Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6：2026年最強AIモデル比較
Googleが Gemini 3.1 Pro（プレビュー版）をリリースした。その数値は無視できないものだ。Google DeepMindが公開したベンチマーク表によると、Gemini 3.1 ProはARC-AGI-2で77.1%を記録し、Gemini 3 Proの31.1%から劇的な飛躍を遂げた。これはマイナーバージョンアップではなく、報告された推論性能における本質的な変化だ。
しかし、ベンチマークがすべてではない。OpenAIのGPT-5.2やAnthropicのClaude Opus 4.6も健在であり、それぞれ明確にリードしている分野がある。では、2026年2月時点で、実際にどのモデルが勝者なのか？
検証済みのスコア、実際の料金、そしてGoogleがあまり注目してほしくない注意点まで徹底的に調査した。以下がその結果だ。
Gemini 3.1 Proとは？
主な変更点は以下の通り：
- ARC-AGI-2がGemini 3 Proの31.1%からGemini 3.1 Proの77.1%へ跳ね上がった。報告された抽象推論能力の約2.5倍の向上だ
- エージェント能力が向上： APEX-Agentsが18.4%から33.5%に上昇
- コーディングとターミナルタスク： SWE-Bench Verified = 80.6%（トップティアに近い）、Terminal-Bench 2.0 = 68.5%（同一テーブル内の比較対象フロンティアモデルの中で首位）
- 利用可能環境（プレビュー）： Gemini API (AI Studio)、Vertex AI、Gemini CLI、Gemini App、NotebookLM、Antigravity
以上がマーケティング上の謳い文句だ。では、直接対決で数値が実際に通用するか見てみよう。
ベンチマーク対決：Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6
主要ベンチマークの全比較を以下に示す。すべてのスコアは2026年2月19日時点の公式発表または検証済みの第三者レポートに基づいている。
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.2 | Claude Opus 4.6 | Winner |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 (abstract reasoning) | 77.1% | 52.9% | 68.8% | Gemini 3.1 Pro |
| GPQA Diamond (graduate-level QA) | 94.3% | 92.4% | 91.3% | Gemini 3.1 Pro |
| SWE-Bench Verified (real-world coding) | 80.6% | 80.0% | 80.8% | Claude Opus 4.6 |
| Terminal-Bench 2.0 (terminal tasks) | 68.5% | 54.0% | 65.4% | Gemini 3.1 Pro |
| APEX-Agents (agentic tasks) | 33.5% | 23.0% | 29.8% | Gemini 3.1 Pro |
| BrowseComp (web browsing) | 85.9% | 65.8% | 84.0% | Gemini 3.1 Pro |
| Humanity's Last Exam (Search+Code) | 51.4% | 45.5% | 53.1% | Claude Opus 4.6 |
| GDPval-AA Elo | 1317 | 1462 | 1606 | Claude Opus 4.6 |
| SWE-Bench Pro (Public) | 54.2% | 55.6% | — | GPT-5.2 |
注目の数値：ARC-AGI-2
本題に入ろう。ARC-AGI-2で77.1%という数値は、間違いなく重要だ。参考までに：
- GPT-5.2（高計算量）：52.9%
- Claude Opus 4.6：68.8%
- Gemini 3 Pro：31.1%
r/singularityコミュニティが今日この話題で盛り上がっているのも当然だ。ARC-AGI-2は、モデルがこれまで見たことのない問題に対する新規推論能力を測定するために設計されている。GPT-5.2との約24ポイントの差は決して小さくない。
ただし、正直に言えば、これらはGoogleが自己申告した数値である。独立した検証には時間がかかる。Redditの懐疑派の中には「テスト用にファインチューニングされたのでは」という懸念を既に提起している者もおり、現時点では推測に過ぎないとしても、指摘しておく価値はある。サードパーティの評価が出次第、本記事を更新する予定だ。
各モデルが本当に勝つ領域
ベンチマークはスコアカードに過ぎない。実際のユースケースが本当の答えを出す。各モデルが真に優位性を持つ領域を以下に示す。
Gemini 3.1 Pro：推論、エージェントタスク、コーディングに最適
新しい問題を思考できるモデルが必要なら、Gemini 3.1 Proが新たなリーダーだ。ARC-AGI-2とAPEX-Agentsのスコアは、モデルの以下の能力における有意義な飛躍を示唆している：
- 多段階推論チェーンへの対処
- 複雑なエージェントワークフローの自律的な完了
- 実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクの処理（SWE-Bench Verified 80.6%は伊達ではない）
- ウェブからの情報検索と統合（BrowseComp 85.9%）
Claude Opus 4.6：専門知識と高度な分析に最適
Claude Opus 4.6も大きく後れを取っているわけではなく、いくつかの分野ではまだリードしている：
- Humanity's Last Exam（ツール使用時）： 53.1% vs Geminiの51.4%。人類の知識の最前線にある問題では、Claudeがわずかに上回る
- Claude Sonnet 4.6 ThinkingバリアントがGDPval-AA Eloでリード（1633 vs 1317）。特定の評価・アライメント領域でより強力なパフォーマンスを示唆
- Anthropicの安全性と指示遵守への注力により、Opus 4.6は一貫した品質が求められる繊細でハイステークスな出力において、より信頼性が高い傾向がある
GPT-5.2：エコシステム、マルチモーダル、コスト効率に最適
OpenAIのGPT-5.2はいくつかのベンチマークで後れを取っているが、構造的な優位性がある：
- 料金が100万トークンあたり入力$1.75/出力$14.00で、最もコスト効率の良いフロンティアモデル（出典: openai.com/api/pricing）
- OpenAIエコシステム（ChatGPT、API、Codexバリアント）は、サードパーティツールへの統合が最も広く普及
- GPT-5.3-CodexがSWE-Bench Pro（Public）で56.8%を記録し、OpenAIの特化型コーディングバリアントの競争力を実証
- 最も幅広いマルチモーダル機能：成熟したビジョン、オーディオ、ツール使用機能を備える
料金比較
コストは重要だ。各モデルのAPI料金を以下に示す：
| Model | Input (per M tokens) | Output (per M tokens) | Source | Notes |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro (Preview) | $2.00 (≤200K) / $4.00 (>200K) | $12.00 (≤200K) / $18.00 (>200K) | ai.google.dev | Preview pricing; terms may change |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | openai.com/api/pricing | Verified |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | docs.anthropic.com | Verified |
より大きな視点：Gemini 3.1 ProがAI競争に意味すること
視野を広げてみよう。
推論能力の差は急速に縮まっている
半年前の定説は「OpenAIが推論でリード、Anthropicが安全性でリード、Googleがマルチモーダルでリード」だった。もはやそう単純ではない。Gemini 3.1 ProのARC-AGI-2スコア（77.1%）は推論能力の差を埋めるだけでなく、大差をつけて競合を突き放している。
これが重要なのは、ARC-AGI-2が知識テストではないからだ。モデルがこれまで見たことのないパターンについて推論する能力を測定している。この特定のベンチマークでGPT-5.2に25ポイントの差をつけていることは、Googleが単にデータをスケールアップしただけでなく、アーキテクチャやトレーニングにおいて本質的なブレークスルーを達成したことを示唆している。
エージェントAIが新たな主戦場
APEX-Agentsスコア（33.5%）は、見出しとなったARC-AGI-2の数値よりもさらに重要かもしれない。Gemini 3.1 Proが複雑な多段階タスクを自律的に完了する能力が、Gemini 3 Pro（18.4%）のほぼ2倍であり、GPT-5.2（23.0%）やOpus 4.6（29.8%）を大幅に上回っていることを示している。
ここが真の収益源だ。エージェントAI――ウェブを閲覧し、コードを書き、タスクを実行し、複雑なワークフローを連鎖させることができるモデル――は、2026年のキラーアプリだ。Googleのこの方向への投資（Google Antigravity、Gemini CLIを参照）は、この領域を制覇する本気度を示している。
しかしベンチマークがすべてではない
いくつかの重要な注意点がある：
- 自己申告のスコア。 これらのベンチマークはGoogleが公開したものだ。独立した検証はまだ保留中。AIコミュニティはリリース当日の数値に慎重になることを学んできた。
- ベンチマークと実際の使用感は別物。 標準テストで高スコアを取るモデルが、実際に使って必ずしも優れていると感じるとは限らない。実世界での使いやすさ、指示遵守、創造性、一貫性も重要であり、これらの測定は難しい。
- 競合も止まっていない。 OpenAIはGPT-5.3-CodexがSWE-Bench Proで既に改善を示している。AnthropicのClaudeのロードマップにも対応策が控えているだろう。今日のリーダーは明日のベースラインだ。
- 「テスト用にファインチューニングされた」という疑問。 r/singularityコミュニティの一部は、ARC-AGI-2のスコアが真の推論能力の向上を反映しているのか、ベンチマーク形式への最適化なのかを疑問視している。時間と独立した評価のみが答えを出せる正当な疑問だ。
結論
Gemini 3.1 Proは、2026年これまでで最も印象的な単一モデルのリリースだ。16ベンチマーク中13でトップという結果は偶然ではなく、Google DeepMindが全力で取り組んでいることの明確なシグナルだ。しかし「最も印象的なリリース」と「あなたのユースケースに最適なモデル」は同じではない。
- 純粋な推論力とエージェント能力が必要？ → Gemini 3.1 Pro
- 専門知識と安全性が必要？ → Claude Opus 4.6
- コスト効率とエコシステムが必要？ → GPT-5.2
AI軍拡競争に新たな章が加わった。正直なところ、それは我々全員にとって良いことだ。
よくある質問
Gemini 3.1 ProはGPT-5.2より優れていますか？
多くの公開ベンチマークでは、ARC-AGI-2（77.1% vs 52.9%）、GPQA Diamond（94.3% vs 92.4%）、APEX-Agents（33.5% vs 23.0%）を含め、はい。ただし、GPT-5.2は入力コスト（$1.75/M）がより安価で、サードパーティとの統合サポートもより広範です。
Gemini 3.1 Proの料金はいくらですか？
Gemini 3.1 Pro（プレビュー版）は、Gemini API料金ページで100万トークンあたり入力$2/出力$12（200Kコンテキスト以下）、入力$4/出力$18（200K超）と設定されています。プレビュー版の料金・条件は変更される可能性があるため、プロダクション導入前に最新の料金表を確認してください。
Gemini 3.1 ProのARC-AGI-2スコアはいくつですか？
Gemini 3.1 ProはARC-AGI-2で77.1%を記録しました。Gemini 3 Proの31.1%から約2.5倍の向上です。同じ公開テーブルでは、Claude Opus 4.6が68.8%、GPT-5.2が52.9%となっています。
Claude Opus 4.6がGemini 3.1 Proに勝っている分野はどこですか？
Claude Opus 4.6はHumanity's Last Exam（ツール使用時）で53.1% vs Geminiの51.4%とリードしており、Claude Sonnet 4.6 ThinkingバリアントはGDPval-AA Eloで首位です（1633 vs 1317）。専門知識が必要なタスクや安全性が重要なアプリケーションにおいて、Claudeは引き続き高い競争力を維持しています。
Gemini 3.1 Proは現在利用可能ですか？
2026年にコーディングに最適なAIモデルはどれですか？
Gemini 3.1 Proは最も強力なオールラウンドコーディングモデルの一つです：SWE-Bench Verified = 80.6%（トップに非常に近い）、Terminal-Bench 2.0 = 68.5%（公開比較テーブルで首位）。ただし、Claude Opus 4.6はSWE-Bench Verifiedで80.8%とわずかに上回っており、特化型バリアント（例：GPT-5.3-Codex）はコーディング専用リーダーボードで優位に立つ可能性があります。
