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2026-08-20

Gemini 3.7 Flashを検証｜市場調査の自動グラフ化から実力を判断

Suguru Nakazawa

🤖Gemini 3.7 Flashの概要
📊ベンチマークで見るGemini 3.7 Flashと3.6 Flashの性能差
🚀YoomはGeminiを用いた情報収集やデータ連携を自動化できます
💰Gemini 3.7 Flashの料金体系と対応プラットフォーム
🧪【検証】Gemini 3.7 Flashと3.6 Flashを比較してみた！
🏁まとめ
🛠️Yoomでできること

Gemini 3.7 Flashは、スピードと高度な推論能力を両立させた「ワークホース」モデルとして発表されました。特に自律型エージェントとしての完遂能力が向上しており、複雑な多段階タスクを途中で諦めずにやり遂げる「粘り強さ」が実務において強力な武器となります。本記事では、Google AI StudioでGemini 3.7 Flashを試した結果を交え、その実力と活用方法を詳しく解説します。

🤖Gemini 3.7 Flashの概要

Gemini 3.7 Flashは、Googleが提供するAIモデルの中でも、「実務における実行力」を重視して設計されたモデルです。従来の高速なレスポンスという特徴を維持しつつ、エージェントとしての動作に最適化されています。

ワークホースとして設計されたモデルの特性

Gemini 3.7 Flashは、単なるテキスト生成にとどまらず、複雑なコーディングや多段階の推論を伴うエージェントワークフローを確実に実行することを目的に開発されました。プログラミングやデータ解析など、一貫性と正確性が強く求められるタスクにおいて高い信頼性を発揮するのが特徴です。

開発者からビジネスユーザーまで幅広い層が利用でき、特に複数のステップを跨いで論理を構築する能力に長けています。そのため、日常的な業務から高度な専門的作業まで、文字通り現場の「主力」として機能するモデルとされています。

推論能力と自律型エージェントへの最適化による「粘り強さ」の向上

Gemini 3.7 Flashの特徴として、自律型エージェントとしての動作を前提に最適化が行われている点があります。これまでのモデルでは、複数のステップが必要な指示を与えると途中で処理が止まったり、文脈を見失って誤った結論を出したりすることがありました。

しかし、本モデルでは多段階のステップを伴うタスクを正確にやり遂げる能力が強化されており、Gemini 3.6 Flashと比較してエラー発生時の自己修正能力や、目標達成までプロセスを継続する能力が改善されています。さらに、指示の意図を深く汲み取り、途中で発生する細かな判断も自律的に行えるよう設計されているため、ユーザーがつきっきりで指示を細かく調整し直す手間を大幅に削減でき、より複雑なワークフローの自動化が実現可能です。

📊ベンチマークで見るGemini 3.7 Flashと3.6 Flashの性能差

Gemini 3.7 Flashは、コーディングや文書理解、業務ワークフローなどのベンチマークで、Gemini 3.6 Flashを上回る結果を記録しています。この結果からも、公式で発表されている以下のようなシーンで有力な選択肢になります。

コーディング
文書理解
業務自動化

特にAutomationBenchでは、スコアが17.0%から30.4%へ向上しており、複数の工程を含む実務的なワークフローを完遂する能力が強化されています。また、DeepSWE v1.1やFrontierCode 1.1 Mainでもスコアが向上しているため、コードの生成だけでなく、デバッグや問題解決を含む長期的な開発タスクにも適しています。

さらに、複雑な文書を処理するGDP.pdfでは22.0%から34.0%へ向上しました。市場調査や財務分析のように、複数の資料から必要な情報を読み取り、整理・分析する業務でも、Gemini 3.7 Flashによる効率化が期待できます。

🚀YoomはGeminiを用いた情報収集やデータ連携を自動化できます

Gemini 3.7 Flashによる高度な分析は非常に強力ですが、複数のWebサイトを巡回してデータを抽出し、それを別のアプリへ転記するといった作業は依然として手間がかかります。そんな問題もYoomなら解決できます！

Yoomは、AIや各種ビジネスアプリをノーコードで連携し、日々の業務を自動化できるプラットフォームです。Geminiのような高度なAIモデルを業務フローに組み込むことで、人間が手動で行っていた情報の検索や集計、レポート作成といった作業を自動化することが可能になります。

[Yoomとは]

Yoomなら業務に合わせたカスタマイズもノーコードで行えます。無料プランや以下のようなテンプレートも豊富に用意されており、気軽に試すことができるので、自動化による新しい働き方をぜひ体験してみてください。

定期的にAIワーカーで任意のGmailを検索し、Geminiによる優先度反映とSlackへの通知を自動化する

試してみる

■概要

日々大量に受信するGmailのチェックに追われ、重要なメールの見落としや対応の遅れに課題を感じていませんか？このワークフローを活用すれば、定期的にGmailを指定条件で検索し、Geminiによる優先度判定や要約結果をSlackへ通知する一連の流れを自動化できます。これにより、手作業でのメール確認の手間を省き、重要な情報へ迅速にアクセスすることが可能になります。

■このテンプレートをおすすめする方

大量のメール処理に時間を要しており、Gmailの確認業務を効率化したいと考えている方
Geminiでメールのサマリーを作成し、メールの見落としを防ぎたい方
重要なメールをチームに素早く共有し、対応のスピードを向上させたいマネージャーの方

■このテンプレートを使うメリット

スケジュールに沿ってGmailを自動で検索し、AIがサマリーを作成するため、メールの確認作業にかかる時間を短縮できます
AIがメールの優先度を判定して自動で通知するため、重要な連絡の見落としや対応の遅れといったヒューマンエラーを防止します

■フローボットの流れ

はじめに、Gmail、SlackをYoomと連携します
次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローを起動させたい日時を設定します
最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、指定した条件でGmailを検索し、緊急度判定や要約を行い、結果をSlackに通知するためのマニュアル（指示）を作成します

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント

スケジュールトリガーでは、このワークフローを起動したい曜日や時間などを、業務に合わせて任意に設定してください
AIワーカーへの指示内容は、「特定の件名のメールのみを対象にする」や「サマリーの文字数を調整する」など、目的に応じて自由にカスタムすることが可能です

■注意事項

Gmail、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る試してみる

YouTubeで指定キーワードの動画が公開されたら、AIワーカーのGeminiで分析してGoogle スプレッドシートに記録する

試してみる

■概要

競合調査や情報収集のためにYouTubeの動画を定期的に確認し、その内容を手作業でまとめる作業に時間を要していませんか。このワークフローは、指定したキーワードに関連する動画がYouTubeに投稿されると自動で検知し、GeminiのAIが動画を分析してGoogle スプレッドシートに記録するプロセスを自動化します。手作業による動画分析の手間を省き、効率的な情報収集を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

競合や市場の動向を把握するため、YouTubeの動画を常にチェックしているマーケティング担当者の方
Geminiを活用し、YouTube動画の分析を効率化したいと考えている方
動画コンテンツからの情報収集を自動化し、リサーチ業務の生産性を高めたいと考えている方

■このテンプレートを使うメリット

指定したキーワードの動画が投稿されると自動で分析が実行されるため、手動での検索や内容確認に費やしていた時間を短縮できます
AIへの指示をあらかじめ設定しておくことで、分析の基準が統一され、担当者による判断のブレがなくなり、属人化を防ぎます

■フローボットの流れ

はじめに、Google スプレッドシートとYouTube Data APIをYoomと連携します
次に、トリガーでYouTube Data APIを選択し、「特定のキーワードに一致する動画が公開されたら」というアクションを設定します
最後に、オペレーションでAIワーカーを起動し、取得したYouTube動画の分析やカテゴリ判定などを行ってGoogle スプレッドシートに記録するためのマニュアル（指示）を作成します

■このワークフローのカスタムポイント

YouTube Data APIのトリガー設定では、監視対象としたい検索キーワードを任意で設定してください。競合の製品名や特定のトピックなどを設定することが可能です
AIワーカーでは、Gemini 3-Flashなど任意のAIモデルを選択し、動画の要約やポジネガ判定、キーワードの抽出など、目的に合わせた指示（プロンプト）を自由に設定してください

■注意事項

YouTube Data API、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る試してみる

💰Gemini 3.7 Flashの料金体系と対応プラットフォーム

Gemini 3.7 Flashの利用を検討する際、コストパフォーマンスの把握は欠かせません。本モデルでは、APIでの導入を促進するための期間限定価格が設定されています。

API料金のポイント

2026年末までは、APIでの導入特別価格が適用され、それ以降は標準価格に移行する予定となっています。利用を検討されている方は、この価格推移を念頭に予算を立てる必要があります。

【料金】

2026年12月31日まで：入力 $0.75 / 1Mトークン、出力 $3.75 / 1Mトークン
2027年1月1日以降：入力 $1.50 / 1Mトークン、出力 $7.50 / 1Mトークン

2026年内は安価に設定されており、大規模なエージェント構築を検討している企業にとっては絶好の検証期間となります。一方で、2027年からはコストが2倍になるため、長期的な運用を見越したトークン消費量の見積もりが重要です。

Gemini APIおよび主要プラットフォームでの利用環境

Gemini 3.7 Flashは、複数のプラットフォームで提供されており、ユーザーの用途に合わせて最適な環境を選択できます。主なプラットフォームは以下の通りです。

Google AI Studio
Geminiアプリ内のGemini Spark
Gemini API
Gemini Enterprise Agent Platform

このうち、Geminiアプリ内のGemini Sparkでの利用は、対応地域のGoogle AI ProおよびUltra加入者が対象です。

🧪【検証】Gemini 3.7 Flashと3.6 Flashを比較してみた！

Gemini 3.7 Flashの改良ポイントを実感できるのかを確かめるため、旧モデルの3.6 Flashと比較検証を行いました。ここでは、検証からわかった実力を紹介します。

検証条件

検証は、以下の条件で行いました。

プラットフォーム：Google AI Studio
利用モデル：Gemini 3.7 Flash / 3.6 Flash
利用機能：Google検索/コード実行
思考レベル：高

検証プロセス

海外の企業情報をリサーチし、レポートを作成するという複数ステップのタスクを依頼した際の手順を紹介します。指示には、以下の内容を利用しました。

【検証プロンプト】

以下の手順に従い、GAFAMの最新動向に関する分析レポートを作成してください。
〇実行手順：
1.Web検索ツールを用い、各社の直近四半期における「売上高」と「純利益」の数値を検索・抽出してください。
2.抽出したデータをもとに、5社の売上高と純利益を比較できるグラフ（棒グラフまたは折れ線グラフ）をPythonコードで作成・描画してください。
3.各社の主要な増減要因や最新の注力分野（AI関連投資など）に関する考察（各社200〜300文字程度）をまとめてください。
4.最後に、作成した「グラフ画像」と「考察テキスト」を1つの見栄えの良いPDFファイルとして生成し、ダウンロードできるようにしてください。
※途中で情報取得に失敗したり、コード実行エラーが発生した場合は、検索条件やコードを修正して最終成果物の完成まで自律的に完遂してください。

【手順】

プロンプトの送信：モデルや機能を設定後、上記のプロンプトを送信します。
【Gemini 3.6 Flash】

【Gemini 3.7 Flash】
処理の完了：処理した結果が表示されます。
【Gemini 3.6 Flash】

【Gemini 3.7 Flash】
レポートの確認：生成されたレポートをダウンロードして確認します。
【Gemini 3.6 Flash】

【Gemini 3.7 Flash】

検証結果

Gemini 3.7 Flashと3.6 Flashを比較してみて、以下のことがわかりました。

処理時間が2分18.3秒から51.2秒と半分以下に短縮されました。
消費トークンが66,231トークンから37,218トークンへ約44％減少しました。
指示にない純利益率を独自に計算し、財務ダッシュボード風のグラフを作成しました。
マクロ視点の総括や的確な見出しを含む、質の高い分析レポートが生成されました。

🔷処理速度とトークン消費効率の大幅な改善

Gemini 3.7 Flashは、旧モデルと比較して半分以下の時間で出力を完了させ、トークン消費効率も劇的に向上させています。実務において生成AIを利用する際、結果が出るまでの待機時間は大きな課題となります。処理速度が向上したことで、待ち時間によるストレスが軽減され、日々の業務における利便性が高まることが確認できました。

🔷指示を超えた自律的な推論とレポート品質の向上

出力されたレポートの品質は、単なるデータの羅列から、高度な推論を伴うより高品質な分析レポートへと進化しています。Gemini 3.6 Flashが「売上が上がった理由」などの事実抽出をメインとしていたのに対し、Gemini 3.7 Flashは指示されていない「純利益率」を独自に計算し、2つのグラフを並べた財務ダッシュボード風の資料を自律的に作成しました。

また、文章構成においても「Google Cloud急伸とGemini 3エコシステムの拡張」といった的確な見出しを自ら作成しています。最後に「AI設備投資の歴史的インフレ」など、GAFAM全体を通したマクロ視点での総括も加えられており、指示以上の完成度へと引き上げるエージェントとしての優秀な能力が実証されました。

🏁まとめ

Gemini 3.7 Flashは、特に「自律型エージェント」としての信頼性が大きく向上したモデルです。「最後までやり遂げる粘り強さ」が向上したことで、AIに任せられる業務の範囲が広がりました。検証結果でも、Gemini 3.6 Flashと比べて、クオリティ、処理速度、トークン効率が明確に改善されていることが確認できました。ぜひ本モデルの実力を、実務の自動化などにぜひ活用してみてください。

🛠️Yoomでできること

Gemini 3.7 Flashを用いた高度な調査や分析は非常に魅力的ですが、その結果をメールで送信したり、データベースに記録したりといった「後処理」は依然として手間がかかります。そんな問題もYoomなら解決できます！

Yoomを活用すれば、AIが分析した結果を自動で次のアプリへ受け渡し、業務プロセス全体を自動化することができます。これにより、情報収集から共有、記録までのルーチンワークから解放され、本来注力すべき戦略立案や顧客対応といった創造的な業務に集中できるようになります。以下のようなテンプレートが豊富に用意されており、手軽に導入できるので、ぜひ試してみてください。

👉今すぐYoomに登録する

Inoreaderでコンテンツが公開されたら、AIワーカーでGeminiによる解析を行い結果をGoogle スプレッドシートに追加する

試してみる

■概要

特定のWebサイトやブログの更新情報を効率的に収集したいものの、RSSフィードを一つひとつ確認し、内容を把握するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。このワークフローは、Inoreaderで取得したRSS情報をトリガーに、Geminiによる監視と解析を自動的に実行し、結果をGoogle スプレッドシートに記録します。手作業での情報収集と分析の手間を省き、迅速な情報活用を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

Geminiを活用したRSS監視の仕組みを構築し、情報収集を効率化したい方
競合他社のプレスリリースやメディア掲載情報を自動で収集・分析したいマーケターの方
最新の技術トレンドやニュースを手作業でチェックする時間を削減したいリサーチャーの方

■このテンプレートを使うメリット

Inoreaderでコンテンツが公開されると自動で情報が収集・解析されるため、これまで手作業で行っていた定常的な監視業務の時間を短縮できます。
指定した内容に沿ってAIが解析し、決められたフォーマットで出力するため、手作業による転記ミスや確認漏れといったヒューマンエラーを防ぎます。

■フローボットの流れ

はじめに、Google スプレッドシートとInoreaderをYoomと連携します。
次に、トリガーでInoreaderを選択し、「指定のフィードでコンテンツが公開されたら」というアクションを設定します。
最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、RSSニュースを解析・分析しGoogle スプレッドシートに記録するためのマニュアル（指示）を作成します。

Inoreaderのトリガー設定では、監視対象としたいフィードのURLを任意で設定してください。
AIワーカーのオペレーション設定では、解析に使用する任意のAIモデルを選択し、「要約してください」「記事からキーワードを3つ抽出してください」といった、実行したい内容を指示に設定してください。

■注意事項

Inoreader、Google スプレッドシートのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
AIワーカーで大容量のデータを処理する場合、処理件数に応じて膨大なタスクを消費する可能性があるためご注意ください。
トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る試してみる

X（Twitter）でポストが投稿されたら、AIワーカーでGeminiによる分析を行い重要度の高い内容をTelegramで通知する

試してみる

■概要

X（Twitter）の膨大な情報の中から、重要な投稿を手動で探し出すのは大変ではないですか？このワークフローは、特定のX（Twitter）アカウントの投稿を自動で取得し、GeminiによるAI分析を通じて重要度を判定し、重要な場合のみその結果をTelegramへ迅速に通知します。手作業による情報の監視から解放されることで、効率的な情報収集を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方