GoogleはGemini 3の時代をスタートさせました。 ジェミニ 3 プロ プレビュー段階にあり、初期のシグナルは明確です。これは、マルチモーダル推論、コーディングエージェント、そしてロングコンテキスト理解における大きな前進です。このモデルは、Googleのこれまでで最も高性能な推論およびマルチモーダルモデルとして位置付けられており、エージェントワークフロー、コーディング、ロングコンテキストタスク、そしてマルチモーダル理解に最適化されています。新しい「Deep Think」推論モードを搭載し、エージェント/コードベンチマークにおいて劇的な改善（Terminal-Bench 2.0では54.2%を記録）を特徴としています。Google AI Studio、API（Vertex AI統合）、そしてGoogle Antigravityなどの開発者ツールからすぐに利用できます。
Gemini 3 Pro プレビューとは何ですか?
Gemini 3 は、Google によって次世代の最もインテリジェントな Gemini ファミリーのメンバーとして発表されており、より深い推論、より豊富なマルチモーダル理解 (テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、コード)、およびより優れたエージェント動作 (ツールを使用して計画および動作するモデル) に重点を置いています。
見出しの特徴
- ネイティブマルチモーダル理解 — テキスト、画像、音声、動画（長文/動画入力を含む）をまとめて受け取り、推論できるよう構築されています。ドキュメント、スクリーンショット、トランスクリプト、動画を混在させるのに最適です。
- 巨大なコンテキスト ウィンドウ (最大 ~1,000,000 トークン) — 非常に長いドキュメント、大規模なコードベース、あるいは何時間にも及ぶトランスクリプトを、1回のセッションで取り込み、コンテキストを維持できます。これは、詳細な調査、コードレビュー、そして複数ドキュメントの統合において、大きなセールスポイントとなります。
- エージェント的/ツール使用能力 ツールの呼び出し、ターミナルの操作、タスクプランの管理、複数ステップのワークフローの調整（Google AntigravityなどのIDE統合で使用）など、自律型エージェントを強化するように設計されています。そのため、コーディング、オーケストレーション、複数ステップの自動化に特に優れています。
- より強力な推論とコーディング — Google は、Gemini 3 Pro を、複雑な推論、数学、コード タスク (ベンチマークと端末/ツールのパフォーマンスが向上) 向けの最高の「思考」モデルとして位置付けています。
Gemini 2.5 Pro などと比べて、Gemini 3 Pro の新機能は何ですか?
どの機能が最も向上しましたか?
Gemini 3 Proは、推論（数学的および科学的推論）、マルチモーダル空間／視覚的推論、そしてツールの使用における大きな進歩として宣伝されています。Googleは、ベンチマークスイートやコーディングや端末自動化といった実世界のエージェントタスクにおいて、Gemini 2.5 Proと比較して明確な性能向上が見られることを強調しています。開発チームが発表した主要な指標の例には、以下のものがあります。
| ベンチマーク/タスク | ジェミニ3プロ（報道） | ジェミニ2.5プロ（報道） | 絶対ギャップ（pp） |
|---|---|---|---|
| 人類最後の試験（学術的推論、ツールなし） | 37.5% | 21.6% | +15.9. |
| GPQA ダイヤモンド（科学的/事実的 QA） | 91.9% | 86.4% | +5.5. |
| AIME 2025（数学、ツールなし） | 95.0% | 88.0% | +7.0. |
| コード実行機能を備えたAIME | 100.0% | （2.5 プロ：—） | — (3 プロが実行で満点を獲得)。 |
| ARC-AGI-2（視覚推論パズル） | 31.1% | 4.9% | +26.2 — 非常に大きなマルチモーダルゲイン。 |
| SimpleQA Verified（パラメトリック知識） | 72.1% | 54.5% | +17.6. |
これらの数値は、Gemini 3 Pro が、マルチステップ推論、複雑なツールの使用、緊密に統合されたマルチモーダル タスク (ビデオ フレーム、チャート推論、コード生成の組み合わせなど) に最適化されていることを示しています。
エージェントファースト開発ツール: Antigravity
エージェントワークフローを実証するために、Googleは 反重力 — Gemini 3 Proをマルチエージェントコーディングワークフローの基盤として利用する「エージェントファースト」IDEです。Antigravityは、エージェントがエディタ、ターミナル、ブラウザと直接やり取りし、エージェントの行動を記録する「アーティファクト」（タスクリスト、スクリーンショット、ブラウザ記録）を生成することを可能にします。これにより、エージェント開発におけるトレーサビリティと再現性が確保されます。これにより、Gemini 3 Proは、テキスト生成のみに焦点を当てたモデルよりも、実際の開発者ワークフローにおいてはるかに実用的になります。
より良いツールの使用とコーディング
Googleは、端末を介してコンピュータを操作するモデルの能力を測定する端末中心のベンチマーク（Terminal-Bench 2.0）で劇的な改善を報告しました。Gemini 3 Proのスコア 54.2% このテストでは、以前の Gemini バージョンに比べて大きな飛躍が見られ、自律的なツールの使用とコード生成における実際の進歩が示されました。
スクリプトの実行、ツールのオーケストレーション、複数ステップの開発タスクの管理といった要求に迅速に対応します。実際には、モデルがコマンドを実行する際の錯覚が少なくなり、エラー処理が改善され、失敗したステップからの回復能力が向上します。
Gemini 3 Proのベンチマークパフォーマンスは？
GoogleはGemini 3のブログ記事で、従来のNLP推論、マルチモーダル理解、コード生成、エージェントツールの使用など、幅広いベンチマーク比較を公開しました。Googleが直接報告した主要な数値は以下の通りです。
- LMアリーナ: ジェミニ3プロが得点 1501 エロ、競争リーダーボードでトップの順位を獲得しました（ペア対戦での一般的な推論/回答の品質を測定）。
- MMMU-Pro (マルチモーダル ベンチマーク): 81% — 以前のモデルと比べて大幅に増加しました。
- ビデオ-MMMU: 87.6% ビデオ認識型マルチモーダルタスクについて。
- SimpleQA 認証済み: 72.1% 複雑な入力に対する事実に基づく品質保証の改善を示します。
- WebDevアリーナ: 1487 エロ (Web 開発 / コード推論)。
- ターミナルベンチ2.0とSWEベンチ検証済み: エージェントツールの使用とコーディングエージェントのパフォーマンスが大幅に向上しました。
- ディープシンク: 最も難易度の高いテストのさらなる向上 (例: 「Humanity's Last Exam」の Deep Think では、いくつかの指標で 37.5% から 41.0% に向上したことが報告されています)。
これらはすべて、単なる表面的なテキスト生成ではなく、深みに合わせて調整されたモデルを示しています。
つまり、Gemini 3 Proは今日の多くのテストで常に上位に位置しているということです。しかし、「圧倒的」とはタスクによって異なります。純粋なコード生成においては、いくつかの競合製品と互角の差を保っています。一方、ロングコンテキスト、数学、マルチモーダル合成においては、Gemini 3 Proは2025年11月初旬から2025年11月にかけての実行において、クラス最高であると頻繁に報告されています。
Gemini 3 Pro Preview にアクセスするにはどうすればいいですか?
公式入国ポイント
Google は、Gemini 3 Pro をいくつかのサーフェスでプレビューとして利用できるようにしました。
- Gemini アプリ (コンシューマー / Pro ユーザー): このモデルは、「Gemini 3」時代の開始の一環として、Gemini アプリで展開されます。
- Google AI Studio / Gemini 開発者 API: 開発者はAI StudioとGemini Developer APIを介して実験を行うことができます。APIはRESTおよびSDKインターフェースを備え、関数呼び出しやストリーミングなどの高度な機能をサポートしています。
- Vertex AI（Google Cloud）： 企業やチームは、Vertex AI を通じて Gemini 3 Pro を利用し、本番環境や MLOps ワークフローに活用できます。Vertex は、Python、Node.js、Java、Go、curl のサンプルをサポートしています。
- 第三者への統合 （コメットAPI）: CometAPI は、呼び出し名が gemini-3-pro-preview である、Gemini 3 Pro API へのアクセスを提供します。 とeタピ 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
クイックスタート: Python の例 (公式 SDK パターン)
以下は、GoogleのGeminiクイックスタートから改変した、GoogleのGenAIクライアント経由でGemini APIを呼び出すための、最小限かつ実用的なPythonの例です。 GEMINI_API_KEY Google AI Studio または GCP プロジェクトから取得した API キーを使用します。
# Example: call Gemini 3 Pro Preview using Google GenAI Python SDK
# Requires: pip install google-generativeai
import os
from google import genai
# Set API key in environment:
# export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
client = genai.Client() # client picks up GEMINI_API_KEY from env
# Use the preview model identifier. The exact model ID may vary; use the ID listed in the API docs.
model_id = "gemini-3-pro-preview" # or "gemini-3-pro" depending on availability
prompt = """
You are an assistant that writes a short Python function to fetch JSON from a URL,
handle HTTP errors, and return parsed JSON or None on failure.
"""
resp = client.models.generate_content(model=model_id, contents=prompt)
print("MODEL RESPONSE:\n", resp.text)
CometAPIを選択した場合は、 url https://api.cometapi.com/v1/chat/completions および key CometAPI から取得したキーを使用します。
最良の結果を得る方法 - プロンプトのパターンとヒント
難しい問題には「思考」モードを使う
漸進的な推論や複雑な数学/コードタスクを解く場合は、プレビューの「思考」バリアント（利用可能な場合）を有効にしてください。これにより、より多くの内部推論ステップが割り当てられ、多段階のタスクでより信頼性の高い解が得られることがよくあります。モデル名を確認してください。 -thinking コンソールのサフィックス。
関数呼び出しとツールオーケストレーション
信頼性の高い構造化された出力を実現し、幻覚現象を軽減するために、宣言された関数（Vertex AI/GenAI 関数呼び出し）を使用してください。モデルが関数呼び出しを提案し、環境内で確定的に実行します。関数呼び出しのドキュメントには、安全に実行できる型付き JSON 引数を返す例が含まれています。
最新の情報が必要な時の根拠
アプリが最新のウェブデータに依存している場合は、ウェブグラウンディングを使用してください。ただし、グラウンディングされたプロンプトのコストとレート制限に注意してください。グラウンディングは強力で、Geminiが検索やマップを照会できるようにします。しかし、グラウンディングされたプロンプトごとに課金とレイテンシ特性が変化する可能性があります。
Gemini 3 Pro が実際のタスク（ユースケース）でどのように機能するか
コード生成と開発者の生産性
Gemini 3 Proは、複数ファイルの推論、長いリポジトリコンテキスト、そしてコードと並行したテスト/ドキュメントの統合といった機能が向上しています。関数呼び出しとターミナルエージェントと組み合わせることで、中規模プロジェクトのスキャフォールディングと検証を、従来のモデルよりも高速に実行できます。コミュニティテストでは、LiveCodeBench/Eloコーディングスコアの向上が示されています。
研究とSTEMワークフロー
このモデルのディープシンク能力とより大きな推論予算は、多段階の数学的導出、データセットの統合、あるいは複数ファイルの論文要約を必要とする研究タスクに最適です。初期のベンチマーク結果では、多くのSTEMデータセットにおいてトップクラス、あるいはそれに近い性能を示しました。
コンテンツデザイン、マルチモーダルクリエイティブワークフロー
Gemini 3 Proは、マルチモーダル出力とVeo/Whisk/Flowとの連携により、マーケティングストーリーボードから自動動画下書きまで、テキスト、画像、動画を混在させるワークフローに最適です。Googleは、最高の機能を求めるクリエイターのために、AI Ultraに特定のクリエイターツールをバンドルしています。
結論: Gemini 3 Pro は他のモデルを圧倒するか?
Gemini 3 Pro Previewは大きな前進です。幅広いベンチマークと初期の実環境テストにおいて、 リードまたはタイ 2025 年後半に入手可能な最高のモデル、特に以下のもの:
- 複雑な推論（数学/STEM）
- マルチモーダル理解と統合
- エージェントワークフローと関数呼び出し
しかし、その差はタスクによって異なります。特定のクリエイティブライティングスタイルや非常に専門的なドメイン知識といった限定的なタスクでは、コスト／レイテンシやエコシステムへの適合性によっては、他の競合モデルが依然として競争力を発揮したり、より好ましい結果をもたらす場合があります。ベンチマークやリークされたスコアによると、Gemini 3 Proはしばしばトップクラスにランクインしていますが、「圧倒的」かどうかはタスクによって異なります。多くのエンタープライズおよび開発者のユースケースにおいて、Gemini 3 Proは現在、評価すべき最初のモデルとなっています。
CometAPI を使い始める方法
CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。
開発者はアクセスできる Gemini 3 Pro プレビュー API CometAPIを通じて。まずは、コメットAPI 会場は プレイグラウンド 詳細な手順についてはAPIガイドをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 とeタピ 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
準備はいいですか？→ 今すぐCometAPIに登録しましょう !