Gemini Decisions APIでできること——構造化スコアだけを返す意思決定専用モデル

Gemini Decisions APIとは——テキストを返さない意思決定専用モデル

Googleは2026年11月11日、Gemini Decisions API（モデル名: gemini-decision-1）を発表し、Google AI Studio経由でその日から利用可能にした（Four Week MBA、Crypto Briefing報道）。従来のLLM系APIが自然言語テキストを生成するのとは根本的に異なり、このAPIはテキストを一切生成しない——返すのは確率・スコア・信頼度といった構造化された数値のみだ。

AIエージェントが「次にどのツールを呼ぶか」「このコンテンツはポリシーに違反するか」を判断する場面では、長い文章の応答は不要で、むしろ遅延とコストの原因になる。Gemini Decisions APIはその判断ステップだけを切り出し、高速・低コストに特化した設計になっている。

日本企業の業務で、この判断専用APIをどう使えるかは、判断専用エンジンでのエージェント開発で解説しています。

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Gemini Decisions APIでできること——3種の質問タイプと具体的な使い場面

このAPIが受け付ける質問には3種類あり、それぞれ返ってくる値の形式が異なる（openrouter.ai、Four Week MBA）。

Yes/No（確率＋信頼度）

設問に対して確率（0.01〜0.99）と信頼度スコアを返す。「このユーザー入力は有害コンテンツポリシーに違反するか」「この画像に成人向け表現が含まれるか」といったポリシーチェックに直結する。コンテンツモデレーションパイプラインでは、テキスト生成APIを挟む必要がなくなり、判断ログが構造化データとして蓄積される。

単一選択（2〜255択）

複数の選択肢から最適なものを1つ選ばせ、各選択肢のスコアを返す。AIエージェントのツール選択ルーティングが典型的な用途だ。「検索ツール・計算ツール・コード実行ツールのうち、次のユーザー発話に対してどれを呼ぶべきか」という判断を、エージェントのオーケストレーターが毎ターン行う場合、このエンドポイントに委ねることでメインモデルのコンテキストと推論コストを節約できる。

ルーブリック（2〜255段階）

段階的な評価基準（ルーブリック）を与え、採点スコアを返す。自動品質評価・コンテキストグレーディングに向いている。RAGパイプラインで取得したチャンクの関連度を0〜5段階でスコアリングし、閾値未満のチャンクを除外する、といった使い方が想定される。

並列処理と入力モダリティ

1リクエストあたり最大1,000件の独立した質問を並列で処理できる（Four Week MBA、Crypto Briefing）。コンテキストウィンドウは最大256,144トークン（約256K）で、テキストだけでなく画像・音声・動画・PDFを入力できる。エンドツーエンドレイテンシは150〜250msが目安とされている（Four Week MBA）。

誰に向いているか、向いていないか

向いているケース	向いていないケース
AIエージェントのツール選択・ルーティングを構造化したい開発者	チャットUIや要約など、テキスト応答が必要なユースケース
コンテンツモデレーションを高速化・ログを構造化したいプラットフォーム	出力をそのままユーザーに見せる必要があるアプリケーション
RAGパイプラインのコンテキストグレーディングを自動化したいエンジニア	汎用的な推論・生成タスク（通常のGeminiモデルで十分）
バッチで大量のポリシーチェックを回したいオペレーション担当者	選択肢が動的に変わり事前に列挙できないケース

重要な制約として、このAPIはテキスト生成を持たない。構造化スコアを返すだけなので、判断結果をユーザーへの自然言語応答に変換する処理は、別途メインのLLMに渡す設計が必要になる。意思決定の「ジャッジ専用レイヤー」と捉えるのが実態に近い。

マルチモーダル入力への対応は、テキストだけでなく動画フレームや音声クリップを判断根拠にできる点で、画像・音声コンテンツのモデレーションや、動画コンテンツのシーン分類に応用できる可能性がある。ただし対応言語・地域については、2026年11月時点の公式発表では明記されていない。

料金と提供条件

料金体系は入力トークン課金のみで、出力トークンへの課金はない（Four Week MBA）。

項目	内容
入力トークン料金	$0.10 / 100万トークン
出力トークン料金	課金なし
提供開始日	2026年11月11日（即日利用可能）
提供チャネル	Google AI Studio / Gemini API
対応地域	公式発表では未記載
日本語対応	公式発表では未記載
無料枠	公式発表では未記載

比較として、競合のMicrosoft-Decision-1は$0.042/100万トークンで、Gemini Decisions APIの入力単価はその約2.4倍になる（Four Week MBA）。ただし出力課金がないため、質問数が多く入力が少ないワークロードでは実効コストが変わる。

対応プランや無料トライアルの有無、日本語クエリへの対応状況は、2026年11月時点の公式発表では明記されていない。これらは公式ドキュメント（ai.google.dev/gemini-api/docs/models）および料金ページで随時確認が必要だ。

始め方——Google AI Studio経由でAPIキーを取得する

Gemini Decisions APIは、既存のGemini APIと同じインフラで提供されている。モデルIDとして gemini-decision-1 を指定する点が通常のGeminiモデルとの違いだ。

1. Google AI StudioにアクセスしてGoogleアカウントでサインインする。
2. APIキーを取得する（既存のGemini APIキーがあればそのまま使用できる可能性があるが、公式ドキュメントで権限スコープを要確認）。
3. リクエストのモデルフィールドに gemini-decision-1 を指定し、質問タイプ（Yes/No・単一選択・ルーブリック）とその選択肢を構造化して送信する。
4. レスポンスから確率・スコア・信頼度を取り出し、アプリケーションロジックに組み込む。

具体的なリクエストスキーマや認証方式の詳細は、発表時点でGoogle AI Studioの公式ドキュメントで案内されている。エンドポイントの仕様変更が発生した場合は公式のchangelogページで確認するのが確実だ。

注意点——制約・費用・競合との位置づけ

テキスト生成なしという設計制約は最大の注意点だ。このAPIが返すのは数値スコアのみであり、判断理由の説明文が必要な場面では別モデルを組み合わせる必要がある。エンドユーザー向けの説明可能性（Explainability）が求められる規制業種では、この点を設計段階で考慮しておくべきだ。

入力コンテキストの上限は256Kトークンで、1リクエスト内に含める全質問と入力データの合計がこの上限に収まる必要がある。大量のドキュメントと1,000件の質問を同時に送る場合は、入力設計に注意が必要になる。

個人情報・機密データの取り扱いについては、Google AIサービス共通のデータ利用ポリシーが適用される。コンテンツモデレーションやポリシーチェックにユーザーの入力データを流す場合は、自社のプライバシーポリシーおよびGoogleのデータ処理約款との整合を確認すること。

競合の状況として、OpenAI Decisions APIが2026年10月6日にパブリックベータを開始し、Microsoft-Decision-1が同10月9日にリリースされている（Crypto Briefing）。3社が約5週間以内に同一カテゴリのAPIを投入した格好で、仕様・料金・制限のいずれも今後変更される可能性がある。本番導入前には各社の最新ドキュメントを照合することを勧める。

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参考文献

• Four Week MBA「Gemini Decisions API」— https://fourweekmba.com
• Crypto Briefing「Google announces Gemini Decisions API」— https://cryptobriefing.com
• OpenRouter「gemini-decision-1 model page」— https://openrouter.ai
• Google AI Studio 公式ドキュメント — https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models