
2026/02/13 1:55
**ジェミニ 3 ディープ・シンク**
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要約▶
Japanese Translation:
概要:
Google は Gemini 3 Deep Think をリリースしました。これは科学と工学の課題に特化した推論モードです。現在、Gemini アプリ(Google AI Ultra サブスクライバー向け)でライブ中であり、Gemini API を通じて早期アクセス研究者・エンジニア・企業にも利用可能です。初期テスターには、Rutgers University の Lisa Carbone(高エネルギー物理学論文の論理的欠陥を発見)、Duke University の Wang Lab(厚膜成長レシピ >100 µm を設計)、Google Platforms & Devices の Anupam Pathak(物理部品設計の高速化)などが含まれます。ベンチマーク結果では、Humanity’s Last Exam で 48.4 %、ARC‑AGI‑2 で 84.6 %、Codeforces で Elo 3455、2025 年国際物理・化学オリンピックの筆記セクションで金メダル、先進理論物理の CMT ベンチマークで 50.5 % を達成しています。Deep Think はスケッチを解析し形状をモデリングして印刷可能ファイルを生成することで、3D プリント用モデルに変換することもできます。Google はこのモードが深い科学知識と日常的な工学ユーティリティを融合させ、明確なガードレールや完全なデータがない問題に取り組むと強調しています。早期アクセスプログラムは研究者・エンジニア・企業に対し、多様な科学分野で Deep Think をテストする機会を提供します。
本文
概要
Gemini 3「Deep Think」は、現代の科学・研究・工学課題に取り組むために大幅にアップグレードされました。
- 利用可能状況:
- Deep Think の最新版は、Google AI Ultra サブスクライバー向けの Gemini アプリでご利用いただけます。
- Gemini API を通じた早期アクセスは研究者・エンジニア・企業を対象に開放中です―興味がある方は早期アクセスプログラムへ登録してください。
初期活用事例
| ユーザー | コンテキスト | 成果 |
|---|---|---|
| Lisa Carbone – ラトガーズ大学 数学者 | 高エネルギー物理学の高度に技術的な数学論文をレビュー | Deep Think が人間の査読を通過した微細な論理的不整合を発見 |
| Wang Lab – デューク大学 | 複雑な結晶成長(潜在的半導体材料)の製造手法を最適化 | 100 µm を超える薄膜の成長レシピを設計し、以前は達成が難しかった精密目標を満たす |
| Anupam Pathak – Google Platforms & Devices R&D リード | 実物部品設計を加速 | Deep Think を活用して部品設計のスピードアップに成功 |
パフォーマンスハイライト
- Humanity’s Last Exam(ツールなし) – 48.4%(新基準)
- ARC‑AGI‑2 – 84.6%(ARC Prize Foundation による検証済み)
- Codeforces – エロ 3455(競技プログラミングチャレンジ)
- International Math Olympiad 2025 – 金メダルレベルの成績
科学領域
- 2025 年国際物理オリンピック・化学オリンピック筆記部門で金メダル相当の結果
- 高度な理論物理:CMT‑Benchmark で 50.5% を達成
エンジニアリング応用
- スケッチを 3D 印刷可能モデルへ変換:Deep Think が図面を解析し、複雑な形状モデルを生成して印刷ファイルを出力
始め方
- Google AI Ultra サブスクライバー: Gemini アプリで更新された Deep Think モードに今すぐアクセス
- 研究者・企業: Gemini API の早期アクセスプログラムへの関心を表明
新しい Deep Think で何が発見できるか、ぜひご体験ください!