Gemini 3 Pro: Googleの最先端AIモデルを徹底解剖

著者: Boxu Li

ネイティブなマルチモーダルAI機能

Gemini 3 Proは、最初からマルチモーダルAIとして設計され、テキスト、画像、音声、ビデオ、さらにはコードを1つのモデル内でシームレスに処理し、組み合わせることができますblog.google。GoogleはGemini 3 Proを「マルチモーダル理解において世界最高のモデル」として称賛しており、前任者をすべての主要なAIベンチマークで上回っていますmacrumors.com。以前のAIシステムが異なるメディア用に別々のモジュールを組み合わせていたのとは異なり、Geminiのアーキテクチャはネイティブにマルチモーダルであり、複数のデータタイプで同時に事前トレーニングされているため、複雑な入力についてより流暢に推論できますblog.google。実際には、例えば、手書きの家族のレシピを解読してフォーマットされたデジタル料理本に変換したり、スポーツの試合のビデオを分析して、改善点に関するコーチングの洞察を提供したりすることができますblog.google。高度な視覚と空間理解を持ち、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えたGemini 3 Proは、膨大なマルチモーダル入力を一度に取り込み、それを理解し、テキストのみのモデルでは達成できない豊かでコンテキストに基づいた出力を提供しますblog.google。

最先端の推論とベンチマークパフォーマンス

Gemini 3 Proのマルチモーダルな機能も印象的ですが、その最も重要な利点は、論理、数学、コーディング、一般的な問題解決における生の推論能力にあります。Googleの最新のフラッグシップモデルは、「考えるモデル」として設計され、複雑なタスクに取り組むために強化された思考チェーン技術を使用しています[1][2]。この結果として、厳格なベンチマークで推論能力が大幅に向上しました。事実、Googleは、Gemini 3 Proが新たなレベルの深さと微妙さを持って応答を提供し、問題を段階的に分析し、最小限の人間の指導で難しいプロンプトを処理できると報告しています[3]。AIの進化を20年間観察してきた者として、この推論の進化は、才能ある生徒から真の専門家のアシスタントに移行するような飛躍に匹敵すると感じています。もはやトリビアの回答やテキストの解析に留まらず、これまでのモデルでは解決できなかった新規で多面的な問題を解決することができるようになったのです。

重要な推論テストでのGemini 3 ProとOpenAIのGPT-5.1、Anthropicの最新Claudeモデルのベンチマークパフォーマンス（数値が高いほど良い）。GoogleとOpenAIの最新モデルは、学術的ベンチマークでほぼ専門家レベルのスコアを達成しており、Gemini 3 Proは複雑な推論と数学でわずかに優れています[4][5]。コーディングタスクは依然として難しく、最良のモデルでも約75–80%の精度にとどまります[6]。ベンチマークデータの出典: Google DeepMind, OpenAI, Anthropic.

幅広い知識と論理のテストであるMMLU（大規模マルチタスク言語理解）において、ジェミニはすでに歴史的な成果を達成しました。以前のジェミニウルトラモデルは、MMLUで人間の専門家レベルを初めて超え、57の科目で90.0%のスコアを達成しました（比較としてGPT-4は約86.4%）[4]。実際には、歴史から生物学までの大学レベルの質問に対し、前例のない精度で回答することを意味します。OpenAIの最新のGPT-5.1モデル（現在のChatGPT Proで見られるように）もこのマイルストーンに近づいており、高度なプロンプトを使用することで、GPTモデルはMMLUで高い80%台に達しています[7]。すべての報告によれば、ジェミニ3プロとGPT-5.1は現在、MMLUでほぼ互角にパフォーマンスを発揮しており、人間のテスト受験者の平均をほぼ同等かわずかに上回っています。Anthropicの最新のClaudeは、以前のバージョンより改善されていますが、この分野ではまだやや遅れをとっています（Claude 2はMMLUで約76%のスコアを記録し、最新のClaude 4は80%以上の範囲に上昇したと報告されています）。要するに、一般的な知識推論に関しては、3つのAI大手すべてが非常に高いレベルで動作していますが、Googleのジェミニは「ブックスマーツ」という基準でわずかに優れた正確性を持っていることが注目されます[4]。

人類最後の試験 (HLE)： 知識と推論の広範なストレステストです。Gemini 3 Proは、ツールを使用せずに~37.5%のスコアを達成し、GPT-5.1 (≈26–27%)を上回り、Claude 4.5の低い十代の結果を遥かに超えていますmedium.com techcrunch.com。統合ツールの使用（検索/コード実行）でGeminiはさらに高いスコアを達成し、45.8%に達しますdeepmind.google、非常に難解な質問に対する推論能力を際立たせています。
MMLU (大規模マルチタスク言語理解)： この学術的ベンチマークは57の科目をカバーしています。Gemini 3 Proは、GPT-5.1を91.8%の精度でわずかに上回り、GPT-5.1の91.0%を超えていますdeepmind.google。基本的に、両モデルともここでは人間の専門家レベルにほぼ達しており、Geminiはわずかにリードしており、両者ともClaude 4.5 (~89%)を大きく超えています。
GSM8K (数学文章問題)： 小学校レベルの数学の挑戦において、Geminiはこのベンチマークをほぼ「解決」しています。以前のGemini UltraモデルはすでにGSM8Kで94.4%（少数ショット）を達成し、GPT-4の~90%を上回りましたaddepto.com addepto.com。Gemini 3 Proの改善された推論能力（および許可された場合のPythonツールの使用能力）により、これらの算術および代数の質問はほとんど困難を伴いません。新しいオリンピアドレベルの数学の難問（例：MathArena Apexセット）でも、Gemini 3は23.4%のスコアを達成し、GPT-5.1やClaudeがほとんど記録されない(~1–2%)のをはるかに上回っていますmedium.com。
Big-Bench Hard (BBH)： BIG-Benchスイートからの特に挑戦的な推論タスクのコレクションです。Gemini 3 Proは、これらにおいて、前任者がGPTとほぼ同等であった状態を継続しています：以前のテストでは、Gemini (Ultra)が83.6%であり、GPT-4の83.1%をわずかに上回りましたaddepto.com。GPT-5.1では、両者とも同様に高い80%台の範囲にあり、これらの難しいパズルを解く際に本質的に互角です。言い換えれば、BBHはもはや差別化要因ではなく、今やGeminiやGPTのようなトップモデルが同等の能力で扱う基準となっています。
DROP (段落に対する離散的推論)： 論理的推論に焦点を当てた読解力ベンチマーク（例：数値計算やテキスト内の日付比較）。Geminiはここで一貫してわずかな優位性を持っています。例えば、以前の比較では、GeminiがDROPで~82.4%、GPTが~80.9%を記録しましたaddepto.com。この~1.5%の差は小さく聞こえるかもしれませんが、この高いレベルでは、Geminiがテキストから情報を抽出し操作する能力がわずかに正確であることを示しています。実際には、両者とも古いモデルをはるかに超えていますが、Gemini 3 Proはその基盤をさらに少ないエラーで構築し、段落からの読み取りと推論による回答の導出などのタスクでさらに優れています。
HumanEval (コード生成)： 純粋なコーディングテスト（プログラミング問題に対する正しい解決策の記述）に関して、すべてのトップモデルは現在、ほぼ同等のレベルにあります。Gemini 3 Pro、GPT-5.1、Claude 4.xはすべて、標準のHumanEval問題の大多数を解決しており、各々が75%以上のpass@1を達成しています。これは過去の世代からの劇的な進歩ですmedium.com。（参考までに、Geminiの以前のUltraバージョンはHumanEvalで74.4%を記録し、GPT-4の67.0%を上回りましたaddepto.com。）要するに、簡単なコーディングベンチマークはほぼ飽和状態にあります。しかし、Gemini 3はコーディングタスクがより複雑かつエージェント的になると際立ちます。Codeforcesスタイルのコンテスト設定では、Gemini 3 ProはElo ~2439を達成し、GPT-5.1 (~2240)を快適に上回り、Claudeの試みを大きく引き離していますmedium.com。同様に、ターミナルの使用やツールの調整を必要とする「エージェント的」なコーディングベンチマークでは、Geminiの成功率が明らかに高くなっています（例：シェルベースのコーディングチャレンジで54.2%対GPT-5.1の47.6%）deepmind.google medium.com。これはコードを書くことを超えて、Gemini 3がコーディングタスクを推論する能力、つまり計画、実行、反復する能力に優れていることを示唆しています。

高度なコーディング機能と開発者統合

Gemini 3 Proは、最先端のコーディング機能と人気ツールへの深い統合によって、開発者のワークフローを強化するよう設計されています。このモデルは、コーディングベンチマークで前任者を凌駕し、Gemini 2.5 Proが扱えなかった複雑なプログラミングタスクやエージェントのようなワークフローを習得しています[1][2]。たとえば、Gemini 3 Proは、コンピュータ端末を使用する能力をテストするTerminal-Bench 2.0で**54.2%**のスコアを獲得しており、これは以前のモデルよりも大幅に高く、この指標で他の一流AIをも凌いでいます[3][4]。これにより、単に行を自動補完するだけでなく、複雑な指示に従い、開発環境を操作し、複数のステップからなるコーディングタスクを自律的に管理できる強力なコーディングアシスタントが実現します。

開発ツールとの統合はGemini 3の設計の基盤です。 GoogleはGemini APIをGoogle AI StudioやVertex AIで利用できるようにし、チームが自分たちのアプリケーションやパイプラインに簡単に組み込めるようにしています[2][5]。また、開発者が日常的に使用する多くのIDEやクラウドサービスにも直接組み込まれています。例えば、Gemini Code Assist拡張機能は、無料でVS Code、JetBrains IDEs、Android StudioにGeminiのAIアシスタンスを導入します[6][7]。これらのIDE内では、インテリジェントなコード補完、コメントからの関数やモジュールの生成、さらにはオープンファイルについてAIとチャットすることもできます。驚くべきことに、Gemini Code Assistは活用した関連ドキュメントやソーススニペットを引用できるため、開発者が提案を信頼して検証する助けとなります[8][9]。モデルの巨大なコンテキストウィンドウ（最大100万トークン）により、大規模なコードベースや複数のファイルを同時に取り込み理解することができ、プロジェクトのコンテキストを把握しながら支援を提供します[10][11]。これは能力の飛躍であり、リポジトリ全体とすべてのドキュメントを読んだAIペアプログラマーがいるかのようです。

IDEプラグインを超えて、Gemini 3 Proは他の開発者プラットフォームにも拡張されています。たとえば、Google Colab Enterpriseでは、「Help me code」機能を強化しています。ユーザーはGeminiにコードセルを完成させたり、コードが何をするかを説明したり、ノートブック内でのデータ分析のための新しいコードを生成したりするように依頼できます[12][13]。同様に、このモデルはGoogleのクラウドサービスにも統合されています。開発者はVertex AI上でAPIを通じてGemini 3を呼び出し、コード生成やリファクタリングなどのタスクをクラウドワークフローで自動化できます[14]。この広範な存在はGitHub Copilotのようなツールの到達範囲を反映していますが、それを超えています。Copilot（OpenAIモデルによってバックアップされている）は主にエディタでのコード提案に焦点を当てていますが、Gemini 3はGoogleのエコシステム全体で利用可能で（Android StudioからCloudまで）、コードを提案するだけでなく、コマンドを実行しタスクを調整することもできます。たとえば、Gemini CLIはモデルをターミナルに取り入れます。CLIと対話してコードを生成したり、シェルコマンドを実行したり、プロンプトからアプリのスキャフォールド全体をスピンアップしたりできます[15][16]。Googleは、Gemini 3のエージェント的なコーディングが、高レベルの目標を設定し、詳細な計画を立て、単一のファイルではなく複数のファイルプロジェクトを一度に生成することを可能にすると報告しています[16][17]。この能力は*「バイブコーディング」と呼ばれ、ソフトウェアを構築するには自然言語が唯一必要な構文*であることを意味します[18]。たとえば、1つの説明的なプロンプトで、開発者はGeminiがThree.js 3D webアプリを完全に生成し、グラフィックスライブラリのセットアップからHTML/JSの記述、さらにはインタラクティブなコントロールの含有までを処理するのを目撃しました[19][20]。このような成果は、Geminiが単にコードの行を完成させるだけでなく、抽象的なアイデアを作動するプロトタイプに変換していることを示しています。

もう一つの重要な統合はGoogle AI Studioのビルドモードです。これは、Geminiを使用して迅速にアプリを開発するためのプレイグラウンドです。ここでは、アイデアをスケッチすることができ（ナプキンの絵や音声メモでも）、Gemini 3 Proが完全な動作するアプリケーションを生成します[21]。このモデルは、デザインとコードの両方を高度に理解しており、必要に応じてUI要素、バックエンドロジック、さらにはAI機能を作成します。あるデモでは、ユーザーがレトロスタイルのゲームの大まかなコンセプトを提供し、Geminiが1つのプロンプトでそのゲームを構築しました[21]。これは、Gemini 3がコンセプトからコードへの障壁を下げることを示しており、定型コードや重い作業を自動化して、開発者が高次の創造性に集中できるようにします。これらの統合（IDEプラグイン、Colab、Cloud、CLI、Studio）は、Gemini 3 Proの深い開発者統合を示しています。これは、既存のワークフローやツールにフィットすることで*「あなたのいる場所に合わせる」*ように設計されています[22][14]。IDEでコーディングする時でも、Jupyterノートブックで作業する時でも、クラウドインフラを管理する時でも、Geminiの機能はすぐに利用できます。この普遍性と、Vertex AIとの統合によるセキュリティとコンプライアンスなどのエンタープライズ向けオファリングを組み合わせることで、Gemini 3が開発者のためのユニバーサルコーディングコパイロットになることをGoogleが目指していることを示しています。要するに、Gemini 3 Proは高度なコーディング機能を提供し、インテリジェントな自動補完からワンショットアプリ生成まで、開発者スタック全体にシームレスに統合し、AI支援のソフトウェア開発の新しいレベルを告げています[23][24]。

エージェント能力と長期プランニング

Gemini 3 Pro の目立った進歩の一つは、そのエージェント能力です。つまり、このモデルは単にプロンプトに答えるだけでなく、タスクを計画して実行する自律エージェントとして機能します。これにより、Gemini はツールを使用し、システムをナビゲートし、指示されると複数のステップを伴う操作を自ら実行することができます。この機能は、以前のGeminiバージョンからGoogleが着実に改善してきたものです[25][26]。ベンチマークと実践の両方で、Gemini 3 はこれらの長期的で複数ステップのタスクにおいて優れた熟練度を示しています。Terminal-Bench 2.0 で 54.2% を達成し、コンピュータ端末を使用して問題を解決する（例えば、コマンドの発行やファイルの管理など）能力において、他のどのモデルよりも高いスコアを記録しました[3][4]。これは、Gemini が理論的にエージェント能力を備えているだけでなく、現実世界でのツール使用において競合他社よりも優れていることを実証していることを示唆しています。別の指標であるVending-Bench 2は、長期的な意思決定をテストします（エージェントが「純資産」を獲得するための長期的な相互作用をシミュレート）。ここでもGemini 3 は他のモデルを大差で上回りました[27]。実際には、これらのスコアは、最小限の監視で複雑な一連のアクションを実行できるAIを意味し、より大きな作業を引き受けることができる信頼性のあるAI「アシスタント」に向けた大きな一歩です。

Googleは、Geminiのエージェント能力を活用するために特別に作られた新しいプラットフォーム、Google Antigravityを積極的に活用しています[28]。Antigravityは、開発者が高いレベルで（建築家のように）操作しながら、複数のGemini駆動エージェントがIDE、ターミナル、ブラウザ全体で詳細を処理する「エージェンティック開発プラットフォーム」と説明されています[29]。このセットアップでは、「新しい機能を構築してデプロイする」といったタスクをAIに委任でき、Geminiエージェントは協力して作業を計画し、エディタでコードを記述し、ターミナルでテストやコマンドを実行し、必要に応じてウェブから情報を取得します。そして、進捗を常に報告してくれます[30]。これは「AIペアプログラマー」コンセプトのさらなる進化であり、より自律的な存在になっています。エージェントは、計画や結果をアーティファクト（コード差分、ログ、要約など）を通じて伝えるので、常に状況を把握しフィードバックを提供できます[31]。本質的に、Gemini 3のエージェンティックフレームワークは、コードを生成するだけでなく、それを実行し検証し、計画を調整することを可能にします。これは、ジュニア開発者が自分で作業を実行しテストし、バグを修正できるのと非常に似ています。

これらのエージェントプランニング機能は、最近登場した他の自律型AIフレームワークとの比較を招きます。例えば、AutoGPTは、GPT-4の推論を連鎖させて、ユーザー定義の目標を最小限の人間の入力で達成する初期の実験でした。これは、計画 → 実行 → 評価 → 改良のサイクルに従い、ウェブブラウジングやコード実行などのツールを使って目標に到達します[32][33]。AutoGPTのユーザーはその可能性と限界の両方を観察しました。それは確かに自律的に複雑な問題を分解しツールを使うことができますが、しばしば詰まり、一つのセッションを超えて学習することができず、効率が悪い（過去の実行を記憶せずに高価なGPT-4の呼び出しを頻繁に再実行する）ことがあります[34]。Gemini 3 Proの長期タスクへのアプローチはより堅牢に見えます。その巨大なコンテキストウィンドウと構造化されたツール統合のおかげです。それは非常に長いセッション（最大100万トークンのコンテキスト）において「思考」を保持でき、以前のステップで起こったことを記憶し、それに基づいて構築することができます[35][36]。これは、初期のAutoGPTのようなシステムで見られた制限を軽減します。そこでは、限られたコンテキストがエージェントに忘却や作業の繰り返しを強いることになるのです。さらに、GeminiのAPIは構造化出力と関数呼び出しをサポートしているため、開発者はモデルが使用するツール（ウェブ検索やコードコンパイラなど）を定義し、モデルが計画や結果をJSONで出力することができます[37][38]。この設計により、その自律性はより制御可能で信頼性の高いものとなります。AutoGPTのやや「オープンループ」な性質とは異なり、Geminiのエージェントモードはツール定義や「思考署名」によって導かれ、追跡可能な方法で推論していることを保証します[5]。

もう一つ注目すべき比較対象はDevinです。これはスタートアップ企業「Cognition」が「最初のAIソフトウェアエンジニア」として紹介したAIソフトウェアエージェントです。Devinはコーディングにおける長期的な推論を明確に行うために作られました。それはコーディングプロジェクトを完了するために何千もの決定を計画し実行し、各ステップでコンテキストを記憶し、過ちから学習することができます[39]。Geminiと同様に、Devinはサンドボックス環境でシェル、コードエディタ、ブラウザなどのツールを備えており、実際にコードを実行し、ドキュメントを閲覧し、ファイルを自律的に修正することができます[40]。初期の結果は印象的で、Devinはベンチマーク（SWE-bench）で13.9%の実際のGitHub問題を自律的に解決しましたが、以前のモデルは多くの指導を必要とし、約2%しか解決できませんでした[41]。これは、長期的な計画とツールの使用を追加することで、AIがソフトウェアエンジニアリングでできることが劇的に改善されることを示しています。Gemini 3 ProはDevinと同じ革新的な空間で活躍しています。実際、Googleのベンチマーク結果には、Gemini 3も優れている指標（SWE-Bench Verified）が含まれており、少ないヒントで複雑なバグ修正や機能要求に取り組めることを示しています[42]。違いは、Geminiのエージェント能力がGoogleの広範なエコシステム（Antigravity、Code Assistなど）に統合されており、スケールでの実世界のテストと露出を多く得られる可能性があることです。また、Gemini 3のエージェント計画はコーディングに限定されません。その向上した空間的推論とマルチモーダル理解は、ロボティクスやUI自動化などの分野でエージェントを駆動する可能性があることを意味します。例えば、GoogleはGeminiがユーザーのGUI操作や画面レイアウトを解釈できることを強調しており、これによりエージェントが人間のようにコンピュータのUIを知的に制御できることを示唆しています。これは、Geminiが多くの以前のエージェント（AutoGPT、Devin）がテキストベースやコードベースの環境に焦点を当てていたのに対し、より一般的なエージェントの脳であることを示唆しています。

Gemini 3 Pro の利用可能性と開始方法

Gemini 3 Pro は、Google の最新かつ最も高度な AI モデルであり、能力において大きな飛躍を遂げています。以前の Gemini モデルのすべての強み（マルチモーダル理解、進化した推論、ツールの使用）を一つの強力なシステムに統合しています[1]。実際には、Gemini 3 Pro はテキスト、画像、コードなどの複雑なタスクを処理し、最先端の推論で「どんなアイデアも実現」します[1][2]。以下では、一般ユーザーが Google のエコシステムを通じて Gemini 3 Pro にアクセスする方法と、開発者向けのステップバイステップガイドを紹介します。それでは始めましょう！

Google のエコシステムでの Gemini 3 Pro へのアクセス（一般ユーザー）

Google は Gemini 3 Pro をそのエコシステム全体に統合しており、Gemini アプリ（旧 Bard）、Android デバイス、Google Workspace アプリで広く利用可能です。それぞれのエリアでの開始方法は次のとおりです：

Google Gemini アプリ（旧 Bard）の使用

Google Bardは、Gemini 3 Proとチャットするための主要なインターフェースであるGeminiアプリに進化しました。Geminiアプリは、ウェブサービスおよびモバイルアプリとして利用できます。

ウェブアクセス: ブラウザでGeminiアプリのウェブサイト（例: gemini.google.com）を訪問します。プロンプトが表示されたらGoogleアカウントでサインインしてください。Bardに似たチャットインターフェースが表示され、質問やプロンプトを入力できます。
モバイルアプリ: Androidでは、Googleが専用のGeminiアプリを立ち上げ、更新されたデバイスの旧アシスタントを置き換えました[3]。最新のGoogleアプリまたはGeminiアプリがインストールされていることを確認してください（Androidでは、Googleアプリアプリのベータ版/ラボプログラムに参加する必要があるかもしれません）。iOSでは、GeminiはGoogleアプリに統合されているので[3]、Googleアプリを使用することでアクセスできます。アプリを起動してGeminiとの会話を始めましょう。
Gemini 3 Pro（「思考」モード）の選択: デフォルトでは、GeminiアプリはGoogleの標準モデルを使用しますが、より深い推論のためにGemini 3 Proを有効化できます。チャットインターフェースで、モデルモードピッカーまたは設定アイコンを探します。「思考」とラベル付けされたモードに切り替えてGemini 3 Proを有効化します[4]。（Googleは高速、バランス、思考などのラベルを使用して異なる速度と推論の深さを表現しており、思考はより強力なGemini 3 Proモデルを使用します。）選択したら、質問を入力するとGemini 3 Proが応答します。
使用制限: Gemini 3 Proはすべてのユーザーが利用可能であり、そのため試してみるのに有料プランは必ずしも必要ではありません[4]。ただし、無料ユーザーはプロンプトの数や会話の長さに厳しい制限があるかもしれません。Googleはより高い使用制限と特定の機能への早期アクセスを提供するAIサブスクリプションティア（Google AI「プラス」、「プロ」、「ウルトラ」）を提供しています[4]。例えば、サブスクライバーは制限に達する前により長いチャットやより頻繁なクエリーを実行できます。始めるには、無料アクセスでGemini 3の機能を十分に探索できるでしょう。

例: AndroidのGeminiアプリインターフェースで、会話プロンプトと高度な機能のオプションを表示しています。ここで、ユーザーは「思考」モード（右上）を選択してGemini 3 Proを活用し、自律的なタスクのためにAgenttoolを有効にしています。Geminiアプリはユーザーの名前で挨拶し、問い合わせやマルチステップのタスクを手伝う準備ができています。[4][3]

ヒント: プロンプトに音声入力や画像を使用することもできます。Gemini 3はマルチモーダルです。たとえば、写真を分析したり、スクリーンショットに関する質問に答えたりするようGeminiに依頼できます。画像を添付して（チャット入力の画像アイコンから）質問するだけです。Gemini 3 Proの高度なマルチモーダル理解により、テキストと画像を一緒に考慮することができます。

Android上のGemini（Googleアシスタント統合）

最新のAndroidスマートフォンでは、GoogleがGemini AIを次世代アシスタントとしてOSに統合しています。

アシスタントの置き換え: サポートされているデバイス（Google Pixelのスマートフォンや他のブランドの最新のAndroidアップデート）をお持ちの場合、Googleは多くの場合クラシックなGoogleアシスタントをデフォルトでGeminiに置き換えました[3]。これにより、ホームボタンを長押ししたり「Hey Google」と言ったりすると、Gemini AIが起動します。Gemini 3 Proのおかげで、応答がより詳細で文脈を理解していることに気づくかもしれません。
Geminiボイス/チャットアクセス: 通常通り（音声コマンドやジェスチャーで）アシスタントを起動します。新しいGeminiインターフェースが表示されます。リクエストを話すか入力できます。例えば、「未読メールを要約して」や「明日の予定を立てて」と言うことができます。Geminiは高度な推論能力があるため、これらのタスクを処理できます。アシスタントはマルチターンの対話も行うことができるので、自然にフォローアップの質問をすることができます。
アプリとの統合: GeminiはさまざまなAndroidアプリや機能に組み込まれています。例えば、メッセージアプリでは、Geminiを使ってスマートな提案を受けたり、返信を作成させたりできます[3]。Google ChromeやGoogleアプリのようなアプリでは、AI（多くの場合「AI」トグルやアイコンで）を有効にすると、Geminiがウェブページを要約したり、閲覧しているコンテンツに関する質問に答えたりします。Gemini 3はシステムの一部であるため、必要に応じてGoogle検索などのツールを利用して（許可を得て）最新の情報を取得することもできます。
入手方法: デバイスがまだGeminiに切り替わっていない場合は、Googleアプリが最新であることを確認してください。また、Androidの設定 > アプリ > デフォルトデジタルアシスタントで「Gemini」がオプションかどうかを確認できます。一部のデバイス（例：Samsung Galaxy S25以降のモデル）では、2025年のシステムアップデートの一部としてGeminiが展開されました[5]。まだ利用できない場合は、アップデートを待つか、Googleが提供するベータプログラムに参加する必要があるかもしれません。（このガイドでは地域制限は記載されていません - 広く利用可能であると考えています。）

「AndroidでGeminiを使用する例」: スマホに「来週のカレンダーには何がありますか？」と聞いてみてください。GeminiはGoogleカレンダーを読み取り、要約を提供できます（許可を与えた後）。また、「夕食のレシピを見つけて、買い物リストを作って」と言えば、Geminiがレシピを検索し、材料を抽出してリストを作成してくれます。これにより、ツールの活用とタスクの計画能力を示します。

Google WorkspaceアプリでのGemini AI

Google Workspace（Gmail、Docs、Sheets、Slides、Meetなど）には、Gemini AI機能が組み込まれており、生産性を向上させます。アクセスして使う方法は以下の通りです:

Gmail – 「手伝って書いて」: Gmailでメールを作成する際、利用可能であれば**「手伝って書いて」**ボタン（スパークル付きの鉛筆アイコン）を探してください。それをクリックし、「プロジェクトの状況について丁寧なフォローアップメールを書いてください」などの簡単なプロンプトを入力します。Geminiが推奨ドラフトを生成します[6]。Geminiに短くする、よりフォーマルにするなどのリクエストを出して、ドラフトを改善することができます。この機能は、メールや返信を迅速に始めるのに役立ちます。
Google ドキュメント – AIアシスタンス: Google ドキュメントでは、Geminiサイドパネル（星やGeminiのロゴのアイコンが多い）や文書の内容に対する**「手伝って書いて」**といった機能があります[6]。Geminiにテキスト生成やアイデアのブレインストーミング、文書の要約を依頼できます。例えば、大まかなアウトラインがある場合は、「手伝って書いて」 を使って段落に肉付けすることができます。また、長い文書がある場合は、「この文書を要約してください」 と頼むと、Geminiが要旨を作成します。
スプレッドシートとスライド: Google スプレッドシートでは、AIがサイドパネルを通じて数式の提案やデータ分析を支援します（例えば、「この予算データを分析して異常を強調表示してください」 と依頼します）。Google スライドでは、「画像を作成するのを手伝って」（Googleの画像生成ツールImagenとのGeminiの統合）を使ってテキストからイラストを作成したり、AIで*「画像の背景を削除」* することができます[7]。これらの生成機能はすべて、背後でGeminiモデルによって支えられています。
Google Meet – 「私のためにメモを取る」: Google Meetのビデオ会議中に、Google AIにメモを取らせるオプションが表示される場合があります[6]。これを有効にすると、Geminiが会話を聞いて、会議の要約やアクション項目などをリアルタイムで生成します。会議後には、トランスクリプトと要約メモが自動的に保存され（Google ドキュメントで表示またはメールで送信されます）、受け取ることができます。
Geminiサイドパネルとジェム: 多くのWorkspaceアプリで、Geminiアイコン（多くの場合、右下または拡張機能の下）をクリックすると、サイドパネルのチャットが開きます。ここで、ドキュメントやメールのコンテキストでGeminiと対話することができます。例えば、Google ドキュメントのレポートでサイドパネルを開き、「このレポートのより良いイントロ段落を提案してください」 と依頼します。Geminiはドキュメントの内容にアクセスできるため（許可がある場合）、そのコンテキストに合わせた回答を提供します[6]。Googleはまた、特定のタスクや役割のためにカスタムAIエージェントを作成できる**「ジェム」**を導入しました（例：「校正者」ジェムや「リサーチアシスタント」ジェム）。ジェムはより高度な機能ですが、基本的な考え方としては、Workspace内でさまざまなニーズに応じた特化型のミニAIヘルパーを持つことができます[8]。しかし、始めるには、デフォルトのGeminiアシスタントをサイドパネルで使用するだけで十分です。

注: これらのWorkspace AI機能の多くは、最初にGoogle Workspaceのビジネスサブスクライバー向けに提供されていました（Duet AIの一部として、現在はGeminiに統合されています）。2025年から、Googleはこれらの機能を標準のWorkspaceエディションに含め始めています[9][10]。ビジネスユーザーの場合、管理者がAI機能を有効にしていることを確認してください。無料ユーザーの場合、GoogleのLabsやベータプログラムを通じて、いくつかの機能（「Help me write」など）にアクセスできるかもしれません。これらのアプリでAIアシスタンスを示すプロンプトやアイコンを探してください。それがGeminiへの入り口です。

開発者向けオンボーディング: Gemini 3 ProをAPIとGoogle Cloudで使用する

Gemini 3 Proはエンドユーザー向けアプリケーションだけでなく、開発者が自分のプロジェクトでその力を活用することもできます。Googleは、Gemini API、**Google Cloud (Vertex AI)**での統合、Google AI Studioのようなツールを含む、Gemini 3 Proを開発で利用するための複数の方法を提供しています。以下のステップに従って始めてください:

Google AI アクセスのサインアップ: まだアクセスしていない場合は、Google の生成 AI サービスへのアクセスが必要です。最も簡単な方法は、Google AI Studio（旧 MakerSuite）を通じて行うことです。Google AI Studio サイトにアクセスし、Google アカウントでサインインします。プロンプトに従って Gemini API へのアクセスをリクエストします（多くの場合、Google は現在 Cloud アカウントに自動的に有効にしています）。AI Studio に入ったら、サンドボックス UI で Gemini 3 を直接試すことができます[11]。これにより、コードを書く前にプロンプトを試してモデルの反応を確認する素晴らしい方法となります。
API 認証情報を取得: AI Studio 内で、必要に応じて新しいプロジェクトを作成し、生成言語 API のAPI キーを取得します。このキーは、コードから Gemini 3 を呼び出すために必要です。AI Studio には「API キーを取得」オプションがあり、これで API キーを生成できます[12][11]。このキーをコピーして安全に保管してください。（代わりに、Google Cloud のコンソールを使用する場合は、Vertex AI API を有効にして、そこで認証情報を生成します。しかし、AI Studio はこのプロセスを簡素化します。）
Google AI Studio のプロンプトエディタを使用（オプション）: AI Studio 内で、Gemini 3 を使用してチャットプロンプトインターフェースを試してみてください。チャットのやり取りを入力したり、ツール（コード実行やウェブ検索など）を有効にして、Gemini がどのように利用するかを確認できます[13][14]。プロンプトに満足したら、「コードを取得」をクリックしてください。AI Studio は API を介してそのプロンプトを再現するためのサンプルコードを自動生成できます（Python、JavaScript などの言語で）。これにより、スターターコードを素早く取得できます。
開発環境をセットアップ: さて、自分自身の環境（例: ローカルプロジェクトや Google Colab ノートブック）で、Gemini API を統合します。Google はクライアントライブラリを提供しています。例えば、API コールを簡素化するための Python SDK（google.genai）があります。このライブラリをインストール（例: pip install google-genai）するか、HTTP を使用して REST エンドポイントを直接呼び出すことができます。例えば、Python を使用して：

from google import genai # Google Generative AI SDK

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(

model="gemini-3-pro-preview",

contents="Hello Gemini, how can I get started with your API?"

)

print(response.text)

このコードはクライアントを作成し、Gemini 3 Pro モデル (model="gemini-3-pro-preview") にサンプルプロンプトを使用して呼び出します[15]。モデルの返信テキストが表示されます。Node.js でも同様のライブラリ (@google/genai) が存在し、APIキーを使用してgenerateContentを呼び出すことができます[16][17]。cURLやRESTを好む場合は、Googleの生成言語APIエンドポイントにAPIキーとプロンプトをJSONでPOSTできます[18] – ドキュメントにはこれらすべての方法の例が記載されています。

Vertex AI（Google Cloud）を活用する [オプション]: あなたが企業開発者であったり、さらなる統合を望む場合、Gemini 3 ProはGoogle CloudのVertex AIを介しても利用できます[19][20]。Cloud Consoleでは、GeminiモデルをVertex AIのModel Gardenで見つけることができます。モデルをエンドポイントにデプロイするか、Vertex AI APIを使用して直接呼び出すことができます。企業向けのデータセキュリティ、スケーリング、または他のCloudサービスと連携してGeminiを使用する場合、このルートが好ましいかもしれません。ただし、多くの個人開発者にとっては、直接Gemini APIを使用するほうが早く簡単に始めることができます。
機能を試す: Gemini 3 Proは試してみたくなる高度な機能を提供します。
長いコンテキスト: モデルは非常に大きなコンテキストウィンドウ（約100万トークンの入力コンテキストまで）をサポートしています[21]。これにより、非常に大きな文書や複数のファイルを1つのプロンプトに入力することができます。長いテキストや複数のデータを提供し、それらをまとめて分析するようにモデルに依頼してみてください。
マルチモーダル入力: 画像（さらにはオーディオやビデオフレームさえも）をテキストと一緒にAPIに送信できます。例えば、base64でエンコードされた画像を送信し、分析やキャプションを依頼することができます。APIには、プロンプト内で画像データを含めるメディアパーツや、どの程度の詳細を使用するかを調整するためのmedia_resolutionなどのパラメータがあります[22][23]。これは、画像キャプション作成、文書OCR理解、またはGeminiを使用したビデオ要約などのアプリケーションを構築するのに役立ちます。
ツールと機能: Gemini 3は「エージェンティック」な能力を持っており、ツールを使用することができます。APIを通じて、関数（例：計算機やデータベース検索）を許可したり、Google検索結果の統合を有効にすることができます[14][24]。ドキュメントの関数呼び出しやツール使用セクションを探索して、会話中にコードを実行したり、URLを取得したり、他のAPIを使用する方法を確認してください。これがGeminiの強力な「エージェント」行動が実装される方法です。これはより高度なトピックですが、基本に慣れてきたら利用可能であることを覚えておいてください。
パラメータ調整: Gemini 3は、モデルがどれだけの推論時間を使用するかを制御するthinking_levelといった新しい設定を導入しました。デフォルトでは高（深い推論）に設定されていますが、速く短い回答を得るために低に設定することもできます[25][26]。また、通常のパラメータ（温度など）を使用して出力スタイルを調整することもできます。始める一環として、これらを調整して応答がどのように変わるかを確認してください。
Google Colabでテスト: Gemini APIを扱う便利な方法は、Google Colabを使用することです。Colabノートブックを作成し、google-genaiライブラリをインストールし、APIキーを使用してGemini 3 Proと対話することができます。これは、素早くプロトタイピングを行ったり、モデルの機能を探求したりするのに最適です（重い計算のための無料のGPU/TPUも利用可能です）。
構築とデプロイ: 基本が動作するようになったら、Geminiをアプリケーションに統合できます。例えば、ウェブサイト上のチャットボットをGemini 3を脳として作成したり、AI支援で文書やスプレッドシートを処理する内部ツールを作成したりするかもしれません。Googleのエコシステムは、Gemini 3と共に導入されたエージェント開発プラットフォームであるAntigravityや、ターミナルでのテスト用のGemini CLIツールなどでさらなるサポートを提供します[27]。新しい開発者として、これらをすぐに必要としないかもしれませんが、進むにつれてGoogleの開発者ブログで探求する価値があります[28]。

開発者へのヒント: 使用状況とクォータに注意を払いましょう。Gemini 3 Proは強力なモデルで、無料制限を超えた場合、使用コストは処理されたトークンに比例します。大きなコンテキストを持っているため、多くのデータを誤って送信する可能性があることを忘れないでください。Google CloudのダッシュボードやAI Studioでトークン使用量を確認できます。また、ベストプラクティスを心掛けましょう。プロンプトにユーザーの指示を明確に含め、モデルがアクションを実行する場合は制限や確認を追加することを検討してください（例として、Gemini Agentはメール送信のような重要なステップを実行する前に確認を求めます[29][30])。

最後に、Google AI開発者コミュニティ（利用可能であればフォーラムやDiscord）に参加しましょう。Gemini 3は最先端であり、新しいトリックやアップデートがGoogleや他の開発者によって継続的に共有されています。Googleの公式ドキュメントとサンプルギャラリー（GitHubのAI Studio クックブック）には学ぶべき豊富なサンプルがあります。

結論

Gemini 3 Pro は、一般ユーザーと開発者の両方に幅広い可能性を開きます。一般ユーザーとしては、Googleのアプリを通じて今すぐ使い始めることができます。Geminiアプリでのチャットから、AIの助けを借りてメールを書いたり、Androidでスケジュールを計画したりすることができます。重要なのは、Googleエコシステムに組み込まれたGeminiや「手伝って…」という機能を探して試してみることです。一方、開発者の場合、Googleはこの強力なAIをプロジェクトに組み込むのを簡単にしています。Gemini APIとVertex AIを通じて、APIキーを取得し、提供されたツールやライブラリを使用することで、世界で最も先進的なAIモデルの一つをすぐに利用することができます。

Gemini 3 Proの高度な推論能力とマルチモーダルスキルを活用すれば、ブレインストーミング、作成、コーディング、複雑な問題の解決がこれまで以上に簡単になります。ドキュメントの下書きを依頼したり、AIを活用した次世代アプリを構築したりする場合でも、始めるのは数回のクリックとプロンプトだけです。Gemini 3 Proを探索し、あなたのアイデアを実現する旅を楽しんでください！

情報源：