Gemini 3とは？使い方、料金、できること、料金、2.5との違いを徹底解説！

Gemini 3は、Google DeepMindチームが「Gemini時代」の次のステップとして公開した、これまでで最もインテリジェントなGeminiシリーズのLLMモデルです。

推論能力を核に、マルチモーダル理解、エージェント的な振る舞い、インタラクティブなUI生成やコーディング支援までを一体として提供するモデルとして位置づけられています。

Gemini 1でのネイティブなマルチモーダル対応と長いコンテキスト、Gemini 2および2.5 Proでのエージェント性と高度な推論の進化を引き継ぎながら、Gemini 3ではそれらを統合し、「どんなアイデアでも形にする」ことを目指して設計されています。

本記事では、Gemini 3の概要、特徴、性能、既存モデルとの違い、利用方法、注意点、活用事例を紹介します。

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Gemini 3とは？

Gemini 3は、GoogleおよびGoogle DeepMindが2025年11月に発表したモデルであり、「最もインテリジェントなモデル」です。

Gemini 1で実現したネイティブなマルチモーダル処理と長いコンテキスト、Gemini 2でのエージェント的な能力の土台の上に構築され、Gemini 2.5 Proが到達した推論とパフォーマンスをさらに大きく超えることを目指して設計されています。

テキストだけでなく、画像、動画、音声、コードなど複数のモダリティにまたがる情報を統合しながら、状態の変化や文脈の流れを踏まえた「深さとニュアンスのある推論」を行うことを目的としています。

また、Gemini 3は、検索（AI Mode in Search）、Geminiアプリ、開発者向けのGoogle AI StudioやVertex AI、新たなエージェント開発プラットフォームであるGoogle Antigravityなど、Googleの各種プロダクトを通じて利用されることを前提としたモデルとして位置づけられています。

Gemini 3の特徴

最先端の推論能力と「Deep Think」モード

Gemini 3の中核となる特徴は、推論能力における最先端性です。

Gemini 3 Proは、LMArenaのリーダーボードでEloスコア1501というブレイクスルーとなる値を示し、複雑な課題に対してPhDレベルの推論能力を発揮することが示されています。

Humanity’s Last Examではツールを用いない条件で37.5％、GPQA Diamondでは91.9％というスコアを達成し、難易度の高い問題に対しても一貫して高い性能を示しています。

また、Gemini 3には「Gemini 3 Deep Think」という強化推論モードが用意されており、これはGemini 3 Proの性能をさらに押し上げる位置づけです。

Deep Thinkモードでは、Humanity’s Last Examが41.0％、GPQA Diamondが93.8％と、同じベンチマークにおいてさらに高いスコアを達成しています。

マルチモーダル理解と長いコンテキストへの対応

Gemini 3は、テキスト、画像、動画、音声、コードといった複数のモダリティを統合的に扱えるマルチモーダルモデルとして設計されています。

Gemini 3 Proは、マルチモーダル推論のベンチマークであるMMMU-Proで81％、Video-MMMUで87.6％というスコアを達成し、視覚情報とテキスト情報を組み合わせた高度な問題に対しても高い性能を発揮しています。

100万トークンのコンテキストウィンドウに対応しており、長大な文書や複数の資料、動画講義などをまとめて扱いながら学習や分析を行うことが可能です。

より実用的で簡潔な応答とアプリ体験の向上

Gemini 3は、「Gemini 3：AIの力を最大限に引き出す」という表現で紹介されており、Geminiの応答がより実用的で整然とし、簡潔になったことが強調されています。

単に回答のスタイルが変わったというだけでなく、ユーザーが必要としている情報を分かりやすく受け取れるよう、応答全体の構造が改善されていることを意味します。

また、Geminiアプリの体験全体も刷新され、モダンで洗練されたデザインに生まれ変わっています。

チャットを始める導線がわかりやすくなったほか、新しい「作成したもの」フォルダーが追加され、ユーザーがこれまでに作成した画像や動画、レポートなどを簡単に見つけられるようになっています。

生成インターフェースと新しいUI体験

Gemini 3は、単にテキストを生成するモデルにとどまらず、「生成インターフェース」と呼ばれる新しい機能を通じて、インターフェースそのものを生成できる点も特徴です。

初期実験として公開された「ビジュアルレイアウト」と「動的ビュー」は、ユーザーがプロンプトを入力した瞬間に、モデル自身がインターフェースを生成するというコンセプトを体現しています。

ビジュアルレイアウトでは、写真や機能モジュールを備え、雑誌のような没入感のある表示を生成します。これらの要素は視覚的に美しいだけでなく、結果をさらにパーソナライズするための操作を促す役割も担います。

たとえば、上記の動画の通り「来年の夏、ローマへの3日間の旅行プランを立てて」と依頼した場合、実際に操作しながら確認できる視覚的な旅程が提示されます。

動的ビューは、Gemini 3のエージェント的コーディング能力を活用したアプローチであり、ユーザーのプロンプトに適合するカスタムUIをリアルタイムで設計し、コーディングします。

「ゴッホギャラリーについて、各作品の制作背景を交えて説明して」といった依頼に対しては、静的なテキストでは表現しきれない、タップやスクロールを通じて深く学べるインタラクティブな応答を提供することが想定されています。

バイブコーディングと開発支援

Gemini 3は、これまでで最も優れたバイブコーディングおよびエージェント的コーディングモデルとして位置づけられており、Canvasで構築するアプリがより多機能になります。

Web UIのレンダリングにおいてゼロショット生成能力が高く、複雑なプロンプトや指示を解釈して、より豊かでインタラクティブなWeb UIを構築できます。

コーディング能力の指標としては、Web開発のエージェント性能を測るWebDev ArenaでElo 1487を達成し、コンピュータのターミナル操作におけるツール使用能力を測るTerminal-Bench 2.0で54.2％、コードベースの課題解決エージェントを測るSWE-bench Verifiedでは76.2％と、いずれもGemini 2.5 Proを大きく上回る性能が示されています。

これにより、レトロな3D宇宙船ゲームのコード生成や、詳細な3Dボクセルアートの構築・分解・リミックス、シェーダーを用いたプレイアブルなSF世界の構築といった、インタラクティブでリッチなアプリケーションの開発が想定されています。

関連記事：「生成AIを活用したバイブコーディングとは？メリット・方法・対応ツール・注意点を徹底紹介！」

ショッピング体験とデザイン刷新

モデルアップデートにあわせて、Geminiアプリのデザインはモダンで洗練されたスタイルに刷新されました。

チャットの開始がより簡単になり、新設された「作成したもの」フォルダーによって、ユーザーは自分が生成した画像、動画、レポートなどを容易に見つけられるようになっています。

また、ショッピング体験も根本的に進化させており、500億点以上の商品情報を扱うGoogleのショッピンググラフから、商品のリスト、比較表、価格を直接表示できるようなりました。

ただし、このショッピング機能については「日本での提供は未定」と明示されており、提供地域が限定されていることには注意が必要です。

Gemini Agentによる複数ステップタスクの処理

Gemini Agentは、複数の手順を踏むタスクをGemini内で直接処理する機能です。

Googleアプリに接続することで、カレンダーの管理やリマインダーの追加、さらには「受信トレイを整理して」と依頼するだけでAgentがメールをチェックし、タスクに優先順位を付け、返信の下書きまで作成し、最終的な送信前にユーザーの承認を求めるといった一連の流れを実現します。

また、「メールに記載されている情報を使って、来週の旅行用に1日80米ドル未満の中型SUVを予約して」といった具体的な指示にも対応で、Geminiはフライト情報を見つけ出し、予算内のレンタカーを調査し、予約手続きの準備を整えるという流れが実現可能です。

これらは、Project Marinerで得られた知見とGemini 3の高度な推論能力を基盤としており、Deep ResearchやCanvasなどのツール、GmailやカレンダーなどのGoogle Workspaceアプリ、リアルタイムのWebブラウジング機能を組み合わせることで、複雑なリクエストを解決する設計になっています。

関連記事：「AIエージェントとは？生成AIとの違い・自律型の仕組み・種類・活用例を徹底解説！」

日常利用と長期的な計画支援に向けた設計

Gemini 3は開発者だけでなく、一般ユーザーの日常的な利用シーンも強く意識して設計されています。

AI Mode in Searchでは、Gemini 3を用いた新しい生成UI体験が提供されており、クエリに応じて没入感のあるビジュアルレイアウトやインタラクティブなツール、シミュレーションを動的に生成することで、複雑なトピックの理解を助けることが意図されています。

また、長期的な計画能力に関しては、Vending-Bench 2でリーダーボードのトップに立つ性能を示しており、1年間の自動販売機ビジネスの運営をシミュレーションする課題において、一貫したツール使用と意思決定を維持しながら高い収益を生み出すことが示されています。

これにより、個人のタスク管理やサービス予約、メール整理などの日常的なワークフローを、より長い時間軸で支援するエージェントとしての役割も担えるよう設計されています。

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Gemini 3の性能

Gemini 3の性能は、複数の主要なベンチマークにおいて既存モデルを上回る形で示されています。

Gemini 3 Proは、LMArenaのリーダーボードでElo 1501というスコアを記録し、総合的な対話・推論モデルとしての強さを示しています。

Humanity’s Last ExamおよびGPQA Diamondといった難易度の高いベンチマークにおいても高いスコアを達成しており、特にGPQA Diamondでは91.9％という値から、専門性の高い質問への対応力がうかがえます。数学分野ではMathArena Apexで23.4％を達成し、先端モデルとして新しい基準を打ち立てています。

マルチモーダル性能の面では、MMMU-Proで81％、Video-MMMUで87.6％というスコアを達成しており、テキストと視覚情報を組み合わせたタスクにおける推論力が強調されています。

また、SimpleQA Verifiedで72.1％という結果を出していることから、事実ベースの質問に対する回答の正確性においても進歩が見られます。

推論モードであるGemini 3 Deep Thinkは、Gemini 3 Proよりもさらに高い性能を示しています。同じHumanity’s Last Examで41.0％、GPQA Diamondで93.8％というスコアに到達し、ARC-AGI-2では45.1％という前例のない値を達成しています。これにより、Deep Thinkモードは、新規性の高い課題や複雑な問題構造を持つタスクに対して、より深い推論を行えるモードとして位置づけられています。

コーディングおよびエージェント能力に関しては、WebDev ArenaのElo 1487、Terminal-Bench 2.0で54.2％、SWE-bench Verifiedで76.2％というスコアが示されており、Gemini 3がWeb開発やターミナル操作、コードベースの課題解決において、高度なエージェント的挙動を実現していることがわかります。こ

以下の表は、主要なベンチマークスコアを整理したものです。

Gemini 2.5 Proとの違い

Gemini 3は、Gemini 2および2.5 Proの成果を引き継ぎつつ、その性能と機能を大きく拡張したモデルとして位置づけられています。

そのうえで、Gemini 3 Proは、数学、科学、マルチモーダル理解、事実ベースの質問応答など、幅広い分野で性能向上が確認されてます。特に、WebDev Arena、Terminal-Bench 2.0、SWE-bench Verifiedといったコーディング・エージェント関連のベンチマークでは、2.5 Proを大きく凌駕する数値が示されています。

設計思想の面では、Gemini 3が「すべてのGeminiの能力を統合し、どんなアイデアでも形にできるモデル」として紹介されている点に特徴があります。

Gemini 1が情報量とモダリティの拡張、Gemini 2がエージェント性と推論の強化を担ったのに対し、Gemini 3ではそれらを統合し、推論、マルチモーダル理解、エージェント的な行動、vibe codingによるUI構築などを一体として提供するようになっています。

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Gemini 3を使うには？料金は？

一般ユーザー向けには、GeminiアプリおよびSearchのAI ModeにおいてGemini 3が利用可能であり、AI Mode in Searchでは、Gemini 3を用いた新しい生成UI体験が順次提供されます。

これには、没入感のあるビジュアルレイアウトや、クエリに応じて動的に生成されるインタラクティブなツールやシミュレーションが含まれます。

Gemini 3 Proについては、Geminiアプリのモデルの選択から「Thinking」を選ぶだけで、すべてのユーザーが使えます。また、Google AI Plus、Pro、Ultraのサブスクリプションユーザーには、利用制限の面で優遇措置が提供されています。

開発者向けには、Gemini 3 ProをプレビューとしてGoogle AI StudioやVertex AIで利用可能です。

また、Gemini CLIおよび新しいエージェント開発プラットフォームであるGoogle Antigravityを通じて、よりエージェント性の高いアプリケーションやワークフローを構築できるようになっています。さらに、Cursor、GitHub、JetBrains、Manus、Replitなどのサードパーティプラットフォームにも提供されます。

企業向けには、Vertex AIおよびGemini EnterpriseとしてGemini 3が提供されており、これにより企業のワークロードや業務システムにGemini 3を組み込むことが可能です。

また、Google AI Ultraサブスクリプションユーザー向けには、Geminiアプリ内でGemini Agentを利用でき、Gmailの受信トレイ整理などのエージェント的なタスク実行が可能です。

使う上での注意点

Gemini 3は、これまでで最もセキュアなモデルであり、「GoogleのAIモデルの中で最も包括的な安全性評価を受けた」モデルです。同時に、「おべっか（sycophancy）」の減少、プロンプトインジェクションへの耐性向上、サイバー攻撃による悪用への防御強化など、安全性に関わる複数の改善されています。

安全性評価に関しては、Google内部でのテストに加え、Frontier Safety Frameworkに沿った重要領域での評価が実施されていること、英国AISIなどの機関への早期アクセス提供、Apollo、Vaultis、Dreadnodeといった外部の専門家・組織による独立評価が行われています。

Gemini Agentについては、ユーザーが常にコントロールできます。そのため、Geminiは、購入やメッセージ送信などの重要なアクションを行う前には必ずユーザーに確認を求め、ユーザーはいつでも操作を引き継ぐことができます。これは、複雑なリクエストを自律的に処理する一方で、最終的な意思決定をユーザーに委ねる設計になっていることを示しています。

上述の通り、Gemini 3の利用においては、モデル側の防御強化と評価体制の充実が図られていることがわかります。

Gemini 3の活用事例

Gemini 3を利用した活用例がXでも多く投稿されています。

記事の図解化

サイトの自動生成

ゲームシステムの生成

Gemini 3についてよくある質問まとめ

まとめ

Gemini 3は、Geminiシリーズにおける最新かつ最もインテリジェントなモデルとして、推論能力、マルチモーダル理解、エージェント性、vibe coding、さらに生成インターフェースによる新しいUI体験などを統合的に提供することを目指して設計されています。

LMArenaやHumanity’s Last Exam、GPQA Diamond、MathArena Apex、MMMU-Pro、Video-MMMU、SimpleQA Verifiedといった複数のベンチマークで最先端のスコアを記録し、Gemini 2.5 Proを大きく上回る性能を示しています。