Google Geminiの機能、使い方、他AIとの違いを徹底比較。Gemini Pro/Ultraの活用術も紹介。
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Gemini で送信した直後に「エラーが発生しました（13）」「Something went wrong(13)」と表示されて止まる——このエラーの原因を Google は公式ヘルプで説明していません。ただし2026年5月の公式の障害報告には、この表示が約4日間出続けた記録があり、原因はデータベースのリソース不足とアプリの不具合、回避策は「なし」でした。この記事では、その公式記録と、番号「13」が gRPC の内部エラー（INTERNAL）と一致すること（Google は同じ意味だと明言していない）を踏まえ、公式コミュニティに多い4つの場面——一斉に出る、長いチャットだけ、画像を付けたときだけ、特定のアカウントだけ——を整理します。そのうえで、障害情報の確認から新しいチャットへの引き継ぎ、別アカウントでの確認、フィードバックでの報告まで、手間の少ない順に試す7つの切り分けを示します。
毎回「結論から書いて」「日本語で答えて」と頼まなくても、すべての会話に自動で効く指示欄に一度書いておけば済みます。ChatGPT の「カスタム指示」、Claude の「Claudeの指示」、Gemini の「Gemini へのカスタム指示」がそれにあたりますが、画面での名前も置き場所も、書ける文字数も違います。ChatGPT は Free と Go が1,500字、Plus 以上が5,000字（2026年7月に引き上げ）、Claude と Gemini は上限を公表していません。この記事では3社の公式ヘルプで場所と上限を確かめ、Anthropic の公式プロンプトガイドをもとに効く書き方と例文を示します。さらに、プロジェクトの中・Gem の中・一時チャット・会社のアカウントなど、公式ヘルプが明記している「指示が効かない場面」をチェックリストにまとめました。
OpenAIの最上位GPT-5.6 SolとGoogle Geminiを徹底比較する。対Claude戦とは様相が違い、Solはエージェント/端末コーディングで圧倒（Terminal-Bench 2.1で88.8% vs 68.5%、SWE-bench Proで64.6%（推定） vs 54.2%）、Geminiはネイティブマルチモーダル（音声・動画）と約半額の価格（$2.50/$15 vs $5/$30）、MMLU 92.6%・ARC-AGI-2 77.1%・WebDev Arena首位で対抗——得意分野がほぼ重ならない。さらに重要な「時制の罠」として、Googleの真の対抗馬Gemini 3.5 Proは本記事時点で未発売（アーキ全面刷新で2026年7月中旬にGA予定）で、現時点の公正な比較対象は現行最上位のGemini 3.1 Pro（2026年2月）である点を明示する。本記事ではスペック早見表、コーディング/推論/マルチモーダルのベンチ、Geminiの本丸であるマルチモーダルの差、実コスト（Sol比ではGeminiが約2倍安いが、GPT側もTerraならGeminiを下回る）、強み弱みマップ、ユースケース別の選び方までを公式発表と独立ベンチに基づいて整理する。
AIに聞いたら、その場でGoogle検索の最新情報を踏まえて答えてくれて、しかもGmail・ドキュメント・YouTubeとも地続き——これがGoogle Geminiの世界だ。Google Geminiとは、Googleが開発した対話型AI（および背後のAIモデル群）。スマホアプリ・Web・Google Workspace・Androidに広く組み込まれ、テキスト・画像・音声・動画を扱うマルチモーダル。モデルは「速くて安いFlash系」と「賢いPro系」の2系統で考えればよく、最新はGemini 3.8 Flash・3.1 Pro。料金は無料からPlus $7.99/Pro $19.99/Ultra $99.99。本記事ではモデルの全体像、Deep Research/Gems/Canvas/Live等の機能、3つの強み(Google連携・長い文脈・マルチモーダル)、ChatGPT・Claudeとの違い、向く人と始め方までを2026年5月時点の最新情報で整理する。
2026年4月、マルチモーダルAIベンチマークMMMU-Proで主要モデル(GPT-5.5/Claude Opus 4.7/Gemini 3.1 Pro/Qwen 3.5 Omni)が81〜83%スコアに到達、画像理解が「飽和」した。同時にアーキテクチャは接ぎ木型からネイティブomnimodal型へ世代交代——テキスト・画像・音声・動画を全て同じトークン列で処理する設計が標準に。本記事ではマルチモーダルAIの定義(LMM/VLM/Omnimodal)、2つのアーキテクチャ世代の決定的な違い、主要モデル比較(GPT-5.5/Claude/Gemini/Qwen/DeepSeek)、4ベンチマーク(MMMU/Video-MMMU/DocVQA/AudioBench)の見方、5つの用途別おすすめ、3つの限界(画像推測の誤り/動画中盤の精度/方言・専門用語の音声)を、最新研究と実用視点で整理する。
