はじめに
本稿では、Googleが発表したAIの新しい機能「Deep Think」について、その仕組みや可能性を詳しく解説します。この機能は、AIが単に速く答えを出すだけでなく、人間のようにじっくりと時間をかけて問題を探求することで、より質の高い、創造的な解決策を生み出すことを目指しています。
参考記事
- タイトル: Try Deep Think in the Gemini app
- 発行元: The Deep Think team (Google AI Blog)
- 発行日: 2025年8月1日
- URL: https://blog.google/products/gemini/gemini-2-5-deep-think/
要点
- Googleは、AIモデル「Gemini」の有料プラン（Google AI Ultra）向けに、新機能「Deep Think」の提供を開始した。
- Deep Thinkは、「並列思考」と「推論時間の延長」という2つの主要な技術を用いて、複雑な問題に対する高度な解決能力を実現するものである。
- このモデルは、国際数学オリンピック（IMO）で金メダル相当の性能を達成した研究用モデルを、日常的に使いやすく調整した派生版である（銅メダル相当の性能がある）。
- Webサイト開発、科学研究、高度なプログラミングなど、創造性や戦略的な計画、段階的な改善が求められるタスクにおいて、特に高い性能を発揮することが期待される。
詳細解説
Deep Thinkとは何か？
Deep Thinkは、Googleの対話型AIサービス「Gemini」アプリに搭載された新しい機能です。現時点では、最も高性能なモデルを利用できる有料プラン「Google AI Ultra」の契約者向けに提供されています。
この機能の基盤となっているのは「Gemini 2.5 Deep Think」というAIモデルです。このモデルは、非常に難解な数学の問題を解く能力を競う「国際数学オリンピック（IMO）」で、人間と比肩するほどの優秀な成績を収めた研究用モデルから派生したものです。研究用モデルが1つの問題に数時間かけて取り組むのに対し、今回リリースされたDeep Thinkは、より速く、日常的な用途で使いやすいように調整されています。それでもなお、内部評価では2025年のIMOベンチマークで銅メダルレベルの性能に達しており、その能力の高さがうかがえます。
Deep Thinkを支える技術的特徴
Deep Thinkが従来のAIと一線を画すのは、その「思考プロセス」にあります。人間が難しい問題に取り組むとき、様々な角度から可能性を探り、複数の解決策を比較検討し、答えを洗練させていくように、Deep ThinkもAIに「深く考える時間」を与えることで、より高度な問題解決を目指します。これを実現しているのが、以下の2つの主要な技術です。
- 並列思考 (Parallel Thinking)
これは、AIが一度に多くのアイデアやアプローチを同時に生成し、それらを並行して検討する技術です。例えば、ある問題に対して解決策A、B、Cを同時に考え出し、それぞれの長所・短所を比較したり、時にはAとCのアイデアを組み合わせて新しい解決策Dを生み出したりします。これにより、単一の思考経路に縛られることなく、より幅広く、創造的な探求が可能になります。 - 推論時間の延長 (“Thinking Time”)
AIにおける「推論」とは、学習した知識を基に新しい問いに答えるプロセスを指します。Deep Thinkでは、この推論に意図的により多くの時間、つまり「思考時間」を割り当てます。これにより、AIは複雑な問題の様々な側面を深く掘り下げ、多様な仮説を探求し、最終的により洗練された創造的な解決策にたどり着くことができます。
さらに、Googleはこれらの思考プロセスをモデルが有効に活用できるよう、新しい強化学習の技術を開発しました。これにより、モデルは試行錯誤を通じて、延長された思考時間をどのように使えばより良い結果を出せるかを自ら学習し、時間とともにより直感的で優れた問題解決者へと成長していきます。
どのような分野で役立つのか？
Deep Thinkの能力は、特に以下のような、単純な答えが存在しない複雑なタスクで発揮されると期待されています。
- 反復的な開発と設計:
例えば、Webサイトを制作する際に、見た目の美しさ（デザイン）と機能性（使いやすさ）の両方を段階的に改善していくようなタスクです。Deep Thinkは、複数の要素を考慮しながら、全体としてより良いものを構築するプロセスを支援できます。 - 科学・数学の探求:
研究者が新しい数学的な予想を立てて検証したり、膨大で複雑な科学論文の内容を読み解いたりする際に、強力なツールとなり得ます。AIが共同研究者のように仮説の探求を手伝うことで、発見への道のりを加速させる可能性があります。 - 高度なコーディング:
単にコードを書くだけでなく、どのようなアルゴリズムが最適か、処理速度とメモリ使用量のどちらを優先すべきかといった、根本的な問題設計やトレードオフの検討が重要となる、難易度の高いプログラミング問題で優れた能力を示します。
実際に、Deep Thinkの性能は、競技プログラミングの能力を測る「LiveCodeBench V6」や、科学・数学を含む幅広い専門知識を問う「Humanity’s Last Exam」といった高難易度のベンチマークテストにおいて、他の主要なAIモデルを上回る最高水準の結果を記録しています。
安全性への取り組み
Googleは、AIの能力向上と並行して、その安全性と責任ある開発を重視しています。テストにおいて、Gemini 2.5 Deep Thinkは、不適切なコンテンツを生成しにくくなるなど、安全性や客観性の面で既存モデルからの改善が見られました。一方で、問題がないはずの無害なリクエストに対しても、過度に慎重になり応答を拒否する傾向が少し高まったことも報告されています。Googleは、AIの能力が進化するにつれて生じる新たなリスクを深く調査し、安全性を確保するための評価と対策を継続的に行っていくとしています。
まとめ
今回登場した「Deep Think」は、AIが複雑な問題に対して、より深く、多角的に「考える」能力を獲得したことを示す重要な一歩です。「並列思考」と「推論時間の延長」というアプローチは、AIを単なる高速な情報検索ツールから、創造的な問題解決を支援する真のパートナーへと進化させる可能性を秘めています。
Web開発や科学研究、高度なプログラミングといった専門分野での活用が期待される一方で、この技術が将来的により広く応用されれば、私たちが困難な課題に取り組む方法そのものを変えていくかもしれません。AIの進化がもたらす未来に、引き続き注目していく必要があるでしょう。
