【Gemini 3 Pro】ついに降臨！Google史上最高AIの本気を徹底解剖

2025年11月19日、ついにGoogleが次世代モデルファミリー「Gemini 3」を正式発表しました！

2023年末に登場した初代Geminiから数えて3世代目となるモデルで、推論能力・マルチモーダル・エージェント機能が大きく進化した「Google史上もっともインテリジェントなモデル」と位置づけられています。

実は正式リリースに先立ち、2025年11月上旬にはVertex AI上に「gemini-3-pro-preview-11-2025」というモデル名でテスト公開されており、X（旧Twitter）でも開発者による検証報告が相次いでいました。

 その時点ではレスポンスが不安定だったり、地域によっては利用できなかったりと、「実験段階」という状況でしたが、現在は公式プロダクトとしてGeminiアプリ、Google検索のAIモード、Google AI Studio、Vertex AIなどから安定して利用できるようになっています。

本記事では、Gemini 3.0の特徴や性能、使い方について、解説していきます。ぜひ最後までご覧ください。

Gemini 3.0の概要

Geminiは、Google DeepMindが開発する次世代のマルチモーダルAIモデルです。

テキスト、コード、画像、音声、動画など複数のデータ形式（モダリティ）を統合的に扱えるのが大きな特徴で、2023年末にPaLM 2などの後継として発表されました。

Gemini 3.0はGoogle史上最も高度な知能を持つAIモデルであり、ユーザーのあらゆるアイデアを形にする手助けをすることを目指しています

このモデルは、高度な推論能力とマルチモーダル機能（テキスト・画像・音声・動画・コードを統合的に理解・生成する能力）において最先端で、入力の意図を深く把握することに長けています。

例えば、以前のモデルではテキストや画像を読み取るだけでしたが、Gemini 3.0では状況や文脈まで「空気を読む」かのように理解できるようになりました。

実際、GoogleのCEOであるスンダー・ピチャイ氏は「この2年でAIはただ文章や画像を読む存在から、場の空気を読む存在へと進化した」と述べ、Gemini 3.0が繊細なニュアンスまで理解する画期的なモデルであることを強調しています。

またGemini 3.0は、検索エンジンからクラウドサービスまでGoogleの幅広い製品に統合されており、発表当日からGoogle検索のAIモードにも組み込まれています。

これによって、われわれユーザーは検索結果として生成されるインタラクティブな回答やツールを体験できるようになっています。

Gemini 3.0は、汎用人工知能（AGI）への大きな一歩とも位置付けられており、あらゆる分野の学習・創作・業務支援に革新をもたらすことが期待されています。

なお、Gemini 2.5 Proについて詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。

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Gemini 3.0とGemini 3.0 Proの違い

Gemini 3.0には、「標準モデル」と「上位モデル」という形で複数のバリエーションが用意されており、2025年11月時点では、フラッグシップの「Gemini 3.0 Pro」と、さらに推論能力を強化した「Gemini 3.0 Deep Think」の2系統が公式に発表されています。

上位版である「Gemini 3.0 Pro」は、大規模なパラメータと高度な推論・創造的応答に最適化されたフラッグシップモデルであり、その上に、より長時間の思考ステップを割り当てて難問を解く「Gemini 3.0 Deep Think」モードが重なる構成になっています。

なお、リリース前には無印の「Gemini 3.0」や“Flash”系モデルが軽量版として登場するのではないかという噂もありましたが、現時点で公式にアナウンスされているラインアップはProとDeep Thinkの2系統のみです。

Googleは前世代のGemini 2.5でも、用途に応じて複数のモデルを提供していました。

例えば、2.5 Proは最も高い論理推論能力を持ち、複雑な問題解決に向きますが、2.5 Flashは価格対効果に優れた汎用モデルとして位置付けられていました。

この「フラッグシップ＋軽量版」という戦略はGeminiシリーズ全体の方向性として継続しており、現時点ではGemini 3.0 Proが最大パフォーマンスと高機能を担い、今後登場が予想される軽量モデル群が、効率性や実用性を重視したポジションを担うと考えられます。

リリース前の内部テスト段階では、Gemini 3系統において「Flash」と「Pro」の2つのサブファミリーが存在するのではないかという指摘やリークもありました。

ただし正式発表では、現時点で明確に説明されているラインアップは「Gemini 3.0 Pro」と「Gemini 3.0 Deep Think」の2系統です。

いずれにせよ、現時点では、Gemini 3.0 Proが汎用的なフラッグシップモデル、Gemini 3.0 Deep Thinkがより重い推論タスク向けの上位モードという棲み分けになっており、今後軽量版が登場すれば、利用シーンや予算に応じて「Deep Think／Pro／軽量モデル」を使い分ける、という構図になっていくと考えられます。

Gemini 3.0の性能

Gemini 3.0はGemini 2.5 Proを上回る性能でリリースされることが期待されています。

圧倒的なコンテキスト処理能力

Gemini 3.0 Proの注目すべき性能の1つが、超長文コンテキスト処理です。

Gemini 2.5 Proではすでに最大100万トークン（約75万語）もの文脈を保持でき、非常に長い会話や巨大なドキュメントを一度に解析可能でした。

Gemini 3.0 Proでも最大100万トークンもの超長文コンテキストを保持でき、巨大な文書や複数資料を同時に分析するタスクにも対応可能です。

各種ベンチマークでの向上

Gemini 3.0はベンチマーク指標でも現行トップクラスであり、Googleによれば前世代モデルを全ての主要ベンチマークで上回っています。

具体的な評価指標では、LMArena（大規模言語モデルの総合評価）において、Eloスコア1501という画期的な最高値を記録し、ランキング1位を獲得しています。

また、超難関とされる人類最後の試験（Humanity’s Last Exam）で37.5%という博士号レベルの成績を達成し、高度な読解・推論力を誇っています。

さらに、GPQA Diamondという厳しい文脈質問応答テストでも91.9%とトップクラスの正答率を叩き出し、数学分野ではMathArena Apexで23.4%と従来モデルを大きく上回る新記録を樹立しました。

マルチモーダル（複数媒体）分野でも、画像・動画理解の指標であるMMMU-Proで81%、Video-MMMUで87.6%という高スコアを記録し、事実に基づく正確性を測るSimpleQA Verifiedでは72.1%と最新モデル中トップの精度を残しています。

これらはいずれも業界の最新最高水準（State-of-the-Art, SOTA）であり、Gemini 3.0が科学・数学など幅広い領域の複雑な問題を高い信頼性で解決できることを意味します。

プログラミング・エージェント能力の強化

Gemini 3.0は、プログラミングやエージェント的なタスクにおいても優れた性能を発揮します。

例えば、コード自動生成やUI構築に強みを持ち、Web開発分野の評価指標WebDev ArenaでEloスコア1487を記録し1位となりました。

また、コンピュータのターミナル操作能力を測るTerminal-Bench 2.0では54.2%という高スコアを達成し、ソフトウェア開発に必要なマルチステップ思考力を示しました。

さらに、ソフトウェアエンジニアリングのエージェント性能を評価するSWE-Bench Verifiedでも76.2%を記録し、前世代（Gemini 2.5 Pro）の成績を大幅に上回っています。

これらの結果から、Gemini 3.0は、高度な推論力・知識正確性・マルチモーダル処理能力・コーディング能力のいずれにおいても現行最高峰であり、まさに次世代を代表するAIモデルと言えます。

高度な推論モード「Deep Think」

このGemini 3.0にはさらに、高度な推論モード「Deep Think」も用意されています。

Deep Thinkモードでは、推論アルゴリズムを強化することで、Humanity’s Last Examで41.0%blog.google、新たな難関ベンチマークARC-AGI-2では45.1%blog.googleという従来比で飛躍的に高いスコアを記録しています。

これはGemini 3.0 Proの性能をさらに大きく引き上げる特別なモードで、極めて難解な問題にも前例のない精度で挑むことが可能になっています。

Gemini 3.0のライセンス

Gemini 3.0は、Google DeepMindが独自開発したプロプライエタリ（クローズドソース）のモデルです。

そのため、モデルそのもの（学習済みパラメータ）は公開されておらず、ソースコードも含めオープンソースライセンスは適用されていません。

つまり、他社や個人がGemini 3.0の重みデータを入手して自由に利用・改変・再配布することはできず、Google提供のサービスやAPI経由で利用する形態となります。

一方で、Googleは、Gemini 3.0を多くのユーザーに使ってもらえるよう自社サービスに統合し、商用・非商用を問わず幅広い用途で活用できるよう配慮しています。以下に、Gemini 3.0の利用に関するライセンス面のポイントを整理します。

Gemini 3.0の使い方

Gemini 3.0は一般ユーザー向けのアプリケーションから開発者向けのクラウドAPIまで、様々な方法で利用できます。それぞれのツールごとに、具体的な利用手順を解説します。

Geminiアプリでの使い方

まず一般利用者が最も手軽にGemini 3.0を体験できるのが、Google提供のGeminiアプリ（Gemini Canvas）です。使い方は次のとおりです。

1. アクセスとログイン

お使いのウェブブラウザでGeminiアプリのページにアクセスします。

Googleアカウントでログインすると、AIとのチャット画面が表示されます。

無料でも基本機能を試せますが、Gemini 3.0のProモデルを使った高機能な対話を行うには、Google AI Proプラン以上への加入が必要です。プラン加入者はログイン時に自動的にGemini 3.0 Proが割り当てられます。

2. プロンプトの入力

画面下部の入力欄に質問や依頼内容を日本語で入力します。例えば、「今日のニュースを要約して」といったシンプルな質問から、「この写真の内容を説明して」と画像ファイルを添えて依頼することも可能です。

Gemini 3.0は、マルチモーダル対応しているため、画像やPDFをアップロードすれば、それらを理解した上で回答を生成してくれます。

質問内容が長文でも問題ありません。最大100万トークンという超長文にも対応しているため、例えば小説1冊分に相当するテキストを貼り付けて解析・要約させることもできます。

3. 応答の確認と対話の継続

送信すると、Gemini 3.0がクラウド上で推論を行い回答を表示します。回答は箇条書きや表形式、コードブロックなど内容に応じてリッチな形式で提示されます。

Gemini 3.0は従来モデルに比べ回答が簡潔かつ的確で、お世辞や冗長な前置きを避け「必要なことを率直に伝える」傾向があります。

回答内容を確認し、必要に応じて「○○について詳しく教えて」など追加の質問で対話を深めることができます。

Geminiは会話の文脈を深く理解するため、後から「それは具体的にどういう意味？」のように尋ねても前のやり取りを踏まえた説明が得られるかと思います。

Google AI Studioでの使い方

開発者や高度なユーザー向けには、Google Cloud上のAI開発ツール「Google AI Studio」でGemini 3.0を使う方法があります。

AI Studioは、ブラウザ上で動作する統合開発環境で、APIキーの発行やモデル呼び出しテスト、データのアップロードなどを視覚的に行うことができます。

1. プロジェクトの準備

まずGoogle Cloudアカウントを用意し、Google AI Studioにアクセスします（事前にGoogle Cloud上で課金設定やVertex AI APIの有効化が必要です）。

AI Studioにログインしたら、新規プロジェクトを作成します。無料枠で試す場合でもこのプロジェクトが必要になります。

プロジェクトでは、利用するモデルとしてGemini 3.0 Proを選択可能です（無料枠では2.5系モデルのみの場合がありますが、2025年11月19日時点では試用としてGemini 3.0の一部機能が開放されています）。

2. モデルのテスト実行

AI Studio上で、対話インターフェースを開きます。

テキスト入力欄にプロンプトを書いて、「実行（Run）」ボタンを押すとGemini 3.0からの応答が右側ペインに表示されます。

これによって、APIをコードから呼び出す前に対話形式で出力を確認することができます。

例えば、商品レビューの要約やコード生成などをここで試し、モデルの出力傾向を把握できます。AI Studioのプレイグラウンドでは画像やPDFを入力に与えることもでき、Geminiのマルチモーダル応答を確認できます。

3. APIキーの取得

自作アプリケーションからGemini 3.0を利用する場合、AI Studio APIキー作成ページからAPIキーを発行します。

AI Studioのダッシュボードで「APIキーを作成」ボタンを押し、表示されたキーを安全な場所に控えます。

このキーはプログラムからGemini APIを呼び出す際に必要となるシークレットキーです。

無料枠では1分あたりのリクエスト数など制限がありますが、このキーを使えば制限内で自由にGeminiにアクセスできます。

4. コードへの組み込み

発行したAPIキーを用いて、お好みのプログラミング言語からGemini APIを呼び出します。

Googleは公式にPython用SDKやREST APIエンドポイントを提供しており、それを利用することができます。

例えば、Pythonでは、google.generativeaiライブラリをインポートし、先ほどのAPIキーを指定してクライアントを初期化、そしてgenerate_text()メソッド等でGemini 3.0に問い合わせることができます。

テキスト生成だけでなく、画像解析やコード実行といった拡張機能も関数で呼び出せます（必要な権限設定や追加のAPI有効化がある点に注意しましょう）。

5. 応答結果の処理

API経由で取得したGeminiの応答はJSON形式で返ってきます。

これを自分のアプリで扱いやすい形（テキスト抽出やHTMLレンダリングなど）に変換します。

例えば、チャットボットに統合するなら、ユーザーの質問に対してAPIから得た回答テキストをそのまま表示すれば完了です。

ビジネスアプリに組み込む場合は、生成結果をデータベースに保存したり、別の関数に受け渡したりして自動処理のワークフローに組み入れることもできます。

Google CloudのVertex AIでは、このような一連の呼び出しをワークフローやパイプラインとして管理する仕組みも用意されているので、気になる方はのぞいてみてください。

その他のツールでの使い方

Gemini 3.0は、上記以外にも様々なツールやプラットフォームで利用可能です。

例えばGemini CLIというオープンソースのコマンドラインツールが提供されており、開発者はターミナル上でGeminiと対話することができます。

Gemini CLIを使えば、プログラミング中にエディタから離れずに、コードの質問をしたり補完を得たりすることが可能です。

インストール方法はGitHub上で公開されており、CLI起動後にGoogleアカウントでログインすると無料のCode Assistライセンスで一定回数まで利用できます。

さらに、JetBrainsやVS CodeといったIDE向けにはGemini Code Assistプラグインが公式提供されており、エディタ内でGeminiにコードレビューやリファクタリングを頼むこともできます。

なお、Gemini CLIについて詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。

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Gemini 3.0を使ってみた

ここからは実際にGemini 3.0を使いながら性能をみていきます。

スライド生成

まずは、SNS上でも話題になっている「スライド生成」を試してみましょう。プロンプトはテキトーに以下の通りとします。

Gemini 3.0についてまとめたスライドを作って

ワンショットでこのクオリティ、、評判通りの性能の高さですね。プロンプトさえ工夫すれば、簡易なスライド生成にかける時間はほぼゼロにできるかもしれません。

ゲーム生成

続いて、ゲーム生成をしてもらいましょう。

WebXR対応の将棋ゲームを作って

こちらもかなりテキトーなプロンプトではありますが、ワンショットでこれを出してくれました。

無料プランで色々試していたら上限に達してしまいましたので、試行はここまでとしますが、他にも3D生成やサイト作成、アプリ制作などもハイクオリティで実行してくれるという声も多々あがっていますので、気になる方はぜひ試してみてください！

まとめ

「Gemini 3.0 / 3.0 Pro」は、Google DeepMindが送り出す最新のAIモデルであり、高度な推論力とマルチモーダル処理により、専門的な課題から日常の些細な質問まで幅広く対応でき、ユーザーの創造力や生産性を飛躍的に高めてくれます。

実装面では、オープンソースではないものの、その分Googleの強力なインフラと安全管理のもとで安定したサービスが提供されており、個人利用から商用利用までスムーズに活用できる点も魅力です。

ぜひ皆さんもGemini 3.0の性能を味わってみてください。

最後に

いかがだったでしょうか？

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