Google I/O 2026でGemini 3.5 Flashが発表されたので、DoneLayerに即日導入した話

2026年5月19日、Google I/O 2026が開催されました。毎年恒例になってきたGoogleの開発者向け発表会ですが、今年はAI関連の発表がとくに多かった印象です。

Google I/O 2026の主な発表

ざっと目を通した中で気になったものを並べます。

Gemini Omni：テキスト・写真・動画を組み合わせて高品質な動画を生成できるモデル。自分そっくりのAIアバターも作れるそうで、18歳以上のGoogle AI定期購入者から順次展開とのこと。

Gemini Spark：24時間365日のタスク遂行をサポートするエージェント。常時稼働型のAIアシスタントで、Daily Brief（今日のまとめ）という新UIとセットで提供される。

Gemini Live統合強化：音声と文字入力をシームレスに切り替えながら会話できるようになり、リアルタイムのマップや天気図も表示できるように。GmailやGoogleマップなどのGoogleアプリとの直接連携も強化されています。

Google Antigravity：文章作成支援にとどまらず、実際の行動を自律的にサポートするエージェント領域への進化。Information agentsとして検索機能にも統合。

Universal Cart：Googleショッピングにおけるインテリジェントなカート機能。複数サイトをまたいだ購入を一元管理できる。

Google AI Ultraプラン：月額100ドルの新プラン。Gemini Omniを含む高度な機能への幅広いアクセスと、20TBのクラウドストレージやYouTube Premiumなどが付いてくる。

Gemini for Science / Google AI Studio強化：科学的探究向けのGeminiツール群と、Android対応・Workspace連携・モバイルアプリ提供などAI Studioの拡張。Google フォト、ウェアラブル、YouTubeへのGemini統合も進む。

これらをひと通り眺めていたら、ひとつ気になるものが目に止まりました。

Gemini 3.5 Flash ── 発表当日にそのまま一般公開（GA）されたモデルです。

Gemini 3.5 Flashが気になった理由

公開されたベンチマークや概要を見ると、いくつか面白い点がありました。

• コーディング・エージェント性能がフラッグシップを超えた：Gemini 3.1 Proをターミナル操作・コーディング・マルチモーダル理解などのほぼ全ベンチマークで上回る
• 出力速度が4倍：同クラスの競合モデルと比較して約4倍のトークン生成速度
• 価格は約40%安い：Gemini 3.1 Proと比較して入出力ともに大幅にコスト削減
• 発表当日から使える：AI StudioとGemini APIでその日のうちにGA

DoneLayerはタスク抽出エンジンにGemini APIを使っています。個人開発で「面白そう」「すぐ試せる」が揃っているなら、やってみるしかない。

まずDoneLayerでタスク化した

Google I/O 2026の発表記事のURLをそのままDoneLayerに貼りました。AIが候補を3件提示したので、その中から選んでコミット。

「Gemini 3.5 FlashへAPIを移行し、動作確認まで完了させる」

「いつかやろう」ではなく「今日やること」になりました。自分で作ったツールが、自分の開発の意思決定を後押しする構図が続いています。

移行の確認

現在DoneLayerが使っているのは gemini-2.5-flash です。Gemini 3.5 Flashへの切り替えにあたって確認したのは2点だけです。

無料枠が維持できて、既存のキーがそのまま使えるなら、試さない理由がない。

実際の変更はコード3行

DoneLayerのAPIはCloudflare Workers上で動いており、Gemini呼び出しはひとつのファイル（workers/api/src/index.ts）に集約されています。

変更したのは3箇所だけです。

① モデルIDの変更

// Before
const GEMINI_MODEL = 'gemini-2.5-flash';

// After
const GEMINI_MODEL = 'gemini-3.5-flash';

モデルIDを定数として1行で管理していたため、ここを変えるだけで全体に反映されます。

② タスク抽出の generationConfig

// Before
generationConfig: { responseMimeType: 'application/json' },

// After
generationConfig: { responseMimeType: 'application/json', thinkingConfig: { thinkingBudget: 0 } },

③ コンテンツ安全チェックの generationConfig

// Before
generationConfig: { maxOutputTokens: 1 },

// After
generationConfig: { maxOutputTokens: 1, thinkingConfig: { thinkingBudget: 0 } },

thinkingBudget: 0 にした理由

Gemini 3.5 Flash にはモデルが回答前に内部で推論する「thinking」機能があります。この機能はデフォルトで有効で、複雑な問題（数学・コード生成・多段階の推論など）では精度が大きく上がります。一方で、レイテンシとトークン消費が増えます。

thinkingBudget: 0 を設定すると thinking を無効化でき、以前のモデルに近い速度で動作します。

DoneLayerがGeminiに依頼しているのは「記事テキストから実践タスクを抽出する」と「コミット内容の安全チェック」の2つです。どちらも入力を分類・抽出する処理で、複雑な推論は必要ありません。ユーザーがURLを貼ってからタスク候補が表示されるまでの体感速度を優先し、thinking は無効にしました。

デプロイと確認

wrangler deploy でCloudflare Workersへ反映。DoneLayerアプリから実際に記事URLを貼り、タスク候補が正常に返ってくることを確認しました。JSONのスキーマ（title / basis / timeframe / summary）も崩れておらず、既存のコミット操作も問題なく通りました。

移行作業にかかった時間は、調査を含めて1時間ほどです。コード変更自体は数分でした。

正直なところ、まだ「違い」はわからない

thinkingBudget: 0 にしたせいもあるかもしれませんが、今のところ体感として 2.5 Flash との差異はほとんど感じていません。タスク候補の質も速度も、移行前後で大きく変わった印象はない。

ただ、それでいいと思っています。DoneLayerはあくまで「自分が毎日使いたいプロダクト」として作っています。精度を数値で比較するより、実際に自分が使い続けながら気になった部分を少しずつ直していく、そのサイクルの方が自分には合っている。

3.5 Flash が本当に効いてくるのは、もしかするともっと複雑なタスク抽出や長い記事を扱うときかもしれません。thinking を有効にして試してみることも、そのうちやってみたいと思っています。

個人開発だからできる即断

今回の移行で改めて実感したのは、個人開発の身軽さです。「面白そう」「すぐ試せる」の2条件が揃った瞬間に動ける。チームでの合意も、リリース調整も不要。

gemini-2.5-flash の廃止は10月ですが、それを待つ必要はありませんでした。新しいモデルが出た、試したい、動かす。この判断を当日中にできるのが個人開発の楽しさだと思っています。

DoneLayerは、URLを貼るだけでAIが実践タスクを提案し、コミット・追跡・完了まで一気通貫で管理できるiOSアプリです。「読んだのに行動が変わらない」に悩む方は、ぜひ使ってみてください。

iOS版のアプリはこちら