Gemini 3.1 Pro（Preview）
推論能力の飛躍的進化
2026年2月19日発表。前モデルからわずか数ヶ月で推論能力が2.5倍に飛躍。ARC-AGI-2で77.1%を達成し、人間の壁（~60%）を突破した次世代推論エンジン
知識の蓄積から、思考の深化へ。
「.1」が示す質的転換
Gemini 3.1 Pro（プレビュー版）は、複雑な推論やエージェント主導型タスクに特化した最新モデルです。前モデルのGemini 3 Proからわずか数ヶ月で推論能力が飛躍的に進化し、「思考プロセス（Reasoning）」と「Agentic Workflow」に最適化されました。
Static Knowledge
Knowledge Retrieval
Pattern Matching
Fluid Intelligence
Reasoning
Agentic Workflow
Observe → Reason → Verify → Act
流動性知能の証明：ARC-AGI-2で77.1%を記録
未知の論理パターンを解く「流動性知能」の指標ARC-AGI-2で、人間の平均（~60%）を大きく超える77.1%を達成。前モデル（31.1%）から2.5倍の性能向上です。
博士号レベルの科学的知識と推論能力
生物学、物理学、化学などの専門分野において、人間の専門家レベルの知識精度を発揮。既存ベンチマークが飽和するほどの高スコアを達成しました。
GPQA Diamond
Humanity's Last Exam
SciCode
コードを書くだけでなく、環境を操作して解決する
従来のAI（Chat）がコード生成で終わるのに対し、Gemini 3.1はターミナルを操作し、実行・検証・修正のループを自律的に回す「エージェント」として動作します。
従来のAI (Chat)
コードを生成して終了。実行結果の確認や修正は人間が行う必要がありました。
Gemini 3.1 (Agent)
実行 → 検証 → 修正のループを自律的に回し、問題を解決まで導きます。
思考の深さを制御する：Thinking Modeの戦略的活用
タスクの複雑さに応じて、AIの思考時間を「Low / Medium / High」で調整可能。新設の「Medium」モードは実務で最もバランスが良い設定です。
LOW
単純な応答、低コスト。日常的なチャットや簡単な質問に最適。
MEDIUM
ビジネスロジック、データ整理。応答速度と推論精度のバランスが良く、実務利用に最適。
HIGH
科学研究、複雑な推論（ARC-AGI）。最大限の思考時間を確保して精度を追求。
エージェント開発環境の強化
Google Antigravity + 専用エンドポイント
自律的に動くAIエージェントを管理・オーケストレーションする全く新しい統合開発環境「Google Antigravity」が発表。さらに、カスタムツールやBashコマンドの呼び出しに特化した専用エンドポイント（gemini-3.1-pro-preview-customtools）が提供され、エージェントワークフローの信頼性が向上しています。
Editor View + Artifacts
エージェントが生成した成果物（Artifacts）を直接レビュー・修正するワークスペース。コードだけでなく、UI生成レポートも成果物として表示。
Manager Surface
複数のエージェントを俯瞰・管理するコントロールパネル。
マルチモーダル：ピクセルから「コードによる描画」へ
テキストプロンプトからWebサイトに直接埋め込み可能なアニメーションSVGを生成。ファイルサイズはわずか数KBで、解像度を問わず劣化しない高品質なベクター画像を作成できます。画像、音声、動画、全コードリポジトリを含む1Mトークンのコンテキストをネイティブに理解します。
競合比較：Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus vs GPT-5.2
| Category | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| Abstract Reasoning (ARC) | 77.1% | 68.8% | 52.9% |
| Scientific Knowledge (GPQA) | 94.3% | 91.3% | 92.4% |
| Cost Efficiency | High | Low ($$$) | Med |
| Agentic Coding | Strong | Strong | Moderate |
| User Preference (Elo/Vibe) | Good | Top | Good |
圧倒的なコストパフォーマンス
性能は最上位クラスながら、価格はClaude Opusの半分以下。コンテキストキャッシュを活用すれば、入力コストはさらに1/10に。大規模運用に現実的な解を提供します。
100万トークンの文脈とNotebookLMによる知識統合
膨大なマニュアルや決算資料、1時間の会議動画を一括処理。NotebookLMと連携すれば、資料をアップロードするだけでAI同士が議論する「音声要約（Audio Overview）」を生成したり、横断的な検索・分析が可能に。
1M Context Window
PDF / 1hr Video / Full Code Repo
Gemini 3.1 Pro
Retrieval: MRCR v2 84.9%
Output
Summary / Audio Overview / Analysis
コミュニティの評価：ベンチマークと実体験のギャップ
PROS (High Evaluation)
- フロントエンドのUI生成や多段階の複雑な分析タスクで「生産性が劇的に向上」
- Coding Index首位奪取（コーディング能力で業界トップ評価）
- 「推論能力が2倍になった」（VentureBeat）
- 科学研究の頼れるパートナー
CONS (Areas for Improvement)
- 実体験との乖離：法務文書レビューや「自然さ」「丁寧さ」重視タスクではClaude Sonnet 4.6やOpus 4.6が優れる評価も
- プレビュー特有の不安定性：Antigravity使用時のファイル破損バグ
- ハルシネーション（嘘の出力）の残存、指示を無視して同じエラーを繰り返す問題
推奨ユースケース：どのタスクにGeminiを選ぶべきか
Gemini 3.1 Pro 推奨
- 未知のバグ修正や複雑なコード解析（Software Engineering）
- 科学論文の要約やデータ分析（Research）
- 大量データの低コスト処理（Enterprise Batch）
- 多段階のエージェントワークフロー（Agentic Tasks）
他モデルを検討
- 出力の「自然さ」「丁寧さ」重視の文章作成 → Claude Sonnet/Opus
- 法務文書レビューなど厳密なニュアンスが求められるタスク
- 安定性が重要な本番ワークフロー（プレビュー版のため）
複雑な課題解決のための賢い選択
Gemini 3.1 Proは「流動性知能」の飛躍により、AIをチャットボットから「思考するパートナー」へと進化させました。
