投稿者 global-ai-media 
Geminiの最新モデル（3.0）に対し、ユーザーから「旧バージョン（2.5 Pro）の方が安定していた」という声が上がっています。生成AI分野において「最新が常に最良ではない」という事実は、実務導入における重大なリスク要因です。本記事では、この事例をもとに、モデルのアップデートに伴う性能変化（Regression）への対策と、日本企業が採るべき堅実な運用戦略について解説します。
「最新モデル＝高性能」という神話の崩壊
Googleの生成AI「Gemini」のユーザーコミュニティにおいて、最新のバージョン（3.0）よりも、一つ前の「Gemini 2.5 Pro」の再利用を希望する声が上がっています。元記事によると、多くのユーザーが旧モデルの安定性を評価しており、新モデルに対しては不満（over-processingや過干渉などを示唆）を抱いているようです。
この現象はGeminiに限った話ではありません。大規模言語モデル（LLM）の開発において、新しいモデルは一般的に推論能力や知識量が向上しますが、一方で「調整（ファインチューニング）」の副作用により、特定のタスクでの回答精度が落ちたり、挙動が不安定になったりする「性能低下（Regression）」が発生することがあります。特に、安全性への配慮（セーフティガード）を強化しすぎた結果、以前は答えられた質問を拒否するようになったり、出力フォーマットが変わってシステム連携に支障をきたしたりするケースは、AIエンジニアの間ではよく知られた課題です。
日本企業が直面する「安定性」と「革新性」のジレンマ
日本の商習慣において、業務プロセスの「安定性」と「予測可能性」は極めて重要視されます。例えば、顧客対応の自動化や社内文書の要約システムにおいて、昨日まで正しく機能していたAIが、モデルのアップデートによって突然不自然な敬語を使ったり、必要な情報を省略したりすることは、品質管理（QA）の観点から許容しがたいリスクです。
多くの企業はAPI経由でLLMを利用していますが、SaaSベンダー側のモデル更新によって、自社のサービスの挙動が勝手に変わってしまうことは「外部依存の脆弱性」と言えます。今回のGeminiの事例は、ベンダーが「良かれと思って行ったアップデート」が、現場の実務ニーズと乖離する可能性があることを示唆しています。
AIガバナンスとMLOpsによるリスクコントロール
こうしたリスクに対応するためには、単に「最新のAIを使う」だけでなく、運用体制（MLOps）の整備が不可欠です。具体的には、プロンプトの効果を定量的に測定する「評価（Evaluation）」の仕組みを内製、またはツール導入によって確立する必要があります。
新しいモデルがリリースされた際、即座に切り替えるのではなく、自社の特定のユースケース（例：日本語の契約書チェック、日報の要約など）において、旧モデルと比較して性能が維持されているかをテストするプロセスが必要です。また、API利用においては、可能な限り「モデルバージョンを固定（Pinning）」して利用し、検証が完了してから計画的にバージョンアップを行う運用が推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のユーザーフィードバックから得られる、日本企業の意思決定者・実務者への示唆は以下の通りです。
- バージョン固定機能の活用：
本番環境では「latest（最新）」などの動的なタグを使用せず、特定のバージョン番号（例：Gemini 1.5 Pro-001など）を指定して呼び出すことで、意図しない挙動変化を防ぐ。 - 独自の評価データセットの構築：
日本の商習慣や自社特有の業務知識を問う「テスト問題集」を作成し、モデル更新時に自動テストを実行できる環境（LLM Ops）を整える。これにより、性能低下をリリース前に検知できる。 - マルチモデル戦略の検討：
単一のモデルやベンダーに過度に依存せず、有事の際やモデルの不調時に、別のモデル（Claude、GPT-4、国内発LLMなど）に切り替えられるような疎結合なアーキテクチャを採用する。