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Google Researchは2026年3月12日、都市部のflash floodを最大24時間前に予測できる機能をFlood Hubに拡大したと発表した。GroundsourceとGeminiを用いて公開ニュースから過去の洪水イベント情報を抽出し、モデル学習に使ったとしている。

Googleは2026年3月17日、Personal Intelligenceを米国でAI Mode in Search、Gemini app、Gemini in Chromeへ拡大すると発表した。GmailやGoogle Photosなどを接続してshopping、travel、troubleshootingをより個人化した形で支援する機能で、Googleはfree-tierユーザーにも提供するとしている。

GoogleはMar 17, 2026、agent workflow向けのGemini API更新を発表した。built-in toolとcustom functionの同時利用、tool call間でのcontext circulation、Gemini 3向けMaps groundingが加わり、複雑なmulti-stepアプリの実装負荷を下げる内容になっている。

Googleは2026年3月3日、Gemini 3.1 Flash-LiteをGemini 3シリーズで最も高速かつ最もコスト効率の高いモデルとして発表した。Google AI StudioのGemini APIとVertex AIでpreview提供され、価格は$0.25/1M input tokens、$1.50/1M output tokens、さらに2.5 Flash比で2.5倍高速なTime to First Answer Tokenと45%高いoutput speedを打ち出している。

Google DeepMindはXで、Gemini Embedding 2をGemini APIとVertex AIでpreview提供すると発表した。Gemini architectureベース初のfully multimodal embedding modelとして、text・image・video・audio・documentsを横断するretrieval基盤を狙う。

Googleは Gemini API 開発者向けに Project Spend Caps、刷新した Usage Tiers、new billing dashboards を AI Studio に追加した。Paid usage へ移る team が cost と scaling 条件をより予測しやすくするための更新だ。

Google DeepMindは2026年3月3日、Gemini 3.1 Flash-Liteを高頻度・低遅延ワークロード向けmodelとして提示した。会社は128k input、8k output、multimodal input、native audio generation、そして$0.10/$0.40水準のtoken pricingを強調している。

Googleは2026年3月12日、Ask Mapsの展開を米国とインドのAndroid・iOSで開始し、desktop対応も近く追加すると発表した。同じ更新では、3D route contextやalternate route tradeoff表示、到着時支援を強化した Immersive Navigation も導入される。

GoogleはGoogle AI Ultra・Pro subscribers向けに、Docs、Sheets、Slides、Drive用のGemini beta機能を展開し始めた。files・emails・webを使った生成と編集が強化され、DriveにはAI OverviewとAsk Geminiが追加される。

Google AIは2026-03-13のX投稿で、GeminiがGoogle Mapsの検索と経路計画を再設計していると説明した。公式記事では、会話型探索のAsk Mapsと、より視覚的で文脈的な案内を行うImmersive Navigationが発表されている。

Googleは2026年2月4日、Developer Knowledge APIとオープンソースのMCP Serverを発表した。内部ドキュメント、ADR、コードスニペット、公開URLなどのチーム知識をGemini Code AssistやAI agent workflowへつなぎやすくする狙いがある。

GoogleはGemini APIとVertex AIでGemini Embedding 2のプレビュー提供を開始した。text、image、video、audio、documentを1つのembedding spaceに配置する、同社初のネイティブなマルチモーダル embedding システムだ。