Gemini Decision 1とは｜Decisions APIの料金と使い方

Gemini Decision 1(gemini-decision-1)とは、Googleが2026年11月11日(米国時間、日本時間11月12日未明)に発表した、文章を生成せずに「はい/いいえ」「どれを選ぶか」「何段階のどこか」だけを判定するAIモデルです。 判定専用の呼び出し口「Gemini Decisions API」と組で提供され、Gemini API(Google AI Studio)から日本でも使えます。この記事では、Googleの発表記事(Gemini Decisions API: Fast, calibrated multimodal decisions)とDecisions APIの公式ドキュメントを一次情報として、料金、できること・できないこと、営業・CSでの使い方を整理します(2026年11月12日時点)。

先に結論をまとめます。

• 日本で使えるか: Gemini API(Google AI Studio)で提供中で、Gemini APIの提供地域に日本は含まれます。発表に対象国の限定はありません。Google Cloud版は「近日」です
• Geminiアプリや有料プランで使えるか: 発表が案内しているのは開発者向けのGemini APIだけで、Geminiアプリ(Google AI Pro・Ultraを含む)での提供には触れていません。法人のGoogle Cloud経由の提供はまだです
• 料金: 入力100万トークンあたり0.10ドル、出力は0ドル。試作用の無料枠があります
• 何ができるか: 1回の依頼で、文章・画像・音声・動画・PDFの入力(最大256Kトークン)に対して、最大1,000問の判定を一度に返します。答えごとに0〜1の確信度が付きます
• 何ができないか: 返信文・要約・説明文の生成。数値や項目の抜き出しも対象外で、それは通常のGeminiモデルの役割です

名前の表記について補足します。Googleの発表では、呼び出し口がGemini Decisions API(複数形)、モデルがGemini Decision 1(単数形)と使い分けられており、検索では「Gemini Decision」「Gemini Decisions」の両方の語形が使われます。確認できた範囲では、公式のカタカナ表記は見当たりません。

無料ツール 判定APIの月額をトークン単価で試算する

1回あたりの入力トークン数と月間の利用回数を入れると、単価から月額を円建てで出せます。

Gemini Decision 1はプリセットに無いため、入力0.10ドル・出力0ドルを手入力してください。

API料金を計算する →トークン数を数える

Gemini Decision 1とは何か — 「書く」のではなく「選ぶ」モデル

ふだん使う大規模言語モデルは、答えの文章を1語(1トークン)ずつ書いていきます。「この問い合わせは請求・技術・配送のどれか」を聞く場合も、モデルに文章で答えさせ、その文章をプログラムで読み取って分岐させるのが普通でした。公式ドキュメントは、この方法では待ち時間が伸び、文章の読み取りが壊れやすいと指摘しています。

Gemini Decision 1は、この「選ぶだけ」の仕事に絞ったモデルです。文章を書かずに、こちらが用意した選択肢を1回の処理でまとめて採点し、各選択肢の確率を返します。公式は、モデルの計算は中央値で50〜100ミリ秒、通信を含めて150〜250ミリ秒で、1つの依頼に入れる質問が1問でも100問でも待ち時間はほぼ変わらないと説明しています(入力1万6,000トークンまでの測定)。

質問の型は3種類です。

確信度は「いちばん上の答えが正しい見込み」です。公式ドキュメントは、確信度が一定以上なら自動で処理し、下回れば人の確認へ回す使い方を例に挙げています。答えと一緒に「どれくらい自信があるか」が数字で返るので、判定を任せる範囲を数字で線引きできるのが、このモデルの実務上の要点です。

いつから・どこで使えるか

Gemini APIの提供地域の一覧には日本が含まれます。Gemini Decision 1だけに地域の制限があるという記載は、発表とドキュメントには見当たりません。

使うにはGoogle AI StudioでAPIキーを取得し、プログラムから呼び出します。プログラムを書かずに試したい場合は、発表記事から案内されているAI Studio上の体験アプリ(Doorstep Parcels・Speed Sketch・Find the Zoo Keeperと、Decisions APIの試用画面)で、判定の速さと返り値の形を確かめられます。

Google社内では、Gemini Notebookが質問をどのモデルで処理するかの振り分けに使い、日常的な質問の待ち時間を最大40%減らしたと発表されています。ほかにデザインツールのStitch、Google LabsのCCでの絵文字選び(200以上の候補から選ぶ)、検索でのMCPツールの安全確認にも使われているとのことです。

料金はいくらか — 出力0ドルで、共通の入力は1回分

Gemini APIの料金ページの表記は次のとおりです(100万トークンあたり・米ドル、11月12日確認)。

Batch API(まとめて後で処理する割安な方式)には対応していません。課金の数え方で押さえる点は2つです。

1. 共通の入力は、質問の数にかかわらず1回分だけ課金。質問を1問増やすと、その質問の指示文と選択肢の分だけ入力が増えます
2. 思考や文字起こしの別料金がない。発表記事は、出力トークン・思考トークン・音声の文字起こし・OCRの別料金がないと説明しています

数字で見てみます。問い合わせ1件(本文と顧客情報で約600トークン)に、上の図の3問(指示文と選択肢で計約400トークン)を付けると、1回あたり約1,000トークンです。これを月3万件処理すると、入力は月3,000万トークンです。

• 月額: 30(百万トークン)×0.10ドル=月3ドル。1ドル150円で換算すると約450円です
• 質問を30問に増やした場合: 1問あたり平均130トークンとすると、1回あたり約4,500トークン(600+130×30)で月1億3,500万トークン、月13.5ドル。質問を10倍にしても、共通の入力を1回分しか数えないため費用は4.5倍にとどまります

トークン数は文章の長さと選択肢の書き方で大きく変わるため、上の数字は仮定の計算です。自社の問い合わせ文の実際の量はトークン数カウンターで、月額は生成AI API料金計算ツールで確かめてください。費用の管理の全体像は生成AI APIのコスト管理入門にまとめています。

顧客の問い合わせや通話録音を無料枠で流さないことにも注意が要ります。料金ページでは、無料枠の入力は製品改善に使われる扱いです。試作は架空のデータで行い、実データは有料枠に切り替えてからにします。

通常のGeminiモデルとの違い — どちらを使うか

公式ドキュメントは、Decisions APIと、文章を生成する通常の呼び出し口(Interactions API)の使い分けを次のように示しています。

発表記事は、共通のベンチマーク群での比較で、Gemini 3.5 Flash-Liteを通常の呼び出し口で使う場合よりおよそ5倍安いとしています。ただしこれはGoogle自身の測定です。自社の判定でも同じ差が出るかは、自社のデータで確かめる必要があります。

従来の選択肢には、自社データで分類用の機械学習モデルを作る方法もありました。発表記事は、社内のチームが「独自の分類モデルを学習させずに、選択肢を定義するだけで」機能を出していると紹介しています。学習用のデータを集めなくても、選択肢の説明文を書くだけで始められる点が、小さなチームには大きい違いです。

できること・できないこと(11月12日時点)

営業・マーケティング・CSの現場で効きそうなのは、次のような「件数が多く、答えの形が決まっている」判定です。

• 問い合わせの振り分け: 窓口の選択+緊急度+カスタマーサクセス担当へ回すべきか、を1回で判定
• 通話・商談録音の採点: 録音とCRMの顧客情報を一緒に渡し、「次回の約束を取り付けたか」「価格の話が出たか」を、はい/いいえで記録
• 解約の兆しの検知: 問い合わせ文を段階評価で採点し、ヘルススコアの材料の1つにする
• 社内ルールの確認: 送信前のメールや広告文が、禁止表現の一覧に当たるかをまとめて確認

一方、問い合わせへの返信文そのものは書けません。判定でどの返信の型を使うかを決め、文面は通常のモデルや定型文で作る、という分担になります。返信の型を整えるなら問い合わせ返信メール作成ツールも使えます。

使い始める手順

1. 判定したいことを「1問1判断」に分ける。「対応が必要か」のような大きな問いではなく、「不具合の報告か」「返金を求めているか」のように1つずつにします。公式も、狭い質問に分けて答えをプログラム側で組み合わせるよう勧めています
2. 選択肢と段階に短い説明を付ける。モデルは質問の名前(キー)や変数名を見ません。「billing」だけでなく「支払い・請求書・返金の相談」と書きます。どれにも当たらない場合のために「その他」を置き、説明を明記します(公式は選択肢をアルファベット順に並べ替えるため、「none_of_the_above」のような並び順に頼る名前は避けるよう注意しています)
3. 過去の実データ100〜200件に正解を付けて試す。確信度の基準は、公式も「自社のデータの正解付きの例から決める」としています。誤って自動処理したときの損と、人に回しすぎる手間を比べて基準を決めます
4. 確信度の基準で自動と人の確認を分ける。公式ドキュメントの例は0.7です。最初は高めに置き、人に回った分を見ながら下げていくのが安全です。返金・解約処理など取り消しにくい操作の前には、ヒューマン・イン・ザ・ループで人の確認を残します
5. 小さく試してから広げる。1つの窓口・1種類の判定に絞ってPoCとして回し、正答率と人に回った割合を記録してから対象を広げます。社内ルールが無ければ生成AIの社内ガイドラインの作り方から整えてください

よくある誤解と失敗

• Geminiアプリで探し回る。発表が案内しているのは開発者向けのAPIで、Google AI ProやUltraのアプリでの提供には触れていません。名前の似た非公式のサービスに顧客情報を渡さないよう注意してください
• 無料枠のまま実データを流す。無料枠の入力は製品改善に使われる扱いです。顧客の問い合わせ・録音は有料枠に切り替えてから流します
• 確信度を見ずに一番上の答えで処理する。選択式は、どの選択肢にも当てはまらない入力でも必ずどれかに確率を割り振ります。確信度の基準と「その他」の選択肢を組み合わせます
• 否定形で質問する。公式は「ゴールド会員ではないか」より「ゴールド会員か」と肯定形で聞き、プログラム側で1から引くよう勧めています
• 関係ない情報まで入力に入れる。公式は、判定に要る項目だけを送るよう勧めています。関係のない内容は精度を下げます
• 問い合わせ文をそのまま信じる。利用者が書いた文章は、自分に有利な判定を求める内容を含むことがあります。公式も入力を信頼できないものとして扱い、返金など重要な処理には人か別の確認を残すよう求めています

公表されていないこと

11月12日時点の発表記事・ドキュメント・料金ページで、次の点は確認できませんでした。分かり次第この記事を更新します。

• 日本語の入力での判定精度と、対応言語の一覧
• Google Cloud(Gemini in Google Cloud)での提供開始時期と、法人契約での料金
• 有料枠での1分あたりの呼び出し回数などの上限

同じ時期に出たGoogleの上位モデルとしてGemini 4 Carbonの料金と仕様も整理しています。AIエージェントの種類全体の比較はAIエージェントの種類と比較、ローカルで動かすモデルとAPIの使い分けはローカルLLMとAPIの比較を参照してください。