Gemini 2.5 Pro Experimentalの特徴や活用方法を解説する記事を公開

ビジネスにおけるAI活用方法をわかりやすく解説するメディア「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」は、Geminiは、Googleが開発したGemini 2.5 Pro Experimentalの特徴や活用方法を解説する記事を公開しました。

まず、「Gemini 2.5 Pro Experimental」を理解する前に、「AIモデル」自体が何かを簡単におさらいしましょう。

AIモデルとは、人間のように言葉を理解して、文章を書いたり、質問に答えたりすることができるコンピューターの仕組みです。よく耳にする「ChatGPT」や「Google Bard（現Gemini）」も、その一種です。

これらのAIは、大量のデータ（インターネット上の文章など）を学習して、人間と会話できるようになっています。

Geminiは、Googleが開発したAIモデルシリーズです。
もともとは「Bard（バード）」という名前でリリースされていましたが、後に「Gemini」シリーズに改名され、機能もどんどん進化しています。

Geminiシリーズの進化の流れ

Gemini 1.0（旧Bard）：文章生成が中心。ChatGPTとよく比較された。
Gemini 1.5：マルチモーダル（画像や音声も理解できる）能力が強化。
Gemini 2.0：さらに高精度な理解・回答が可能に。
Gemini 2.5 Pro Experimental（実験版）：現在の最先端。精度・速度ともに向上。

Gemini 2.5 Pro Experimental は「Gemini」シリーズの最新版であり、現在試験的に提供されているモデルです。「Experimental」という名前の通り、まだ開発段階であり、日々進化を続けている技術と捉えてください。

Gemini 2.5 Pro Experimental の主な特徴をまとめると以下のようになります。

・最先端の推論能力:
複雑な問題解決や論理的思考を必要とするタスクにおいて、非常に高い性能を発揮します。数学や科学の難問に対しても、高度な推論によって正答を導き出すことができます。

・100万トークンという巨大なコンテキストウィンドウ:
「トークン」とは、AIがテキストを処理する際の単位のようなものです。100万トークンという非常に大きなコンテキストウィンドウを持つことで、非常に長い文章や大量の情報を一度に処理し、それに基づいて応答することができます。これは、他の多くのAIモデルと比較しても際立った特徴です。

・ネイティブなマルチモーダル機能:
テキスト、画像、音声など、複数の種類の情報を同時に処理することができます。これにより、より多様なタスクに対応することが可能になります。

・高度なコーディング能力:
様々なプログラミング言語に対応し、コードの生成、理解、デバッグを支援します。複雑なコーディングタスクにおいても、高い精度で対応することができます。

・思考プロセスの活用:
内部で推論プロセスを段階的に実行することで、より深く考え、より正確な回答を生成することができます。これにより、曖昧な質問や複雑な要求に対しても、質の高い応答が期待できます。

・最新の知識: 比較的最近のデータで学習されているため、他のモデルと比較して、より最新の情報に基づいた応答を生成できる可能性があります（ただし、知識のアップデート頻度はモデルによって異なります）。

「DEKIRU.AI（デキルエーアイ）」内の記事ではGemini 2.5 Pro Experimentalの具体的な活用方法についても記載しています。

是非以下の記事をご覧ください。

https://dekiru.ai/565/