結論から言うと、Gemini Decisions APIは「文章を生成してから分類する」処理を、確率付きの業務判断APIに置き換える新しい選択肢です。Googleは2026年11月11日、Gemini Decision 1を使う新エンドポイントとして発表しました。最大1,000個のyes/no・選択・ルーブリック採点を、1つのマルチモーダル入力に対して評価できます。
対象は、問い合わせ分類、モデルルーティング、ポリシーチェック、MCPツールの安全判定を低遅延で組みたいAI基盤担当者、情シス、プロダクト責任者です。公式発表では、テキスト、画像、音声、動画、PDFを含む入力、256Kトークンまでの共有入力、最大1,000問の独立評価に対応すると説明されています。
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Gemini Decisions APIとは？生成ではなく分岐のためのAPI
従来のLLM活用では、「この問い合わせを営業、サポート、法務のどこに回すか」でも、モデルに文章で答えさせ、その文章をパースする実装になりがちでした。Gemini Decisions APIは、コードが分岐に使う判断を、型付きの回答と確信度として返す設計です。
公式ドキュメントでは、Gemini Decision 1が入力データに対して校正された確率を返し、出力トークンは常に0と説明されています。長い説明文を作るAPIではなく、yes/no、choice、scoreの結果をアプリケーション側のif文や重み付けに渡すためのAPIです。
最大1,000問評価で変わる業務判断
最大の特徴は、1つの共有入力に対して最大1,000個の独立した質問を評価できる点です。1件の問い合わせメールに対して「解約リスクは高いか」「請求問題か」「個人情報を含むか」「上長承認が必要か」を同時に判定できます。
使いやすい領域は、モデルルーティング、ポリシーチェック、コンテキスト評価です。軽い問い合わせは低コストモデルへ、複雑な分析は高性能モデルへ振り分ける。MCPツール実行前に危険な指示を検出する。RAGで取り出した文書が回答材料として十分かを採点する。こうした制御面で価値が出ます。
150〜250msと0ドル出力課金の意味
Googleの発表では、Gemini Decision 1は候補選択を単一のforward passで評価し、150〜250msのエンドツーエンド遅延、100万入力トークンあたり0.10ドル、出力トークン課金0ドルとされています。16Kトークンまでの文脈では、1問から100問までの遅延がほぼ横ばいとも説明されています。
問い合わせを受けてからCRM登録、担当部署選択、優先度付け、ナレッジ検索を1秒以内に始めたい場合、長文生成を待つ設計はボトルネックになります。Decisions APIは「説明文を作る前に、処理経路を決める」部品として見ると分かりやすいです。
3つの質問タイプ：noul・choice・score
質問タイプは3種類です。noulはyes/no条件の確率を返します。choiceは2〜255個の候補から1つを選び、各候補の確率も返します。scoreは順序付きルーブリックに対して連続値のスコアと各レベルの確率を返します。
おすすめは、最初にnoulで対象範囲を確認し、次にchoiceで行き先を決め、最後にscoreで優先度をつける構成です。「返金対象か」をnoulで確認し、「返金、交換、調査、人間対応」をchoiceで選び、「解約リスク」をscoreで評価する形です。確信度が低ければ人に回します。
導入前に確認したい5項目チェック
1つ目は、判断を文章生成から分離できるか。返信文作成とルーティング判断を同じプロンプトに入れると監査が難しくなります。2つ目は、選択肢を閉じられるか。部署、モデル、承認経路、リスクレベルのように候補を定義できる業務から始めるべきです。
3つ目は、確信度しきい値と人間エスカレーションです。0.8以上は自動、0.5〜0.8はレビュー、0.5未満は保留のような運用ルールを先に決めます。4つ目は、入力データの取り扱いです。PDF、音声、画像を使える一方で、個人情報や契約情報を含む場合はログと権限を設計します。5つ目は、既存分類器との比較です。
30日PoCの進め方
30日PoCでは、まず既存ログから100〜300件の代表サンプルを集め、正解ラベルと判断理由を人が付けます。次に、noul、choice、scoreの3タイプに分けて質問を設計し、1件あたりの遅延、確信度、誤分類パターン、手戻り件数を測ります。
Googleの事例では、Gemini Notebookがリアルタイムルーターとして使い、日常的な問い合わせで最大40%低い遅延を実現したと紹介されています。評価では正解率だけでなく、人間レビュー率、自動処理率、誤って自動化した件数、1,000件あたりの入力トークン費用を並べます。
FAQ
Q. 通常のGemini APIと何が違いますか？ A. 通常の生成APIは人が読む文章を作るのに向いています。Decisions APIは、コードが分岐に使うyes/no、選択、採点を確率付きで返す用途に向いています。
Q. 既存のOpenAI Decisions API記事とどう違いますか？ A. この記事はGoogleのGemini Decision 1、最大1,000問評価、マルチモーダル入力、150〜250ms遅延、0ドル出力課金に絞っています。
Q. すぐ本番導入できますか？ A. まずは限定範囲のPoCが現実的です。Google AI Studioの無償枠で試作できますが、Google CloudでのGemini対応は公式発表時点でcoming soonとされています。
まとめ：生成AIの前に判断AIを置く
Gemini Decisions APIの本質は、AIに長文を考えさせる前に、処理経路を低遅延で決めることです。問い合わせ分類、モデルルーティング、MCP安全判定、RAG文脈評価のように、同じ入力へ複数の小さな判断を重ねる業務では、最大1,000問評価と確信度つき回答が効きます。
一方で、選択肢が曖昧な業務や、判断根拠の説明が主目的の業務では、生成モデルや人間レビューとの併用が必要です。まずは閉じた候補と明確なしきい値を持つ業務から試すのが安全です。
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