［開発者向け］Gemini 3 ProがGemini CLIで利用可能に：ターミナルでの開発作業を加速する5つの実践例

はじめに

　GoogleのPrincipal EngineerであるTaylor Mullenが2025年11月18日、同社の最も高性能なAIモデル「Gemini 3 Pro」がコマンドラインツール「Gemini CLI」で利用可能になったことを発表しました。本稿では、この統合によって実現する開発ワークフローの改善点と、具体的な活用例について解説します。

参考記事

• タイトル: 5 things to try with Gemini 3 Pro in Gemini CLI
• 著者: Taylor Mullen
• 発行元: Google Developers Blog
• 発行日: 2025年11月18日
• URL: https://developers.googleblog.com/ja/5-things-to-try-with-gemini-3-pro-in-gemini-cli/

要点

• Gemini 3 ProがGemini CLIに統合され、ターミナル上で高度な推論能力を活用できるようになった
• Google AI Ultraサブスクライバーと有料Gemini APIキー保有者から段階的にロールアウトされており、他のユーザーはウェイトリストに登録可能である
• バージョン0.16.x以降にアップグレードし、プレビュー機能を有効化することで利用開始できる
• アプリケーション生成、UI作成、シェルコマンド実行、ドキュメント生成、パフォーマンスデバッグなど5つの実用的な活用例が示されている
• マルチモーダル理解とツール連携により、複数のサービスをまたいだ複雑なワークフローの自動化が可能になっている

詳細解説

Gemini 3 ProのGemini CLI統合の背景

　Googleによれば、Gemini 3 Proは同社の最も高性能なAIモデルであり、これをGemini CLIに直接統合することで、ターミナル上での開発作業における新たなレベルのパフォーマンスと生産性を実現するとしています。この統合により、より優れたコマンド実行のための最先端の推論能力、エージェント的なコーディングを通じた複雑なエンジニアリング作業の強化されたサポート、高度なツール利用によるよりスマートでカスタマイズされたワークフローが可能になります。

　Gemini CLIは、コマンドラインインターフェースを通じてAI支援を受けられる開発ツールです。従来のCLIツールが事前定義されたコマンドの実行に限定されていたのに対し、自然言語での指示を理解し、複雑な作業を自律的に実行できる点が特徴と言えるでしょう。

段階的なロールアウト計画

　Googleは、高速で信頼性の高い体験を維持するため、アクセスを段階的にロールアウトしています。現時点でGemini 3 Proを利用できるのは、Google AI Ultraサブスクライバー(Google AI Ultra for Businessは計画中)と、有料Gemini APIキーを持つユーザーです。

　Gemini Code Assist Enterpriseユーザーへのアクセスは近日中に提供予定とされています。Google AI Pro、Gemini Code Assist Standard、無料ティアユーザーを含むその他のユーザーは、専用のウェイトリストに登録することで、利用可能になり次第アクセスできます。ロールアウトの進捗状況はGitHubディスカッションで追跡できます。

　このような段階的な展開は、大規模なAIモデルのインフラ負荷を管理しながら、ユーザー体験の質を維持するための一般的なアプローチと考えられます。

利用開始の手順

　Google AI Ultraサブスクライバーまたは有料Gemini APIキー保有者は、Gemini CLIをバージョン0.16.x以降にアップグレードすることで即座に利用を開始できます。アップグレードはnpmコマンド(npm install -g @google/gemini-cli@latest)で実行可能です。

　バージョン確認後、/settingsコマンドを実行し、Preview featuresをtrueに切り替えることで、Gemini CLIはデフォルトでGemini 3 Proを使用するようになります。

実践例1: 3Dグラフィックスを含むアプリの生成

　Googleの発表では、Gemini 3 Proのエージェント的なコーディング能力により、創造的なブリーフと技術仕様を同時に含むプロンプトを処理できるとされています。具体例として、Golden Gate Bridgeの3Dボクセルシミュレーションを作成するケースが示されています。

　プロンプトには、Three.jsを使用したフォトリアリスティックな視覚表現、時刻スライダー(0-24時間)による太陽位置・光強度・空の色・霧の色の制御、ボリューメトリック風の霧効果、カスタムGLSLシェーダーによる水面表現、最大400台の車両のインスタンス化、貨物船の手続き的生成、鳥の群れのアニメーションなど、詳細な要件が含まれています。

　重要な技術的制約として、単一のHTMLファイル(golden_gate_bridge.html)として出力し、Three.jsとアドオンをCDN経由でインポートし、ビルドステップ(ViteやWebpack)を使用しないという条件が指定されています。

　このような複雑な指示を1回のプロンプトで処理できる能力は、従来のコード生成ツールと比較して、プロジェクト全体の構成を理解し、複数のファイルやライブラリの依存関係を適切に管理できる点で進化していると考えられます。

実践例2: スケッチからUIの実装

　Gemini 3 Proのマルチモーダル理解能力を活用した例として、手描きのスケッチから機能的なUIコードを生成するケースが紹介されています。ユーザーはスケッチの画像ファイルをターミナルにドラッグ&ドロップするだけで、Gemini 3 Proがボタン、テキストボックス、レイアウトを分析し、HTML、CSS、JavaScriptコードを生成します。

　具体例では、「Project Constellation」という顧客獲得パイプラインを示す内部ブランドインテリジェンスツールのUIを、未来的なダークモードのネビュラ美学で作成するというプロンプトが示されています。このプロンプトには、視覚的なデザイン要件(発光する虹色の糸、半透明のガラス柱、Tailwind CSSを使用した洗練されたフローティングデータカード)が含まれています。

　画像理解とコード生成を統合できる能力は、デザイナーと開発者の間のギャップを埋める可能性があります。ただし、生成されたコードが実際のプロダクション要件を満たすかは、具体的なユースケースや品質基準によって評価する必要がありそうです。

実践例3: 自然言語による複雑なシェルコマンドの生成

　Googleは、UNIXコマンドラインの力を自然言語を通じて直接利用できるようになったとしています。曖昧なシェルコマンドの構文やフラグを記憶する必要がなく、意図をGemini 3 Proに伝えるだけで実行できます。

　具体例として、Git Bisectの実行が挙げられています。「デフォルトテーマをダークに設定したコミットを見失ったので、git bisectで見つけてハッシュを返してほしい」という自然言語の指示だけで、Gemini CLIがgit bisectの複雑な操作を処理します。

　Git Bisectは、二分探索アルゴリズムを使用してバグを引き起こしたコミットを特定するGitの機能です。通常、手動で「good」と「bad」のコミットをマークしながら進める必要がありますが、Gemini 3 Proがこのプロセスを自動化できるとされています。

　このような自動化は、特定のコマンドラインツールに不慣れな開発者や、頻繁に使用しないため構文を忘れがちなツールを扱う際に有用と考えられます。

実践例4: コードからのドキュメント生成

　Gemini 3 Proの高度な推論能力により、コードベースのロジックを読み取り理解できるとされています。単に構文を見るだけでなく、関数の目的、パラメータと戻り値を調査・統合し、複雑なロジックを明確で人間が読める言語に変換できます。

　具体例では、ドキュメントがなくテクニカルライターもいないアプリケーションに対して、すべてのコードをレビューした上でユーザードキュメントを作成するというプロンプトが示されています。このドキュメントには、アプリの使用方法、コマンドラインオプション、認証オプション、組み込みツールなどすべてのユーザー向け機能の説明が含まれます。

　さらに、MCPや拡張機能などの特定機能については、トピックと概念も説明し、ユーザーの理解を深めるとされています。オープンソースプロジェクトとして、コードのレイアウトに関するアーキテクチャ概要、各コンポーネントの要約、貢献方法も提供し、検索機能を含む読みやすく整理されたフォーマットで出力するという詳細な要件が含まれています。

　自動ドキュメント生成は、開発速度とドキュメント品質のバランスを改善する可能性がありますが、生成されたドキュメントの正確性や一貫性は、定期的なレビューと更新が必要と考えられます。

実践例5: Cloud Runサービスのパフォーマンス問題のデバッグ

　Gemini 3 Proの改善されたツール利用能力により、チームのコンテキストを保持する異なるサービス間で複雑なワークフローを調整できるとされています。単一の問題を解決するために、監視性、セキュリティ、ソースコントロールなど複数のソースから情報を収集する必要がある多段階のタスクを計画・実行できます。

　具体例では、サーバーレスプラットフォーム(Cloud Run)と人気のセキュリティスキャナー(Snyk)をGemini CLI拡張機能を使用して接続し、根本原因を見つけて修正を提案し、その修正をデプロイするという一連の作業が示されています。「ユーザーが『変更を保存』ボタンが遅いと報告しているので、’tech-stack’サービスを調査してほしい」という単一のプロンプトで、複雑な多ツール調査が合理化されたアクションに変わります。

　この種の統合は、DevOpsワークフローにおいて、異なるツールやサービスを手動で切り替える手間を削減する可能性があります。ただし、実際の本番環境での使用には、適切なアクセス権限の管理やセキュリティ考慮が必要となります。

Gemini 3 Proの適用範囲

　Googleは、これらの例は始まりに過ぎないとしています。真の可能性は、これらの特定のコマンドを実行することではなく、日常的なシェルコマンドの最適化、実質的なエンジニアリング作業への取り組み、チームのツールにパーソナライズされたワークフローの構築など、固有の課題にGemini 3 Proがどのように適応できるかにあります。

　Gemini 3 Proは、コマンドラインをコンテキストを理解するインテリジェントなパートナーに変換するとされています。この種のコンテキスト理解能力は、プロジェクト固有の慣習、チーム固有のツールチェーン、個別の開発環境への適応を意味すると考えられます。

まとめ

　Gemini 3 ProのGemini CLI統合により、ターミナル上での開発作業に高度なAI推論能力が加わりました。3Dアプリ生成からパフォーマンスデバッグまで、具体的な活用例が示されています。現在は段階的なロールアウト中ですが、順次アクセスが拡大される予定です。実際の効果は個々の開発ワークフローによって異なるため、自身の環境で試してみることが重要となりそうです。