Gemini 3 Pro Preview

Gemini 3 Pro（プレビュー） は、Gemini 3 ファミリーにおける Google/DeepMind の最新フラッグシップ多モーダル推論モデルです。「これまでで最もインテリジェントなモデル」と位置づけられ、深い推論、エージェント的ワークフロー、高度なコーディング、長文コンテキストの多モーダル理解（テキスト、画像、音声、動画、コードおよびツール統合）を念頭に設計されています。

主な機能

• モダリティ: テキスト、画像、動画、音声、PDF（および構造化ツール出力）。
• エージェント性/ツール: 組み込みの関数呼び出し、ツールとしての検索、コード実行、URL コンテキスト、複数ステップのエージェントをオーケストレーションするためのサポート。思考シグネチャ機構により、呼び出し間での多段推論を保持。
• コーディングと“vibe coding”: フロントエンド生成、インタラクティブな UI 生成、エージェント的コーディングに最適化（Google の報告する関連リーダーボードで首位）。現時点で最も強力な“vibe-coding”モデルとして打ち出されています。
• 新しい開発者向けコントロール: コスト/レイテンシと推論の深さをトレードオフするための thinking_level（low|high）、および画像や動画フレームごとの多モーダルな忠実度を制御する media_resolution。これらにより性能・レイテンシ・コストのバランス調整が可能。

ベンチマーク性能

• Gemini3Pro は LMARE でスコア 1501 を獲得し、Grok-4.1-thinking の 1484 点を上回り、Claude Sonnet 4.5 や Opus 4.1 も凌駕しました。
• また、WebDevArena のプログラミングアリーナでも 1487 のスコアで首位を獲得しました。
• Humanity’s Last Exam の学術推論では 37.5%（ツールなし）、GPQA Diamond の科学では 91.9%、MathArena Apex の数学競技では 23.4% を達成し、新記録を樹立しました。
• 多モーダル能力では MMMU-Pro で 81%、Video-MMMU の動画理解で 87.6% を記録しました。

技術詳細とアーキテクチャ

• “Thinking level” パラメータ: Gemini 3 は、内部推論の深さとレイテンシ/コストのトレードオフを可能にする thinking_level コントロールを公開しています。モデルは thinking_level を、厳密なトークン保証ではなく、内部の多段推論に対する相対的な許容量として扱います。Pro のデフォルトは通常 high。これは、開発者が多段計画や思考連鎖の深さを調整できる明示的な新コントロールです。
• 構造化出力とツール: このモデルは 構造化 JSON 出力 をサポートし、組み込みツール（Google 検索によるグラウンディング、URL コンテキスト、コード実行など）と組み合わせて利用できます。構造化出力＋ツールの一部機能は gemini-3-pro-preview でのみプレビュー提供です。
• 多モーダルとエージェント統合: Gemini 3 Pro は、エージェント的ワークフロー（ツール群＋コード/ターミナル/ブラウザ上の複数エージェント）に明確に対応して設計されています。

制限事項と既知の注意点

1. 完全な正確性ではありません—幻覚の可能性は残ります。Google が主張する事実性の大幅な改善があっても、高リスク領域（法務、医療、金融）では、根拠に基づく検証と人手レビューが依然として必要です。
2. 長文コンテキストでの性能はタスクによってばらつきます。1M の入力ウィンドウ対応はハードな能力ですが、極端な長さでは一部ベンチマークで実効性能が低下することがあります（長文コンテキスト試験の一部で 1M 時に個別箇所での低下が観測）。
3. コストとレイテンシのトレードオフ。コンテキストが大きいほど、また thinking_level を高くするほど、計算量・レイテンシ・コストが増加します。料金はトークン量に応じた階層制。コスト管理には thinking_level とチャンク分割戦略を活用してください。
4. 安全性とコンテンツフィルタ。Google は安全ポリシーとモデレーション層を適用し続けており、特定のコンテンツやアクションは引き続き制限されるか、拒否モードが発動します。

Gemini 3 Pro Preview と他のトップモデルの比較

ハイレベル比較（プレビュー → 定性的）:

Gemini 2.5 Pro 対比: 推論、エージェント的ツール活用、多モーダル統合が段階的に向上。はるかに大きなコンテキスト処理と長文理解の改善。DeepMind は学術推論、コーディング、多モーダルの各タスクで一貫した向上を示しています。

GPT-5.1 および Claude Sonnet 4.5 との比較（報告ベース）: Google/DeepMind のベンチマーク群では、Gemini 3 Pro はエージェント性、多モーダル、長文コンテキストの複数指標で優位と提示されています（Terminal-Bench、MMMU-Pro、AIME など）。比較結果はタスクにより異なります。

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代表的かつ高付加価値のユースケース

• 大規模文書／書籍の要約と Q&A: 長文コンテキスト対応により、法務・リサーチ・コンプライアンスの各チームに有用。
• リポジトリ規模でのコード理解と生成: コーディングツールチェーンとの統合と推論の向上により、大規模コードベースのリファクタリングや自動コードレビューのワークフローを支援。
• 多モーダル製品アシスタント: 画像＋テキスト＋音声のワークフロー（スクリーンショット、通話スニペット、ドキュメントを取り込むカスタマーサポート）。
• メディア生成と編集（写真 → 動画）: これまでの Gemini ファミリーの機能に、Veo / Flow スタイルの写真→動画機能が含まれるようになりました。プレビューでは、プロトタイプやメディアのワークフロー向けに、より深いマルチメディア生成が示唆されています。