeminiに置き換えたいと考えているようです。PaLM、及びその後継であるPaLM2は、論理的推理、常識的推理、数学、およびコーディングに焦点を当てて設計されており、特にPythonやJavaScriptでの強みがあるLLMです。

PaLM 2は医療分野においても応用されており、Med-PaLM 2として米国医療ライセンス試験での習熟度や医療文献とスキャンの分析能力が認められています​​。

一方、Geminiは多様性において際立っています。テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、コードなど様々な種類の情報を扱うことができ、人間の学習や相互作用に近いものです。スマートフォン搭載用のエッジAIタイプの軽量モデルから、対話AIに特化したモデルまで、多様な用途に応じた形式で提供されている点も注目に値します。

Googleの新しい検索体験であるSGEも、PaLM2を搭載していると公表されていますが、これからGeminiに統合されていくかもしれません。

Googleは、他にも画像生成に特化したImagenも併せて生成AIの覇権を握ろうと狙っています。

対話型AIであるBardをGeminiに刷新

Geminiへの統合により、企業は市場分析、顧客対応、製品開発など、さまざまな業務にAIをより深く組み込むことができるようになります。Googleはこの名称変更を、高性能なAIであるGeminiのテクノロジーが反映されたことを伝えるために変更したと報告しました。ビジネスユーザーと個人ユーザーの生産性と創造性を向上させることを目指しています。

Gemini提供モデル・各モデルの違い

Geminiは場所にとらわれずどこでも実行できることが想定されており、その柔軟性を実現するために複数のモデルが用意されています。

Gemini 1.0 Ultraは最も高性能なモデルで、ほとんどのタスクでGPT-4よりも優れていることが発表されていましたが、同様の性能を持つGemini 1.5が2024年2月に登場しています。

また、2024年5月には、Gemini 1.5 Proはこれまで100万トークだったコンテキストウィンドウが200万に拡大され、同時に、Gemini 1.5 Flashという軽量モデルも提供開始されています。2024年7月25日には、Gemini無料版のAIモデルが「Gemini 1.5 Flash」にアップグレードされました。

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Geminiの4つの強みとは？

Geminiの強みは高度なプログラミング能力やマルチモーダルネイティブな設計をされているなどの特徴があります。

ここではGeminiの特徴を詳しく解説していきます。

高度なプログラミング能力

Geminiはプログラミング言語の理解やコードの説明、高品質なコードの生成など高度なプログラミング能力を持っています。

チャット形式でコードの生成を指示したり、目的だけ記載するだけでコードの草案が作成されたり、抽象度の高い内容にも答えてくれます。実際の能力として、Geminiをベースに競技プログラミングに特化させたAIのAlpha Code 2は上位15%に入るほどの能力を示しました。

コード生成に関しては、GeminiはHumanEvalやNatural2CodeといったベンチマークでGPT-4を上回っています。これは、Geminiがプログラミング言語の構文をより正確に理解し、より効率的なコードを生成できることを意味します。

もちろん、テキストエディタに組み込みのGitHub Copilotのように文脈に応じてコードを補完してくれるわけではありませんが、日常的にちょっとコードが分からないシーンでは十分でしょう。

マルチモーダルネイティブな設計

Geminiはマルチモーダルネイティブな設計がされています。マルチモーダルとは、テキスト、動画、音声、画像などのさまざまなデータ形式を入出力で扱えることを意味します。

マルチモーダルとは？何がすごい？こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

Geminiはマルチモーダルネイティブなので、入力にさまざまなデータ形式の情報を受け取ることができ、その情報をシームレスに自然な処理を行うことができます。

例えば、ビデオの音声と映像の内容を同時に分析し、その情報を統合して理解可能し、画像や音声を含む複合的な応答を生成する能力も持っています。また、動画を入力として利用する際、Geminiはその動画の前後の文脈を理解し、より精度の高い解析を行うことができます。

OpenAIのGPT-4もテキスト以外のデータ形式を扱うことは可能ですが、主にテキストと画像の組み合わせに焦点を当てています。例えば、ユーザーが画像をアップロードし、その画像に関するテキストの説明や質問をすることができます。その応答は基本的にテキスト形式に限定されています。

関連記事：「VLMとは？画像とテキストを統合処理する仕組み・メリット・デメリット・活用分野を徹底紹介！」

Googleサービスとの連携

GeminiはGoogleが開発しているため、ほかのGoogleサービスとの連携も可能です。

以下のようなさまざまなGoogle製品におけるAI機能の基盤となっていきます。

• Google Bard（Geminiに名称変更）：より高度な多様なデータタイプを理解し、処理できるようになります。より包括的で高度な回答生成が可能になると予想されます。
• Google Cloudサービス：より高度なデータ分析や機械学習タスクを可能にします。
• Gmail：より効率的なメール管理、スマートな返信提案、またはメールコンテンツのより深い理解を可能にするでしょう。
• Google Workspace：ドキュメントの自動生成、スプレッドシートのデータ解析、プレゼンテーションの質の向上などが期待されます。
• Pixelスマートフォン：より賢いカメラ機能や、リアルタイムでの言語翻訳などが可能になるでしょう。
• Nestサーモスタット：より正確な温度管理やユーザーの習慣を学習して最適化することができるようになります。
• 検索広告：広告のターゲティングがより精度が高くなり、ユーザーの検索意図や興味に合わせた広告表示が可能になります。
• Chrome：ウェブページの内容をより深く理解し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

対話型生成AIであるGoogle Bard（Geminiに名称変更）はGmailやGoogle ドキュメントなどのサービスから情報を取得して回答を導き出すことができ、Geminiの搭載によりさらにマルチモーダルな入力も期待されています。

2024年の早期には、Duet AI for Google WorkspaceでGemini Proが利用できることが発表されました。

※最新の動き：2024年2月にGoogleは対話型AIであるBard名称をGeminiに刷新し、Duet AI for Google WorkspaceもGemini for Workspaceに変更することを発表しました。

安全性が高い

Google Gemini AIは、Googleが開発した最新のAIモデルで、その安全性は特に重視されています。Geminiはサイバー攻撃や自律性のリスクへの対策を含む、包括的な安全性評価を受けています。

さらに、危険なコンテンツの含まれる入力の分類やフィルタリングにも注力しており、外部の専門家やパートナーと協力して、網羅的なモデルのテストを行っています。これらの措置により、Geminiの安全性に対する十分な注意が払われていることがわかります​​。

GeminiはChat GPTとどう違う？

Geminiが2023年12月時点で一部搭載されている対話型AIであるGeminiとOpenAI社のGPT-4を搭載しているChatGPTは具体的にどう違うのかここで見ていきます。両者の違いを理解しておくことで、実際にどちらを導入した方がいいのか検討することができます。

ベンチマークテストスコアで上回る

Gemini Ultraでは大規模言語モデルの研究開発で使用されているいくつかの重要なベンチマークテストでGPT-4以上の性能を発揮しています。

これらのテストは、モデルの認識、知識、推論の能力を測定するために設計されており、Gemini Ultraは特に数学、物理、医学、法律など57科目を組み合わせた知識のテストで高いパフォーマンスを発揮しています。

例えば、MMLU（Massive Multitask Language Understanding）ベンチマークで、Gemini Ultraは90%のスコアを獲得し、GPT-4の86.4%を上回りました。このスコアは、Geminiがより広範囲の理解と優れた推論スキルを持つことを示しています。

また、Big-Bench HardやDROPといった推論タスクのベンチマークでも、GeminiはGPT-4を上回るパフォーマンスを示しました。これは、Geminiが複雑な問題を解決する能力に長けていることを裏付けています。

複雑で高度な質問やより高い精度の回答を期待する場合はGPT-4よりGemini Ultraの利用が最適になる可能性が高いでしょう。ただし、Gemini Ultraは現在一般公開されておらず、Google Bardなどを通じて一部の機能を利用できるに留まります。

パラメータ数で上回る

Geminiのパラメータ数はnanoのみ公表されており、32.5億と報告されています。Gemini Ultraのパラメータ数については、現在のところ公表されていませんが、その性能から、GPT-4の推定される5,000億以上のパラメータ数を上回っていると予想されています。

Geminiの小型バージョンであるGemini Nanoは、32.5億のパラメータを持っており、これはGPT-4のパラメータ数よりも少ないとされています。

総合的に見ると、Gemini Ultraは、特にマルチモーダルタスクや複雑な問題解決の能力でGPT-4を上回る可能性が高いです。しかし、GPT-4もその成熟度、広範囲の応用可能性、テキスト生成における高い精度で優れたパフォーマンスを持っています。どちらのモデルが適切かは、使用するタスクやニーズによって異なるでしょう​​​​。

情報の鮮度で上回る

Gemini はGoogle検索と連携してデータを取得しているため、リアルタイムな情報を回答に反映してくれます。

GPT-4は2021年9月までの情報しか反映しておらず、GPT-4 Turboでも2023年4月が最新であるため、情報の鮮度という観点ではGeminiが上回っています。

最新の情報を聞きたい場合はGeminiの利用が有効です。

Geminiを使う方法

Geminiを利用したい場合にはいくつか方法があります。ここでは具体的なGeminiの利用方法を解説します。

Gemini（旧Bard）/Gemini Advanced

Googleの対話型生成AI　Gemini（旧 Bard）からGeminiをGoogle Chrome上で利用できます。GeminiはGoogleアカウントがあればだれでも無料で利用可能な対話型AIです。（但し、2024年5月時点ではGeminiの部分的機能のみが搭載されており、画像生成などはまだできません。）

Chrome上では英語版ですが、Geminiに回答を送信する言語は日本語にも対応しています。

Google Bardの使い方をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

API

GoogleはGeminiのAPIを公開しているため、APIからGemini Pro、Gemini Pro visionの利用が可能です。Google CloudのサービスであるVertex AIを通して、APIを利用することが可能です。対話型インターフェースのGeminiを経由せず自身のPC上でGeminiを利用したい場合はAPIの利用がおすすめです。

現在は無料で利用できますが2024年以降の一般公開時には有料となるため、注意しましょう。

関連記事：「AI導入用APIをプラットフォーム別に紹介！各ツールの特徴を徹底解説！」

Pixel Pro 8

Google Pixel Pro 8はGemini Nanoを標準で搭載しているため、デバイスから無料でいつでも利用できます。レコーダーアプリのSummarize、Gboardのスマートリプライで利用可能です。

また、スマホから機密情報の漏洩を防ぎ、オフラインでもGemini nanoを利用できるため他の生成AIにはない強みを発揮します。

Google AI Studio

Google AI Studioは、Gemini APIを利用してGeminiを利用することができるWebサービスです。APIキーの取得や、プロンプトギャラリーの閲覧などが可能です。

関連記事：「Google AI Studioとは？利用できるGeminiモデル・機能・Vertex AIとの違い・始め方を徹底解説！」

Geminiの業界別活用事例

Geminiは、その高度な能力と柔軟性により、さまざまな業界で革新的な活用が期待されています。ここでは、具体的な業界別の活用事例をご紹介します。

金融業界での活用

金融業界では、Geminiの高度な分析能力と自然言語処理技術を活かした活用が進んでいます。例えば、投資分析や市場予測において、Geminiは膨大な金融データと経済ニュースを瞬時に分析し、より精度の高い投資判断をサポートすることができます。

また、顧客サービスの面では、24時間体制の高度なチャットボットとして機能し、複雑な金融商品の説明や個別の資産運用アドバイスを提供することが可能です。これにより、顧客満足度の向上と業務効率化を同時に実現できます。

さらに、Geminiの高度なプログラミング能力を活かし、複雑な金融モデルの構築やリスク分析のためのコード生成を行うことで、金融機関のデータサイエンティストや分析者の生産性を大幅に向上させることができます。

医療・ヘルスケア業界での活用

医療分野では、Geminiの高度な推論能力と幅広い知識ベースを活用することで、診断支援や治療計画の最適化に貢献することが期待されています。例えば、患者の症状データや検査結果、医療画像などを総合的に分析し、より正確な診断や個別化された治療法の提案を行うことができます。

また、医療研究の分野では、Geminiを用いて膨大な科学論文や臨床データを効率的に解析し、新たな治療法や薬剤の開発につながる知見を得ることが可能です。特に、マルチモーダルな入力を処理できる能力を活かし、テキストデータだけでなく、遺伝子配列データや医療画像なども含めた総合的な分析が可能となります。

さらに、ヘルスケア分野では、個人の健康データや生活習慣情報を分析し、カスタマイズされた健康アドバイスや予防医療の提案を行うパーソナルヘルスアシスタントとしての活用も期待されています。

製造業での活用

製造業では、Geminiの高度なデータ分析能力と予測モデリング能力を活用し、生産プロセスの最適化や品質管理の向上に貢献することができます。例えば、製造ラインのセンサーデータや品質検査データを分析し、生産効率の向上や不良品発生の予測、予防保全の最適なタイミングの提案などを行うことが可能です。

また、製品設計の段階では、Geminiの創造的な問題解決能力を活用し、新製品のアイデア創出や設計最適化のサポートを行うことができます。さらに、サプライチェーン管理においても、需要予測の精度向上や在庫最適化、物流ルートの効率化などに貢献することが期待されています。

Geminiのマルチモーダル機能を活用することで、製造現場の画像や動画データも含めた総合的な分析が可能となり、より精度の高い異常検知や品質管理を実現できます。

教育分野での活用

教育分野では、Geminiをパーソナライズされた学習支援ツールとして活用することができます。例えば、学生一人ひとりの学習進度や理解度に合わせて、最適な学習コンテンツや問題を提供する適応型学習システムの構築が可能です。

また、Geminiの高度な自然言語処理能力を活かし、学生の質問に対してリアルタイムで詳細な説明を提供する24時間対応の学習アシスタントとしての活用も期待されています。さらに、教育者向けには、授業計画の立案支援や、学生の学習データの分析による教育効果の向上にも貢献できます。

Geminiのマルチモーダル機能を活用することで、テキストだけでなく、画像や動画、音声なども含めた多様な形式の教材を理解し、より豊かな学習体験を提供することが可能となります。

Geminiの将来性と課題は？

Geminiは現在、コンシューマー向けに公開されており、今後エンタープライズ向けプラットフォームでの利用が可能になると予想されています。これにより、AIを使用したより高度なアプリケーション開発が可能となり、企業の生産性向上が期待されます。

また、Geminiはロボット工学との連携も検討しており、将来的に触覚の領域を利用してより汎用的なマルチモーダルAIを実現する計画があります。

Googleの既存のAI強化製品への統合は、より直感的なGoogleアシスタント、より賢い対話型AI、そして前例のないコンテキストとニュアンスを理解する検索エンジン（SGE）をもたらすことが期待されています。これはAI開発における包括的なアプローチを示し、一つのエリアでの進歩が製品エコシステム全体に波及することを意味します。

一方で、重要な倫理的考慮事項や潜在的な課題も提起しています。ここでは、Geminiの使用に関連する主要な倫理的側面と課題、そしてそれらへの対策について詳しく見ていきます。

プライバシーとデータ保護

Geminiは膨大な量のデータを処理し、個人情報を含む可能性のある入力を扱うため、プライバシーとデータ保護は最も重要な倫理的課題の一つです。以下のような問題が懸念されています。

• 個人情報の不適切な処理や漏洩のリスク
• データの収集と使用に関する透明性の欠如
• ユーザーの同意なしでの個人データの利用

これらの課題に対処するため、以下対策が重要となります。

• 厳格なデータ保護ポリシーとプロトコルの実装
• データの匿名化と暗号化技術の採用
• ユーザーに対する明確な同意取得プロセスの確立
• 定期的な第三者機関によるプライバシー監査の実施

バイアスと公平性

AIモデルは学習データに含まれるバイアスを反映する可能性があり、Geminiも例外ではありません。性別、人種、年齢などに基づく差別的な出力や、特定の文化や価値観に偏った回答の生成、社会的マイノリティーグループに対する不公平な扱いなどが懸念されています。

これらの問題に対処するためには、以下対策が必要です。

• 多様性と包括性を考慮した学習データセットの構築
• バイアス検出と軽減のためのアルゴリズムの開発と実装
• 定期的なモデルの公平性評価と調整

また、多様なバックグラウンドを持つ専門家チームによるモデルの監視と改善も重要な取り組みとなります。

透明性と説明可能性

Geminiのような複雑なAIシステムの意思決定プロセスは、しばしば不透明で説明が難しい場合があります。AIの判断根拠が不明確でユーザーが理解できない、AIの誤りや偏見を特定し修正することが困難、AIの決定に対する責任の所在が不明確といった問題が生じる可能性があります。

これらの課題に対応するためには、説明可能なAI（XAI）技術の導入と改善、AIの判断プロセスを可視化するツールの開発、ユーザーに対するAIの限界と可能性についての教育、そしてAIの決定に対する人間の監督と介入メカニズムの確立が重要です。

Geminiについてよくある質問まとめ

まとめ

今回はGeminiに関して概要から使い方、ChatGPTとはどう違うのか、将来性や安全性は大丈夫なのかなど徹底解説しました。

GeminiはGoogleの生成AIモデルで、対話型プラットフォームGemini、Pixel Pro 8などから利用できます。マルチモーダルネイティブのため、画像や動画などもシームレスに入力することができ、その動画の文脈なども読み取れることが特徴です。

Gemini UltraはGPT-4の性能をベンチマークテストで大きく上回ることが報告され、情報に関しても高いリアルタイム性を実現しています。Geminiはさまざまな面で安全性のテストをされているため、ユーザーは安心してGeminiを利用できます。

Geminiの将来性は非常に高く、さらなる機能の拡張や他のテクノロジーとの統合により、AIの応用範囲がさらに広がることが期待されています。同時に、AIの倫理的な使用や潜在的な課題に対する継続的な取り組みも重要です。これらの課題に取り組むことで、Geminiのような革新的なAI技術が社会にポジティブな影響をもたらすことができるでしょう。

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