Google DeepMindが新たなAIモデル「Gemini 3」を発表しました。マルチモーダル理解能力で世界最高の性能を持ち、主要なベンチマークすべてで前モデルを上回ります。学習、開発、計画のあらゆる場面で使えるGemini 3の実力を見ていきましょう。
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圧倒的な推論能力——ベンチマークが証明する実力
Gemini 3 Proは、AI業界で最も権威あるベンチマークの一つ、LMArena Leaderboardで1501 Eloを記録しました。このスコアは様々なAIモデルを対戦させて実力を測る仕組みで、チェスのレーティングと同じ方式です。1501という数字は、現時点で世界トップを意味します。特に注目すべきは、Humanity’s Last Examでの37.5%という成績です。これは博士号取得者レベルの難問に挑戦するテストで、ツールを一切使わずにこのスコアを出しています。GPQA Diamondでは91.9%を記録しました。このベンチマークは大学院レベルの科学問題を扱い、物理学、化学、生物学といった専門分野の深い理解を求められます。数学分野では、複雑な推論を必要とするMathArena Apexで23.4%を記録しています。
強みはテキストだけではありません。マルチモーダル推論——テキスト、画像、動画といった異なる形式の情報を統合して理解する能力でも際立っています。MMMU-Proでは81%、Video-MMMUでは87.6%のスコアです。事実の正確性を測るSimpleQA Verifiedでは72.1%を達成し、誤情報や曖昧な回答を避ける信頼性の高さを示しました。
Gemini 3 Proの回答には、もう一つ重要な特徴があります。賢く、簡潔で直接的です。陳腐な表現やお世辞ではなく、本物の洞察を提供します。聞きたいことではなく、聞く必要があることを伝えてくれます。真の思考パートナーとして、情報を理解し自己表現するための新しい方法を示してくれるのです。
こうした圧倒的な推論能力は、実際の利用場面でどう活かされるのでしょうか。次は具体的な活用例を見ていきます。
学ぶ、作る、計画する——Gemini 3ができること
Gemini 3は、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。トークンとはAIが処理する情報の単位で、100万トークンは書籍1冊分以上の情報を一度に扱えることを意味します。長い論文や動画の文字起こし、複数の資料を組み合わせた作業も、一つの会話の中で完結できます。
学習面では、異なる言語で書かれた手書きのレシピを解読して翻訳し、共有可能な家族の料理本にまとめられます。学術論文や長時間の講義動画からインタラクティブなフラッシュカードを生成したり、理解を助けるビジュアライゼーションのコードを作成したりします。ピクルボールの試合動画を分析し、フォームの改善点を指摘してトレーニング計画を提案することもできます。検索のAIモードでは、質問を入力すると、没入型のビジュアルレイアウトやインタラクティブなツールが完全にその場で生成されます。
開発面でも強力です。WebDev Arena Leaderboardでは1487 Eloを記録し、トップに立ちました。ゼロショット生成——事前の例を示さなくても、指示だけで目的のコードを作成する能力——に優れています。SWE-bench Verifiedでは76.2%を達成し、実際のソフトウェア開発タスクをこなす能力を示しました。Terminal-Bench 2.0では54.2%を記録し、ターミナル経由でコンピュータを操作するツール使用能力を実証しています。
Google Antigravityという新しい開発プラットフォームも発表されました。開発者がより高次のタスク指向レベルで作業できるエージェント型プラットフォームで、エージェントがエディター、ターミナル、ブラウザへ直接アクセスできます。複雑なソフトウェアタスクを自律的に計画、実行し、自分が書いたコードを検証します。Gemini 3 Proに加えて、ブラウザ制御のためのGemini 2.5 Computer Useモデルと、画像編集モデルNano Banana(Gemini 2.5 Image)も統合されています。
計画能力では、Vending-Bench 2でトップの成績を収めました。これは自動販売機ビジネスをシミュレーションし、長期的な計画能力を測るベンチマークです。Gemini 3 Proは、1年間の運営を通じて一貫した意思決定を維持し、タスクから逸脱せず高いリターンを生み出しました。実生活でも、地元のサービスの予約や受信トレイの整理といった複数ステップのタスクを処理できます。Google AI Ultraのサブスクライバーは、GeminiアプリのGemini Agentで、本日からこれらのエージェント機能を試すことができます。
Gemini 3 Deep Thinkというモードも用意されています。強化推論モードで、Humanity’s Last Examでは41.0%、GPQA Diamondでは93.8%を記録し、通常版を上回りました。ARC-AGI-2では45.1%を達成し、事前に学習していない新しい課題を解決する能力を実証しています。
では、これだけの機能を持つGemini 3を、誰がどこで使えるのでしょうか。その展開方法を見ていきましょう。
誰が、どこで使えるのか——展開とアクセス
Gemini 3は本日から展開が始まります。一般ユーザーはGeminiアプリで、Google AI ProとUltraのサブスクライバーは検索のAIモードでも使えます。
開発者向けには、Google AI StudioのGemini API、Google Antigravity、Gemini CLIで利用できます。サードパーティのプラットフォームとの統合も進んでおり、Cursor、GitHub、JetBrains、Manus、Replitなどの開発ツールで使えます。企業向けには、Vertex AIとGemini Enterpriseを通じて提供されます。
Gemini 3 Deep Thinkは段階的な展開です。まず安全性テスターにアクセスが提供され、数週間以内にGoogle AI Ultraのサブスクライバーへ提供される予定です。通常版よりも高度な推論能力を持つため、安全性評価のために追加の時間を取っています。
安全性への取り組みも公表されています。Gemini 3は、Googleのこれまでで最も包括的な安全性評価を受けました。社内のFrontier Safety Frameworkに基づく評価に加え、英国のAISI(AI Safety Institute)に早期アクセスを提供し、Apollo、Vaultis、Dreadnodeなどの業界専門家から独立した評価を受けています。評価の結果、迎合性——ユーザーの意見に過度に同調してしまう傾向——が低減され、プロンプトインジェクションへの抵抗力も向上しました。サイバー攻撃による悪用への保護も強化されています。
Googleは、Gemini 3シリーズに追加のモデルを近日中にリリースする予定です。現時点でGemini 3は幅広いユーザー層に開放され、利用が始まっています。一般ユーザーから開発者、企業まで、それぞれに適した形で提供される体制が整いました。
まとめ
いかがだったでしょうか？
Gemini 3は、ベンチマークでの圧倒的な成績、実用的な機能の幅広さ、そして誰もがアクセスできる展開方法で、AIモデルの新しい基準を示しました。博士レベルの推論能力を持ちながら、手書きレシピの翻訳から複雑なコーディングまで、日常的なタスクにも対応します。一般ユーザーから開発者、企業まで、それぞれに適した形で提供され、すでに利用が始まっています。Gemini 3シリーズの今後の展開にも注目していきたいと思います。
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