2025年5月20日に、GoogleからGemini 2.5 Flashがリリースされました。 この記事を読むことで、Gemini 2.5 Flashがどのようなモデルなのか、どのような出力をするのか、出力の内容、そして出力内容の調整方法など、網羅的に理解することができます。
「Google AI StudioでGemini 2.5 Flashを使いこなせるようになりたい」、「具体的に何ができるのか理解したい」という人にぴったりの記事です。
ぜひ最後までお読みください。
- ▶︎はじめに：Google AI Studioでできることを学ぶ
- ▶︎Gemini 2.5モデルを徹底比較
- ▶︎Google AI Studioにアクセスする
- ▶︎Gemini 2.5 Flashに切り替える
- ▶︎Gemini 2.5 Flashの特徴
- ▶︎Gemini 2.5 Flashのトークン数
- ▶︎Gemini 2.5 Flashで実際に出力してみる(プロンプトも共有しています)
- ▶︎Gemini 2.5 Flashの出力内容を「3つの方法」で調整する
- ▶︎Gemini 2.5 Flashを活用する際の注意点
- ▶︎Gemini 2.5 Flashを活用して感じた率直な感想
- ▶︎まとめ
- ▶︎番外編：プロンプトの能力を飛躍的に高める(前編後編合わせて34万字越えの大作です)
▶︎はじめに：Google AI Studioでできることを学ぶ
Gemini 2.5 Flashについて学び始める前に、Google AI Studioで活用できる機能やツールについてまとめた記事を共有します。
◼︎Google AI Studioの使い方を学ぶ
以下の記事を読むことで、Google AI Studioがどんなツールなのか、何ができるのか、どのような特徴があるのかを網羅的に理解できます。「Google AI Studioを使いこなせるようになりたい人」におすすめです。
◼︎Gemini 2.5 Proを学ぶ
GeminiにはFlashモデルだけではなく、Proモデルも存在します。このモデルは、競合の中で最も「頭の良いモデル」と言われており、複雑な問題に対しても優れた回答を出力することで有名です。以下の記事を読むことで、Gemini 2.5 Proについて理解できるようなり、Google AI Studioで使いこなすことができるようになります。
活用事例も共有しています。興味のある人はご覧ください。
◼︎Generate Mediaの使い方を学ぶ
Google AI Studioでは、非常に多くの機能を無料で活用することができます。その中でも代表的な機能は「Generate Media」になります。Generate Media ではGemini image generation、Gemini speech generation、Imagen、Veo、Lyria RealTimeの５つの非常に便利なツールを活用することができます。
どんなツールなのか、どんな機能があるのか、どうやって活用するのかについて詳細にまとめました。知っていて損はないツールばかりです。以下の記事を読んで、Generate Mediaについて学んでみてください。
◼︎Build apps with Geminiの使い方を学ぶ
最後に共有する記事は、Build apps with Geminiの使い方をまとめた記事になります。Build apps with Geminiは無料です。「テキスト入力だけでアイデアをアプリに変えることができる機能」になります。「テキスト入力だけでアプリを作成できる」ところがポイントです。非常に画期的な機能になります。「生成AIもここまで進化しているのか」と感じざるを得ません。
少しでも興味のある人は、以下の記事をご覧ください。「生成AI初心者」でもアプリを作成できるようになります。
▶︎Gemini 2.5モデルを徹底比較
Google AI Studioでは本記事で共有するGemini 2.5 Flashの他に、Gemini 2.5 Pro、2.5 Flash Liteなどのモデルを活用することができます。以下の記事は、これら3つのモデルを「基本機能、処理能力、料金、安定性、安全性」の5つの観点から、21の項目に分けて徹底比較をした記事になります。
この記事で、「Googleの代表的なGeminiモデルにはどのような違いがあるのか」を理解することができます。そして、モデルの特徴を活かして「使い分け」ができるようになります。興味のある人は、ぜひご覧ください。
▶︎Google AI Studioにアクセスする
ここからは、この記事の本題です。
まず最初に、Gemini 2.5 Flashを活用するためにGoogle AI Studioにアクセスしましょう。以下のボタンから、Google AI Studioにアクセスできます。
Google AI Studio を開く▶︎Gemini 2.5 Flashに切り替える
上記のボタンをクリックすると、以下の画面が表示されます。
この画面が、Google AI Studioのホーム画面になります。
◼︎AIモデルの変更をする
まず最初に、モデルの変更をしていきます。モデル欄をクリックして変更していきましょう。
クリックすると、モデルを選択する項目が表示されます。
◼︎2025年6月上旬の時点で活用できる「Gemini 2.5のFlashモデル」
ここでは、以下の2つのモデルが表示されています。2025年6月の時点で活用できるモデルです。
✓2025年6月上旬の時点で活用できるGemini 2.5のFlashモデル
・Gemini 2.5 Flash ←NEW
・Gemini 2.5 Flash Preview 04-17
・Gemini 2.5 Flash Lite Preview 06-17←NEW
どのモデルを選択しても、出力内容自体には大きな違いはありません。活用したいFlashモデルを選択しましょう。
なおこの記事内では、Gemini 2.5 Flash Preview 05-20を活用しながら共有していきます。
2025年6月19日の時点で、Gemini 2.5 Flash Preview 05-20は活用できなくなっています。しかし上記の3つのモデルを活用しても、問題なく記事の内容を理解していくことができます。
◼︎活用するモデルを選択して設定完了
これで設定完了です。Gemini 2.5 Flashを活用しながらやり取りをすることができるようになりました。
しかし、いきなり「活用し始めよう」と言われてもイメージが湧きません。
そこで、次章ではGemini 2.5 Flashの特徴について共有していきます。Gemini 2.5 Flashの特徴を理解することで、「どんなことができるのか」をイメージしやすくなるはずです。
▶︎Gemini 2.5 Flashの特徴
Gemini 2.5 Flashの特徴について、簡潔にわかりやすくまとめました。
◼︎複雑なタスクに対応
複雑なタスクに対応しています。また、自動的に推論をしてくれます。高度なコーディングや数学的な問題も得意としており、頼れる存在です。
◼︎「推論」に使うトークン数を調整できる
推論に使うトークン数を手動で調整できます。0に設定して「推論機能をオフにする」ことも可能です。
◼︎出力が高速&複数のタスクを同時にクリア
出力が高速で、かつ大量のタスクを同時にこなせます。コストパフォーマンスにも優れていて、思う存分使い続けることができます。
◼︎100万トークンに対応
100万トークン越え。長文ドキュメントや書籍レベルの分量でも、問題なく活用することができます。
▶︎Gemini 2.5 Flashのトークン数
先述した通り、Gemini 2.5 Proのトークン数と同様、Gemini 2.5 Flashも100万トークンを超えています。正確には1,048,576トークンです。このトークン数は「ごく短い会話なら1万回以上、一般的な会話なら数千回、深い議論でも数百回は余裕でできる数値」となります。ほぼ無制限と言っても差し支えありません。
なおトークン数は、Token countから確認できます。
Gemini 2.5 Flashを活用するたびに、トークン数はカウントされます。上限を超えない限り、ひとつのチャットでやり取りすることが可能です。またチャットをリセットすることで、活用したトークンをリセットすることができます。リセットする際は、Google AI Studioのマークをクリックします。
▶︎Gemini 2.5 Flashで実際に出力してみる(プロンプトも共有しています)
実際に、Gemini 2.5 Flashを使って回答を出力していきます。
なお、AIの出力は確率的なものです。同じ設定でも出力するたびに内容が変わります。ここはぜひ押さえておきたいポイントです。
テキストを出力してもらう際、以下のテキスト入力欄に「質問内容」を入力します。
テキストを入力後、Runをクリックします。
クリック後、以下のように出力されていきます。
この記事では、「5つのプロンプト」を用いて「どのような回答が出力されるのか」を見ていきます。Gemini 2.5 Flashが「どのようにテキストを出力するのか」、「どのような形式で出力するのか」を理解できるはずです。
なおこの章では、実際の生活に役立つ形式のプロンプトを厳選しました。プロンプトを作成する際、「どんなプロンプトを書けば良いんだろう」と疑問を感じた時、参考にしていただければ幸いです。
◼︎1週間の理想のスケジュールとタスク管理術を出力する
1週間の理想のスケジュールとタスク管理の方法について、Gemini 2.5 Flashに質問していきます。以下のプロンプトを入力しました。
✓プロンプト(指示文)
仕事と私生活のバランスに悩む人が、週40時間の勤務と家事・趣味の時間を両立できる理想的な1週間のスケジュールを作成し、優先順位ごとに具体的な時間割とタスク管理法を提案してください。
Runをクリック後、以下のように回答が出力されました。
以下が、出力内容になります。
上記のテキストを出力するのにかかった時間は、わずか27秒でした。
前提として「週40時間」という条件のほかに、睡眠時間の確保や完璧を目指さないなど、「確実に追加しておいた方がいい条件」をGemini自身で追加してくれました。僕たちが求めているものを理解しているかのようです。
その後は理想のスケジュールを時系列で詳細にまとめ、さらには優先順位を考慮したタスク管理法までしっかりと出力してくれています。ここでの出力だけを見ても、Gemini 2.5 Flashは「ただ出力スピードが速いだけではない」ことが理解できます。
僕たちがこの精度のスケジュールを自分で立てようとすれば、おそらくかなりの時間がかかってしまいます。非常に賢いです。
◼︎先延ばし癖の心理分析と今日から使える克服ステップを出力する
先延ばし癖のある人はどのような心理状態なのかを理解し、今すぐ活用できる「克服ステップ」をGemini 2.5 Flashに出力してもらいます。以下のプロンプトを入力しました。
✓プロンプト(指示文)
やりたいことがあるのに先延ばししてしまう人のために、先延ばし癖の根本原因を心理学的に分析し、それを克服するための日常で実践できるステップバイステップのアクションプランを示してください。
Runをクリック後、以下のように回答が出力されました。
以下が出力内容になります。
ここでのテキストを出力するのにかかった時間は22秒でした。
「なぜ多く人は先延ばしをしてしまうのか」を具体的に出力してくれています。今までは、自分で「先延ばしに関しての書籍」などから情報を得ないと、このような情報を得ることはできませんでした。しかし現在は、「プロンプト入力だけ」でここまでの情報を作成できてしまいます。それが、Gemini 2.5 Flashの強みです。
先延ばしをしてしまう理由が明示された後は、先延ばしを克服するための方法を、ステップごとに教えてくれています。先延ばしの根本的な原因を理解した上で克服するための行動をすることができるので、克服できる確率も高まりまそうです。
このように、先延ばしに関する問題でも説得力のある返答をしてくれます。
◼︎ストレス＆不安を吹き飛ばすセルフケアルーティンを出力する
「ストレスや不安をなくすためのセルフケアルーティン」について、Gemini 2.5 Flashに提案してもらいます。以下のプロンプトを入力しました。
✓プロンプト(指示文)
ストレスや不安を抱えやすい人向けに、短期間で心身をリフレッシュできるセルフケアのルーティンを設計し、朝・昼・夜それぞれに行うべき具体的な習慣を提案してください。
Runをクリック後、以下のように回答が出力されました。
以下が出力内容になります。
ここでのテキストを出力するのにかかった時間は23秒ほどでした。
プロンプトに入力した通り、朝、昼、夜の中でやるといいセルフケアルーティンが出力されました。「ストレス対策」だということもあり、それぞれの見出し部分には絵文字も表示されています。絵文字があることで、柔らかい印象になります。
また、全体の内容は詳細ではあるものの、項目ごとに「タイトル」が表示されているため、わかりやすいです。「自分にとってどの項目が必要でそうでないのか」も区別しやすいです。
「やることに関する内容」が具体的なので、まるで「ストレス解消に関するガイドブック」のようです。
◼︎無理なく続く節約＆資産運用プランを出力する
無理のない節約、そして資産運用のプランについて提案してもらいます。以下のプロンプトを入力しました。
✓プロンプト(指示文)
収入が限られている中で貯蓄や投資を始めたいと考える人たちのために、月々の予算を見直しながら無理なく貯蓄率を10％増やすための具体的な節約案と資産運用プランを作成してください。
Runをクリック後、以下のように回答が出力されました。
以下が出力内容になります。
ここでのテキストを出力するのにかかった時間は35秒ほどでした。
節約の方法や資産運用の方法に関しては、学ぶのが比較的難しいです。本を手に取って読んでみても「どういうことだろう？」とか「具体的な行動が思い浮かばないな」と感じることがよくあります。しかしここでの出力のように、取り組むべき具体的な行動が記載されていることで、実生活の中でよりイメージしやすくなります。実践に置き換えることができそうです。
難しい質問に対しても、しっかりと理解して出力します。「NISAやiDeCoなどの固有名詞も出力されている」のが素晴らしいなと感じました。つい忘れてしまいますが、この文章を作成しているのはAIです。
◼︎状況別コミュニケーションフレームワークと実践例を５選出力する
◻︎プロンプトを入力して回答を出力
状況に応じたコミュニケーションのフレームワークと実践例について、Gemini 2.5 Flashに提案してもらいます。以下のプロンプトを入力しました。
✓プロンプト(指示文)
人間関係の悩みを抱える人のために、コミュニケーションの課題を特定し、信頼関係を築くための状況別フレームワークと実践例を5つ紹介してください。
Runをクリック後、以下のように回答が出力されました。
◻︎「2つの回答を比較できる形式」で出力されることも
今回の出力では、以下のような形式で出力されました。
同時に2つの回答が出力されました。このように出力されることで、回答の比較をすることができます。しかし自分で「2つの回答を出力する」ように設定はできません。ランダムで、このような形式を用いて出力されます。
良かった方の回答だけを表示する際は、どちらかの回答をクリックします。
クリック後、Submitをクリックします。
クリック後、選択した回答だけが表示されるようになります。
◻︎選択した出力内容の確認
出力内容を確認していきましょう。以下の回答を選択しました。
コミュニケーションは「才能ではなく、学ぶことができるスキル」と捉えている点が素晴らしいなと感じました。このように出力されていると、「自分にも改善することができるのかもしれない」と期待感を持ちながら読み進めていくことができそうです。
総合的に見て、Gemini 2.5 Proと比較すると出力の精度は劣ると言われています。しかしこの章で共有した「5つの出力内容」を見ると、精度の低さは全く気になりません。ユーザーを気遣って出力内容も調整してくれるし、プロンプトに対しての最適な回答も高い確率で出力してくれます。
▶︎Gemini 2.5 Flashの出力内容を「3つの方法」で調整する
前回の章では「どのように回答を出力するのか」、「どのような回答を出力してくれるのか」について共有しました。その際、Gemini 2.5 Flashにモデルを切り替えた後、そのままテキスト入力をして出力しました。
しかしGoogle AI Studioでは、より詳細に出力の内容を調整することができます。その方法は大きく3つあります。この章では、調整するための「3つの方法」について実例を交えながらわかりやすく共有していきます。この章で共有している全ての機能は、「Geminiアプリ」では活用できない機能になります。
なおAIの出力内容を調整する際、すべての出力結果は確率的なものになります。同じように調整をしても、出力ごとに回答は変化します。
◼︎Temperature(温度)から出力内容を調整する
まず最初の方法は「Temperature(温度)から出力内容を調整する方法」になります。操作方法は非常に簡単です。この節を読むことで、用途に応じて温度を調節できるようになります。
◻︎温度の調整方法
Google AI StudioのGemini 2.5 Flashで温度を調整する際、Temperatureに表示されているバーを操作していきます。
一番低い温度は「０」、一番高い温度は「２」になります。この範囲の中で調整をして、出力内容を変えていきます。
とは言っても、「どの数値がどの回答に適しているのかわからない」と感じるかもしれません。そこで、温度によってどのような回答が出力されやすくなるのか、そして特定のシチュエーションでどのように温度設定をすればいいのかをまとめました。
◻︎温度ごとの出力の傾向例(表にまとめました)
温度ごとに出力のされた方には違いがあります。「温度ごとの出力の違い」について表にまとめました。
温度ごとの出力の傾向例
超低温度：確実性重視／ほぼ固定応答
- 事実ベース・テンプレート的
- 冗長なく、要点だけを忠実に返す
- ユーザー指示への忠実度が極めて高い
低〜中温度：安定感と少しの創造性の両立
- 定石的な言い回しにわずかなバリエーションを交える
- ほどよい親しみや共感表現
- ビジネス文書・FAQ向き
中温度：バランス型クリエイティブ
- 論理的だが、比喩や例示など創造的要素を添える
- ブログのリード文や企画アイデア出しに向く
中〜高温度：遊び心と意外性アップ
- ユーモア・言葉遊びを取り入れやすい
- キャッチコピーやキャラ設定、クリエイティブライティング向き
高温度：ランダム性・想像力重視／大胆表現
- 全く予想しないフレーズやストーリーが飛び出す
- 詩的・シュールなテキスト生成
- 実験的プロンプト検証に最適
なお、上記の表に記載されている内容は「必ずこうなる」というものではありません。あくまで「傾向」です。生成AIの出力を完全に予測することはできません。
◻︎シチュエーション別！温度設定のポイント(表にまとめました)
シチュエーション別に、活用例も交えながら温度設定のポイントをまとめました。Gemini 2.5 Flashを活用する際、活用例に記載されている内容を参考にしながら、「自分が活用するシチュエーションに近い」と感じる項目の温度に設定することをおすすめします。おそらく、何も設定しない時よりも「イメージに近い回答」が出力されると思います。
シチュエーション別！温度設定のポイント
正確性が最優先
0.0 – 0.3- 社内規定の自動返信文
- FAQの定型回答
- コードスニペットの生成
- 法務文書の要約
- 製品仕様書の抜粋
- 翻訳（正確重視）
- データレポートの概要
- チェックリストの自動作成
- 請求書フォーマット作成
- 手順書の手順番号付与
程よい創造性もほしい
0.4 – 0.7- ビジネスメール文
- 解説記事のリード文
- FAQの補足説明
- プレゼン資料のイントロ
- 顧客提案書の概要
- セールス文のドラフト
- SEOタイトル案
- 製品紹介ブログの導入
- サービス案内メール
- カスタマーサポート対応案
クリエイティブ用途
0.8 – 1.0- ブログ記事のアイデア
- 企画書キャッチコピー
- 要約＋意見コメント
- プロダクトネーミング案
- ビジュアルコンセプト説明
- ストーリーボード要約
- SNSキャンペーンテーマ
- 広告文案のドラフト
- 商品キャッチフレーズ
- パッケージデザイン案
インパクト重視
1.1 – 1.5- 広告キャッチコピー
- SNS向け投稿文
- 漫画のセリフ作成
- イベント告知文
- キャンペーンキャッチ
- 動画イントロ台本
- LP見出し案
- ポスター文言作成
- ユーモアあるタイトル
- ブランドスローガン
自由実験／発散思考
1.6 – 2.0- 詩の即興生成
- 小説のプロット案
- ランダム芸術文生成
- マインドマッピング支援
- 新概念のブレスト
- 抽象メタファー生成
- 架空世界観構築
- シュールな短編作成
- 実験的対話プロンプト
- イマジナリーフレーズ集
上記の表も確実なものではありません。インパクト重視の内容が低い温度で出力されることもあるし、正確性を重視しようと思って低い温度に設定しても、突飛な回答が出力されることもあります。
色々な温度に設定しながら活用することで、設定のコツを掴むことができます。
◻︎出力の違いを検証！
ここまでで、温度を変えることによってどのように出力内容が変わるか、そしてシチュエーションごとの温度設定の方法について理解できたと思います。
次に、実際に出力して「どのように回答が出力されるか」を見ていきます。その際、最小、中間、最大の温度に設定して出力していきます。
☑︎プロンプトを入力する
以下のプロンプトを活用して、出力内容の違いを見ていきます。
✓プロンプト(指示文)
以下の指示に従い、新製品であるボールペン(製品名・簡単な特徴をここに記載)のキャッチコピーを生成してください。
【指示】
・製品名
・製品説明：＜ここに製品名と３行程度の特徴を記入＞
・目的：購買意欲を喚起し、印象に残るフレーズを作成する
☑︎最小の温度(0)で回答を出力する
テキストを入力後、Temperatureの欄で温度を「０」にします。
Runをクリックして回答を出力していきます。以下の回答が出力されました。
思った以上に精度の高い内容が出力されたように思います。温度がゼロでも、入力するプロンプトによって質の高い回答が出力されることがあります。
☑︎中間の温度(1)で回答を出力する
テキストを入力後、Temperatureの欄で温度を「１」にします。最初に表示された画面で、すでに「１」になっているはずです。確認してみましょう。
Runをクリックして回答を出力していきます。以下の回答が出力されました。
前回の出力時よりも温度を「１」高めましたが、個人的には微妙な回答が出力されたように感じます。
〇〇や△△な穴埋め形式で出力されました。穴埋め部分に入力する内容が決まっていれば、この出力内容でも問題ありません。しかし基本的には、「アイデアを出力してもらいたい」からこそ生成AIを活用するのだと思います。これでは、結局自分でアイデアを出していかなければいけません。
☑︎最大の温度(2)で回答を出力する
テキストを入力後、Temperatureの欄で温度を「２」にします。
Runをクリックして回答を出力していきます。以下の回答が出力されました。
温度を最大の「２」にしたところ、さすがに発想力に富んだ深い内容が出力されました。
温度「０」の時よりも独自性があるように感じます。好みにもよりますが、今回の出力だけをみると、温度を「２」にした時が最もベストな出力をしてくれたように感じました。
◻︎3つの出力内容を比較！(表にまとめました)
温度を3段階にして出力した内容をもとに、違いについて表にまとめました。「ユーザーの自由度」や、「情報の具体性」、「期待される成果」の欄を確認しつつ、温度を調整する際の参考にしてください。
温度0, 1, 2の出力内容の違いを比較！
温度 0
完成見本
- 役割・目的理想的な完成例を提示
- ユーザーの自由度低
- 情報の具体性非常に高い
- ユーザーの負担なし
- 期待される成果非常に質が高い
温度 1
穴埋め式
- 役割・目的初心者向けテンプレート
- ユーザーの自由度中
- 情報の具体性限定的
- ユーザーの負担低
- 期待される成果定型的
温度 2
自由記述式
- 役割・目的製品の独自強みを引き出す
- ユーザーの自由度高
- 情報の具体性高い
- ユーザーの負担中
- 期待される成果独自性高い
温度をゼロにしても、質の高い回答が出力されることはあります。また、温度を高くしても「微妙な回答」が出力されることもあります。先述した通り、出力のたびに内容は大きく変化します。ここは押さえておきたいポイントです。
◼︎Thinking modeから出力内容を調整する
2つ目の出力内容を調整する方法は「Thinking modeから調整する方法」になります。調整する際は、Thinking modeのトグルボタンをクリックするだけです。
クリックすることで、Think modeの機能をオンまたはオフにすることができます。では、このThink modeを操作することによって、出力内容にどんな違いが生まれるのでしょうか。
次の節で表にまとめています。
◻︎Thinking modeのオンとオフの違いを比較(表にまとめました)
Thinking modeをオンにした時とオフにした時の違いについて、わかりやすい表にまとめました。確認することで、「オンとオフではどのような違いがあるのか」を直感的に理解することができます。
Thinking モード オン／オフ比較
Thinking モード オン
-
処理方式
- モデル内部で「思考プロセス」を実行し、チェイン・オブ・ソート（段階的推論）を行う
- 複雑な問いを多段階で分解・検証しながら回答を構築
-
応答の質
- 精度・網羅性が向上し、難易度の高いタスクで特に効果的
- 思考の要約（Thought summaries）を出力可能
-
レイテンシ
- 思考ステップ分だけ処理時間が増加し、応答までの待ち時間が長くなる
-
コスト
- 追加のトークン（thinking budget）を消費するため、コストがやや高め
-
制御方法
- AI Studio／Vertex AI のスライダーや SDK で thinking_budget を設定（0 でオフ、1 以上でオン）
Thinking モード オフ
-
処理方式
- 思考プロセスをスキップし、直接応答を生成
- 手早くシンプルに答える
-
応答の質
- 簡潔かつ高速な回答が得られるが、複雑タスクでは詳細や正確さがやや劣る場合あり
-
レイテンシ
- 思考処理を行わないため、低レイテンシで高速応答が可能
-
コスト
- トークン消費を抑えたコスト効率の高い運用が可能
-
制御方法
- thinking_budget=0 を指定すると完全にオフにできる（※Gemini 2.5 Pro はオフ不可）
◻︎シチュエーション別の設定ポイント(表にまとめました)
次に、どんな時に機能をオンにし、オフにするべきなのかをまとめた表を共有します。Thinking modeを活用するかどうか悩んでいる時に、参考にしていただければ幸いです。
シチュエーション別の設定ポイント
複雑なコード生成・アルゴリズム設計
ONの効果
多段階推論でエッジケースや最適化ポイントまで考慮した正確な出力
OFFの効果
単純なテンプレート適用になりやすく、誤りや抜けが発生しがち
大規模データ分析・レポート要約
ONの効果
背後の因果関係やトレンドを深く掘り下げた洞察を生成
OFFの効果
浅い要約や表面的な傾向しかつかめず、詳細レポートには不向き
アイデア出し・ブレインストーミング
ONの効果
多角的・創造的な視点を広くカバーし、斬新な発想を引き出せる
OFFの効果
単純な羅列や定型的なアイデアに留まりやすい
シンプルな要約・キーワード抽出
ONの効果
過剰に思考してレイテンシ・コストが増大
OFFの効果
最小限の処理で高速・低コストに出力
定型文生成・マクロタスク
ONの効果
処理オーバーヘッドが大きく、スループットが落ちる
OFFの効果
迅速かつ一定品質のテンプレート文を大量に生成できる
レイテンシ・コスト重視の大量リクエスト
ONの効果
応答が遅くコストもかさむ
OFFの効果
リソースを節約して高速に大量リクエストを処理
◻︎出力の違いを検証！
ここまででThinking modeの操作方法、そして活用する時としない時でどのような違いがあるのかについて理解できたかと思います。
次に、実際にテキストを入力して、機能をオンにした時とオフにした時の回答を出力していきます。
☑︎プロンプトを入力する
まずはプロンプト入力です。以下のテキストを入力しました。
✓プロンプト(指示文)
フランス革命の勃発要因を政治的、経済的、思想的の３視点から並列に検証し、各要因の因果関係を論理的に推論して『なぜこのタイミングで革命が起きたのか』を明示してください。
☑︎Think Modeをオンにして回答を出力する
テキストを入力後、 トグルボタンを確認していきます。
Think Modeを活用する際、トグルボタンはこのままで問題ありません。デフォルトで機能がオンになっています。
Runをクリックすると、以下のように回答が出力されていきます。
出力内容はこちらになります。
Thinking modeのオンとオフの違いを比較で詳細を共有しましたが、Think modeをオンにすることで、回答を出力する前に推論をしてくれます。Thoughtsの中で推論が行われています。
Thoughtsをクリックすると、推論の内容が表示されます。簡単に説明すると、「Geminiの独り言」です。
このように自分で推論をした後に、推論内容をもとにして回答が出力されます。
出力内容に関しては非常に深い内容となっており、かつ論理的です。ゼロから理解しようと思って書籍を購入しても、ここまでの解釈ができるようになるまでにかなりの時間がかかると思います。
なぜフランス革命が起きたのか、政治的、経済的、思想的な観点から学ぶことができる内容となっています。歴史を学ぶ際、Geminiなどの生成AIの活用は本当におすすめできます。
☑︎Think Modeをオフにして回答を出力する
テキストを入力後、Thinking modeのトグルボタンをクリックして、機能をオフにします。
Runをクリックすると、以下のように回答が出力されていきます。
出力内容はこちらになります。
Thinking modeをオフにすると、推論なしで回答が出力されていきます。
推論していないとはいっても、実際の出力内容は「非常に詳細である」ことが理解できます。Thinking modeをオフにしたからといって、出力内容が減るわけではなさそうです。
実際に内容を見てみると、Thinking modeをオンにした時の出力内容よりもわかりやすい単語や言い回しを用いて出力されていることがわかります。教科書に掲載されているような内容です。
より深く専門的に理解を進めていきたい場合は、Thinking modeをオンにし、歴史的事象の全体像をわかりやすく理解したい場合はThinking modeをオフにした方が良いように感じました。
ここに関しては、歴史に関する内容だけでなく、活用する全ての場面で共通の使い方になります。
◻︎２つの出力内容の違いを比較！(表にまとめました)
Thinking modeをオンとオフにして出力した内容の違いを表にまとめまました。Thinking modeの機能を使い分ける際、参考にしていただければ幸いです。
Thinking mode オン/オフの出力内容を比較！
Thinking mode オン
-
構成と論理展開
- 論文・分析レポート形式
- 因果関係を動的に連鎖反応として描写
- 結論を箇条書きでシャープに整理
-
内容の深度・具体性
- 財務総監の人名や税制など詳細情報
- 「臨界点」「機能不全」など分析的キーワード
-
トーン
- 断定的で学術的
- 「～である」「～が引き金となった」など客観的表現
-
結論・適した用途
- 深い分析プロセスを見せたい学術レポートや高度な洞察向け
Thinking mode オフ
-
構成と論理展開
- 教科書・解説記事形式
- 要因間の統合的俯瞰描写で全体像をまとめる
- 結論は物語的に丁寧な文章で説明
-
内容の深度・具体性
- 主要要点に絞り平易な説明
- 専門用語を避け、理解しやすさを重視
-
トーン
- 解説的で丁寧
- 「～となりました」「～が背景にあります」など親しみやすい語り口
-
結論・適した用途
- 分かりやすい解説や学生向け資料、プレゼン要約向け
◼︎Set thinking budgetから出力内容を調整する
3つ目の出力内容を調整する方法は「Set thinking budgetから調整する方法」になります。
◻︎Set thinking budgetとは
Set thinking budgetとは、Gemini 2.5 Flashが思考する際に活用する「トークン」の上限を指定する機能になります。
思考に使うトークン数を調整することで、思考の深さを調整することができ、複雑な問題に対する対応方法を変えることができます。
なおトークン数を減らして設定したからといって、出力されるテキスト数が減るわけではありません。ここは押さえておきたいポイントになります。
◻︎Set thinking budgetの使い方
使い方は非常に簡単です。まず最初に、Thinking modeがオンになっていることを確認します。
Thinking modeがオフになっているとthinking budget機能を活用することはできません。
オンになっていることを確認したら、Set thinking budgetのトグルボタンをクリックして、機能をオンにします。
クリック後、トークン数を調整できるバーが表示されます。このバーでトークン数を調整し、出力内容を変えていきます。
thinking budgetは1から24,756まで調整することが可能です。
◻︎シチュエーション別！thinking budgetの設定ポイント(表にまとめました)
「シチュエーション別にthinking budgetの数値を調整する目安」を表にまとめました。今後有効活用していきたい人は、ぜひ参考にしてください。
シチュエーション別！thinking budgetの設定ポイント
1–128
最小限の内部思考で超高速応答
ツイート要約、キーワード抽出、定型メール返信
速度重視129–1,024
軽度の思考で簡易分析・要約対応
中規模レポート作成、長めの要約、FAQ回答
バランス型1,025–8,192
深い多段階推論で正確な解析
コード生成、データ分析、複雑な質問応答
高精度重視8,193–24,576
最大限の思考力で高度タスクに対応
研究レポート作成、戦略立案、クリエイティブ構想
最高精度重視なお、以下の表の内容も考慮しておくことで、手軽に数値の設定ができるようになるはずです。「モード名」に関しては、理解しやすいように僕自身が考えました。
思考別！おすすめの数値
クイックモード
Budget: 1–128
すぐに結果がほしいときに最適（ツイート要約、キーワード抽出など）
ライトモード
Budget: 129–1,024
軽めの分析や中規模レポート作成にピッタリ
ディープモード
Budget: 1,025–8,192
コード生成や複雑な質問応答など、しっかり考えさせたいとき
フルモード
Budget: 8,193–24,576
研究レポートや戦略立案など、最大限の洞察が必要な高度タスク向け
次の節では、「最小、中間、最大」の数値に設定して、出力内容を比較していこうと思います。
◻︎出力の違いを検証！
最小(1)、中間(12,288)、最大(24,576)のそれぞれの数値にthinking budgetを調整することで、出力内容にどのような変化が生まれるのでしょうか。実際に検証していきます。
☑︎プロンプトを入力する
以下のプロンプトを活用して、出力内容の違いを検証をしていきます。
✓プロンプト(指示文)
ニーチェの『力への意志』の概念と、現代社会における個人の動機付けを対比させ、段階的に考察しながら結論を導き出してください。
☑︎thinking budgetを最小の「1」で回答を出力する
テキストを入力後、thinking budgetを最小の1に設定します。
Runをクリックして回答を出力していきます。以下の回答が出力されました。
基本的にはthinking budgetを最小にすると、思考能力が下がります。しかし出力内容を見てみると、思考能力が下がっているようには見えません。非常に高品質、高精度な内容が出力されました。
このように高精度な内容が出力された要因は、プロンプトが明確であったことと、AIモデルの性能自体が高いために起きたことだと予想できます。
☑︎thinking budgetを中間の「12,288」で回答を出力
テキストを入力後、thinking budgetを中間の12,288に設定します。
Runをクリックして回答を出力していきます。以下の回答が出力されました。
thinking budgetを「1」にした時の出力と同じような精度で回答が出力されました。むしろ、「１」に設定した時の方が精度が高いようにも感じます。ここまでの両者の出力内容から、「推論レベルを限りなく低くしたからといって確実に出力内容の精度が下がるわけではない」ということが理解できます。
若干言い回しが異なるだけで、それ以外はthinking budgetを1にした時と大差ありません。自分の好みで設定をしても問題なさそうです。
☑︎thinking budgetを最大の「24,576」にして回答を出力
テキストを入力後、thinking budgetを最大の24,576に設定します。
Runをクリックして回答を出力していきます。以下の回答が出力されました。
thinking budgetを最大の24,576すると、非常に精度が高く、かつ深い内容が出力されました。thinking budgetが「1」と「12,288」に調整した時よりも、さらに踏み込んだ内容が出力されています。
thinking budgetを最小、中間、最大の3つの段階に調整して出力しましたが、以下のことがわかりました。
thinking budgetを低い数値の中で変化させても出力内容に大きな変化は見込めないものの、数値を最大に近づけることで、出力内容は大きく変化する可能性が高い。
◻︎3つの出力内容の違いを比較！(表にまとめました)
thinking budgetを1、12,288、24,576の数値にして出力し、実際にどのような内容が出力されるのかを見てきました。この節では「3つの出力内容にどのような違いが生まれたのか」をわかりやすく理解するために、表にまとめました。
thinking budgetの違いによってどのように出力内容が変化するのか、直感的に理解できます。
Thinking Budget 1, 12288, 24576の出力内容の違いを比較！
Budget: 1
主な要素
- 約2,500字で詳細考察
- 定義4側面（自己超克・生成・破壊・肯定）
- 現代動機付け5項目
- 対比4軸と4つの示唆
差分・追加視点
低予算ながら驚くべき品質と深みを実現
Budget: 12,288
主な要素
- 約2,000字で論理構成
- 定義4要素＋批判対象明示
- 対比表で可視化
- 現代の「可能性」4点
差分・追加視点
情報整理・可視化に優れ、簡潔さが向上
Budget: 24,576
主な要素
- 約2,500字で最⾼深度
- 原語併記の学術的定義
- 動機付け6要素
- 対比＋共通項の多角分析
- 「快適なニヒリズム」概念
差分・追加視点
新視点導入＆学術的表現で最⾼レベルの考察
▶︎Gemini 2.5 Flashを活用する際の注意点
Gemini 2.5 Flashを活用する際の注意点を「2つだけ」共有します。ここでの注意点を理解して活用することで、「Gemini 2.5 Flashの動きがおかしいな」と思った時でも対処できるようになります。
◼︎出力内容が「長文化」する
まず1つ目の問題は「長文化」です。トークン数についての章の中で「ごく短い会話なら1万回以上、一般的な会話なら数千回、深い議論でも数百回は余裕でできる」という内容を共有しました。しかし、ひとつのチャットの中で長くやり取りを続けると、出力内容が「ただダラダラと長い内容」になることがあります。また出力するのに時間がかかったり、うまく出力されないケースもあります。
◼︎長文を添付した時に要点を間違えることがある
長文を添付して「この文章の要点をまとめて」と指示した時に、要点を間違えることがあります。特にGemini 2.5 Proと比較した時に、その傾向が高いようです。僕自身も、要点の出力ミスではないものの、誤字脱字が出力されたことがありました。
とは言っても、「Gemini 2.5 Flashが頻繁に出力ミスをする」というわけではありません。
▶︎Gemini 2.5 Flashを活用して感じた率直な感想
最後に、Gemini 2.5 Flashを活用して感じた率直な感想を共有します。結論からお伝えすると、「出力スピードは速いし出力されるテキスト量も多くて便利で使いやすい」と感じました。
ここまでスムーズかつ速く出力してくれる生成AIは、僕が活用したことのある生成AIの中ではありません。間違いなく、ナンバーワンのスピードです。
出力内容に関しては、個人的にはGemini 2.5 ProやChatGPT o3に劣るように感じました。しかし、Gemini 2.5 Flashも素晴らしい精度であることには間違いありません。ここは好みになってしまいます。実際に活用して「どの生成AIの出力内容がベストか」を探ってみるのも面白いです。
▶︎まとめ
以上になります。
この記事で、Gemini 2.5 Flashがどのようなモデルなのか、どのように出力するのか、出力内容、出力内容の調整方法、そして注意点まで理解することができたかと思います。
Google AI Studioは本当に素晴らしいツールです。Gemini 2.5 Flashが活用できるのはもちろんですが、そのほかにも複数のモデルを「全て無料で」活用することができ、Generate MediaやBuild apps with Geminiなどの機能も備わっています。だからこそ、GeminiアプリよりもGoogle AI StudioでGemini 2.5 Flashを活用することをおすすめします。
生成AIを活用する人とそうでない人では「考え方」や「知識量そのもの」に大きな差ができてしまうのは必然なように感じました。進化した生成AIを僕たちが「うまく利用していく」ためにも、今から活用して「自分なりの使い方」を見つけられると良いのかなと思います。
この記事が、Gemini 2.5 Flashの理解と生成AIの興味関心につながれば幸いです。
引き続き、ブログ記事の中で有益な内容を発信していきます。
なお、こちらのページを最後までスクロールするとコメント欄があります。そちらのコメント欄に気づきや感想等がございましたらご記入ください。さらに質の高い情報を発信するための学びとさせていただきます。
最後までお読みいただきありがとうございました。
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