チャットGoogle

Gemini 3.1 Pro AI チャットアシスタント

Gemini 3.1 Pro は、マルチモーダルリサーチ、技術文書、構造化分析、より長い推論スレッドに使える Rivya の深度の高い Gemini AI チャットモデルです。

入力
プロンプト + 任意の画像
出力
AI チャットアシスタント
クレジット
従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適
長文コンテキストのリサーチ資料と比較作業
出力例

出力例

週次指標レビュー、成長アップデート、取締役会メモの下書きに最適です。

チャット

オンライン試用

Gemini 3.1 Pro を使う

入力設定

この実行を準備

見込みクレジット: 3+

チャット設定

Rivya がいつウェブ検索を使うか、どの程度の推論を行うか、選択したモデルが対応している場合にモデルの思考内容を含めるかを選択します。

ウェブ検索

対応モデルが返信中にライブのウェブ検索結果を取得できるようにします。

推論

モデルのデフォルトを使うか、利用可能な場合はより強い、または軽い推論レベルを指定します。

思考内容

モデルのデフォルトに任せるか、提供元が対応している場合に思考トレースを含めるか非表示にするかを明示します。

会話を開始して、計画、プロンプト、クリエイティブ方針を再利用できる 1 つのスレッドにまとめましょう。

プロンプトスターター

実績あるプロンプトで Gemini 3.1 Pro を始める

空白のプロンプトより良い初回結果がほしい場合は、Gemini 3.1 Pro にすでに紐づけられたテンプレートを使えます。

モデル実例

Gemini 3.1 Pro の出力例を見る

上のオンライン試用を使い、その後これらの出力例と比較して、仕上がり、リズム、タスク適性を判断してから Studio でさらにクレジットを使ってください。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

データ洞察ナラティブプロンプトのチャットプレビュー。

出力

週次指標レビュー、成長アップデート、取締役会メモの下書きに最適です。

主なサンプル

週次指標レビュー、成長アップデート、取締役会メモの下書きに最適です。

データ洞察ナラティブプロンプトのチャットプレビュー。

入力

プロンプト + 任意の画像

注目ポイント

データ洞察ナラティブプロンプトのチャットプレビュー。

1 回あたりのクレジット

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

このモデルが合う理由

このモデルが合う理由

Google の最も高性能な Gemini モデル

上位レベルの推論と指示追従

最大 6 枚の画像に対応する画像理解

最適なタスク

最適なタスク

長文コンテキストのリサーチ資料と比較作業より大きな入力にまたがるリポジトリや仕様レビュー混在した資料からの知識統合詳細な技術ブリーフやプロダクト戦略ブリーフ

モデル実例

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya のチャットプロンプトテンプレート、営業異議処理チャットのスレッドプレビュー。

営業異議処理チャットの構造化された会話例。

Rivya のチャットプロンプトテンプレート、営業異議処理チャットのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya の RICE 機能優先順位付けチャットプロンプトテンプレートのスレッドプレビュー。

RICE 機能優先順位付けの構造化された会話例。

Rivya の RICE 機能優先順位付けチャットプロンプトテンプレートのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya チャットプロンプトテンプレート「採用スコアカード作成チャット」のスレッドプレビュー。

採用スコアカード作成チャットの構造化会話例。

Rivya チャットプロンプトテンプレート「採用スコアカード作成チャット」のスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya チャットプロンプトテンプレート A/B テスト結果解釈チャットのスレッドプレビュー。

A/B テスト結果解釈チャットの構造化された会話例。

Rivya チャットプロンプトテンプレート A/B テスト結果解釈チャットのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

研究エビデンスマップチャットの会話プレビュー。

リサーチ、分析データ、営業メモが異なる方向を示しているときに有用です。

研究エビデンスマップチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya のチャットプロンプトテンプレート、営業異議処理チャットのスレッドプレビュー。

営業異議処理チャットの構造化された会話例。

Rivya のチャットプロンプトテンプレート、営業異議処理チャットのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya の RICE 機能優先順位付けチャットプロンプトテンプレートのスレッドプレビュー。

RICE 機能優先順位付けの構造化された会話例。

Rivya の RICE 機能優先順位付けチャットプロンプトテンプレートのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya チャットプロンプトテンプレート「採用スコアカード作成チャット」のスレッドプレビュー。

採用スコアカード作成チャットの構造化会話例。

Rivya チャットプロンプトテンプレート「採用スコアカード作成チャット」のスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Rivya チャットプロンプトテンプレート A/B テスト結果解釈チャットのスレッドプレビュー。

A/B テスト結果解釈チャットの構造化された会話例。

Rivya チャットプロンプトテンプレート A/B テスト結果解釈チャットのスレッドプレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

研究エビデンスマップチャットの会話プレビュー。

リサーチ、分析データ、営業メモが異なる方向を示しているときに有用です。

研究エビデンスマップチャットの会話プレビュー。

判断材料

このモデルが適している場面

判断材料

適性の手がかり

Google の最も高性能な Gemini モデル
上位レベルの推論と指示追従
最大 6 枚の画像に対応する画像理解
要求の高い分析タスクに最適
20K 文字のコンテキストウィンドウ

最適なタスク

タスクがこのような場合に使えます

長文コンテキストのリサーチ資料と比較作業より大きな入力にまたがるリポジトリや仕様レビュー混在した資料からの知識統合詳細な技術ブリーフやプロダクト戦略ブリーフ速度と同じくらい広がりが重要なマルチモーダル分析

確認データ

確認すべき入力、出力、クレジット

プロバイダー

Google

カテゴリ

チャット

機能

チャット

クレジットモデル

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

入力経路

プロンプト + 任意の画像

プロンプト設定

最大 20,000 文字

開発者アクセス

API から利用可能

モデルフィールド、参照メディアルール、クレジット挙動を確認した後、Public API v1 から Gemini 3.1 Pro を呼び出せます。

FAQ

Gemini 3.1 Pro FAQ

代替モデルを比較

次に検討したい他のモデル

チャット

GPT-5.5

Rivya で使える OpenAI の高度な GPT チャットモデルです。ブリーフにより多くの余地が必要なときの複雑な推論、画像対応分析、リサーチ統合、構造化された文章作成に向いています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合
チャット

GPT-5.4

Rivya で使える OpenAI の上位 AI チャットモデルです。より複雑な分析や文章作成タスクに向けて、構造化入力の扱い、推論制御、ツール志向の会話プロジェクトが強化されています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い戦略ブリーフと意思決定メモ。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い戦略ブリーフと意思決定メモ
チャット

GPT-5.4 Codex

Rivya で使える OpenAI の上位 Codex モデルです。要求の高いリポジトリ規模の開発プロジェクトに向けて、より強いコーディング、構造化推論、ツール志向の協業を備えています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー