私はしばらくの間、Geminiの「思考モード」はProの下位互換だと思い込んでいました。
Flashベースですし、高速モードの延長線上にあるもの。
正確さや信頼性では、どう考えてもProには敵わない。
正直、そう思っていたのです。
ところが実際に使ってみると、どうでしょう。
思考モード、やたらと賢いのです。
しかもベンチマークを見ると、Proとほぼ同等、場合によっては上回っている。
「じゃあ、Proって何のためにあるんだ？」
そう思った方もいるのではないでしょうか。
この疑問、実はとても健全です。
そして答えは、Gemini 3の設計思想そのものにあります。
今回は、2026年1月時点の公式情報・ベンチマーク・実ユーザーの体験をもとに、
Geminiの「思考モード」と「Pro」をどう使い分けるのが一番失敗しないのかを整理してみます。
1. まず整理しましょう。思考モードとProの正体
さて、いきなり結論からいきます。
思考モードとProは、まったく別物ではありません。
同じGemini 3世代の中で、設計の優先順位が違うだけなのです。
思考モードとは何か？
思考モードは、Gemini 3 Flashという高速モデルに対して、
推論の深さ、いわゆる thinking level を高く設定した状態です。
Flashという名前から「軽い」「簡易版」という印象を受けがちですが、
実際には毎回かなり丁寧に考えます。
つまり、
速いけれど、ちゃんと考える。
これが思考モードの正体です。
Proモードとは何か？
一方のProは、Gemini 3 Proという上位モデルを使います。
こちらはモデル自体が大きく、文脈理解や知識保持を重視した設計です。
thinking は標準で有効ですが、
Flashほど極端に推論を深掘りするわけではありません。
要するに、
思考モードは「軽量だけど全力で考えるタイプ」
Proは「体力があって、長距離に強いタイプ」
そう考えると分かりやすいですね。
2. なぜ思考モードは、Proと互角に戦えるのか？
ここで、多くの方が引っかかるポイントに行きましょう。
「でも、ベンチマークでは思考モードの方が強い場面もありますよね？」
はい。その通りです。
これは偶然ではありません。
意外な真実：Proは「直感型」、思考モードは「熟考型」
「上位モデルのProの方が、じっくり深く考えているはず」――そう思いがちですが、2026年現在のAI界の常識はその逆を行っています。
1. Proは「知識で即答する」ベテラン（システム1）
Proモード（Gemini 3 Pro）は、いわば「数千万冊の本を暗記した超ベテラン」です。 膨大なパラメータ（知識）を持っているため、多くの難問に対しても、過去のパターンから瞬時に答えを導き出す「直感（システム1）」が極限まで発達しています。
- 強み: 圧倒的な安定感。大抵のことは「あ、これ知ってる」という直感で正解を出せる。
- 弱み: 直感に頼る分、複雑なひねりがある問題でも「いつものパターン」で処理しようとして、思わぬ足元をすくわれる（ハルシネーション）ことがある。
2. 思考モードは「手順で解く」秀才（システム2）
一方、思考モード（Thinking）のベースは軽量なFlashです。Proほどの巨大な脳（知識量）は持っていません。その代わり、後付けで「論理的な思考手順（システム2）」を徹底的に強化しています。
- 強み: 直感に頼らず、一歩ずつ「AだからB、BだからC」と推論時計算（Inference-time Compute）を行います。だからこそ、ベテラン（Pro）が思い込みで間違えるようなトリッキーな難問で、Proを上回る精度を叩き出すのです。
- 弱み: 毎回「紙に書いて計算する」ようなものなので、スタミナを激しく消耗します。
3. なぜ「短距離」は思考モードなのか？
ベテラン（Pro）は、知識でパッと答えるので疲れません。しかし、秀才（思考モード）は1問解くごとに大量の「思考の汗（内部トークン）」を流します。 これが積み重なると、脳内のメモリ（コンテキスト）が自分の流した汗でパンパンになり、「さっき言ったことを忘れる」「回答が雑になる」というスタミナ切れ（文脈の劣化）が起きてしまうのです。
結論：知能のタイプを選び分けよう
- 「ベテランの直感」が欲しいなら：Proモード
- 「秀才の緻密な論理」が欲しいなら：思考モード
ベンチマークは、思考モードが解きやすい問題かも
多くの評価指標、たとえば SWE-bench や MMMU Pro を見てみると、
・文脈が短い
・問題が完結している
・段階的な推論が重要
こうした条件が揃っています。
この条件、思考モードにとっては最高の舞台の可能性があります。
Flashは、毎回フルに推論を展開します。
経験則でショートカットすることが少ない。
だから短い問題では、とても強い。
「モデルが大きいかどうか」よりも、
「どれだけ丁寧に考えるか」が効いてくるわけです。
つまり、
ベンチマークは短距離走。
思考モードは短距離のスペシャリスト。
この構図なのです。
こちらのXのポストも興味深いですね↓
思考モード（Thinking）が共通テストでは一番いい点を取ります。
なぜか？
「文脈が短いし、問題も完結しているし、推論で解けるようになっている」
と、軽量モデルが解きやすい条件が揃っているからだと考えられます。
3. では、なぜ実運用ではProが必要になるのか？
ここからが本題です。
「じゃあ、思考モードだけ使えばいいのでは？」
そう思った方、ちょっと待ってください。
実運用、つまり長いチャットを続けた瞬間に、状況が変わります。
コンテキストウィンドウは同じ。でも挙動が違う
公式仕様を見ると、
思考モードもProも、最大100万トークンの入力コンテキストをサポートしています。
スペック上は同じです。
ですが、ここが落とし穴なのです。
同じ100万トークンでも、
どう扱うかはモデルの設計次第なのです。
思考モードは「速さ」を最優先する
思考モードは、レスポンスの速さを非常に重視します。
そのため、古い会話を積極的に要約・圧縮していきます。
これは悪いことではありません。
インタラクティブな用途では、むしろ正解です。
ただし、
長く複雑な前提条件を抱えた会話では、
ニュアンスや制約が少しずつ削られていく。
結果として、
「なんだか雑になってきたな」と感じるわけです。
Proは「文脈保持」を優先する
一方のProは、
速度よりも信頼性と文脈理解を優先します。
多少遅くても、
過去の前提や条件を残そうとする。
そのため、10往復、20往復と会話が続いたときに、
「ああ、ちゃんと話を覚えているな」と感じやすい。
ここが、実運用での決定的な差です。
4. ハルシネーションの話も、避けて通れません
さて、もう一つ大事な話をしましょう。
ハルシネーション、つまり誤情報生成です。
Flash系モデルは、高速で低コストです。
その代わり、不確実な質問に対しても、
「分からない」と言わずに仮説的な答えを出しがちです。
実際の評価レポートでも、
Flashは知識が曖昧な場面で誤答を創作しやすい傾向が指摘されています。
もちろん、Proも完璧ではありません。
ですが、重要な違いがあります。
Proは、
「分からない」「確証がない」という態度を取りやすい。
業務判断や事実確認では、
この差がとても大きいのです。
5. 結論です。2026年の正解は「フェーズ分割」
ここまで読んで、
「結局、どっちを使えばいいの？」
と思っている方もいるでしょう。
結論から言います。
短距離は思考モード。
長距離はPro。
これが、2026年時点で最も失敗しない使い方です。
実践的な使い分け
・問題整理、アイデア出し、仮説構築
・コーディングの初期検討
・翻訳、要約、画像分析
こうした場面では、思考モードが最強です。
一方で、
・会話が長くなりそう
・前提条件が多い
・ミスが許されない判断
こうした場面では、迷わずProに切り替えましょう。
おすすめの運用パターン
私が一番おすすめするのは、フェーズ分割です。
まず、思考モードで発散します。
とにかく考えさせる。
アイデアを出させる。
次に、要点を自分でまとめます。
前提条件を固定します。
そして、新しいチャットでProを使う。
ここで仕上げるのです。
この切り替え、慣れると本当に強力です。
まとめ
正直に言うと、
私は最初「思考モードがこんなに使える」とは思っていませんでした。
ですが今では、はっきり分かります。
Geminiは、
常に最強モデルを使う時代ではありません。
フェーズごとに、
最適な知能を選ぶ時代なのです。
ここまで読んで、「なるほど」と思った方。
それで終わりにしないでください。
次にGeminiを開いたら、
まず思考モードで考えさせてみてください。
そして、仕上げはProです。
たったそれだけで、
Geminiは「便利なAI」から「信頼できる相棒」に変わります。
P.S.
この記事は、2026年1月18日時点の情報をもとに整理しています。
Geminiの仕様は今後も変わるでしょう。
ですが「設計思想を理解して使い分ける」という考え方は、きっと長く使えるはずです。
参考文献・情報ソースについて
本記事は、以下の公開情報・評価レポート・公式ドキュメントをもとに構成しています。
公式・準公式情報
- Google Developers Blog
Gemini 3 Flash is now available in Gemini CLI
https://developers.googleblog.com/gemini-3-flash-is-now-available-in-gemini-cli/ - Google Blog
Introducing Gemini 3 Flash: Benchmarks, global availability
https://blog.google/products/gemini/gemini-3-flash/ - Google Blog
Gemini 3: Introducing the latest Gemini AI model from Google
https://blog.google/products/gemini/gemini-3/ - Google DeepMind Blog
Build with Gemini 3 Flash: frontier intelligence that scales with you
https://blog.google/technology/developers/build-with-gemini-3-flash/
ベンチマーク・第三者評価
- Artificial Analysis
Gemini 3 Flash – Everything you need to know
https://artificialanalysis.ai/articles/gemini-3-flash-everything-you-need-to-know - Vellum
Google Gemini 3 Benchmarks (Explained)
https://www.vellum.ai/blog/google-gemini-3-benchmarks - Paddo.dev
Gemini 3 Flash: The Model That Shouldn’t Exist
https://paddo.dev/blog/gemini-3-flash-model-that-shouldnt-exist/ - Better Stack Community
A Look into Gemini 3 Flash: Speed, Smarts, and Hallucination Rate
https://betterstack.com/community/guides/ai/gemini-3-flash-review/
ハルシネーション・信頼性評価
- AI Engineering (Medium)
91% Hallucination Rate! Gemini 3 Flash Evaluation Results Are In
https://ai-engineering-trend.medium.com/91-hallucination-rate-gemini-3-flash-evaluation-results-are-in-e2ceee3e2f9f - The Decoder
Gemini 3 Pro tops new AI reliability benchmark, but hallucination rates remain high
https://the-decoder.com/gemini-3-pro-tops-new-ai-reliability-benchmark-but-hallucination-rates-remain-high/
ユーザー報告・公式フォーラム
- Gemini Apps Community
Long context retention is broken in Gemini 3
https://support.google.com/gemini/thread/395544100/ - Google AI Developers Forum
Gemini 3.0 Pro is ignoring my current prompts and repeating old answers
https://discuss.ai.google.dev/t/gemini-3-0-pro-is-ignoring-my-current-prompts-and-repeating-old-answers-in-longer-chats/111307 - Google AI Developers Forum
Gemini 3 significantly worse than 2.5 Pro at long context
https://discuss.ai.google.dev/t/gemini-3-significantly-worse-thant-2-5-pro-at-long-context-temperature-likely-to-blame/110888
本記事は、2026年1月18日時点で確認可能な情報をもとにしています。
【補足】質問に先回りして答えます
Q1. 結局、普段はどっちをデフォルトにすればいいんですか？
結論から言うと、
短い作業が多い方は思考モード、
長い相談や調査が多い方はProです。
もし迷うなら、
「今日はこの話、長くなりそうだな」と感じた時点でProに切り替える。
それだけで失敗はかなり減ります。
Q2. 思考モードのコンテキストは、本当に100万トークンあるんですか？
公式仕様上は、あります。
ただし、どう扱われるかは別問題です。
思考モードは速度優先のため、
古い文脈が要約・圧縮されやすい。
その結果、「実効的には短く感じる」という体験につながります。
スペックと体感は別。
ここは覚えておくと混乱しません。
私の感覚で言うと、「思考モードは絶対に100万トークンもない！！！！めっちゃ忘れるやんけこいつ！！！！」と、2026年1月18日時点で感じています笑
Q3. ハルシネーション率91%って、さすがに盛りすぎでは？
この数値は、
「分からない問題に対して、誤った答えを生成した割合」を示した評価です。
すべての質問の91%が間違う、という意味ではありません。
評価条件がかなり厳しい点には注意が必要です。
ただし、
Flash系が「自信満々に間違える傾向がある」という方向性自体は、
複数の評価で一貫しています。
Q4. 思考モードで考えて、Proで仕上げるのは二度手間では？
一見そう思えますよね。
ですが実際には、むしろ逆です。
思考モードで発散させてからProで収束させた方が、
修正回数が減り、結果的に速く終わるケースが多い。
これは、使い込むほど実感します。
（私は1日のProの利用回数を超えてしまう日が多々あるので、仕方なくこのような使い方をしています。利用回数を超えないのであれば、ずっとProでいいかな。）
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