Gemini 3.7 Flash が Google AI Mode に追加統合｜Flash最上位モデルの意味

Gemini 3.7 Flash が Google AI Mode に追加統合｜Flash最上位モデルの意味

要点: Googleは2026年8月13日、Flashシリーズ最上位モデル「Gemini 3.7 Flash」を発表。コーディング・エージェントタスクのベンチマークが大きく向上し、価格は現行Flash世代の半額に設定された。その翌日8月14日、Google検索のAI Modeに選択可能なモデルとして追加統合された。ただし対象は現時点でGoogle AI Pro/Ultra加入者に限られ、英語対応のみという限定的な展開である。

2026年7月にグローバル展開が完了した既定モデル「Gemini 3.5 Flash」とは別軸の動きであり、無料ユーザーへの直接影響はまだ小さい。しかし検索マーケターにとっては、モデル間でAI Mode引用結果を比較検証する新たな計測ニーズが生まれている。

最終更新日: 2026年8月17日

Google検索のAI Modeに、また新しい選択肢が加わった。2026年8月13日に発表されたばかりの最新モデル「Gemini 3.7 Flash」が、リリースからわずか1日後の8月14日、AI Modeのモデルメニューに追加統合された。既定モデルの入れ替えではなく、あくまで「選択できる新しい候補が増えた」という位置づけだが、この動きが持つ意味は小さくない。

本稿では、Search Engine Journal(Matt G. Southern記者、2026年8月14日付)とGoogle公式ブログの発表内容を土台に、(1) 何が起きたのかを時系列・数値で整理し、(2) 既存の既定モデルGemini 3.5 Flashとの関係を含めた背景、(3) LLMO/AI検索最適化に取り組むマーケター・SEO担当者への実務的示唆、(4) 今すぐ着手できる具体的な対応策、(5) 業種別のインパクトと今後の見通しまでを、確定事実のみに基づいて掘り下げる。

なお、LLMO/GEOの全体像を先に押さえたい読者はLLMO完全ガイドとAI検索最適化ガイドを、既定モデルGemini 3.5 FlashのAI Mode展開についてはGemini 3.5 FlashがAI Modeの既定モデルにとGoogle AI Modeが月間10億ユーザー突破を、AI ModeとMCPを軸にした構造変化はAI ModeとGemini3・MCPが起こす検索シフトを、Gemini検索での引用対策はGemini検索で引用される対策2026年版を併せて参照してほしい。

何が起きたのか

確定している事実を時系列と数値で整理する。

1. Gemini 3.7 Flashの発表(2026年8月13日)

Googleは2026年8月13日、新モデル「Gemini 3.7 Flash」を発表・リリースした。Gemini Flashシリーズの中で最も高性能なモデルと位置づけられており、Google公式ブログのタイトル「our most intelligent workhorse model(最も知的な働き者モデル)」が示す通り、日常的に酷使される軽量モデルの実用性能を底上げすることに主眼が置かれている。

Google自身の説明によれば、特に強化されたのはコーディング・エージェントタスク向けの性能である。ベンチマークの数値は以下の通り公表されている。

• FrontierCode 1.1 Main: 43.6%(旧モデルの34.4%から向上)
• DeepSWE v1.1: 65.3%(旧モデルの49.0%から向上)

いずれも旧世代のFlashモデルと比較した相対的な伸びであり、単発の質問応答よりも、複数ステップのコーディングタスクやエージェント的なワークフローでの実行精度に焦点を当てた改善であることが読み取れる。

2. 価格改定 — 現行Flash世代の半額

価格面でも明確な変更があった。Gemini 3.7 Flashの導入価格は以下の通り。

• 入力: 100万トークンあたり$0.75
• 出力: 100万トークンあたり$3.75
• この価格は2026年12月31日までの導入価格

2027年1月1日以降は、入力$1.50/出力$7.50という通常価格に切り替わる予定であることも明らかにされている。導入価格の水準は、現行Flash世代の価格から半額に設定された形であり、Googleが性能向上と同時に、開発者・エンタープライズ双方への普及を強く後押しする価格戦略を取っていることがうかがえる。

3. 展開範囲 — 160カ国以上、ただし一部地域は対象外

Gemini 3.7 Flashは160カ国以上で提供が開始された。ただし、欧州経済領域(EEA)、ナイジェリア、スイス、英国は対象外とされている。地域規制やコンプライアンス要件が絡む可能性がある地域が明示的に除外されている点は、実務上押さえておくべき事実だ。

展開先の面(サーフェス)は3系統に分かれる。

• 開発者向け: Google AI Studio、Android Studio
• エンタープライズ向け: Gemini Enterprise Agent Platform
• コンシューマー向け: Google AI Pro/Ultra加入者向けのSpark経由

4. AI Modeへの追加統合(2026年8月14日)

発表の翌日にあたる2026年8月14日、Google検索のAI Modeにおいて、Gemini 3.7 Flashが選択可能なモデルとして追加された。ユーザーは、AI Modeの「Ask anything」バーにあるモデルメニューから、「Gemini 3 models」セクション内でこのモデルを選択できる。

ここで重要な限定条件が2つある。

• 対象はGoogle AI Pro/Ultraサブスクライバーのみ(無料ユーザーは選択不可)
• 展開はグローバルだが、英語対応のみ(日本語を含む他言語は現時点で非対応)

つまり、既定モデルの入れ替えではなく、有料層向けの選択式オプションの追加という位置づけである。

5. Google幹部のコメント

Google検索プロダクト担当VPのRobby Steinは、このモデルについて、より強力な**指示理解と意図認識(stronger instruction-following and intent understanding)**を提供すると説明した。このコメントはX(旧Twitter)への投稿およびGoogle公式ブログを通じて発信されている。単なる出力品質の向上ではなく、ユーザーの複雑な指示・意図をどれだけ正確に汲み取れるかという点が強調されている点は、AI Mode内での検索クエリの解釈精度に直結する要素として注目に値する。

6. 既定モデルGemini 3.5 Flashとの関係

このAI Mode統合は、2026年7月にグローバル展開が完了した「Gemini 3.5 Flash」の動きとは別軸である。Gemini 3.5 Flashは現在もAI Modeの既定モデルであり、全ユーザーが対象だ(詳細はGemini 3.5 FlashがAI Modeの既定モデルにを参照)。

これに対しGemini 3.7 Flashは、現時点では有料サブスク層限定の選択式モデルにとどまる。既定モデルを置き換えるものではなく、「より高性能なモデルを試したいユーザーが任意に切り替えられる」というオプトイン型の提供形態である。したがって、無料ユーザーへの直接影響は現時点で限定的というのが確定している事実の範囲だ。

7. 検索マーケターへの示唆(Search Engine Journal)

Search Engine Journalの記事は、検索マーケターにとっての実務的な示唆として、AI Mode引用の変動を追跡する際、異なるモデル間で同じクエリを実行し結果を比較することで、モデル自体が差異を引き起こしているかを検証できる、と指摘している。これは後述する「今すぐできる対応策」の核心にあたる指摘であり、本稿でも詳しく展開する。

以上が、創作を交えない確定事実である。整理すると、今回の動きは「新モデルのリリース」→「即日翌日のAI Mode統合」という異例のスピード感で進んだ一方、対象範囲は有料サブスク層・英語圏に絞られた限定的な先行展開である点が特徴だ。

背景・経緯の整理 — Flashシリーズの位置づけとGemini 3.5 Flashとの関係

Gemini 3.7 Flashを理解するうえで欠かせないのが、Googleの「Flash」というモデル系列がどのような役割を担ってきたかという文脈だ。

Geminiのモデルラインナップは、一般に「フラッグシップ(最上位の推論・生成性能)」と「Flash(速度とコストのバランスを重視した実用モデル)」に大別される。Flashシリーズはこれまで、応答速度とコスト効率を武器に、検索のような大量トラフィックを処理する製品の既定モデルとして採用されてきた経緯がある。2026年5月にGA(一般提供)を迎えたGemini 3.5 Flashが、同年7月にAI Modeを含む複数プロダクトの既定モデルとしてグローバル展開を完了したのはその典型例だ(Google AI Modeが月間10億ユーザー突破、既定モデルがGemini 3.5 Flashにグローバル更新参照)。

Gemini 3.7 Flashは、この系譜の「次の一手」にあたる。ただし今回の発表内容を見る限り、単純な「3.5から3.7への数値インクリメント」ではなく、コーディング・エージェントタスクに特化した性能向上という明確な狙いが見て取れる。FrontierCode・DeepSWEといったベンチマークはいずれもソフトウェア開発・エージェント実行系の指標であり、一般的な自然言語理解・要約性能を測るベンチマークとは性質が異なる。これは、Googleが「Flash=軽量・高速な汎用モデル」という従来の位置づけに加え、「Flash=エージェント実行の主力モデル」という新しい役割を持たせようとしている可能性を示唆する。

もっとも、この「エージェント実行の主力」という方向性そのものは、Gemini 3.5 Flashの既定化ですでに示されていた思想の延長線上にある。Gemini 3.5 Flashの公式説明でも「act, not just answer(答えるだけでなく行動する)」というキーワードが用いられ、複数ステップのタスクを持続的にこなす能力に主眼が置かれていた。Gemini 3.7 Flashのコーディング・エージェント性能の大幅向上は、この方向性をさらに一段掘り下げたものと理解するのが妥当だろう。

価格面での「現行Flash世代の半額」という設定も、この文脈で捉えると意味が明確になる。より高性能なモデルをより安価に提供することで、開発者・エンタープライズにおけるエージェント型ワークフローの採用障壁を下げる狙いがあると読み取れる。実際、展開先が開発者向け(Google AI Studio、Android Studio)とエンタープライズ向け(Gemini Enterprise Agent Platform)を明確に含んでいる点は、コンシューマー向けのAI Mode統合以上に、開発・業務基盤としての普及を重視していることを物語っている。

一方で、AI Modeへの統合が「選択式・有料層限定・英語のみ」という限定的な形にとどまっている点は、Gemini 3.5 Flashの既定化・グローバル全ユーザー展開とは対照的だ。この違いは、Googleが新モデルを検索製品に投入する際、まず限定的なユーザー層でモデルの挙動・品質・コストバランスを検証してから、段階的に対象を広げるという慎重なロールアウト戦略を取っている可能性を示している。Gemini 3.5 Flashも、GA(2026年5月19日)からグローバル展開完了(2026年7月)まで約2カ月の期間を要しており、今回のGemini 3.7 FlashがAI Modeで同様の道をたどるのか、それとも選択式オプションのまま据え置かれるのかは、現時点では確定していない。

国内外の反応

今回の統合について、現時点で確認できる一次情報は、Google公式ブログの発表とSearch Engine Journalの記事、そしてRobby Stein氏のX投稿に限られる。これらの発信元を踏まえて、確認できる範囲の反応を整理する。

Google側の発信の特徴は、性能向上の訴求点を「コーディング・エージェント」に絞り込んでいることだ。AI Mode向けの説明としては、Robby Stein氏が「より強力な指示理解と意図認識」という表現を用いており、これは検索クエリの意図解釈という、検索プロダクトとして最も基礎的な能力の向上を指している。エージェント実行性能の向上と、検索における意図認識の向上は、技術的には根が同じ(複雑な指示を正確に解釈し、複数ステップにわたって一貫した実行計画を立てる能力)である可能性が高く、Googleがこの2つを同じモデルの異なる側面として同時に訴求している構図が見える。

Search Engine Journalの報道姿勢は、新モデルの性能そのものよりも、検索マーケター・SEO担当者にとっての実務的意味に焦点を当てている点が特徴的だ。同記事が指摘する「モデル間で同じクエリを実行し結果を比較する」という手法は、AI Mode特有の「同じ検索でも使用モデルによって回答・引用結果が変わりうる」という新しい変数の存在を前提にしている。これは、従来のSEOが「アルゴリズムのアップデート」という単一の変数を追いかけていたのに対し、AI検索時代は「どのモデルが応答を生成したか」という新たな変数が加わったことを示す、業界的に重要な視点の変化と言える。

なお、現時点でGemini 3.7 FlashのAI Mode統合について、日本語圏の一次報道・公式アナウンスは確認できていない。これは統合そのものが英語対応のみで展開されていることとも整合的であり、日本語ユーザーへの直接的な波及は現時点で未確定である。

aiseo-llmo.com ユーザーへの影響

ここからは、上記の事実がマーケター・SEO担当者にとって具体的に何を意味するのかを、複数の軸で整理する。

影響1: 「同じ検索・同じユーザーでも回答が変わりうる」という新変数の発生

これまでAI Modeの回答は、基本的に「既定モデル(Gemini 3.5 Flash)が生成するもの」という前提で観測・分析すれば足りていた。しかし、Google AI Pro/Ultra加入者がGemini 3.7 Flashを選択できるようになったことで、同一ユーザーが同一クエリを投げても、選択したモデルによって回答内容・引用元が変わりうるという状態が生まれた。

これは、AI Mode引用の変動要因が一段複雑になったことを意味する。従来は「時期による変動」「地域による変動」「パーソナライズによる変動」を主に考慮していればよかったが、そこに「モデル選択による変動」という新しい軸が加わった。Search Engine Journalが指摘する通り、この軸を切り分けて検証しないと、引用結果の変化が「コンテンツ側の問題」なのか「モデルの挙動差」なのかを誤って判断してしまうリスクがある。

影響2: 有料層限定である現状の意味 — 影響範囲は「まだ小さいが無視できない」

現時点でGemini 3.7 FlashをAI Modeで利用できるのはGoogle AI Pro/Ultra加入者に限られる。これは無料ユーザーが大多数を占める一般消費者向け検索トラフィックへの直接的な影響は限定的であることを意味する。

しかし、この「限定的」を過小評価すべきではない理由が2つある。第一に、Google AI Pro/Ultra加入者は情報収集意欲が高く、購買・意思決定の初期段階で能動的に情報を深掘りする層である可能性が高く、コンバージョンへの寄与度が母数以上に大きい可能性がある。第二に、Gemini 3.5 Flashの既定化がGA(限定提供)からグローバル展開完了まで約2カ月というスピードで進んだ前例を踏まえると、Gemini 3.7 Flashも同様のペースで対象拡大が進む可能性を否定できない。「今は小さい影響」を「将来にわたって小さい」と決めつけず、早期にモニタリング体制を整えておく合理性がある。

影響3: コーディング・エージェント性能向上が「動く検索」に波及する可能性

Gemini 3.7 Flashの中核的な強化ポイントは、コーディング・エージェントタスクの性能である。これはAI Modeにおいて、単なる一問一答の要約生成にとどまらず、複数ステップの実行を伴う「動く検索」的な機能(比較・検証・複数ソースの横断的な合成など)の精度に波及しうる。Gemini 3.5 Flashの既定化がもたらした「答える検索」から「動く検索」への転換(詳細はGemini 3.5 FlashがAI Modeの既定モデルにを参照)の延長線上で、Gemini 3.7 Flashはその実行精度をさらに引き上げる役割を担う可能性がある。

コンテンツ制作者にとっては、AIが「実行の材料」として抽出しやすい形で事実・数値・条件を提示することの重要性が、モデル性能の向上とともにさらに増していくと考えられる。

影響4: 「指示理解と意図認識」の向上がクエリ解釈精度に与える影響

Robby Stein氏が強調した「より強力な指示理解と意図認識」は、複雑で曖昧なクエリ(例: 複数条件を含む比較検討、文脈依存の追加質問)に対する解釈精度が上がることを意味しうる。これが事実であれば、ロングテールで複雑な検索意図に対しても、AI Modeがより的確に応答・引用先を選別できるようになる可能性がある。これは、単純なキーワードマッチではなく、文脈・意図に沿った包括的なコンテンツ設計の重要性を一段と高める方向に働く。

今すぐできる対応策

ここからは実務。抽象論ではなく、着手可能なアクションに落とす。

アクション1: AI ModeでGemini 3 modelsメニューからモデルを切り替え、自社ブランドの引用結果を比較する

具体的な手順は以下の通り。

1. Google AI Pro/Ultraのアカウントで、Google検索のAI Modeを開く
2. 「Ask anything」バーのモデルメニューを開く
3. 「Gemini 3 models」セクションから、既定モデル(Gemini 3.5 Flash相当)とGemini 3.7 Flashをそれぞれ選択できることを確認する
4. 自社ブランド・製品に関連する主要クエリ(例: 商品名、比較キーワード、業界の一般的な質問)を、両方のモデルで同一の文言・同一のセッション条件で実行する
5. それぞれの回答内容、引用元として提示されるサイト・ページ、言及される情報の正確性を記録する
6. 差異が見られた場合、その差異が「モデルの挙動差」によるものか「コンテンツ側の変化」によるものかを切り分ける

この作業は英語クエリでのみ実施可能である点に注意が必要だ(現状Gemini 3.7 FlashのAI Mode統合は英語対応のみ)。海外展開をしている事業者、英語圏向けコンテンツを持つ事業者は優先度を上げて着手する価値がある。

アクション2: 既存のAI Mode計測フローに「モデル差分チェック」を追加する

既にAI Overview/AI Modeでの引用状況をモニタリングしている場合、計測項目に使用モデルの記録を追加する。具体的には以下のような記録項目を計測シートに加えることを推奨する。

• クエリ実行日時
• 使用したモデル(既定/Gemini 3.7 Flash選択)
• 回答内容の要旨
• 引用・言及されたブランド/サイト一覧
• 引用順位・引用のされ方(直接引用/言い換え/リンクなし言及など)

これにより、時系列でのAI Mode引用変動を分析する際に、「モデルの切り替えによる変化」と「コンテンツ改善・競合変化による変化」を切り分けられるようになる。

アクション3: エージェント実行を意識したコンテンツの機械抽出可能性を高める

コーディング・エージェント性能の向上が「動く検索」の実行精度に波及する可能性を踏まえ、以下を継続的に整備する。

• 価格・条件・仕様などの重要事実を、曖昧な散文ではなく明示的な形で提示する
• 比較コンテンツは表形式で、比較軸を明確にする
• Product / FAQPage / HowTo などの構造化データ(Schema.org)を適切に付与する
• 数値・主張には発表元と日付を添え、事実の検証可能性を担保する

これらはAI検索最適化ガイドで詳述している基本方針とも整合するため、既に着手している場合は継続、未着手であれば優先的に取り組む。

アクション4: 有料層限定である現状を踏まえた優先度づけ

現時点でGemini 3.7 FlashのAI Mode利用者は、Google AI Pro/Ultra加入者かつ英語対応クエリに限られる。すべての施策を今すぐ大規模投資する必要はないが、以下の優先順位で着手することを推奨する。

1. 英語圏向けコンテンツ・グローバル展開をしている事業者: 早期にモデル比較検証を開始する
2. 国内向けのみの事業者: モニタリング体制の枠組みだけ準備し、日本語対応が始まった際に即座に本格運用へ移行できるようにしておく
3. すべての事業者共通: 機械抽出可能性を高めるコンテンツ整備は、モデルの種類・対応言語に関わらず継続する

業種別・実務インパクト

EC・小売

価格比較・商品比較のクエリでエージェント的な実行精度が向上すると、複数商品・複数条件を横断した比較提示の精度が上がる可能性がある。商品ページの価格・在庫・仕様データを機械可読な形で整備しておくことは、モデルの世代交代に関わらず有効な備えになる。

BtoB・SaaS

コーディング・エージェント性能の向上は、開発者向けドキュメント・技術記事を提供する事業者にとって特に注目に値する。Gemini 3.7 Flashの主要な展開先の一つがGoogle AI Studio・Android Studioという開発者向けサーフェスであることから、技術文書・APIドキュメント・導入ガイドの構造(明確な見出し、コード例、手順の番号付け)が、開発者エージェントによる参照・実行の精度に影響しうる。

メディア・パブリッシャー

モデルごとの引用結果の差異を早期に把握しておくことで、AI Mode経由の流入・引用状況の変化を、アルゴリズム要因とモデル要因に切り分けて分析できる。特に英語圏向けに記事を配信しているメディアは、早期の検証対象として優先度が高い。

ローカルビジネス

現時点では英語対応・有料層限定という制約により、直接的な影響は他業種と比べても限定的と考えられる。ただし、Gemini 3.5 Flashの既定化がたどった「限定提供からグローバル展開完了まで約2カ月」という前例を踏まえ、将来的な対象拡大に備えて基本的な事実情報(営業時間・所在地・提供サービス)の機械可読性を整えておくことは無駄にならない。

今後の見通し

確定事実から合理的に読める含意を、推測であることを明示したうえで述べる。

対象範囲の拡大可能性: Gemini 3.5 Flashが限定提供からグローバル全ユーザー展開まで約2カ月で移行した前例を踏まえると、Gemini 3.7 FlashのAI Mode統合も、有料層・英語限定から段階的に対象を広げる可能性がある。ただし、これは前例からの類推であり、確定した予定ではない。

既定モデルへの昇格可能性: 現時点でGemini 3.7 FlashはAI Modeの選択式オプションにとどまり、既定モデル(Gemini 3.5 Flash)を置き換えるものではない。将来的にGemini 3.7 Flashが既定モデルに昇格するかどうかは、本稿執筆時点では発表されていない。

価格改定のタイミング: 2026年12月31日までの導入価格($0.75/$3.75)が、2027年1月1日以降は通常価格($1.50/$7.50)に切り替わる予定であることが明らかにされている。この価格改定が、開発者・エンタープライズ向けの採用ペースにどう影響するかは注目点だ。

モデル横断検証の常態化: Search Engine Journalが指摘する通り、AI Mode上で複数モデルが選択可能になったことは、検索マーケティングの計測実務において「モデル差分」を恒常的にチェック項目へ組み込む必要性を示している。これは一時的な対応ではなく、今後複数モデルの併存が続く限り継続すべき実務プロセスになる可能性が高い。

いずれの見通しも、現時点で確定している事実(発表内容・展開範囲・価格)からの合理的な推論であり、Google公式の将来予定として発表されたものではない点に留意されたい。

よくある質問

Q1. Gemini 3.7 FlashはAI Modeの既定モデルになったのですか?

いいえ、既定モデルではありません。既定モデルは引き続き2026年7月にグローバル展開が完了したGemini 3.5 Flashです。Gemini 3.7 Flashは、Google AI Pro/Ultra加入者が「Gemini 3 models」メニューから任意に選択できるオプションとして、2026年8月14日に追加されました。

Q2. Gemini 3.7 Flashは誰でも使えますか?

いいえ、AI Modeでの利用は現時点でGoogle AI Pro/Ultraサブスクライバーに限定されています。加えて、対応言語は英語のみで、日本語を含む他言語は現時点で非対応です。無料ユーザーは選択メニューにアクセスできません。

Q3. Gemini 3.7 Flashの主な性能向上ポイントは何ですか?

コーディング・エージェントタスクの性能向上が中心です。ベンチマークではFrontierCode 1.1 Mainが34.4%から43.6%へ、DeepSWE v1.1が49.0%から65.3%へ向上したと公表されています。一般的な質問応答よりも、複数ステップの実行を伴うタスクでの精度向上に主眼が置かれています。

Q4. 価格はどう変わりましたか?

導入価格(2026年12月31日まで)は入力100万トークンあたり$0.75、出力100万トークンあたり$3.75で、現行Flash世代の半額に設定されました。2027年1月1日以降は入力$1.50/出力$7.50の通常価格に切り替わる予定です。

Q5. なぜ「モデル間で同じクエリを比較する」ことが重要なのですか?

AI Modeで複数モデルが選択可能になったことで、同一クエリでも使用モデルによって回答・引用結果が変わりうる状態になったためです。Search Engine Journalは、この差異を検証することで、AI Mode引用の変動が「コンテンツ側の変化」なのか「モデル自体の挙動差」なのかを切り分けられると指摘しています。

Q6. 日本語ユーザー・国内向けサイトへの影響はありますか?

現時点でAI Mode統合は英語対応のみのため、日本語での直接的な利用はできません。ただし、Gemini 3.5 Flashの既定化が限定提供からグローバル展開完了まで約2カ月で進んだ前例があり、将来的な対象言語・地域の拡大に備えた準備をしておく価値はあります。

Q7. 展開対象外の地域はどこですか?

Gemini 3.7 Flash自体の提供は160カ国以上に及びますが、欧州経済領域(EEA)、ナイジェリア、スイス、英国は対象外とされています。これはモデル全体の展開範囲であり、AI Mode統合(英語のみ・有料層限定)とは別の条件です。

Q8. 今すぐ何をすればよいですか?

Google AI Pro/Ultraアカウントがあれば、AI Modeの「Gemini 3 models」メニューから既定モデルとGemini 3.7 Flashを切り替え、自社ブランドに関連する英語クエリで引用結果を比較することが第一歩です。あわせて、既存のAI Mode計測フローに「使用モデル」を記録項目として追加し、今後のモデル差分を継続的に把握できる体制を整えることを推奨します。

Q9. Gemini 3.5 FlashとGemini 3.7 Flashの違いは何ですか?

Gemini 3.5 FlashはAI Modeの既定モデルで全ユーザーが対象、2026年7月にグローバル展開が完了しています。Gemini 3.7 Flashは2026年8月13日発表の新モデルで、AI Modeでは選択式オプションとしてGoogle AI Pro/Ultra加入者(英語のみ)に提供されている、という違いがあります。両者は別々の展開ステータスにあります。

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