Gemini Flash 3.5が発表されていた

Gemini Omniが発表されましたが、まだ触っていないので何も書けないので、Flash 3.5について。

うちではいただいた名刺（名刺交換）したとき、まずやることがスキャナーで読み取ってWantedlyへ投げる。
実際、ここは現在無料プランなので（有料にしたいと思わない）使い勝手が悪いのは確かです。

え？なぜEIGHTじゃないの？って・・・
使えなかったというよりも登録できなかったのよ・・・
これは提供しれいるSANSAN社とやり取りをしたことがあるの。

なぜだか私のメルアドが拒否られていた（自分で設定した記憶はないのだが）。
実際、私のメルアドはEIGHTで登録できる。

ちなみにSANSANは大企業向けだから100名とか200名規模からだったかな。
そうでない人たちはEIGHTをご利用くださいって。

話を戻そう

このPDF（画像）を解析し、名刺を割り出すのに非常に困ったことがあった。
どんどん劣化する問題・・・

Claudeくんに聞いてみた

①PDFの品質問題

名刺スキャンのPDFは「画像PDF」であることがほとんど。Geminiが光学文字認識（OCR）を内部でやっているが、斜め・低解像度・光の反射・異なるフォントが混在すると、10枚束の中のどれかが処理の「詰まり」を起こします。

②「10枚まとめて1リクエスト」の構造的限界

1つのプロンプトに複数ページのPDFを渡すと、Geminiは全ページを並列ではなく逐次的に処理しています。後半のページになるほど注意（アテンション）が分散します。これはGEMでも通常チャットでも同じ。

③出力フォーマット指示の崩壊

Spreadsheet形式で出力させようとしていますが、ファイル生成はGeminiの最も不安定な機能の一つです。Google AI Studioも同様に不安定なのはここが理由。

結論から言うと

GEMか通常プロンプトかは本質的な差ではありません。

問題は：

  • 複数枚をまとめて処理させていること
  • ファイル生成をGeminiに任せていること

この2点です。

現実的な解決策（APIなしで）

名刺1枚ずつ、テキスト出力のみに徹する運用が最も安定します。

【プロンプト例】
この名刺画像から以下の項目をCSV形式のテキストで出力してください。
ファイル保存は不要。テキストのみ。
氏名,会社名,役職,住所,電話,メール,URL
不明な項目は空欄にしてください。

出てきたテキストをExcelかGoogleスプレッドシートに手動で貼り付ける。

これが現状で最も精神的消耗が少ない方法です。

根本解決したいなら

Claude（私）にPDF or 画像を直接投げる運用の方が、名刺OCR→CSV出力は安定しています。ファイル生成もbash経由で確実にできます。

これを踏まえた上で今度はGeminiに Flash 3.5 とか新しいモデルの違いを聞いてみた

Gemini モデル3種 比較表

項目Gemini 3.1 Flash-LiteGemini 3.5 FlashGemini 3.1 Pro
位置づけ超高速・低コストモデル最新の標準・高速モデル高性能・フラッグシップモデル
主な特徴応答の速さと圧倒的な低コストを最優先したモデル。日常的なチャットや高頻度の単純タスク向け。3.1 Proを上回る知能（推論・コーディング）を持ちながら、他社フラッグシップ比で約4倍の超高速出力を実現。複雑な問題解決や、高度なマルチモーダル理解（画像・音声・動画の解析）に強みを持つ、これまでの最高峰モデル。
処理スピード非常に速い（低レイテンシ）爆速（3.1 Proの約2.1倍、他社比4倍）普通（じっくり深く考える）
得意なタスク・シンプルな対話
・大量のテキストの要約
・リアルタイムの応答		・複雑なコーディング・試作
・自律型AIエージェントの駆動
・マルチステップの計画作成		・高度な論理推論
・複雑なデータ分析
・高精度なマルチモーダル処理
コスト（API）最も安価極めて高いコスパ（高性能なのに安価）やや高め

率直な名刺文字の抽出性能の検査・・・

プロンプトとして：

#目標

名刺を抽出

#作業

PDFを読み取ってください。

これは2列x5行、合計10枚の名刺のデータです。

そこからデータを抽出してください。

複数ページがある場合、続けてください。

#データ出力形式

-名前

-会社名

-役職（存在しなければ空欄）

-郵便番号（記述なければ空欄）

-住所（都道府県、区市町村、番地、その他）

-電話番号1（固定電話、記述がなければ空白）

-電話番号2（モバイル、記述がなければ空白）

-email

-ホームページURL（記述がなければ空白）

#出力形態

必ずGoogle Spreadsheetに保存可能な表にしてください。

mdにしないこと

#お願い

-名刺を一枚ずつ判別すること

-1ページに最大10枚ある

-10当分する

-白いところもある

-10枚に満たさないところもある

-表にすること

結果：

メチャクチャ優れている！

結論： 普段遣いで活用できる。
しかし、まだ文字とか思考については検証していないのであしからず。

こっちに関しては当面、Claudeのほうが有利かもと勝手に思っている。