投稿者 global-ai-media 
Googleより「Gemini 3.1 Pro Preview」が公開されました。単なる性能向上にとどまらず、File SearchやFunction Callingといった実務機能のサポートが明記されています。本記事では、このアップデートが日本企業のシステム開発やDX推進においてどのような意味を持つのか、技術とガバナンスの両面から解説します。
モデルサイクルの短期化と「Pro」モデルの立ち位置
GoogleのAI開発者向けプラットフォームにおいて、「Gemini 3.1 Pro Preview」の情報が確認されました。AIモデルのバージョンアップサイクルは依然として早く、企業は常に「どのモデルを採用すべきか」という選択を迫られています。
「Pro」モデルは、通常、最高性能を誇る「Ultra」クラスと、軽量な「Flash/Nano」クラスの中間に位置し、コストと性能のバランスが取れた汎用モデルとして設計されています。日本企業の実務においては、最高精度の回答よりも、レスポンス速度やAPIコストの予測可能性が重視される場面が多く、このクラスのモデルの進化は、実稼働システムへの影響が最も大きいと言えます。
実務を加速させる「File Search」と「Function Calling」
今回のアップデートで注目すべきは、Google AI Studioにおける「File Search（ファイル検索）」のサポートと、APIを通じた「Function Calling（関数呼び出し）」の明記です。
File Searchの意義：
これは、いわゆるRAG（検索拡張生成）の簡易版を、開発環境上で即座に試せることを意味します。日本の現場では、社内規定やマニュアルに基づいた回答生成のニーズが非常に高いですが、これまではRAG環境の構築にエンジニアリングリソースが必要でした。AI Studio上でファイルをアップロードし、即座に検索・回答精度を検証できる点は、PoC（概念実証）のサイクルを劇的に短縮します。
Function Callingの重要性：
LLMが外部ツールやAPIを操作するための機能です。例えば、社内の在庫管理システムからデータを取得したり、カレンダーに予定を入れたりする「エージェント型」の動きには不可欠です。日本の複雑な業務フローをAIで自動化する場合、単にテキストを生成するだけでなく、こうした「外部システムとの連携」が実用の鍵となります。
日本企業が留意すべきリスクとガバナンス
一方で、最新モデルの「Preview」版を扱う際には注意が必要です。プレビュー版は、正式リリース（General Availability）に向けて仕様が変更される可能性があり、商用環境での安定稼働が保証されないケースがあります。
また、日本国内のAIガバナンスにおいて、データの取り扱いは依然としてセンシティブな問題です。AI Studioの「File Search」機能を利用する際、アップロードしたファイルが学習データとして利用されるか否か、Googleの利用規約（Terms of Service）を法務・セキュリティ部門と確認する必要があります。特に金融やヘルスケアなど、機密性の高い情報を扱う企業では、エンタープライズ契約の適用範囲内での利用徹底が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Gemini 3.1 Pro Previewの登場を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
- PoCの迅速化：「File Search」機能を活用し、RAG開発の前に「そもそもデータがあれば解ける問題なのか」を非エンジニア（ドメインエキスパート）が検証するプロセスを導入し、開発の手戻りを防ぐ。
- レガシーシステムとの接続準備：「Function Calling」の安定性が向上することで、既存の業務システム（ERPやSFA）とAIを接続するハードルが下がります。API連携を前提とした業務フローの再設計に着手すべき時期です。
- モデルライフサイクル管理（MLOps）：「3.0」から「3.1」へのようなマイナーアップデートは今後も頻発します。特定のモデルバージョンに過剰に依存したプロンプト開発を避け、モデルの切り替えを前提とした評価基盤（Evaluation）を整備することが、長期的な運用コスト削減につながります。