画像を渡すとAIが答える。そんな当たり前の使い方が、2026年1月27日にGoogleが発表した Agentic Vision によって、根本から変わり始めています。従来のAI画像認識は「一度見て、推測で答える」スタイルでした。細かい文字や遠くの標識、回路基板のシリアルナンバーなどが見落とされると、その後は推測に頼るしかありません。Agentic Vision は、画像理解を能動的な調査プロセスに変え、AIが自らPythonコードを生成・実行して画像を操作・分析できるようにします。本記事では、IT技術者が知っておくべきコア機能と、今日から取り組める具体的な実装の道筋を解説します。
参照：9to5google - Gemini 3 Flash Agentic Vision
なぜ「見るだけ」のAIでは足りなかったのか
これまでのビジョンAIは、受け取った画像を一度だけ解析し、その結果をもとに回答を返していました。画像内のテキストが小さかったり、表やグラフが複雑だったりすると、見落としや誤認識が起こりやすく、幻覚（ハルシネーション） も問題になっていました。「だいたい15個です」といった曖昧な答えでは、請求書の桁数チェックや品質検査のような業務には使えません。Agentic Vision は、この「静的で一回きり」の限界を超え、Think（考える）→ Act（実行する）→ Observe（観察する） のループで、検証可能な結果を出せるようにした点が革新です。
IT技術者が押さえる3つのコア機能
Think-Act-Observe ループ：推測ではなく検証で答える
Gemini 3 Flash は、ユーザーの質問と画像を受け取ると、次の3段階を自律的に繰り返します。
Think（考える） では、クエリと初期画像を分析し、複数ステップの計画を立てます。APIを呼び出すだけで、モデル側がプランニングを担うため、開発者が細かい画像処理の手順を設計する必要が減ります。
Act（実行する） では、Pythonコードを生成・実行し、画像のクロップ、回転、アノテーションや、計算・カウントなどの分析を行います。画像処理ロジックを自前で書かなくても、決定論的な結果を得られるのが特徴です。
Observe（観察する） では、変換された画像をコンテキストに追加し、モデルが改めて検査します。ここで「推測」ではなく「検証」に基づく回答が組み立てられます。
このループにより、従来のLLMがマルチステップの視覚タスクで幻覚を起こしていた問題が抑えられ、計算をPython環境にオフロードすることで、確率的な推測を検証可能な実行に置き換えています。
参照：Yahoo!ニュース - Gemini 3 Flash、9to5google
ズーム＆検査：微細な文字や部品を見逃さない
回路基板のシリアルナンバーや、遠くの道路標識のように、画像内で小さく写っている部分は、従来の「一度きり」の解析では見落とされがちでした。Agentic Vision では、微細な詳細を検出すると、該当範囲を自動で切り出し、拡大した画像として再分析します。例えば、基板上のシリアルナンバーが最初の解析で読めなかった場合、モデルはその領域をクロップし、ズームした状態で再度検査し、正確に読み取ります。
この仕組みは、ドキュメント処理（PDFやスキャン画像からの小さなテキスト抽出）、製造業の部品検査やマイクロプリントの確認、建築図面の細かい規制チェックなど、「見落としが許されない業務」 に直結します。
参照：ケータイWatch - Gemini 3 Flash Agentic Vision
ビジュアルスクラッチパッドとデータプロット：推論を可視化する
「手の指の数を数える」といったタスクでは、従来のLLMは推測で「5本」と答えることが多く、根拠が示せませんでした。Agentic Vision は、Pythonで画像にバウンディングボックスや数値ラベルを描画し、ピクセルレベルの理解に基づいて答えを出します。各指にボックスと番号を付けてからカウントするため、「なぜその数になったか」が人間にも追いやすくなります。
さらに、画像内の高密度な表を解析し、Matplotlibで棒グラフを生成するなど、ビジュアルなデータ可視化も自動化できます。グラフやチャートの画像から数値を読み取り、CSVや図表として出力するパイプラインの実現に役立ちます。
参照：InfoWorld - Gemini Flash visual reasoning、Yahoo!ニュース
どこで使えるか：2026年1月時点の3つのアクセス経路
Agentic Vision は、発表時点で次の3つの経路で利用可能です。
Google AI Studio（https://aistudio.google.com/）では、「ツール」セクションで「コード実行」を有効にすると、画像をアップロードして挙動を試せます。プロトタイプを素早く検証したいチームに適しています。
Vertex AI（Google Cloud） では、Gemini API 経由でプログラマティックに利用できます。既存のGCPプロジェクトで generativeai ライブラリを利用し、Agentic Vision のコード実行を有効にした上で、temperature や top_k などを調整して呼び出します。本番環境への統合を目指す企業開発チーム向けです。
Gemini アプリでは、モデル選択で「Thinking」を指定した場合に、段階的にロールアウトされています。エンドユーザー向けのUIや体験を検証する用途に使えます。
参照：ケータイWatch
実装の第一歩：Vertex AI で画像を渡す最小例
本番に近い形で試すなら、Vertex AI の Gemini API が現実的です。以下は、google-generativeai を用いて画像付きリクエストを送る最小限の例です。実際のプロジェクトでは、GCPの認証設定と、Agentic Vision／コード実行が有効なモデル指定が必要です。
# Vertex AI / Gemini API で画像を送信する最小例（概念）
# 実際の利用時は GCP 認証・プロジェクトID・モデル名を設定してください
import google.generativeai as genai
# 認証とモデル設定（環境に合わせて変更）
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") # または Vertex の認証
model = genai.GenerativeModel("gemini-2.0-flash") # Agentic Vision 対応モデル名は要確認
# 画像ファイルを読み込み
with open("invoice_sample.png", "rb") as f:
image_data = f.read()
# 画像とプロンプトを組み合わせて送信
response = model.generate_content([
"この請求書の金額と日付を抽出し、表形式でまとめてください。",
{"mime_type": "image/png", "data": image_data}
])
print(response.text)
上記では、請求書画像とプロンプトを渡してテキストで回答を得ています。Agentic Vision が有効な環境では、モデルが内部で Think-Act-Observe に従い、必要に応じてクロップやズーム、コード実行を行い、より正確な抽出結果を返します。本番では、エラーハンドリング、レート制限、ログ・監査の組み込みを検討してください。
生成AIを業務で本番化する際の設計の考え方については、「PoCで終わらせない！生成AIを本番化する開発者の実践術」（同一筆者）でも触れています。PoCから本番への移行や、データ・統制の観点とあわせて参照すると、実装の全体像を描きやすくなります。
業務別にイメージする5つの実装パターン
技術者が「自社のどこに効くか」を考える際の参考として、代表的な5パターンを整理します。
ドキュメント・表の自動抽出では、請求書や契約書、高密度な表を含む画像をAPIに送ります。Agentic Vision の自動ズームにより、8pt以下の小さな文字や複雑な表構造も抽出しやすくなり、従来はOCRと手動ルールで補正していた処理が、単一のAPI呼び出しに集約できます。出力をCSVにしてERPやRPAと連携する構成が現実的です。建築図面検証プラットフォームの PlanCheckSolver.com では、Agentic Vision の導入で精度が約5%向上し、複雑な建築コード準拠チェックの自動化を実現した事例が Google公式ブログ で紹介されています。
QA・品質管理の検査自動化では、製品写真や回路基板、パッケージの画像をアップロードし、微細な欠陥（バリ、傷、シリアルナンバーの誤記）を検出します。Python実行により検出領域に赤枠を描画し、レポートを生成するフローを組めば、目視検査の負荷を60〜80%削減できる可能性があります。
建築・エンジニアリング図面の自動チェックでは、高解像度の建築図面（例：3000×4000px以上）を送信し、屋根の端や建物セクションなど複数領域を自動でズーム・検査します。各領域をコンテキストに追加して建築法規と照合し、手動検査を約70%削減しつつ、コンプライアンスリスクを可視化する使い方が考えられます。Vertex AI の Gemini API と Google Cloud の Vision AI を組み合わせれば、エンタープライズ向けの検証パイプラインを構築できます。
マルチステップの視覚分析では、グラフやチャート、統計図表の画像を送ります。軸ラベルの読み取り用にズーム、データポイントのカウント、Matplotlib によるプロット生成を一連の流れで実行でき、「だいたい15個」ではなく「正確に15個、座標 (x1,y1)〜(x15,y15)」といった検証可能な回答を得られます。
コンプライアンス・監査ドキュメント処理では、金融取引記録、医療記録、規制書類の画像を一括処理し、署名欄・日付・認定番号などの関連セクションを自動検査します。抽出結果を監査ログとともに記録し、コンプライアンスダッシュボードへ転送する構成にすると、手動監査の負荷を大きく減らし、エラーレートの低減（事例では5〜10%程度）も期待できます。
定量的な効果と、ミッションクリティカルな業務への適用
Agentic Vision による改善は数値でも示されています。ビジョンベンチマークではおおむね5〜10%の品質向上が報告され、幻覚の抑制と、アノテーション付き出力による推論過程の可視化が実現しています。確率的な推測を減らし、決定論的なPython実行に置き換えることで、医療・金融・製造といったミッションクリティカルな領域でも、画像AIの活用が現実的な選択肢になってきています。
参照：9to5google
ロードマップをにらんだ開発の進め方
Googleは、画像の回転や自動計算の暗黙的実行、Web検索・逆画像検索との統合、Flash以外のモデルサイズへの展開などを計画しています。これに合わせ、API仕様の変更に強い汎用的な実装、ネットワークI/Oを考慮したタイムアウトやキャッシュ戦略、複数モデル間のA/Bテスト環境**を早めに用意しておくと、将来の拡張にも対応しやすくなります。
今日から始める5つのアクション
最後に、IT技術者が「今日のうちに」取り組める具体的なステップをまとめます。
まず、Google AI Studio にアクセスし、コード実行を有効にした上で、簡単な画像のアップロードと質問を試してみてください。15分程度で、Agentic Vision の振る舞いを体感できます。
次に、自社の業務のうち「画像や図面を人が目で見て判断している箇所」を5〜10個リストアップし、その中で Agentic Vision で改善できそうな候補を絞り込みます。30分ほどで、適用ポイントの優先順位をつけられます。
3つ目に、GCPアカウントで Vertex AI / Gemini API を有効化し、無料枠の範囲で小規模な画像解析リクエストを実行してみます。1時間程度で、レイテンシやレスポンス形式の感触がつかめます。
4つ目に、generativeai を使った小さなPythonスクリプト（例：図面や表を含む画像の読み取り、テーブル抽出）を試作します。2〜4時間かけて、自社データでの動作と制約を確認すると、次の設計に活かせます。
5つ目に、ここまでのテスト結果、コスト削減のイメージ、実装スケジュール案を一枚の資料にまとめ、社内のステークホルダーと共有します。1時間程度で、次の予算やリソースの議論の土台ができます。
まとめ
Agentic Vision は、画像AIを「推測」から「検証」へ移す転換点です。Think-Act-Observe ループにより、微細な文字の読み取り、マルチステップの視覚分析、ドキュメントや表の抽出など、これまで人の目と手に頼っていた作業を、5〜10%程度の精度向上を見込みながら自動化できる可能性があります。すでに Google AI Studio、Vertex AI、Gemini アプリから利用可能であり、IT技術者は自社のユースケースに合わせて、プロトタイプ検証を始められる段階にあります。まずは AI Studio で「画像を渡して、何が起きるか」を体験することから、一歩を踏み出してみてください。
作成日：2026年1月31日