Gemini 3降臨！AI開発の新時代を切り開く最先端モデルの全貌
AI技術の進化は、私たちの想像をはるかに超えるスピードで進んでいます。その最前線に立つのが、Googleが開発した最新かつ最もインテリジェントなモデルファミリー「Gemini 3」です。この革新的なモデルは、従来のAIの限界を打ち破り、エージェントワークフロー、自律型コーディング、そして複雑なマルチモーダルタスクをマスターすることで、あらゆるアイデアの実現を可能にします。開発者からビジネスリーダー、そして一般ユーザーまで、Gemini 3がもたらす新時代のAI体験は、私たちの働き方、学び方、創造の仕方を根本から変える可能性を秘めているでしょう。
この記事では、Gemini 3の核心に迫り、その主要な機能、料金体系、APIの進化、そして既存モデルからの移行に関する重要な考慮事項を詳細に解説します。さらに、Gemini 3を最大限に活用するためのプロンプト設計のベストプラクティスや、よくある質問にもお答えします。AI開発の最前線で何が起きているのか、そしてそれがあなたのビジネスやプロジェクトにどのようなメリットをもたらすのか、この記事を通じて深く理解できるはずです。
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Gemini 3とは？Google AIが切り拓く新時代
Gemini 3の核心：最先端の推論能力
Gemini 3は、Google史上最もインテリジェントなモデルファミリーとして登場しました。その基盤にあるのは、「最先端の推論」です。これにより、単に情報を処理するだけでなく、複雑な問題を深く理解し、論理的に思考し、解決策を導き出す能力が飛躍的に向上しています。エージェントワークフローを自律的に実行したり、複雑なコーディングタスクを自動化したり、テキスト、画像、動画、音声といった多様な情報を統合して処理するマルチモーダルタスクをマスターしたりと、その応用範囲は無限大です。
Gemini 3モデルファミリーの全貌
Gemini 3シリーズは、特定の用途に特化した複数のモデルで構成されており、それぞれが異なる強みを持っています。
- Gemini 3 Pro: 幅広い世界の知識と高度な推論を必要とする複雑なタスクに最適化されています。多様なモダリティにわたる情報処理能力が特徴です。
- Gemini 3 Flash: Proレベルのインテリジェンスを、より高速かつ低料金で提供するために設計された最新モデルです。速度が重視されるアプリケーションや高スループットのシナリオに特に適しています。
- Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）: Googleが提供する最高品質の画像生成モデルであり、テキストプロンプトからの画像生成や編集において卓越した能力を発揮します。
Gemini 3の主要モデルと料金体系
Gemini 3ファミリーの各モデルは、その能力と用途に応じて異なる特性と料金体系を持っています。ここでは、主要なモデルとその詳細な仕様を比較します。
| モデルID | コンテキストウィンドウ (入力 / 出力) | ナレッジカットオフ | 料金 (入力 / 出力)* |
|---|---|---|---|
| gemini-3-pro-preview | 100万 / 64,000トークン | 2025年1月 | $2 / $12（<20万トークン） $4 / $18（>20万トークン） |
| gemini-3-flash-preview | 100万 / 64,000トークン | 2025年1月 | $0.50 / $3 |
| gemini-3-pro-image-preview | 65k / 32kトークン | 2025年1月 | $2（テキスト入力）/ $0.134（画像出力）** |
*特に記載のない限り、料金は100万トークンあたりです。
**画像の価格は解像度によって異なります。詳細については、料金のページをご覧ください。
Gemini 3 Proは、100万トークンという広大な入力コンテキストウィンドウを特徴とし、これは約1,500ページ分のテキストや50,000行のコードに相当します。これにより、モデルは大量の情報を一度に処理し、より深い理解と複雑な推論を可能にします。Gemini 3 Flashは、Proレベルの知能を維持しつつ、より低コストで高速な応答を実現することで、幅広いアプリケーションでの利用を促進します。
Gemini 3の革新的なAPI機能の深掘り
Gemini 3は、開発者がAIモデルの動作をより細かく制御し、アプリケーションのパフォーマンスを最適化できるように、いくつかの新しいAPI機能を導入しています。
思考レベル（thinking_level）：AIの「思考」を制御する
複雑な推論が不要な場合は、モデルの思考レベルを「low」に制約することで、より高速で低レイテンシのレスポンスを得ることが可能です。一方、「high」は推論の深さを最大化し、より慎重に推論された出力を提供します。
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-pro-preview",
contents="How does AI work?",
config=types.GenerateContentConfig(
thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="low")
),
)
print(response.text)
Gemini 3 ProとFlashの思考レベル
| 思考レベル | 説明 | 推奨されるユースケース |
|---|---|---|
| low | レイテンシと費用を最小限に抑えます。 | シンプルな指示の実行、チャット、高スループットアプリケーション |
| high (デフォルト、動的) | 推論の深さを最大化します。最初のトークンに到達するまでに時間がかかることがありますが、出力はより慎重に推論されます。 | 複雑な推論が必要なタスク、より質の高い出力を求める場合 |
| minimal (Flashのみ) | ほとんどのクエリで「思考なし」の設定と一致します。複雑なコーディングタスクでは、モデルの思考が最小限になることがあります。 | チャットや高スループットアプリケーションのレイテンシを最小限に抑える |
| medium (Flashのみ) | ほとんどのタスクでバランスの取れた思考を提供します。 | 速度と推論のバランスが必要な場合 |
メディア解像度（media_resolution）：マルチモーダル処理の精度を極める
解像度は、個々のメディアパートごとにmedia_resolution_low、media_resolution_medium、media_resolution_high、media_resolution_ultra_highのいずれかに設定できます。また、グローバルに設定することも可能です（generation_configを使用。ウルトラハイはグローバルに設定できません）。指定しない場合、モデルはメディアタイプに基づいて最適なデフォルトを使用します。
推奨設定
| メディアタイプ | 推奨される設定 | 最大トークン数 | 使用ガイダンス |
|---|---|---|---|
| 画像 | media_resolution_high | 1120 | 品質を最大限に高めるため、ほとんどの画像分析タスクにおすすめ。 |
| media_resolution_medium | 560 | ドキュメントの理解に最適。通常、品質はmediumで飽和する。 | |
| 動画（一般） | media_resolution_low（またはmedium） | 70（フレームあたり） | ほとんどのアクション認識と説明のタスクで十分。 |
| 動画（テキストが多い） | media_resolution_high | 280（フレームあたり） | 密度の高いテキスト（OCR）や動画フレーム内の細部を読み取る場合にのみ必要。 |
注: `media_resolution`パラメータは、入力タイプに応じて異なるトークン数にマッピングされます。画像は線形にスケーリングされますが、動画はより積極的に圧縮されます。
from google import genai
from google.genai import types
import base64
# The media_resolution parameter is currently only available in the v1alpha API version.
client = genai.Client(http_options={'api_version': 'v1alpha'})
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-pro-preview",
contents=[
types.Content(
parts=[
types.Part(text="What is in this image?"),
types.Part(
inline_data=types.Blob(
mime_type="image/jpeg",
data=base64.b64decode("..."),
),
media_resolution={"level": "media_resolution_high"}
)
]
)
]
)
print(response.text)
温度（temperature）：創造性と決定論の最適化
以前のモデルでは、温度をチューニングして創造性と決定論を制御することでメリットが得られることがよくありました。しかし、Gemini 3の推論機能はデフォルト設定用に最適化されています。温度を変更する（1.0未満に設定する）と、特に複雑な数学的タスクや推論タスクで、ループやパフォーマンスの低下などの予期しない動作が発生する可能性があります。
思考シグネチャ（thoughtSignature）：推論コンテキストの維持
- 関数呼び出し（厳密）: APIは「現在のターン」に対して厳密な検証を適用します。署名がないと、400エラーが発生します。
- テキスト/チャット: 検証は厳密に実施されませんが、シグネチャを省略すると、モデルの推論と回答の品質が低下します。
- 画像生成/編集（厳密）: APIは、
thoughtSignatureを含むすべてのモデル部分に対して厳密な検証を適用します。署名がないと、400エラーが発生します。
公式SDK（Python、Node、Java）と標準のチャット履歴を使用している場合、思考シグネチャは自動的に処理されます。これらのフィールドを手動で管理する必要はありません。
他のモデルからの移行や、Gemini 3で生成されていないカスタム関数呼び出しを挿入している場合は、有効なシグネチャがありません。これらの特定のシナリオで厳密な検証をバイパスするには、フィールドに特定のダミー文字列"thoughtSignature": "context_engineering_is_the_way_to_go"を入力します。
ツールを使用した構造化出力：外部連携でAIを強化
これにより、モデルはリアルタイムの情報を取得したり、特定のウェブページからデータを抽出して正確なJSON形式で出力したりすることが可能になります。これは、エージェントがウェブからライブ情報を取得し、そのデータをダウンストリームタスクのために正確なJSON形式に抽出する必要がある場合に特に強力です。
from google import genai
from google.genai import types
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List
class MatchResult(BaseModel):
winner: str = Field(description="The name of the winner.")
final_match_score: str = Field(description="The final match score.")
scorers: List[str] = Field(description="The name of the scorer.")
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-pro-preview",
contents="Search for all details for the latest Euro.",
config={
"tools": [
{"google_search": {}},
{"url_context": {}}
],
"response_mime_type": "application/json",
"response_json_schema": MatchResult.model_json_schema(),
},
)
result = MatchResult.model_validate_json(response.text)
print(result)
画像生成：Gemini 3 Pro Imageによる視覚的創造
このモデルは、推論を使用してプロンプトを「考え」、天気予報や株価チャートなどのリアルタイムデータを取得し、Google検索のグラウンディングを使用して高忠実度の画像を生成することができます。
新機能と改善された機能:
- 4Kとテキストレンダリング: 最大2Kと4Kの解像度で、鮮明で読みやすいテキストと図表を生成します.
- グラウンディングされた生成:
google_searchツールを使用して事実を確認し、現実世界の情報に基づいて画像生成を行います. - 会話型編集: 「背景を夕焼けにして」などの変更をリクエストするだけで、マルチターンの画像編集が可能です. このワークフローでは、思考シグネチャを使用して、ターン間の視覚的コンテキストを保持します。
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3-pro-image-preview",
contents="Generate an infographic of the current weather in Tokyo.",
config=types.GenerateContentConfig(
tools=[{"google_search": {}}],
image_config=types.ImageConfig(
aspect_ratio="16:9",
image_size="4K"
)
)
)
image_parts = [part for part in response.parts if part.inline_data]
if image_parts:
image = image_parts.as_image()
image.save('weather_tokyo.png')
image.show()
Gemini 2.5からの移行ガイド：スムーズな移行のための注意点
| 項目 | Gemini 2.5からの変更点とGemini 3での推奨事項 |
|---|---|
| 思考 (Reasoning) | 以前、複雑なプロンプトエンジニアリング（思考の連鎖など）を使用してGemini 2.5に推論を強制していた場合は、`thinking_level: “high”`と簡略化されたプロンプトでGemini 3を試すことを推奨します。Gemini 3はデフォルトで動的思考を使用するため、より効率的な推論が可能です。 |
| 温度設定 (Temperature) | 既存のコードで温度が明示的に設定されている場合（特に決定論的出力のために低い値に設定されている場合）、このパラメータを削除し、Gemini 3のデフォルト値である1.0を使用することを推奨します。これにより、複雑なタスクで発生する可能性のあるループの問題やパフォーマンスの低下を回避できます。 |
| PDFとドキュメントの理解 | PDFのデフォルトのOCR解像度が変更されました。高密度ドキュメントの解析で特定の動作に依存していた場合は、新しい`media_resolution_high`設定をテストして、精度が維持されることを確認してください。 |
| トークンの使用量 | Gemini 3のデフォルトに移行すると、PDFのトークン使用量が増加する可能性がありますが、動画のトークン使用量は減少する可能性があります。リクエストがデフォルトの解像度が高くなったことでコンテキストウィンドウを超えるようになった場合は、メディアの解像度を明示的に下げることを推奨します。 |
| 画像セグメンテーション | Gemini 3 ProまたはGemini 3 Flashでは、画像セグメンテーション機能（オブジェクトのピクセルレベルのマスクを返す）はサポートされていません。ネイティブの画像セグメンテーションを必要とするワークロードでは、思考を無効にしたGemini 2.5 FlashまたはGemini Robotics-ER 1.5を継続して使用することを推奨します。 |
| ツールのサポート | 地図のグラウンディングツールとコンピュータ使用ツールはGemini 3モデルではまだサポートされていません。また、組み込みツールと関数呼び出しの組み合わせはまだサポートされていません。 |
OpenAI互換性
OpenAI互換性レイヤーを使用している場合、標準パラメータはGeminiの同等のパラメータに自動的にマッピングされます。例えば、reasoning_effort（OAI）はthinking_level（Gemini）にマッピングされ、reasoning_effort mediumはthinking_level highにマッピングされます。
Gemini 3を最大限に活用するためのプロンプト設計戦略
プロンプトのベストプラクティス
- 正確な指示: 入力プロンプトは簡潔にしてください。Gemini 3は、明確で直接的な指示に最適に応答します。古いモデルで使用されている冗長または複雑すぎるプロンプトエンジニアリング手法では、過剰な分析になる可能性があります.
- 出力の冗長性: デフォルトでは、Gemini 3は冗長性が低く、直接的で効率的な回答を好みます。ユースケースで会話調のペルソナが必要な場合は、プロンプトでモデルを明示的に誘導する必要があります（例: 「これを親切で話し好きなアシスタントとして説明してください」）。
- コンテキスト管理: 大規模なデータセット（書籍全体、コードベース、長い動画など）を扱う場合は、データコンテキストの後に、プロンプトの最後に具体的な指示や質問を配置します。質問を「上記の情報に基づいて…」などのフレーズで始め、モデルの推論を提示されたデータに固定します。
プロンプト設計戦略について詳しくは、Googleのプロンプトエンジニアリングガイドを参照することをおすすめします。
よくある質問（FAQ）で疑問を解消
Gemini 3に関してよく寄せられる質問とその回答をまとめました。
Gemini 3のナレッジカットオフはいつですか？
Gemini 3モデルのナレッジカットオフは2025年1月です。最新の情報については、検索グラウンディングツールを使用してください。
コンテキストウィンドウの上限はどのくらいですか？
Gemini 3モデルは、100万トークンの入力コンテキストウィンドウと最大64,000トークンの出力をサポートしています。
Gemini 3に無料枠はありますか？
Gemini 3 Flash (gemini-3-flash-preview) には、Gemini APIの無料枠があります。Google AI StudioではGemini 3 ProとFlashの両方を無料でお試しいただけますが、現在、Gemini APIのgemini-3-pro-previewには無料枠はありません。
以前のthinking_budgetコードは引き続き機能しますか？
はい、下位互換性を維持するためにthinking_budgetは引き続きサポートされますが、パフォーマンスの予測可能性を高めるためにthinking_levelへの移行をおすすめします。同じリクエストで両方を使用しないでください。
Gemini 3はBatch APIをサポートしていますか？
はい、Gemini 3はBatch APIをサポートしています。
コンテキストキャッシュ保存はサポートされていますか？
はい、Gemini 3ではコンテキストキャッシュ保存がサポートされています。キャッシュ保存を開始するために必要な最小トークン数は2,048個です。
Gemini 3でサポートされているツールを教えてください。
Gemini 3は、Google検索、ファイル検索、コードの実行、URLコンテキストをサポートしています。また、独自のカスタムツール用の標準の関数呼び出しもサポートしていますが、組み込みツールとの組み合わせはまだサポートされていません。Googleマップによるグラウンディングとパソコンの使用は現在サポートされていません。
次のステップ：Gemini 3の可能性をさらに探求する
Gemini 3の登場は、AI開発の新たな時代の幕開けを告げています。この強力なモデルを最大限に活用するために、以下のリソースも参考にしてください。
- Gemini 3 Cookbook: Gemini 3の様々な機能を活用するための実践的なレシピ集です。
- 思考レベルと、思考予算から思考レベルに移行する方法に関する専用ガイド:
thinking_levelパラメータのより深い理解と、スムーズな移行のための詳細な情報を提供します。
これらのリソースを活用し、Gemini 3の持つ無限の可能性をぜひご自身のプロジェクトで体験してください。
【まとめ】この記事の結論
Googleの最新モデルファミリーであるGemini 3は、AI開発の新たな地平を切り開く、これまでにないインテリジェンスと機能性を提供します。最先端の推論能力、多様なタスクに最適化されたモデル（Pro, Flash, Image）、そして開発者の制御を強化する革新的なAPI機能（思考レベル、メディア解像度、思考シグネチャ、構造化出力、画像生成）は、AIアプリケーションの可能性を大きく広げます。
Gemini 2.5からの移行にはいくつかの考慮事項がありますが、Googleが提供する詳細なガイドラインとベストプラクティスに従うことで、スムーズかつ効果的な移行が可能です。特に、簡潔で直接的なプロンプト設計は、Gemini 3の推論能力を最大限に引き出す鍵となります。
Gemini 3は、エージェントワークフロー、自律型コーディング、複雑なマルチモーダルタスクといった分野で革命をもたらし、開発者がこれまで不可能だったアイデアを実現するための強力なツールとなるでしょう。この新時代のAIモデルを積極的に活用し、あなたの創造性と生産性を次のレベルへと押し上げてください。
参照された情報源 (Google検索より):
