AI基本のキアーカイブ - IoT MCUのHappyTech

AI基本のキ：Gemini 3モデルの使い方

2026年7月31日 WithHappy

前投稿でGeminiの３モデル（Flash-Lite/Flash/Pro）を示しました。現在は3モデルがある理由と、主な利用シーン、具体的な使い方を示します。

Gemini 3モデルの理由

現在Geminiに３モデル（Flash-Lite/Flash/Pro）がある理由は、AI利用の「コスト」「応答スピード」「推論の深さ・正確さ」のバランスが、ユーザが与えるタスクによって大きく異なるためです。

全てを最高性能モデルGemini Proで処理すると、時間と費用（トークン）がかかりすぎます。逆に、簡易モデルFlash-Lite処理では、複雑な分析や精度を求める作業は無理です。

つまり、ユーザ自身がタスクによりGeminiモデルを使い分ける必要がある訳です。

Gemini 3モデルの主な利用シーン

3モデルの主な利用シーンが下表です。処理コスト（トークン）は、Proになるほど多くなります。

モデル	主な利用シーン	ユーザ選択の理由
Flash-Lite	メール分類、データ抽出、FAQ自動応答、大量要約	コストを抑え、一瞬で処理したい
Flash	日常の調べ物、標準的な文章作成・翻訳、一般的なコード記述	待ち時間を短くしつつ、質の高い回答が欲しい
Pro	複雑なコードのデバッグ、法律・財務文書の精査、戦略提案	時間をかけてでも、失敗できない高度な判断が必要

Gemini 3モデルの出力具体例

3モデルの回答具体例を示します。

プロンプト例：注文商品と違う色が顧客に届き、梱包も破れていた。顧客から明日のイベントに使う予定だったため返金と代替品の即日発送を求められている。また過去の注文履歴にもトラブルがあった顧客メールに対し、今後の対応方針と返信文案を作成して。

3モデル解答例：

Flash-Lite（超高速・定型処理）

- 対応スピード：数十ミリ秒レベル（一瞬）
- 出力内容：「商品違いと梱包不良のお詫び」「交換または返金手続きの案内」といった標準的でシンプルなテンプレ返信文案を素早く作成。
- 弱点：複雑な背景（過去のトラブル歴や顧客感情ケア、社内調整の個別方針）まで汲み取った柔軟な提案は浅くなる。

Flash（標準・汎用思考）

- 対応スピード：1〜2秒程度
- 出力内容：顧客の怒りや緊急性に配慮した丁寧な返信文案を作成し、「1. 即日発送の可否確認」「2. 返金手続きの手順」「3. 次回使えるクーポンの進呈提案」など、一般的なカスタマ視点での対応策を網羅的に提示。
- 実用性：日常的な業務の9割はこのレベルで十分な品質に達す。

Pro（高度推論・コンサルティング能力）

- 対応スピード：数秒〜数十秒（熟考してから出力）
- 出力内容：返信文案にとどまらず、多角的な分析と提案を行う。
- リスク分析：「過去のトラブル履歴から見た顧客離脱リスク」と「社内運用コスト」のトレードオフを考察。
- 段階的アクションシナリオ：「即日発送が不可能な場合」の代替案（当日配送便の手配、近隣店舗での引き渡し等）の分岐条件を整理。
- 再発防止策：梱包プロセス・検品プロセスのどこにボトルネックがあったかの仮説出し。

これらGeminiモデルの特徴を理解していれば、例えば、「最初にFlash-Liteで問い合わせメール緊急度を分類し、難易度の高い案件だけをProに引き渡し対応」といったモデル連携をユーザが行うことで、品質を維持しながら処理コストを削減することもできます。

Summary：Gemini 3モデルの使い方

Gemini ３モデル（Flash-Lite/Flash/Pro）には特徴があります。

Gemini Pro（最上位・最高精度）
特徴: 高度な論理推論、複雑なコーディング、マルチステップのデータ分析に特化したモデル。

Gemini Flash（標準・ベストバランス）
特徴: 速度・コスト・精度のバランスが優れており、日常的なタスクや一般的な業務を高速で処理できる主力モデル。

Gemini Flash-Lite（超高速・最安値）
特徴: 圧倒的な低コストと爆速レスポンスで、単純なテキスト処理や大量データの高速選別・分類に特化したモデル。

ユーザは、3モデル特徴を理解し、与えるタスクにより3モデルを使い分け、3モデルを連携し回答品質を維持しながら処理コスト削減を行うなどのAI利用工夫が現状必要です。

Afterword：動画生成AI Gemini Omni出力例

AI動画生成Gemini Omniが8月4日まで期間限定で無償利用できます。本件を10秒動画にしてみました。ご参考まで。

AI基本のキ：Gemini Notebook発表の考察

2026年7月24日 WithHappy

以前の投稿：AI基本のキ：GeminiとNotebookLM、Copilotでは、GoogleとMicrosoftのAIサービスの基本的な違いについて解説しました。2026年7月16日、Google AIに大きな動きがありました。Google提供のリサーチ支援ツール「NotebookLM」が、「Gemini Notebook」へと名称変更（リブランディング）されたのです。

本稿は、このリブランドに伴う進化と、同じタイミングで発表されたGeminiモデル自体の最新アップデートについて整理し、「激しく早いAI進化に対し、我々ユーザはどう対応すべきか」という観点で考察します。

NotebookLMから「Gemini Notebook」への進化

7月16日、GoogleはNotebookLMを「Gemini Notebook」に改名しました。これは単なる名前の付け替えではなく、独立していたNotebookLMを、Geminiブランド中核のGoogle AIエコシステム：Gemini Notebookへと格上げしたことを意味しています。

Gemini Notebookの主な進化点が以下です。

読むAIから実行するAIへ：

従来NotebookLMの主な機能は、資料の要約や対話（読解）でした。新機能として「コード実行機能」が追加されました。各ノートブックに安全なクラウドコンピュータ環境が割り当てられ、AIが資料に基づいてPythonコードを記述・実行し、複雑なデータ集計や統計分析を行うことが可能になりました。

AIエコシステムとの完全連携：

Geminiアプリ内から直接ノートブックを作成・アクセスできるようになり、双方向でシームレスに同期されます。今後は、Google検索の「AIモード」からも直接利用できるようになる予定です。

特徴は不変：

ユーザが読み込ませた資料のみを情報源とする「ソースグラウンディング（根拠に基づく回答）」という最大の特長は、そのまま引き継がれてます。

Geminiモデル自体の劇的進化

前章Gemini Notebookの裏側で動作するAIモデル自体も、驚異的なスピードで進化を続けています。2026年7月22日には、高速・低コスト帯の最新モデル「Gemini 3.6 Flash」と「Gemini 3.5 Flash-Lite」が登場しました。

Gemini 3.6 FlashとGemini 3.5 Flash-Lite追加のGeminiに相談画面例

17%の効率化と値下げ：

Gemini 3.6 Flashは、前世代の3.5 Flashと比較して出力の無駄を17%削減しつつ、トークン単価も引き下げられました（引き続き無料トークンもあります）。

精度の向上：

コード修正の正確さ（DeepSWE）は37%から49%へ、PC操作の代行能力（OSWorld-Verified）も78.4%から83%へと大きく向上しています。AIエージェントの進化です。

ユーザインターフェース：

実際の「Geminiに相談」画面例（上図）を見ると、用途に合わせて「3.6 Flash（あらゆる場面でサポート）」や3.5 Flash-Lite（すばやく回答）」などを簡単に切り替えて利用できるようになっています。

AI進化に翻弄されないユーザ対応の考察

これほどまでに激しく早いAIの進化に対し、我々ユーザはどう向き合うべきでしょうか？　筆者は、AIツールの根底特性（ポイント）を理解していれば、新機能が登場しても迷わないと思います。

目的と情報源を明確にする：

ネット全体の広範な知識が必要なら「Gemini」、手元の資料を深く分析・整理したいなら「Gemini Notebook」という使い分けの基本は変わりません。リブランドによってこの境界はよりスムーズになりましたが、何に基づいてAIに回答させるかを明確にし、使い分けることが重要です。

AIアシストを使いこなす：

新しく加わったコード実行機能や、AIが自律的に推論するAIエージェント機能は、ユーザの生産性を大きく引き上げます。それでも、AI提案や回答の採否を決めるのは、ユーザ自身を忘れないことです。

変化を恐れずAIツールを試す：

「名前が変わった」「モデルが新しくなった」というニュースに圧倒されるのではなく、先ずはツールに触ってみることです。Gemini Notebookのように、過去のデータはそのまま引き継がれ、操作感も改善されているケースがほとんどです。

Summary：AI基本のキ：Gemini Notebook発表の考察

AIの導入や進化を脅威と感じることは不要です。AIは、ユーザ課題解決の1手段に過ぎないからです。

Gemini Notebookという強力な「実行可能リサーチ拠点」を手に入れた今、ユーザはこれまで以上に高度なアウトプットを短時間で生み出せる環境にいます。AIモデルの低コスト化・高効率化（Gemini 3.6 Flashなど）により、Google AIエコシステムはより身近な存在になりました。

重要なのは、最新のAI情報を追いかけるのではなく、「今の自分にとってどのツール・機能が有効かを見極め、俯瞰的にポイントを押さえ柔軟にAIを活用する姿勢」だと思います。使ってみないとツールの良し悪しは判らないものです。

AI基本のキ：ChromeとEdge

2026年4月24日2026年7月24日 WithHappy

クラウドAIアプリ提供の2社ブラウザ、Google ChromeとMicrosoft Edgeの現状をまとめました。

AIアプリ：Gemini、NotebookLM、クラウド版Copilot機能差

2025年8月投稿のGoogle GeminiとNotebookLM、Microsoftクラウド版Edge CopilotのAIアプリ差を再掲します。

特徴	Gemini	NotebookLM	クラウド版Copilot
目的・機能	汎用AIアシスタント	ユーザ資料理解・分析・整理	汎用AIアシスタント AIエントリーポイント
情報源	インターネット全体	ユーザアップロード資料	インターネット全体
得意分野	広範囲情報検索・分析	資料要約、ハルシネーション抑制	広範囲情報検索・分析
利用例	企画書、アイデア創出	長文・長時間動画要約	企画書、アイデア創出

各AIアプリは、現状も概ね上記8月時点と変わりません。変わったのは、その提供方法です。

Google AIアプリはChromeタブ内へ統合

ChromeにGemini統合、2026年4月21日、ケータイWatch
Gemini新機能ノートブックはNotebookLMと連携、2026年4月20日、窓の杜

2記事は、Google Chromeのハンバーガメニュー経由で、AIアプリGeminiとNotebookLMをより簡単に使えることを示しています。目的は、「検索タブ内でのAI処理」です。

Chromeで新しいタブを開き、GoogleアプリからGeminiを選ぶと左側にハンバーガメニューが現れます。メニューを開いたのが上図です。このメニューのノートブックは、NotebookLMです。過去NotebookLM利用履歴も一覧表示されます（図は削除済み）。

つまり、Geminiアプリ内からNotebookLMアプリも使える訳です。

また、Chromeの新しいタブに「Geminiに相談」が下図のように順次追加されます（弊社は未追加の為、記事より抜粋）。

従って、1つのChromeタブ内で、全ネットAI処理のGeminiとユーザアップ限定AI処理のNotebookLMの両方が簡単に使えます。

統合後のChromeは、検索情報の同一タブ内での所望AI処理が可能へと変わります。

Microsoft Copilot AIアプリは迷走中

一方、Microsoftは、Windows全てのAIアプリのエントリーポイントがCopilotアイコンです。GeminiやNotebookLMなど機能を明確に分離してスタートしたGoogle AIアプリと最も異なる点です。

このMicrosoft AIアプリは、現在、改名や実装変更を繰返す大混乱中です（Copilot大迷走、2026年3月27日、＠IT）。

Win10からWin11へのアップグレードやAI PC普及が進まず、その結果、Winユーザ離れが進みつつある現状に対するMicrosoftの1方策だと筆者は思います。

※AIアプリ以外の方策にWin11タスクバー左右移動復活、2026年3月21日、PC Watch等もあります。

AIアプリGeminiやNotebookLMはChromeへ統合し易いのに対し、AI PCやブラウザEdgeも含め全てのAIアプリエントリーポイントにCopilotアイコンを選択したMicrosoft Copilotは、AIアプリ内容やメニュー変更がGoogleに比べ容易なのが災いしたとも言えます。

AI Copilot (Copilot in Windows)は、MicrosoftがユーザのAI好みをしっかり把握するまで迷走すると思います。

Summary：AI基本のキ：ChromeとEdge

クラウドAIアプリを提供するGoogle ChromeとMicrosoft Edgeの現状とその特徴を示しました。

Chromeは、GeminiとNotebookLMをユーザインタフェースで統合し提供開始しました。一方、EdgeのCopilotは、Chromeに比べAIサービス幅が広いため提供内容に迷走中の感がします。

明確に機能を分離したGeminiとNotebookLMは、ブラウザChromeへ統合し易く、Windowsや全てのAIエントリーポイントとしてスタートしたEdge Copilotは、AIアプリ内容の変更・修正が容易な事が災いしました。

GoogleとMicrosoftのAIアプリ提供方法の差が表れた現状が解りました。

Afterword：AIエージェントはどちらを選ぶか

さて、ローカルAI PC エージェントがクラウドAIアプリ利用時は、ChromeとEdgeのどちらを選ぶでしょうか。「Google ChromeはXXXで、Microsoft EdgeはYYYでした。差分はZZZです」と両方利用で回答してくれれば嬉しいです。この回答で人間（筆者）の検討余地が広がりますから。

AI基本のキ：GeminiとNotebookLM、Copilot

2025年8月1日2025年8月2日 WithHappy

開発者のAI利用は、必須になりつつあります。組込み開発基本のキのAI版としてAI基本のキをまとめます。第1回は、クラウドAIのGoogle社GeminiとNotebookLM、Microsoft社Copilotの現状です。

GoogleとMicrosoftのAI差

GoogleとMicrosoftのクラウドAIは、利用開始からその差が判ります。

Google GeminiとNotebookLMは、Chromeブラウザで新しいタブを開き、右上GoogleアプリからGeminiまたはNotebookLMを選択、各初期画面にAIへの質問や要求など明示的な「ユーザ指示（プロンプト入力）」でGoogleクラウドAI利用を開始します（GeminiとNotebookLMの差は3章参照）。

GoogleクラウドAIのGeminiとNotebookLMは、Gmailやドライブと同じ「Googleアプリの一種」という扱いです。

一方、Microsoft Copilotは、Edgeブラウザだけでなく全てのWindowsツールにCopilotアイコンの表示があり、このCopilotクリックでAI利用が始まります。AIへのエントリーポイントがCopilotです。

例えば、メモ帳のCopilotは、テキスト要約や書き直しなど、テキスト関連のAI処理です。また、ペイントのCopilotは、画像生成や背景消去など画像関連のAI処理で、同じCopilotでもツールに依存したAIサービスが自動的に提供されます。

つまり、MicrosoftのAIは、ユーザ操作やWindowsアプリ連動のAIサービスを提供し、「Copilotは様々なMicrosoft AIサービスのエントリーポイント」という扱いです。

ユーザ指示かAIアシスト

Microsoft AIサービスは、ユーザ指示（プロンプト入力）に加え、Windowsと強く結び付き、AIによる自律的で高度な推論に基づいたAIアシスト（AIエージェント）利用のサービスも可能です。一方、Google AIは、ユーザ指示に基づいたAIサービス開始の点でMicrosoftとは異なります。

例えば、NPUを持つAI PCなら、Windowsユーザ操作をバックグラウンドでAIが学習し、ユーザが目指す目的や目標を「AIが自律的に推論」、より効率的な回答や提案の出力も可能です。ユーザ画面を数秒毎にキャプチャし、後に作業内容をユーザが思い出し易くするRecall機能は、このAI推論の一例です。

Google/MicrosoftどちらのAIが便利かは、ユーザや依頼内容に依存するでしょう。プロンプト入力が得意でAI回答に対し微調整もできるユーザはGoogle、AIアシスト推論・提案も受入れ、積極的にAIを使いたいユーザはMicrosoftが適すと思います。

※AIエージェントは、コチラの関連投稿を参照。

GeminiとNotebookLMの差

Gemimiは「汎用的」なAIアシスタント、NotebookLMは「ユーザアップロード資料に基づいた内容分析や理解を行う」AIアシスタントで、目的と情報源が異なります。プロンプト入力画面で違いが判ります。

NotebookLMは、PDFやテキスト、YouTube動画などのユーザソースをアップロードすると、それらユーザ情報を基に内容解析・理解・分析を行います。限られた情報源のためハルシネーション抑制もできます。ユーザ資料要約や分析、整理に役立ちます。

Geminiは、ネット全体を情報源とするLLM（大規模言語モデル）で、Google検索補完や情報収集など広範囲で汎用的なAIサービスです。ちなみにNotebookLMのLMは、Language Model（言語モデル）を意味し、GeminiのLLMを活用しています。

Summary：AI基本のキ：GeminiとNotebookLM、Copilot

Gemini、NotebookLM、Copilotをまとめたのが下表です。比較のためCopilotはクラウド版です。

特徴	Gemini	NotebookLM	クラウド版Copilot
目的・機能	汎用AIアシスタント	ユーザ資料理解・分析・整理	汎用AIアシスタント AIエントリーポイント
情報源	インターネット全体	ユーザアップロード資料	インターネット全体
得意分野	広範囲情報検索・分析	資料要約、ハルシネーション抑制	広範囲情報検索・分析
利用例	企画書、アイデア創出	長文・長時間動画要約	企画書、アイデア創出

AI自身の進化は激しいため、あくまで現時点の各特徴を示しています。GeminiとCopilotは汎用AIサービス、NotebookLMはユーザ情報に基づくAIサービス、CopilotアイコンはMicrosoft AIサービスエントリーポイントも兼ねることを知っておけば良いでしょう。

GoogleアプリのGeminiとNotebookLMは、ブラウザ経由の明示的ユーザ指示からのAI利用に対し、Copilotは、ユーザ指示に加え、Windowsツール連動やユーザ動作から自律的な推論や提案などのAIアシストもあり、より積極的にAIを利用できる点が異なります。

Afterword：AI時代開発者の基本のキ

40TOPS以上のNPUを持つWindows PCのAIエージェントを活用すれば、開発者の限られた知識や理解範囲を超える多角的でより高度な生産性・目標・開発が可能になります。AI導入を脅威と感じる開発者もいるでしょう。しかし、AI提案の採用可否は、開発者自身が行います。AI利用は、使う側の問題・課題です。AI時代に備えAI基本のキを把握しましょう。