［AIツール利用者向け］Gemini 3.8 Flashで何が作れる?——ロケット軌道から恐竜の骨格まで4つの作例

2026-09-29

はじめに

　Googleは2026年9月28日、公式ブログで「Gemini 3.8 Flash」を使って開発者たちが作った作品を紹介しました。人工衛星の軌道の可視化から、動く水墨画、3Dの恐竜の骨格、自動変速機のシミュレーションまで、4つの作例が取り上げられています。本稿では、各作例とモデルの特徴を整理します。

参考記事

タイトル: See what 4 builders are making with Gemini 3.8 Flash
著者: Lindsey Lanquist（Contributor）
発行元: Google（The Keyword）
発行日: 2026年9月28日
URL: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-flash-developers/

要点

Gemini 3.8 Flashは、Googleが「最も賢い主力モデル」と位置づけるモデルで、3.7 Flashからソフトウェア開発・エージェント型タスク・専門分野の多段階推論が向上している
性能向上の核は、複雑なタスクで推論のステップを増やし、ツールを繰り返し呼び出して精度を高める設計である
作例として、衛星やロケットの軌道の可視化、日本の伝統文様を使った動く水墨画、3Dの恐竜の骨格、自動変速機のシミュレーションの4つが紹介されている
Gemini 3.8 FlashはGoogle AntigravityやGoogle AI Studioなど、Googleの製品やツールで試すことができる

詳細解説

Gemini 3.8 Flashの特徴

　Googleによれば、Gemini 3.8 Flashは同社の「最も賢い主力（ワークホース）モデル」で、今月初めに発表された前モデル3.7 Flashから、ソフトウェア開発、エージェント型のタスク、専門分野での重要な多段階推論にわたって大きく向上しています。

　この性能向上は、「3.8 Flashはより粘り強く取り組む」という中心的な設計上の選択によるものだとされています。複雑なタスクでは、推論のステップを余分に重ね、ツールを繰り返し呼び出すことで、より正確な出力にたどり着くという、いわば勤勉さを備えています。記事の副題では、Flashクラスの応答速度（レイテンシ）のまま、大規模な高度推論で大きな改善を実現したと説明されています。

　Flashは本来、速さと低コストを重視するモデルの系列です。本稿としては、その系列で「手間を惜しまずに考える」方向の改善を打ち出している点に、軽量モデルでもエージェント的な作業を任せたいという利用側の需要が表れていると受け止めています。一方で、ステップが増えればその分トークンも使うため、実際のコストはタスクの性質によって変わると考えられます。

　Googleは、今月のGemini 3.8 Flashや新しい音声モデルの公開以降、開発者たちがさまざまな作品や実験に取り組んできたとして、シミュレーションの開発から視覚的な推論のテストまで、コミュニティの作例を紹介しています。

作例1：模型ロケットのシミュレーション

　Ashutosh Shrivastava氏（Xアカウント @ai_for_success）は、Gemini 3.8 FlashとGoogle Antigravity（Googleのエージェント型開発環境）を使い、人工衛星、宇宙ステーション、軌道に向かうロケットの経路をリアルタイムで描き出す作品を作りました。

　衛星の位置を表示するには、軌道データの取得、座標の計算、3D表示といった複数の工程をつなぐ必要があります。こうした多工程の開発を、エージェント型の環境と組み合わせて形にした例と言えます。

作例2：動く水墨画

　Noctus氏（Xアカウント @noctus91）は、Gemini 3.8 Flashのマルチモーダル機能（テキストや画像など複数の種類の情報を扱う機能）を使い、日本の伝統文様である青海波（せいがいは）を、動く水墨画のような表現に変えました。

　青海波は、同心円状の半円を重ねて波を表す文様です。規則的な幾何学模様でありながら、水の揺らぎのような有機的な動きを持たせる必要があるため、形の理解と表現の工夫の両方が求められる題材だと思います。日本の文様が海外の開発者の作例に選ばれている点も、国内の読者にとっては親しみやすい点だと思います。

作例3：3Dの恐竜の骨格

　Gemini 3.8 Flashは、STEM（科学・技術・工学・数学）などの分野における多段階推論で大きな向上を示しているとされています。Emily氏（Xアカウント @IamEmily2050）はこの能力を試すため、4つの段階に分けたプロンプトで、ティラノサウルスの骨格の作成をモデルに依頼しました。プロンプトには、厳密な要件、禁止する手抜き（ショートカット）、正確性のチェックが盛り込まれていました。

　作業を段階に分け、守るべき条件と避けるべき手抜きを明示し、最後に検証させるというプロンプトの組み立て方は、複雑な成果物をAIに作らせる際の一般的な工夫として参考になると考えられます。モデルが推論のステップを重ねる設計であることと、こうした段階的な指示は相性が良いと思います。