Googleは2026年のAI競争を「モデル性能」ではなく「展開速度」で制すると宣言した。同社のCapEx計画は1750〜1850億ドルと前年比ほぼ倍増し、Geminiの提供コストは78%削減された。月間4800兆トークン処理というスケールと、エンタープライズ向けAPI機能の成熟が、この戦略転換を支えている。本稿では、エンタープライズがGemini APIを採用する際のアーキテクチャ設計指針を解説する。

インフラ投資の規模と意図

Alphabet（Google親会社）の2025年Q4決算発表において、2026年の設備投資額は1750億〜1850億ドルと公表された。これは2025年の支出をほぼ倍増させる規模であり、AI需要の持続的拡大に応えるための長期投資と位置付けられている。Futurumグループの分析によれば、2025年の投資の約60%がサーバー、約40%がデータセンターとネットワーク機器に充てられ、2026年も同様の構成が見込まれる。

この投資規模が示すのは、GoogleがAI競争を「AIインフラ企業」としてのポジションで戦う意図である。モデルのベンチマーク競争ではなく、大規模展開のスピードと安定性で差別化する戦略だ。実際、Geminiの提供コストは2025年を通じて78%削減され、モデル最適化、効率改善、稼働率向上の三軸で実現された。

処理規模とモデル進化

Googleのシステムは現在、月間4800兆トークン以上を処理しており、前年比50倍の増加を記録した。この規模は、Geminiが実験的なLLMから本番ワークロードを支える基盤インフラへと移行したことを示している。

2025年11月にリリースされたGemini 3 Proは、Googleの最も知的なマルチモーダルAIモデルと位置付けられている。LMArenaで歴史的な1501 Eloを達成し、GPQA Diamondで91.9%、MMMU-Proで81%を記録した。特にマルチモーダル推論（MMMU-Proで81%）、長文脈処理（MRCR v2 128Kトークンで77%）、空間推論（ScreenSpot-Proで72.7%）で競合をリードしている。

コンテキストウィンドウはGemini 2.5 Proで200万トークンに拡張され、最大3時間の動画や大規模ドキュメントの処理が可能となった。Google Cloud顧客の70%がGeminiを利用しており、Google Cloud収益は2024年から2025年にかけて34%成長した。

API進化とエンタープライズ対応

Gemini APIは、エンタープライズ採用における大きな摩擦点を解消する機能強化を続けている。特に2025年末からのデータインジェスト更新は、APIのファイル処理を「エフェメラルなプロトタイピングツール」から「本番スケールのパイプライン」へと転換させた。

具体的な改善点として、Google Cloud Storage（GCS）オブジェクトの直接登録サポートと、インライン制限の100MBへの引き上げが挙げられる。APIが処理時にコンテンツをセキュアにフェッチする仕組みにより、開発者がバックエンドサーバーに大規模ファイルをダウンロードする必要がなくなり、レイテンシ削減とエグレスコストの抑制が実現された。

レート制限も段階的なティア構成で整備され、Free、Tier 1、Tier 2、Enterpriseの各レベルで明確な上限が設定されている。エンタープライズ向けには、リージョン別のキャパシティプールと、バックオフ・リトライ戦略のガイダンスが提供されている。

Vertex AIアーキテクチャ設計指針

エンタープライズがGeminiを本番環境で運用するためのアーキテクチャ設計では、以下のベストプラクティスが推奨される。

ガバナンス設計。CI/CDパイプラインでユーザー認証情報を使用せず、GCS、BigQuery、Artifact Registry、Vertex AIリソースに触れる各ステップにサービスアカウントを割り当てる。Org Policy制約でコンピュートとリージョンを制限し、トレーニングジョブを承認済みリージョンとマシンタイプに限定する。

RAGアーキテクチャ。Google CloudはGemini EnterpriseとVertex AIを用いたRAG（検索拡張生成）インフラの設計ガイダンスを公開している。ベクトルストアとしてVertex AI Vector Search、ドキュメントストレージとしてCloud Storage、メタデータ管理としてBigQueryを組み合わせた構成が標準パターンとなっている。

エージェント開発。Vertex AI Agent BuilderのAgent Engine SessionsとMemory Bankが一般提供（GA）となり、エージェントが短期・長期メモリを管理しつつ、異なるインタラクション間でコンテキストを維持できるようになった。2026年1月28日からAgent Engine Servicesの課金が開始され、本番ワークロード向けの価格体系が明確化されている。

展開タイムラインと移行計画

GoogleはAssistantをGeminiに完全置換する計画を当初2025年末に設定していたが、2026年へと延長された。特にAndroid Autoでは2026年3月が明示されており、デバイスカテゴリごとに段階的な移行が進行中である。

Gemini 3.0の広範な提供は2026年Q1と予測されており、Android 16リリースと連動したプレビューが2025年後半に提供される可能性がある。エンタープライズが採用計画を立てる際は、この移行スケジュールを考慮し、段階的なマイグレーション戦略を設計すべきである。

Google Cloudの堅調な成長（前年比34%）は、Gemini採用がエンタープライズ市場で実際に進んでいることを示している。「展開速度が競争を制す」というGoogleのメッセージは、インフラ投資とAPI成熟度によって裏付けられつつある。

FAQ

Gemini APIの主なエンタープライズ機能は何ですか？

GCSオブジェクト直接登録、100MBインライン制限、200万トークンコンテキストウィンドウ、Agent Engine Sessions/Memory Bank（GA）などが挙げられる。

Vertex AIでのGemini利用に必要なガバナンス設定は？

サービスアカウントによる認証、Org Policy制約でのリージョン・マシンタイプ制限、監査ログのデフォルト有効化が基本となる。

Gemini 3 Proのベンチマーク性能はどの程度ですか？

LMArenaで1501 Elo、GPQA Diamondで91.9%、MMMU-Proで81%を記録。マルチモーダル推論と長文脈処理で競合をリードしている。

GeminiへのAssistant置換はいつ完了しますか？

当初2025年末予定だったが2026年に延長された。Android Autoは2026年3月が目標で、デバイスカテゴリごとに段階的に移行が進行中である。

参考文献