3度目の延期——何が起きているのか
GoogleはI/O 2026（5月）でGemini 3.5 Flashを発表し、「Proは6月中に提供する」と公言した。 しかし6月に入ると、社内テストでコーディング性能がGPT-5.6やxAIのGrok 4.5に及ばないことが判明した。
DeepMindのエンジニアチームは事前学習データを刷新して再学習を試みたが、結果は失望させるものだった。 7月17日を新たなターゲットとしたが、「頻繁な幻覚発生」と「複雑な長期推論タスクでの精度不足」が解消されず、三度目の延期が確定した。
「Googleには商業的なコーディング製品がない」というDeepMindスタッフの内部発言が複数の媒体に伝わり、問題の深刻さが浮き彫りになった。 OpenAIの1220億ドル調達とAnthropicのARR470億ドルという数字が示すように、Googleの競合はすでに資本力を大幅に増強している。
AI研究者の視点——コーディング性能が「産業の試金石」になった理由
かつて言語モデルの評価は「MMLU」や「GSM8K」といった学術的ベンチマークが中心だった。 しかし2026年時点では、「コーディング性能」こそが企業採用の実質的な判断基準となっている。
理由は明快だ。 エンジニアがAIコーディングツールを活用する場面が急速に広がり、GitHubやCursorといったプラットフォームとの統合において「どれだけ実用的なコードを書けるか」が収益に直結するようになった。
Anthropicの「Claude」はコーディング分野での評価が高く、Microsoft、Googleの双方が「Claude水準」を目標に設定している。 中国の「Kimi K3」が2.8兆パラメータで登場するなか、オープンウェイトモデルまでコーディング性能を競争軸としている。
Google DeepMindの内部構造的な問題
一度の延期はあり得る。 二度の延期は深刻だ。 三度目は「何か構造的な問題がある」という疑念を呼ぶ。
報道によると、問題の一つはGoogleの研究文化と製品開発スピードの乖離だ。 DeepMindは世界最高水準の研究者集団だが、「研究論文として優れたモデル」と「企業が毎日使える実用的なモデル」の間には大きなギャップがある。
加えて、Google社内では「Search AI」「Google Cloud」「Consumer Products」それぞれのチームがAIモデルを分散開発しており、リソース配分の優先度が衝突しているとも報じられている。 EUがGoogleにAndroid上での競合AIへのアクセスを義務付けた判決など外部圧力も重なり、Googleの経営陣はマルチフロントでの対応を迫られている。
Alphabet株4%超の下落が示す投資家心理
Alphabetの株価がGemini 3.5 Pro延期報道後に4%超下落したのは、単なる一モデルの遅れへの反応ではない。 「Googleはこの競争で生き残れるのか」という根本的な疑問が投資家心理に広がっているからだ。
2023〜2024年にかけてGoogleはSearch AIで後塵を拝し、Gemini Ultra/Proでも品質問題が続いた。 2025年にGemini 2.5 Proでようやく競争力を取り戻したが、2026年はまた出遅れが目立つ。
Alphabetの時価総額は約2.5兆ドル。 GoogleのCloud部門はAI需要を受けて好調だが、フラッグシップモデルの遅延が続けば「AIの覇者」の座をOpenAIやAnthropicに譲りかねない。
Gemini 3.5 Flash強化版でつなぐ可能性
情報筋によれば、Googleは「本命のPro」ではなく「Flash強化版」をつなぎとして投入する可能性を検討している。 Gemini 3.5 Flashはすでに公開済みで、推論速度とコストパフォーマンスで好評を得ている。 Proが完成するまでの打ち手として、FlashのコーディングCapabilityを高めた版を出す案が社内で浮上しているという。
中国のAI競争相手が急追する状況のなかで、「FlashでつないでProで巻き返す」というシナリオがGoogleには残されている。
今後の注目点——AIフロンティアモデル競争の分岐点
2026年のAIモデル競争は「特定用途での深さ」がフロンティアの条件になってきた。 Proバージョンが何度も延期を繰り返している間に、ユーザは他のモデルに乗り換えてしまう可能性がある。
特にエンタープライズ向けのAIコーディングツール市場では「ベンダーロックイン」が起きやすい。 CursorやGitHub Copilotがどのバックエンドモデルを採用するかは、企業の開発ワークフローを長期にわたって規定する。
Gemini 3.5 Proはいつ登場するのか——それとも、一本の汎用フロンティアモデルで全用途をカバーする時代は終わったのだろうか。
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