7/17 Gemini 3.5 Pro発表か？開発裏側ではベースモデルを一度白紙化した異例の判断
完成間近のAIモデルを、丸ごと捨てる。Googleがそれをやったと報じられている。
Gemini（ジェミニ）3.5 Proは今日、2026年7月17日のローンチが目標とされる新モデル。ただしその裏側では、一度ほぼ完成していたベースモデルを白紙化し、ゼロから事前学習をやり直すという異例の判断があったらしい。
事前学習はAI開発で最も金がかかる工程。フロンティアモデルなら数百億円規模と数ヶ月の開発期間を、そのまま捨てたことになる。
この記事では、なぜGoogleが損切りに踏み切ったのか、報じられている欠陥の中身、噂されるスペックと価格までを整理する。読み終える頃には「明日以降のGeminiをどう待ち構えるか」まで判断できるはず。
白紙化までの経緯
もともとGemini 3.5 Proは2026年6月のリリースが目標だった。
スンダー・ピチャイCEOは5月19日のGoogle I/Oで「来月まで待ってほしい」と語っていたが、そこから延期が続いた。Geeky Gadgetsの報道によれば、延期は今回で3回目になるという。
転機はVertex AI（バーテックスエーアイ）でのエンタープライズテスト。ここで構造的な欠陥が見つかり、Google DeepMindは調整でしのぐのではなく、ベースモデルそのものを作り直す道を選んだと報じられている。
手直しではなく作り直し。この選択が、今回の件でいちばん重い。 事前学習のやり直しは、料理でいえば味付けの修正ではなく、食材の買い出しからやり直すのに近い。
報じられている3つの構造欠陥
AIToolsRecapのまとめによると、テストで確認された問題は次の通り。
再帰的なツール呼び出しが不安定（エージェントが道具を連続で使う場面で崩れる）
複雑なSVG（エスブイジー）生成の失敗
数学的推論の不具合
加えてGeeky Gadgetsは、頻繁なハルシネーション（もっともらしい嘘の出力）や、主要研究者の離職といった内部の不満も遅延に影響したと伝えている。
注目すべきは、3つの欠陥がどれも「エージェント用途」に直結する点。 AIに仕事を任せる流れが本格化した2026年、ツール呼び出しが不安定なモデルは商売にならない。ベンチマークの点数より、実務での安定性が優先された形だ。
競合のDeepSeek V4やClaude（クロード）が実務性能で評価を固めるなか、不安定なモデルを予定通り出すほうがダメージは大きい。
噂されるスペックと価格
以下はすべて第三者報道・リークベースで、Google公式の確認はまだない。話半分で眺めてほしい。
コンテキスト：200万トークン（2.5 Proの2倍）
Deep Think（ディープシンク）と呼ばれる多段推論レイヤーを搭載
API価格：入力100万トークンあたり約15ドル、出力60ドルという説
Deep Think込みのUltraプランは月額250ドルという説
改善点としてはUIデザイン精度、簡潔なコード出力、3Dモデリング、安定したエージェント型ツール呼び出しが挙がっている。
要点を先にまとめるとこうなる。
今日7/17ローンチが目標。ただし日付もスペックも未確認
白紙化の理由はエージェント用途での構造欠陥
数百億円規模の事前学習を捨てて作り直した
200万トークン・Deep Think搭載が有力視
価格は入力15ドル/出力60ドル説（未確認）
今日できるアクション
発表を待つ間にやれることは1つ。いま使っているGeminiで「ツールを連続で使わせるタスク」を1本流しておく。
たとえば「検索→表を整理→要約」のような多段タスク。現行モデルの粗さを体感しておくと、3.5 Proが出た瞬間に進化の幅を自分の仕事で測れる。
まとめ｜損切りできる会社は強い
数百億円を捨てる判断は、外から見れば失態に映る。ただ、欠陥を知りながら出荷して信頼を失うより安い買い物だったのではないか。
今日の発表があるのか、延期が4回目になるのか。
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※ この記事はAIによって執筆した記事です。誤りが含まれる可能性があります。重要な情報は必ず一次ソースをご確認ください。
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