Gemini プロジェクトの発表と開発からほぼ 2 年後、Google は人工知能の進化におけるマイルストーンとなる Gemini 3 を正式に発表しました。 Mountain View 社は、AI の機能の限界を押し広げ、AI をより強力にするだけでなく、より信頼性、安全性、汎用性を高めることを目指しています。
ジェミニの進化: AI イノベーションの物語
Google が Gemini ファミリーとともに取り組んできた進化の軌跡の文脈で Gemini 3 を組み立てることが重要です。第 1 世代の Gemini 1 がほぼ 2 年前に発表されたとき、主な課題は、ネイティブのマルチモダリティを統合し、以前のモデルよりもはるかに大きなコンテキスト ウィンドウのおかげで処理機能を拡張することでした。 ネイティブのマルチモダリティ、長いコンテキスト ウィンドウ。 これにより、単純なテキスト分析を超えて、画像、テキスト、その他の種類のデータを同時に理解できるようになりました。
Gemini 2 では、エージェント機能の追加とより深く洗練された推論に研究が焦点を当てました。 Gemini 2 とその進化版 2.5 Pro により、アイデアの開発やタスクの自律的な管理など、より複雑なタスクに取り組むことが可能になり、LMArena などのランキングで数か月間 1 位を獲得することもできました。 エージェントの機能、推論、思考。
したがって、Gemini 3 はこれらの段階の集大成を表しており、複数のモダリティを統合して考慮するだけでなく、これまでにない深さ、精度、信頼性を追加するモデルです。
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Gemini 3 の機能と革新
ジェミニ 3 は、何よりもその「最先端」レベルの推論で際立っています。国際的な AI 評価基準で記録的なスコアを獲得し、テストでは博士レベルに匹敵する複雑な思考能力を発揮します。
LMArena での Elo スコア 1501 は、Gemini 2.5 Pro よりもはるかに高い、世界ランキングのトップに位置しています。 Gemini 3 は、人類最後の試験でも外部ツールを使用せずに 37.5% の得点を獲得し、難しい質問への回答の正確性の指標である GPQA ダイヤモンドで 91.9% という非常に高いスコアを達成しました。 人類最後の試験、GPQAダイヤモンド。数学では、厳しいシナリオで理解力と計算能力が試される MathArena Apex で 23.4% という新記録が際立っています。
Deep Think: 高度な推論方法
Deep Think: 高度な推論方法革命は量的なものだけではなく、質的なものでもあります。 Gemini 3 は、画像やテキストを読み取って分析するだけでなく、ビデオ、オーディオ、コードからの情報を統合し、真のマルチモーダル推論において飛躍的な進歩をもたらします。これは、MMMU-Pro (81%)、Video-MMMU (87.6%)、SimpleQA Verified (72.1%) などのベンチマークでの並外れたスコアが説明されており、その並外れた理解力と精度の能力を示しています。 MMMU-Pro、Video-MMMU、SimpleQA 検証済み。
Deep Think のリリースにより、Gemini 3 はこれらの限界をさらに押し広げ、非常に複雑な問題に取り組み、Gemini 3 Pro のすでに高い限界をさらに改善する結果を得ました。結果はそれ自体を物語っています。Humanity’s Last Exam で 41.0%、GPQA Diamond で 93.8%、ARC-AGI (コード実行あり) で 45.1% という驚異的な結果は、このモードが AI モデルでこれまでに見たことのない困難にどのように対処できるかを示しています。。
日常生活における双子座3度：学習、創造、計画
Gemini 3 の範囲は、純粋に学術的または技術的な領域を超えています。 Google は、教育、創造性、日常業務の管理における具体的な使用例を考えてきました。 Gemini 3 は、さまざまなソースからのコンテンツを合成する機能と 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウのおかげで、非常に効果的に学習するのに役立ちます。さまざまな言語で書かれた古代の手書きのレシピを解読する場合でも、長いビデオ チュートリアルからインタラクティブなフラッシュカードを作成する場合でも、スポーツ トレーニング ビデオを分析する場合でも、このモデルは複雑な情報を吸収、整理、記憶するための具体的なサポートを提供します。 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウ。
Gemini 3 は開発者の世界でも優れており、複雑な命令を自律的に実行できるモードである「バイブ コーディング」およびエージェント コーディング プログラミングに最適なモデルとしての地位を確立しています。 Gemini 3 は、端末やソフトウェア開発ツールの使用に関するベンチマークでもランキングをリードし、生産性と自動化を向上させています。 雰囲気とエージェントコーディング。
Gemini は初めて AI モードで Google 検索を開始し、より複雑な推論とダイナミックなエクスペリエンスのおかげで、より詳細で状況に応じた回答が可能になります。すでに利用可能な Gemini アプリを使用すると、ユーザーは、作成、計画、作成のための高度なツールを通じて、さらに自然で魅力的な方法でモデルを操作できます。
新しい Google Antigravity プラットフォームを使用すると、開発者は AI エージェントを単なるツールではなく、編集者、端末、ブラウザと自律的に連携してソフトウェア タスク全体を計画および完了できる真のパートナーとして信頼できるようになります。 Google Antigravity は、AI IDE タイプのインターフェイスのおかげで、開発エクスペリエンスの進化を表しています。これにより、タスクの計画、実行、コードの検証ができる自律エージェントを作成できます。このプラットフォームにより、人間と AI のコラボレーションが緊密になり、エージェントは複雑なエンドツーエンドの操作を実行して最適な結果を達成できます。
ジェミニ3の安全と責任
この革命の重要な点はセキュリティです。Gemini 3 は、綿密な評価と独立機関との協力のおかげで、Google がこれまでに作成した中で最も安全なモデルであり、プロンプト インジェクションやその他の種類のサイバー攻撃に対する耐性が検証されています。モデルのリリースにおける責任も中心となり、AI の信頼性と倫理的な使用を保証するために継続的なテストとフィードバックが行われました。
Gemini 3 で未来へ
Gemini 3 は到達点ではなく、マルチモーダルかつ自律型 AI の新時代の始まりです。 Google は、人間とマシンのインタラクションの新たな可能性を開く Gemini 3 のようなモデルを使用して、この進化を AGI (汎用人工知能) に導くことを目指しています。実際、このモデルはリクエストをよりよく理解するだけでなく、ユーザーの意図をより正確に解釈し、より本物で直接的かつ微妙なニュアンスの応答を返します。
サンダー・ピチャイ氏は、わずか 2 年で AI がテキストや画像を読み取る能力から、「部屋を読む」能力、つまり自然かつ状況に応じた方法で周囲の環境を理解できる能力に進化したことを強調しました。したがって、Google の戦略は、マルチモーダル テクノロジー、よりインテリジェントで安全なモデル、そして日常生活や職業生活のあらゆる分野で役立つツールの作成に重点を置いています。