著者：苗正
Googleは8ヶ月間眠ったふりをして、突然Gemini 3 Proという切り札を投下した。
GoogleはついにGemini 3 Proをリリースした。とても突然で、しかも非常に「控えめ」だった。
Gemini 3 Proの前にGoogleは画像編集モデルNano Bananaをリリースし、存在感をアピールしたが、基盤モデルに関しては、Googleは長い間沈黙していた。
この半年余り、みんなはOpenAIの新しい動きについて熱く議論したり、Claudeのコード分野での支配力に感嘆したりしていたが、8ヶ月間バージョンアップのなかったGeminiについては誰も言及しなかった。
Googleのクラウド事業や決算がどれだけ素晴らしくても、AI開発者のコアなコミュニティでは、Googleの存在感は徐々に薄れていった。
幸いなことに、筆者がいち早く体験したところ、Gemini 3 Proは私たちを失望させなかった。
しかし、今はまだ結論を急ぐべきではない。なぜなら、現在のAIレースはすでにパラメータ数で驚かせる段階を過ぎており、みんながアプリケーション、実装、コストで競い合っているからだ。
Googleが新バージョンと新しい環境に適応できるかどうかは、まだ未知数だ。
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私はGemini 3 Proに自分自身を一言で表現してもらった。すると、こう答えてくれた。
「もはや自分がどれだけ賢いかを世界に証明しようと急ぐのではなく、どうすればもっと役立つ存在になれるかを考え始めた。」——Gemini 3 Pro
LMArenaランキングでは、Gemini 3 ProはEloスコア1501でトップに立ち、AIモデルの総合能力評価で新記録を樹立した。これは非常に優れた成績で、AltmanもTwitterで祝福のコメントを投稿した。
数学能力テストでは、このモデルはAIME2025（アメリカ数学招待試験）のコード実行モードで100%の正答率を達成した。GPQADiamond科学知識テストでは、Gemini 3 Proの正答率は91.9%だった。
MathArenaApex数学コンテストのテスト結果によると、Gemini 3 Proは23.4%のスコアを獲得し、他の主流モデルのスコアはほとんど2%未満だった。また、Humanity'sLastExamというテストでは、ツールを使わずに37.5%のスコアを達成した。
Googleは今回のアップデートで「vibecoding」と呼ばれるコード生成機能を導入した。この機能により、ユーザーは自然言語で要件を説明し、その後システムが対応するコードやアプリケーションを生成することができる。
Canvasプログラミング環境のテストでは、ユーザーが「回転速度を調整できる扇風機を作って」と説明すると、システムは約30秒で回転アニメーション、速度調整スライダー、スイッチボタンを含む完全なコードを生成した。
公式が紹介した事例には、核融合プロセスの可視化シミュレーションも含まれている。
インタラクションの面では、Gemini 3 Proは「生成型インターフェース」（GenerativeUI）機能を追加した。従来のAIアシスタントがテキスト回答のみを返すのとは異なり、このシステムはクエリ内容に応じてカスタマイズされたインターフェースレイアウトを自動生成できる。
例えば、ユーザーが量子コンピューティングに関する質問をした場合、システムは概念の説明、動的グラフ、関連論文へのリンクを含むインタラクティブなインターフェースを生成することがある。
同じ質問でも異なる対象者に対しては、システムが異なるインターフェースデザインを生成する。例えば、子供と大人に同じ概念を説明する場合、子供向けは可愛らしく、大人向けはシンプルで分かりやすい表現になる。
Google Labsで提供されているVisual Layout実験機能は、このようなインターフェースの応用を示しており、ユーザーは画像、モジュール、調整可能なUI要素を含む雑誌風のビューを得ることができる。
今回のリリースにはGemini Agentというインテリジェントエージェントシステムも含まれており、現在は実験段階にある。このシステムは複数ステップのタスクを実行でき、Gmail、Google Calendar、RemindersなどのGoogleサービスに接続できる。
受信箱管理のシナリオでは、システムが自動でメールをフィルタリングし、優先度をマークし、返信の下書きを作成できる。旅行計画も応用シーンの一つで、ユーザーが目的地と大まかな日程を入力するだけで、システムがカレンダーを確認し、フライトやホテルの選択肢を検索し、旅程を追加する。この機能は現在、米国地域のGoogle AI Ultraサブスクライバーのみ利用可能となっている。
マルチモーダル処理の面では、Gemini 3 Proはスパース混合エキスパートアーキテクチャに基づいて構築されており、テキスト、画像、音声、動画入力をサポートする。モデルのコンテキストウィンドウは100万トークンで、より長いドキュメントや動画コンテンツの処理が可能だ。
カナダのWilfrid Laurier Universityの歴史学教授Mark Humphriesのテストによると、このモデルは18世紀の手書き原稿の文字認識でエラー率0.56%を記録し、前世代モデルと比べて50%から70%低減した。
Googleは、トレーニングデータには公開ウェブドキュメント、コード、画像、音声、動画コンテンツが含まれ、後期トレーニング段階では強化学習技術を使用したと述べている。
Googleはまた、複雑な推論タスク専用に最適化されたGemini 3 Deep Thinkバージョンもリリースした。このモードは現在セキュリティ評価中で、今後数週間以内にGoogle AI Ultraサブスクライバー向けに公開される予定だ。
Google SearchのAIモードでは、ユーザーは「thinking」タブをクリックしてこのモードの推論プロセスを見ることができる。標準モードと比べて、Deep Thinkモードは回答生成前により多くのステップで分析を行う。
公式資料以外にも、私はGemini 3 ProとChatGPT-5.1を比較してみた。
最初の比較は画像生成だ。
プロンプト：iPhone17の画像を生成して
ChatGPT-5.1
Gemini 3 Pro
主観的に言えば、ChatGPT-5.1の方が私のニーズに合っていたので、このラウンドはChatGPT-5.1の勝ちだ。
次の比較は両者のエージェントレベルだ。
プロンプト：WeChat公式アカウント「字母榜」を調査して、このアカウントのレベルをコメントして
GPT-5.1
Gemini 3 Pro
主観的にはGemini 3 Proの解釈の方が好きだが、やや持ち上げすぎで、ChatGPT-5.1は小榜の不足点も指摘しており、より客観的でリアルだ。
最後はコード能力で、これは現在すべての大規模モデルが最も注目している分野だ。
私が選んだプロジェクトは、最近GitHubでスター数が非常に高いLightRAGというプロジェクトだ。これはグラフ構造を統合することでコンテキスト認識と効率的な情報検索を強化し、検索拡張生成を改善し、より高い正確性と高速な応答時間を実現している。プロジェクトアドレス
プロンプト：このプロジェクトについて教えて
GPT-5.1
Gemini 3 Pro
同時に、Gemini 3 Proは業界関係者からも高い評価を得ている。
02
Gemini 3 Proのリリースは非常に控えめだったが、実際にはGoogleはGemini 3 Proのために長い間ウォームアップをしていた。
Googleの第3四半期決算電話会議で、Google CEOのPichaiはこう述べた。「Gemini 3 Proは2025年内にリリースされる。」具体的な日付も詳細もなく、しかしテック業界のマーケティングショーの幕開けとなった。
Googleは絶えずシグナルを発し、AIコミュニティ全体の注目を集め続けたが、確定的なリリーススケジュールは決して明かさなかった。
10月から、さまざまな「偶発的なリーク」が相次いだ。10月23日には、11月12日の「Gemini 3 Pro Release」と記された内部カレンダーのスクリーンショットが拡散された。
さらに、目ざとい開発者はVertex AIのAPIドキュメントで「gemini-3-pro-preview-11-2025」という表記を発見した。
続いて、RedditやXではさまざまなスクリーンショットが登場した。あるユーザーはGemini Canvasツールで新モデルの存在を目撃したと主張し、ある人はモバイルアプリの特定バージョンで異常なモデル識別子を発見した。
そして、下記のテストデータがSNSで拡散され始めた。
これらの「リーク」は偶然のように見えて、実は綿密に仕組まれたウォームアップだった。
それぞれのリークはGemini 3 Proのコア能力の一部を絶妙にアピールし、議論のたびに期待値を新たな高みに押し上げた。そしてGoogle公式アカウントの態度も興味深い。コミュニティの議論をリツイートし、「まもなく登場」といった表現で期待を煽り、Google AIラボの幹部はリリース日予測の投稿に「考え中」の絵文字を2つ返信したが、正確な日付は決して明かさなかった。
約1ヶ月のウォームアップを経て、Googleはついに新しいGemini 3 Proを提供した。しかしGemini 3 Proの性能は強力だが、Googleのアップデート頻度にはやや焦りを感じる。
今年3月には、GoogleはGemini 2.5 Proのプレビュー版をリリースし、その後もGemini 2.5 Flashプレビュー版などの派生プレビュー版を続々と発表した。しかしGemini 3 Proが登場するまで、Geminiシリーズはバージョンアップがなかった。
だが、GoogleのライバルたちはGeminiを待ってはくれない。
OpenAIは8月7日にGPT-5をリリースし、11月12日にはGPT-5.1にアップグレードした。この期間中、OpenAIは自社のAIブラウザAtlasもリリースし、Googleの本丸を狙った。
Anthropicのイテレーションスピードはさらに密集している。2月24日にClaude 3.7 Sonnet（初のハイブリッド推論モデル）をリリースし、5月22日にClaude Opus 4とSonnet 4、8月5日にClaude Opus 4.1、9月29日にClaude Sonnet 4.5、10月15日にClaude Haiku 4.5を発表した。
この一連の攻勢でGoogleはやや不意を突かれたが、現時点ではGoogleは持ちこたえているようだ。
03
Googleが8ヶ月もかけてGemini 3 Proをアップデートした最大の理由は、人事面の変動にある可能性が高い。
2025年7月から8月にかけて、MicrosoftはGoogleに対して猛烈な人材攻勢を仕掛け、DeepMindのコア専門家や幹部20名以上の引き抜きに成功した。
その中にはDeepMindのシニアプロダクトディレクターDave Citron（コアAIプロダクトの実装担当）、GeminiのエンジニアリングVP Amar Subramanya（Googleの最重要モデルGeminiのコアエンジニア責任者の一人）も含まれている。
また、GoogleのNano Bananaチームは、Gemini 2.5 Proリリース後、長期間AI画像生成分野に悩み、基盤モデルのアップデートを遅らせていたと述べている。
Googleは、キャラクター一貫性（Character Consistency）、コンテキスト編集（In-context Editing）、テキストレンダリング（Text Rendering）という画像生成分野の3つの難題を克服して初めて、基盤モデルのパフォーマンスが向上すると考えていた。
Nano Bananaチームは、モデルは「美しく描ける」だけでなく、「人間の言葉を理解し」「人間にコントロールされる」ことがより重要であり、AI画像生成が本当に商業化される段階に入ると述べている。
この時点でGemini 3 Proを振り返ると、それは合格点の答案だが、この瞬間瞬間を争うAI戦場では、合格点ではもはや十分ではない。
Googleがこのタイミングで答案を提出することを選んだ以上、最も厳しい採点者、すでに競合製品に「舌が肥えた」ユーザーや開発者に向き合う覚悟が必要だ。これから数ヶ月は、モデルパラメータの競争ではなく、エコシステム統合能力の真剣勝負となる。Googleという巨象は、踊り方を学ぶだけでなく、誰よりも速く踊らなければならない。
