Google、Gemini 3.7 Flashを発表──3.6から3週間・導入価格は半額の0.75ドル、一方で総合指標と知識労働は他社の下
Googleが2026年8月13日、Gemini 3.7 Flashを発表しました。前世代の3.6 Flashからわずか3週間、導入価格は入力0.75ドル・出力3.75ドル（100万トークンあたり・年内限定）で3.6 Flashの当初価格の半分です。公式比較表ではFrontierCode 43.6%・Code Arena Elo 1588とコーディング系で1位を取る一方、総合指標は56でGPT-5.6 Terraの57に届かず、知識労働GDPVal-AA v2は1525で並んだ4モデル中最下位。今回の発表ブログ本文にはPro系モデルへの言及が一度もありません。
目次
Googleが2026年8月13日（米国時間）、Gemini 3.7 Flash を発表しました。前世代の Gemini 3.6 Flash を出してから3週間での投入です。公式ブログの署名はプロダクト管理シニアディレクターの Tulsee Doshi 氏で、Geminiチームを代表しての投稿とされています。
同じページには公式のベンチマーク比較表が掲載されており、本文で触れられていない項目も含めて20項目近くの数字が並んでいます。本記事は、その一次資料を全部読んだ内容を整理したものです。この記事の内容は2026年8月14日・日本時間時点の公式発表に基づきます。
動画版もあります（15分・数字はすべて同じ一次資料から）: Gemini 3.7 Flash の公式ベンチを全部並べた
Gemini 3.7 Flash は3.6 Flashから3週間で登場し、導入価格は100万トークンあたり入力0.75ドル・出力3.75ドル（2026年12月31日まで）。公式比較表では FrontierCode 1.1 Main 43.6%、Code Arena Elo 1588、GDP.pdf 34.0%、AutomationBench 30.4% で1位を取る一方、総合指標の Artificial Analysis Intelligence Index は56で GPT-5.6 Terra・Muse Spark 1.2 の57に届かず、知識労働の GDPVal-AA v2 は1525で並んだ4モデル中最下位。CharXiv Reasoning は前世代の3.6 Flashより下がっています。今回の発表ブログ本文には Pro 系モデルへの言及が一度もありません（ただし同日公開のモデルカードには「Gemini 3.1 Pro」が3回登場します。詳細は後述）。
何が発表されたか
Google公式ブログは Gemini 3.7 Flash を「コーディングとエージェント向けで、これまでで最も賢い workhorse（働き者）モデル」と位置づけています。
Today, we're building on the progress of our widely used Flash series by introducing Gemini 3.7 Flash, our most intelligent workhorse model yet for coding and agents.
（本日、広く使われている Flash シリーズの進展の上に、コーディングとエージェント向けでこれまでで最も賢い workhorse モデル、Gemini 3.7 Flash を導入します）
改良の背景について、公式ブログは「開発者からのフィードバックとアルゴリズム面の革新の直接的な結果であり、今後のモデルにも取り入れていくことを楽しみにしている」と記載しています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 発表日 | 2026年8月13日（米国時間） |
| 前世代からの間隔 | 3週間（Gemini 3.6 Flash は2026年7月21日発表） |
| 導入価格 | 入力 $0.75 / 出力 $3.75（100万トークンあたり・2026年12月31日まで） |
| 2027年1月1日以降 | 入力 $1.50 / 出力 $7.50 |
| 開発者向け提供 | Gemini API（Google AI Studio・Android Studio）、Google Antigravity |
| 企業向け提供 | Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini Enterprise アプリ |
| 個人向け提供 | Gemini アプリの Spark（Google AI Pro / Ultra 契約者・160カ国以上） |
価格は「年内限定の半額」
公式ブログは導入価格について、100万トークンあたり入力0.75ドル・出力3.75ドルとし、これは「3.6 Flash の当初価格（original cost）の半分」と説明しています。
この説明は、当サイトが7月に報じた Gemini 3.6 Flash の価格（入力1.50ドル・出力7.50ドル）とちょうど一致します。そして脚注によれば、2027年1月1日からの標準価格も入力1.50ドル・出力7.50ドルです。つまり「値下げ」ではなく、年内いっぱいの期間限定価格として半額が設定されているという構造です。
なお公式比較表では、3.6 Flash の価格欄も 0.75ドル / 3.75ドル と記載されており、脚注に「3.6 および 3.7 Flash の導入価格は2026年12月31日で終了する」とあります。3.6 Flash も同じ導入価格に引き下げられていると読めます。
他社との比較は公式表に次のように記載されています。
| モデル | 入力（$/1M） | 出力（$/1M） |
|---|---|---|
| Gemini 3.7 Flash | 0.75※ | 3.75※ |
| Gemini 3.6 Flash | 0.75※ | 3.75※ |
| Claude Sonnet 5 | 2.00 | 10.00 |
| GPT-5.6 Terra | 2.00 | 12.00 |
| Muse Spark 1.2 | 1.25 | 4.25 |
※導入価格。2026年12月31日で終了
コーディングとWeb開発では1位
公式ブログが本文で挙げているのは5つのベンチマークです。いずれも Gemini 3.6 Flash からの伸びが示されています。
| ベンチマーク | 測定対象 | 3.7 Flash | 3.6 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|---|---|
| FrontierCode 1.1 Main | 製品品質のコード | 43.6% | 34.4% | 42.7% | 41.3% |
| DeepSWE v1.1 | 長工程のソフトウェア開発 | 65.3% | 48.6% | 53.8% | 69.6% |
| Code Arena（Elo） | Web開発 | 1588 | 1538 | 1541 | 1523 |
| GDP.pdf | 専門PDFの読解 | 34.0% | 22.0% | 28.0% | 24.7% |
| AutomationBench | 業務ワークフロー自動化 | 30.4% | 17.0% | 10.7% | 23.6% |
UI生成について公式ブログは、「スクリーンショットでも画像でもデザインシステム全体でも、参照入力に対する高いデザイン忠実度と一致度を示す」と記載しています。より少ないプロンプトで機能の揃ったアプリを生成できる、という説明です。
DeepSWE v1.1 では GPT-5.6 Terra の69.6%が上で、Gemini 3.7 Flash は2位です。Google はこの負けているグラフも自社の発表資料にそのまま掲載しています。
公式比較表には、本文に無い項目が並んでいる
ここからが今回の資料の本題です。公式ブログのページ下部にある比較表には、本文で一切触れられていない項目が入っています。そして、その多くで Gemini 3.7 Flash は1位ではありません。
| ベンチマーク | 測定対象 | 3.7 Flash | 3.6 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | Muse Spark 1.2 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合指標 | 56 | 52 | 55 | 57 | 57 |
| Terminal-bench 2.1 | エージェント的ターミナル操作 | 85.8% | 78.0% | 80.4% | 87.4% | 82.9% |
| Terminal-bench 3.0 | エージェント総合 | 14.9% | 5.4% | 14.6% | 20.8% | － |
| GDPVal-AA v2（Elo） | 知識労働 | 1525 | 1422 | 1598 | 1578 | 1628 |
| OSWorld-2.0 | パソコン操作 | 47.9% | 33.8% | － | 50.2% | － |
| Agent's Last Exam | デスクトップ/OSエージェント | 26.3% | 24.2% | 33.3% | 28.0% | － |
| CharXiv Reasoning（ツール無し） | 図表からの情報統合 | 84.5% | 85.2% | 77.0% | 85.9% | － |
| CharXiv Reasoning（ツール有り） | 同上 | 88.7% | 89.4% | 88.3% | － | － |
| LVBench | 長い動画の理解 | 85.4% | 84.2% | 68.5% | 78.9% | － |
| GDM-MRCR v2（128k平均） | 長文脈の保持 | 97.0% | 91.8% | 81.5% | 93.5% | － |
| HLE-Verified | 専門家レベルの推論 | 53.6% | 51.2% | 31.0% | 51.1% | － |
| Harvey LAB-AA | 複雑な法務ワークフロー | 90.7% | 85.1% | 90.1% | 85.2% | － |
| LABBench2 | 生物学の実務課題 | 82.1% | 76.1% | 80.1% | 81.2% | － |
| BioMysteryBench（難問） | バイオインフォマティクス | 43.5% | 41.2% | 34.1% | 49.4% | － |
読み取れることは3つです。
1. 総合指標では追い抜いていない。 Artificial Analysis Intelligence Index は52から56へ上がっていますが、GPT-5.6 Terra とMuse Spark 1.2の57には届いていません。
2. 知識労働は最下位。 GDPVal-AA v2 は1422から1525へ100ポイント以上伸びていますが、並んでいる4モデルの中では最も低い数字です（Muse Spark 1.2 が1628、Claude Sonnet 5 が1598、GPT-5.6 Terra が1578）。コーディングでは1位を取り、知識労働では最下位という、得意分野のはっきり分かれたモデルです。
3. 前世代より下がった項目がある。 図表からの情報統合を測る CharXiv Reasoning は、ツール無しで84.5%（3.6 Flash は85.2%）、ツール有りで88.7%（同 89.4%）と、どちらも新しい方が低くなっています。Google はこの行も同じ表にそのまま載せています。
エージェント総合を測る Terminal-bench 3.0 は、1位の GPT-5.6 Terra でも20.8%です。5.4%から14.9%への伸びは3倍近いものの、絶対値としてはまだ2割に届いていません。
Spark と安全対策
個人向けの Gemini Spark も同日から 3.7 Flash に切り替わります。公式ブログによれば Spark は Google I/O で発表された「24時間365日動作し、ユーザーの指示のもとで代わりに行動するパーソナルAIエージェント」で、Google AI Pro / Ultra 契約者向けに160カ国以上で提供されています。
今回の更新で Google Workspace アプリのツール利用が改善され、複数スキルを要する複雑なワークフローでの精度と出力品質が向上した、と記載されています。挙げられている具体例は「ファイルの統合」「メールの下書き」「ステータス文書の更新」で、事務作業寄りの内容です。
安全面については、Frontier Safety のセーフガードを更新し、CBRN（化学・生物・放射性物質・核）とサイバー攻撃の領域における悪用対策を強化したとしています。有益なユースケースは可能にしたまま、bioresilience のアプローチとサイバープログラムに沿った対応だという説明です。詳細はモデルカードに記載されています。
Pro はどこにあるのか
ここが、7月の3.6 Flash発表と今回で最も変わった点です。
当サイトが7月22日に報じた Gemini 3.6 Flash の記事を書いた時点では、公式ブログに Gemini 3.5 Pro について「パートナーとテスト中」であり「準備でき次第、広く提供する」 という記載がありました。同じ発表には Gemini 4 について「これまでで最も野心的な事前学習を開始した」 という一文もありました。
今回の Gemini 3.7 Flash の発表ブログ本文には、Pro 系モデルへの言及が一度もありません。 ページ全文を確認しましたが、"Pro" という語が出てくるのは「Google AI Pro」というサブスクリプションの名称と、筆者の肩書き（Product Management）、サイト共通のナビゲーション（Products）だけです。Gemini 3.5 Pro も Gemini 4 も、発表ブログ本文には登場しません。
ただし、これは発表ブログというページ1枚に限った話です。同日（2026年8月13日）公開の公式モデルカードには、「Gemini 3.1 Pro」という名前が3回出てきます。安全性評価の章で、人手によるレッドチーミングの比較対象として「compared performance to Gemini 3.1 Pro」と1回、ML R&D and Misalignmentの項目の1文「Gemini 3.7 Flash performs similarly to Gemini 3.1 Pro; on situational awareness, the model is stronger than Gemini 3.1 Pro」の中に2回、合わせて3回です。発表ブログ単体で見ればPro系への言及はゼロですが、この記事が出典に挙げているモデルカードまで含めると、Googleが同日公開した資料全体でPro系への言及がゼロというわけではありません。
Google 自身が今回掲載したコスト効率グラフ（出典：Datacurve AI）も、同じことを示しています。DeepSWE V1.1 の正答率と1タスクあたり平均コストを取った散布図で、そこに載っている Google のモデルは gemini-3.5-flash / gemini-3.6-flash / gemini-3.7-flash の3つだけです。画像を直接取得しピクセル単位で座標を確認したところ、gemini-3.7-flash より上（正答率が高い側）にいるのは claude-opus-5、claude-fable-5、kimi-k3 で、いずれも Gemini 3.7 Flash より左＝1タスクあたりのコストが高い側に位置しています。近くにラベルのある gpt-5.6-sol は、正答率では逆に Gemini 3.7 Flash より下（コストはやや安い側）に位置しており、上位グループには入りません。
つまりこの図は、「安い価格帯での効率で戦っている」という主張としては成立していますが、正答率の上限を取りに行くモデルとして Google の名前は入っていません。
なお、モデルカードが安全性評価の比較対象として名指ししているのは「Gemini 3.1 Pro」であり、Gemini 3.5 Pro でも Gemini 4 でもありません。「Pro系の現行世代が3.1」という情報は、Googleのモデル公開履歴からの推測ではなく、この記事が出典に挙げているモデルカード自身の記載から確認できるものでした。
数字を読むときの注意
一次資料を読んでいて気づいた、細かいが無視できない点を3つ書いておきます。
Google 自身の表記が1箇所割れています。 DeepSWE v1.1 における Gemini 3.6 Flash のスコアは、公式ブログの本文では「49.0%」、同じページの比較表とグラフでは「48.6%」と記載されています。本記事では、図として掲載されている側の 48.6% を採用しました。どちらが正しいかは公式資料からは判断できません。
コスト効率グラフは横軸が反転しています。 左が10ドル、右が0ドルで、右上に行くほど効率が良いという作りです（グラフ内にも "most efficient" と右上に注記があります）。通常の散布図の感覚で見ると逆に読めるため、注意が必要です。本記事ではこのグラフから目盛りを目測した数値は使っていません。
開発者体験に関する説明には数字がありません。 公式ブログは「行き詰まりへの適応が良くなった」「必要なときに意図を確認するようになった」「指示への忠実度が上がった」「複数ステップの計画とツール呼び出しにより多くの労力をかけるようになった」「結果として人手による監督とリトライが減る」と説明していますが、これらにベンチマーク値は付いていません。実際に触った開発者の報告を待つ領域です。
他社数値はGoogle発表のままという但し書き
- 本記事の数値はすべて Google 公式ブログと、同ページ掲載の公式ベンチマーク比較表からの引用です。他社モデルの数値はGoogleが掲載したものであり、当サイトが独立に検証したものではありません
- 「Gemini 3.7 Flash の発表ブログ本文に Pro 系モデルへの言及が一度もない」のはブログ記事1本に限った事実です。同日公開のモデルカードには、安全性評価の比較対象として「Gemini 3.1 Pro」が3回登場します（本記事初出時はこのモデルカードの記載を見落とし、「発表資料にPro系の言及が一切ない」と過大に書いていました。2026-08-14訂正。その後の検品で回数を「2回」としていた点も再訂正しています）
- Gemini 3.5 Pro の提供状況について、当サイトが7月時点で確認できていたのは公式の「パートナーとテスト中」までで、その後の変化は本記事執筆時点で公式に確認できていません
- 3.6 Flash の価格が導入価格として引き下げられたという読み方は、比較表の記載と脚注に基づく解釈です。値下げの明示的なアナウンスは公式ブログ本文にはありません
- 公式ブログには4本のデモ動画（テキストから3Dゲーム生成・1回の指示でランディングページ生成・ロボット学習・PDFからインタラクティブな読み物）が掲載されていますが、本記事では映像そのものを扱っていません
- コンテキスト長・知識カットオフ・出力トークン上限については、今回の発表ブログに記載がありません
- 本記事は続報があり次第更新します
Google公式ブログと評価手法ページ、モデルカード
- Google公式ブログ: Introducing Gemini 3.7 Flash（2026年8月13日・Tulsee Doshi）
- Gemini 3.7 Flash 評価手法 — Approach, methodology & results
- Gemini 3.7 Flash モデルカード
- Gemini API 開発者ガイド（最新モデル）
- コスト効率グラフの出典表記: Datacurve AI（deepswe.datacurve.ai）
- 前世代の記事: Google、Gemini 3.6 Flashなど3モデルを同時発表（2026年7月22日）
比較表を1項目ずつ読み上げた動画版もあります: Gemini 3.7 Flash の公式ベンチを全部並べた
「この項目の見方が違う」「実際に触ったらこうだった」という指摘があれば、コメントかXで教えてください。この記事に追記して反映します。
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出典・参照資料
更新・訂正履歴
- 「公式ブログが本文で挙げているのは4つのベンチマークです」を「5つ」に訂正。直後の表にはFrontierCode 1.1 Main・DeepSWE v1.1・Code Arena・GDP.pdf・AutomationBenchの5行があり、本文も5つのベンチマークをvs数値付きで挙げている。単純な数え間違い。
- 「今回のGemini 3.7 Flashの発表資料には、Pro系モデルへの言及が一度もありません」という主張を「発表ブログ本文には」に限定して訂正。この記事が出典に挙げている公式モデルカード（deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-7-flash、2026年8月13日公開）の安全性評価セクションには「Gemini 3.1 Pro」が2回登場する（Human Red Teaming Resultsの比較対象として1回、ML R&D and Misalignmentの項目で1回）。あわせて「Pro系の現行提供モデルが3.1」という情報を『発表資料に書かれておらずGoogleのモデル公開履歴に基づく推測』としていた記述も訂正。モデルカード自身がGemini 3.1 Proを名指ししており、推測ではなく一次資料の記載から確認できる情報だった。
- 「Gemini 3.1 Pro」の登場回数を「2回」から「3回」に再訂正。モデルカード原文を直接取得して数えたところ、Human Red Teaming Resultsの箇所で1回（compared performance to Gemini 3.1 Pro）に加え、ML R&D and Misalignmentの1文（Gemini 3.7 Flash performs similarly to Gemini 3.1 Pro; on situational awareness, the model is stronger than Gemini 3.1 Pro）の中に「Gemini 3.1 Pro」が2回含まれており、合計3回だった。前回の訂正時点でこの1文中の重複をカウントし損ねていた。
- コスト効率グラフ（Datacurve AI、deepswe.datacurve.ai）の説明を訂正。「gemini-3.7-flashより上（正答率が高い側）にいるのはclaude-opus-5、claude-fable-5、kimi-k3、gpt-5.6-solで」としていたが、画像を直接取得しピクセル単位で座標を確認したところ、gpt-5.6-solのデータ点はgemini-3.7-flashより下（正答率が低い側）に位置していた。gpt-5.6-solを「上」のリストから除外し、実際の位置関係に修正した。
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