はじめに
Googleが2025年12月5日、最新AIモデル「Gemini 3」の具体的な活用例を15のデモンストレーションとともに公式ブログで紹介しました。本稿では、この発表内容をもとに、Gemini 3が「学習」「開発」「計画」の3つの領域でどのような支援を提供するのか、15の事例すべてを詳しく解説します。
参考記事
- タイトル: 15 examples of what Gemini 3 can do
- 著者: Zahra Thompson
- 発行元: Google公式ブログ(The Keyword)
- 発行日: 2025年12月5日
- URL: https://blog.google/products/gemini/gemini-3-examples-demos/
要点
- Gemini 3は「学習」「開発」「計画」の3つの領域で15の具体的な活用例が公開された
- マルチモーダル理解能力により、テキスト・画像・動画・音声・コードなど多様な形式の情報を統合処理できる
- 100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、長時間の動画分析や大規模な文書処理に対応する
- ゼロショット生成とエージェント機能により、複雑な多段階タスクを自律的に実行できる
- Geminiアプリ、Search AI Mode、Google AI Studio、Google Antigravityなど複数のプラットフォームで利用可能である
詳細解説
Gemini 3の基本特性
Googleによれば、Gemini 3は「世界最高のマルチモーダル理解能力」を持つモデルとされています。マルチモーダル理解とは、テキスト、画像、動画、音声、コードなど異なる形式の情報を統合して処理する能力のことです。この能力により、例えば研究論文のPDFと関連する講義動画を同時に分析し、学習者に最適な形で情報を再構成することが可能になります。
また、Gemini 3は100万トークンという大規模なコンテキストウィンドウを備えています。これは、約1時間程度の動画や数百ページの文書を一度に処理できる容量に相当し、従来のモデルでは分割処理が必要だった長大なコンテンツも一括で分析できると考えられます。
さらに、Googleは本モデルを「最も強力なエージェント的およびバイブコーディングモデル」と位置づけ、開発者にとって大きな生産性向上をもたらすとしています。エージェント機能とは、ユーザーの制御と指導のもとで、複雑な多段階ワークフローを最初から最後まで自律的に処理できる能力を指します。
学習支援:7つの活用例
1. 科学論文の可視化と対話的学習
Googleの説明によれば、Gemini 3は密度の高い研究論文を読み込み、その内容を3D可視化や対話的ガイドとして再構成できます。Google AI Studioでのデモでは、科学研究論文に基づいて3Dインタラクティブビジュアルを作成し、複雑な科学概念を視覚的に説明する様子が示されました。
研究論文の理解支援ツールとしては、従来から様々なサービスが存在しますが、Gemini 3の特徴は単なる要約ではなく、論文の内容に基づいてインタラクティブな学習教材を動的に生成できる点にあると言えます。マルチモーダル理解と100万トークンのコンテキストウィンドウにより、論文全体を把握した上で最適な学習形式を提案できると考えられます。
2. プレゼンテーション練習のパーソナルコーチ
録画した練習プレゼンテーションとスライド資料をGeminiアプリにアップロードすると、Gemini 3が発表内容を分析し、建設的なフィードバックを提供します。Googleによれば、このモデルは高度な推論能力を使用して発表者のパフォーマンスを理解・評価するだけでなく、深い知識を適用して建設的で実行可能なアドバイスを提供するとされています。
プレゼンテーションコーチング機能の実用性は、動画とスライドの両方を統合的に分析できる点にあります。従来のフィードバックツールでは、話し方や視線といった表面的な要素の分析が中心でしたが、Gemini 3はスライドの内容と発表の関連性、論理構成、聴衆への訴求力など、より高次の評価を行える可能性があります。
3. Search AI Modeでの科学概念の深い理解
GoogleによればSearch AI Modeは、Gemini 3の推論能力、マルチモーダル理解、生成UI機能を活用し、質問に応じて理想的なレイアウトを動的に作成します。モデルがインタラクティブツールによって理解を深められると判断した場合、リアルタイムでカスタムシミュレーションやツールをコーディングし、回答に組み込みます。
具体例として、RNAの機能について質問した場合、単にテキストで説明するのではなく、RNAが実際に何をするのかを「見せる」形式で回答を提供します。さらに、ウェブ全体のコンテンツを探索し続けるためのリンクも表示されるとのことです。
検索エンジンの進化として、従来は静的な情報提示が中心でしたが、この機能では質問内容に応じて対話的な学習ツールが生成される点が新しいアプローチと言えます。特に科学教育において、抽象的な概念を視覚的・対話的に理解できる環境は学習効果を高める可能性があります。
4. 詳細なインフォグラフィックの生成
Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image)は、Googleによれば、Gemini 3の最先端の推論能力と実世界の知識を活用して、これまで以上に優れた情報の視覚化を実現し、新しいテーマについて学ぶのを支援します。特定の都市の天気、エライチチャイの作り方、最新の観葉植物の手入れ方法など、あらゆるトピックについてインフォグラフィックなどのコンテンツを作成できるとされています。
インフォグラフィック生成ツール自体は既存のサービスでも提供されていますが、Gemini 3の特徴は実世界の知識と推論能力を組み合わせることで、単なるデザインテンプレートの適用ではなく、トピックに応じた最適な情報構成と視覚表現を提案できる点にあると考えられます。
5. スポーツのフォーム分析とコーチング
Googleの説明では、Gemini 3の大規模な長期コンテキストウィンドウ、最先端の推論能力、視覚および空間理解により、最大1時間のスポーツ動画をアップロードし、コーチレベルのアドバイスを受けることができます。モデルはプレイヤーを識別し、ノイズをフィルタリングして、フォーム評価や推奨される練習メニューなどの情報を含む詳細な視覚分析を提供します。
デモではピクルボールのプレイ動画が使用され、Gemini 3が認定コーチとして機能し、技術的なパフォーマンス監査を提供する様子が示されました。
スポーツコーチングにおけるAI活用は、これまで主にモーションキャプチャーや特定の動作パターン認識に限定されていましたが、Gemini 3の空間理解能力により、より包括的なフォーム分析と具体的な改善提案が可能になると思います。1時間という長時間の動画を一度に処理できる点も、試合全体や長時間の練習セッションを通した傾向分析に有用と考えられます。
6. カスタムUIによる概念探索
Geminiアプリの新しい実験的機能「Dynamic View」は、Gemini 3の推論能力とマルチモーダル機能を活用した生成的インターフェースです。Dynamic Viewはモデルのエージェント的コーディング能力を使用して、プロンプトに完全に適合したカスタムユーザーインターフェースをリアルタイムで設計・コーディングします。
具体例として、「各作品の人生背景とともにゴッホギャラリーを説明して」と依頼すると、タップ、スクロール、学習が可能な美しいインタラクティブな回答が得られ、静的なテキストでは実現できない方法で情報を探索できるとされています。
従来のUIデザインでは、開発者が事前に設計したテンプレートやパターンに基づく表示が一般的でしたが、Dynamic Viewは質問内容に応じて最適なインターフェースを生成する点で、情報提示の柔軟性が大きく向上すると言えます。
7. 科学トピックの創造的表現
Googleの説明では、核融合のような複雑な科学トピックを理解するのは困難ですが、Gemini 3はこのような微妙な科学的トピックを深く理解し、その理解をコードと詩の両方を通じて同時に創造的に表現できるとされています。
Google AI Studioでのデモでは、核融合の本質を呼び起こす視覚化をコーディングし、同時に詩を書く様子が示されました。
科学教育において、論理的理解と感性的理解の両面からアプローチすることは、より深い概念把握につながる可能性があります。Gemini 3が技術的な視覚化と芸術的表現を同時生成できる点は、マルチモーダル理解の実用的な応用例と考えられます。
開発支援:4つの活用例
8. ゼロショットでのリッチなインタラクティブWebUI開発
Googleによれば、Gemini 3はゼロショット生成に優れており、多段階計画とコーディング詳細の重い作業を処理することで、ユーザーは創造的ビジョンに集中できます。自然言語で、レトロダンスナイトを宣伝するウェブサイトなど、頭の中にあるものを説明すると、モデルの大幅に改善された複雑な指示追従能力と深いツール使用により、単一のプロンプトで高レベルのアイデアをインタラクティブなランディングページに変換できるとされています。
ゼロショット生成とは、事前の例示や訓練なしに、初めて与えられた指示に対して適切な出力を生成する能力を指します。従来のローコード開発ツールでは、ある程度の構造化された入力や選択肢からの選定が必要でしたが、この機能では自然言語による抽象的な要求から具体的な実装まで一貫して処理できる点が特徴的です。
9. 静的画像の対話化
Googleの説明では、Gemini 3により、静的な画像がボードゲームになり、ナプキンスケッチが完全なウェブサイトに変わり、図表がインタラクティブなレッスンとして新たな命を吹き込まれます。モデルの深いマルチモーダル理解により、画像のコンテンツがインタラクティブフォーマットで最も魅力的になる時期を解釈し、それを機能的に変換できるとされています。
この機能は、手書きのアイデアスケッチやホワイトボードの図表など、非構造化された視覚情報から動作するプロトタイプを生成できる点で、アイデアから実装までの時間を大幅に短縮できる可能性があります。
10. 大規模なスケール差の視覚化
Googleによれば、亜原子粒子が小さく、銀河が巨大であることは誰もが知っていますが、Gemini 3を使えば、これらのサイズの違いを実際に「見る」方法を構築できます。モデルは異なる情報を統合し、複雑で創造的な指示に従う能力により、コーディングに優れているとされています。また、アイデアの背後にある意図を理解するため、大まかな概念から機能的な出発点まで、1つのステップで移行できるとのことです。
スケールの概念は、特に科学教育において理解が難しい分野の一つです。数値として「10の何乗」と言われても直感的には理解しにくいため、インタラクティブな視覚化ツールによって相対的なサイズ感を体感できることは、教育的価値が高いと考えられます。
11. 実世界で動作するコード生成
Googleは新しいエージェント開発プラットフォーム「Google Antigravity」を発表しました。Antigravityにより、より速く構築し、エディタ、ターミナル、ブラウザを横断して動作するインテリジェントエージェントを管理できます。AntigravityはGemini 3の高度な推論、ツール使用、エージェント的コーディング能力を使用してパートナーとして機能し、古典的なカートポール問題のケースのように、実世界で動作するのに十分複雑なコードを生成するとされています。
カートポール問題は、制御工学や強化学習の分野で古典的なベンチマークタスクとして知られています。物理シミュレーションと制御アルゴリズムの実装が必要なため、単純なコード生成を超えた複雑な問題解決能力が求められます。Gemini 3がこのような実世界の問題に対応できるコードを生成できる点は、開発支援ツールとしての実用性を示していると言えます。
計画支援:4つの活用例
12. カスタム旅行計画の作成
Googleの説明では、Visual Layoutは、Geminiアプリにおけるもう一つの実験的な生成的インターフェース体験です。テキストを超えて、写真やモジュールを特徴とする没入型の雑誌スタイルのビューで、インタラクションして応答をさらにカスタマイズできます。例えば、「ローマへの3日間の旅行を計画して」と依頼すると、好みに合わせて調整された探索可能な旅程が得られるとされています。
旅行計画支援ツールは既に多数存在しますが、Visual Layoutの特徴は、テキストベースの一覧表示を超えて、視覚的に魅力的で探索可能な形式で情報を提示する点にあると考えられます。また、モジュール単位での対話的なカスタマイズにより、ユーザーの好みに応じた柔軟な計画調整が可能になると思います。
13. 実用的な質問への支援ツール構築
Googleによれば、Search内のGemini 3の生成UI機能は、より実用的な質問のためのツール構築にも役立ちます。AI Modeは、2つの異なるオプションを比較し、どちらが最も長期的な節約を提供するかを確認するためのカスタム構築されたインタラクティブなローン計算機を作成でき、入力を変更およびカスタマイズしてさらに多くの洞察を得る機能を提供します。
従来の検索エンジンでは、ローン計算ツールへのリンクを提供するに留まっていましたが、AI Modeは質問の文脈を理解した上で、その場でカスタマイズされた計算ツールを生成する点が新しいアプローチです。金融判断のような重要な意思決定において、複数のシナリオを即座に比較検討できる環境は実用的価値が高いと考えられます。
14. 受信トレイゼロの達成
Googleは、Gemini Agentを実験的機能として紹介しています。これはGeminiアプリ内で直接多段階タスクを処理し、メールのトリアージ(優先順位付け)などに役立ちます。Project Marinerからの洞察に基づいて構築され、Gemini 3の高度な推論を使用して、Deep Research、Canvas、GmailやCalendarなどのGoogle Workspaceに接続されたアプリ、およびライブウェブブラウジングなどのツールを使用して複雑なリクエストを分解します。
Googleによれば、使用中はユーザーが制御を維持し、Geminiは重要なアクション前に確認を求めるように設計されており、いつでも引き継ぐことができるとされています。
エージェント機能の安全性において、ユーザーが制御を維持できる設計は重要な要素です。特にメールのような機密性の高い情報を扱う場合、完全な自動化ではなく、重要な判断時に人間の確認を求める設計は実用的なアプローチと言えます。自動化と人間の監督のバランスをどう取るかは、今後のAIエージェント開発における共通の課題です。
15. 週末の最大活用
GoogleによればSearch内のGemini 3により、さらに複雑な質問をすることができ、AI Modeでより豊かで、より視覚的で有用な応答を得ることができます。例えば、波に乗るための非常に特定の条件を念頭に置いている場合、それらのガイドラインをAI Modeに入力できます。Gemini 3は再びマルチモーダル理解とエージェント的コーディングを使用して、その場で最も役立つレイアウトを生成し、選択に役立つ画像、表、グリッドなどの視覚要素も構築するとされています。
この例では、「特定の波の高さ」「風向き」「水温」など複数の条件を組み合わせた検索が想定されます。従来の検索エンジンでは、こうした複雑な条件を単一のクエリで処理することは困難でしたが、Gemini 3の推論能力により、条件を理解した上で最適な選択肢を視覚的に提示できる点が進化と言えます。
利用可能なプラットフォーム
Gemini 3 Proはプレビュー版として公開され、Geminiアプリ、Search AI Mode、Google AI Studio、Google Antigravityを含む一連のGoogleプロダクトで利用可能とされています。これにより、ユーザーは日常生活でGemini 3を使用できるようになりました。
各プラットフォームは異なるユースケースに最適化されていると考えられます。Geminiアプリは一般ユーザー向けの対話的利用、Search AI Modeは検索体験の拡張、Google AI Studioは開発者向けの実験環境、Google Antigravityはエージェント開発プラットフォームという位置づけです。
まとめ
Gemini 3は、マルチモーダル理解とエージェント機能を活用し、学習・開発・計画の3領域で具体的な価値を提供するAIモデルとして位置づけられています。15の実践例は、抽象的な機能説明ではなく、実際にどのような場面で活用できるかを具体的に示すものであり、AIツールの実用的な可能性を理解する上で参考になると思います。特に、100万トークンのコンテキストウィンドウ、ゼロショット生成能力、動的なUI生成機能は、従来のAIモデルにはない特徴的な能力と考えられます。今後、これらの機能がどのように進化し、日常的なタスクにどこまで統合されていくのか、注目したいところです。
