GoogleのGemini 2.5 Proに新たに追加された「Deep Think」モードについて解説する動画である。このモードは従来の単一思考チェーンではなく並列思考技術を採用し、複数のアイデアを同時に生成・検討・組み合わせることで複雑な問題解決能力を大幅に向上させている。国際数学オリンピックで金メダル相当の成績を収めるなど、特に困難な数学的・科学的問題に特化した性能を発揮する。
Gemini Deep Thinkの発表と基本概要
さてな、みんなもこれ覚えとるやろ。今日はな、2.5 Proをもっと良ぉしてやるために、Deep Thinkっちゅう新しいモードを導入すんねん。Deep Thinkはな、並列技術を含む思考と推論における最新の最先端研究を使こてるんや。今のところな、めちゃくちゃええパフォーマンス見せてくれとるで。USA Mo 2025で印象的なスコア出してくれてな、これは現在最も難しい数学ベンチマークの一つなんや。
ほんでな、モデルがついに出たで。Geminiアプリからアクセスできるようになっとる。Deep Thinkをクリックしたら使えるんや。これはな、普通のGemini 2.5 Proとは違うねん。めちゃくちゃ時間かかるで。わしはかなり前からこのモデルにアクセスできとったんや。
まずはな、いくつかの出力を見せてから、意図された使用ケースについて話して、それから技術的な詳細についても触れていくで。
Deep Thinkの実際の出力例
これが一つの出力やな。天体のシミュレーションや。ええところはな、モデルが実際にあんたが提供した指示にちゃんと従ってくれることやねん。
ほんでこれが指示に従った別の例やな。これはアセス用のランディングページや。めちゃくちゃええアニメーション追加してくれてるで。それにな、ダークモードとライトモードの切り替え機能も追加してくれとる。そんでこのボタンにマウス乗せたら、かなりカッコええアニメーション付けてくれてるんや。これはユーザーの指示に従うええ例やな。
けどな、これがこのモデルの意図された使用ケースやとは思わんねん。意図された使用ケースを見る前にな、4枚ディスクのハノイの塔問題を解いとる例を見てみよか。普通はな、15手以内で解けるねん。再帰を正しく実装できるモデルやったら、こんな問題は解けるはずやねん。
困難な問題への対応能力
けどこのモデルはな、解くのが難しい問題のために作られとるんや。解くのが難しい問題の一例がな、最近実施された国際数学オリンピックみたいなもんやねん。Gemini with Deep Thinkは公式に金メダル獲得したんや、6問中5問解いてな。OpenAIも6問中5問解いて金メダル獲得しとる。
彼らがGemini with Deep Thinkのバージョン使こてたから、このバージョンで解けるかどうかテストしてみるのがええと思ったんや。そこでこの問題、問題番号1を取って、Gemini Deep Thinkに渡してみたんや。思考の連鎖の要約を見せてくれるねん、これはかなりカッコええで。これから学べることも多いねん。
機械学習の博士号持っとるけど、こんな数学オリンピック問題解けるとは言わんで。けど最終的な出力を見ることはできるやろ。提供された解答に基づく最終出力は実際に正しいねん。これが実際の解答や。問題と解答をコピーしてOpusに聞いてみたんや、今回はOpusもこれが挑戦的な組み合わせ幾何問題を成功裏に解決した高品質な解答やって同意してくれとる。
そやから回答には満足しとるわ。それから問題6を取ってみたんや。これはGeminiとOpenAIモデル両方とも解けんかった問題やねん。この場合は解答を作ろうと試みとった。解答は出してきたけど、正しいかどうかは分からんねん。OpenAIは彼らのモデルが実際にこの問題は解けんって言ったって言うとる。
そこでまたOpus 4に聞いてみたんや。この場合Opus 4は解答は正しいけど大きなギャップがあるって言うとる。答えをこれやって正しく特定してるけど、一般的な下限について証明されてない定理を引用することに依存してるんやと。前に言うたように、正しいかどうか判断する立場にはないけど、こういう問題にGemini 2.5 Pro Deep Think使えるっちゅうことやな。
コード解析での活用例
それともう一つ、個人的にめちゃくちゃ役に立った使用ケースを見せたるわ。今pocket flowっちゅうソフトウェアパッケージ見てるんやけど、これは100行以内でLLMフレームワークを実装しとるねん。lang chainみたいなもんのめちゃくちゃスマートな実装やな。LLMフレームワークに必要な機能はほぼ全部あるんやけど、100行で実装しとるんや。
100行っちゅうのは素晴らしいけど、それはいくつかのギャップがあるっちゅうことでもあるねん。100行のコードベースを文書と一緒にDeep Thinkに渡して、まずこれが何をするか理解してもらって、それからギャップと問題を特定して改善を手伝ってもらったんや。これが思考の連鎖の簡単な流れやな。
pocket flowのコードベースを細かく分析してて、ブログ投稿に文句言うとる。核心的概念をしっかり理解することに焦点を当てとるって言うとるな。そやからこれらの核心概念を正しく特定してて、それから異なる問題を見始めるねん。例えばスケーラビリティ問題の探索、状態管理の見直し、浅いコピーの問題への対処や。最後にはめちゃくちゃええ分析出してくれたで。例えば制限は何かって、非同期フローで同期コードをブロックする重要な並行性の欠陥があるんやと。
この素晴らしいパッケージのスケーラビリティを制限するような問題やな。並列思考チェーンストリーム使こてるから、こんな困難な分析にはめちゃくちゃ有用やねん。それから実際に異なる変更を全部含めたコードベースを実装してもらったんや。
それが作った改善を別の未発表モデルでテストしとって、別の会話でこの2つのモデルが行ったり来たりしてお互いの出力を改善しあうっちゅう、めちゃくちゃ興味深い体験をしてるねん。これはまた別の動画で共有するつもりやけど、最終的には初期実装と比べてずっと頑健なコードベース実装してくれたで。
経済分析での活用例
最後にDeep Thinkでやりたいタイプの例をもう一つ。Xでこのプロンプト見つけたんや。ヒューマノイドロボットが2026年に年間10万台で量産開始して、10億台の稼働率に達するまで毎年出力を倍増するって仮定してや。それから経済、GDP、成長率、インフレーションなんかへの影響分析をやりたいねん。
まず経済的影響について考え始めるで。それからこれが思考の連鎖を分析しようとしてるねん。Googleがええことしてるのは、少なくとも思考の連鎖の要約版を公開してることやな。理想的な世界では、開発者として生の思考の連鎖が欲しいねん。
時には最終出力より思考の連鎖を見る方がずっと興味深いことがあるねん。これらのモデルがどうやって内部で推論してるか学べることが多いからな。とにかく、それに基づいて非常に包括的な分析を出してくれたで。例えば、2040年まで全部の予測を出してくれたんや。
フェーズ1はインフレーション的設備投資ブームになるって。マクロダイナミクスが起こるねん。それから政府と中央銀行両方からの政策対応があるはずや。次のフェーズは価格が大幅に下がるから、急激なコスト崩壊と流動性の罠が起こる可能性があるって。これによると借入と投資両方に影響が出るねん。
それから超放棄と新しい常識。年間ロボット生産が1億台を超えて、2040年までに100万台を超えるねん。マクロンダイナミクスは物質的豊かさが特徴の経済になるけど、従来の労働賃金モデルは人口の大部分にとって時代遅れになって、購買力の分配に危機をもたらすねん。
デフレは持続的なマイナス5%で安定するって。それから対応すべきことについて話してるねん。例えば財政支配、UBIや国民配当の必要性、金融ファイナンシングやな。こういう思考実験にこれらの深い推論モデルを使えると思うねん。
技術的詳細と性能
このセクションでは技術的詳細を見ていくで。これがGemini 2.5 Deep Thinkや。Gemini Ultraサブスクライバーが利用できるようになるねん。これはIMOで金メダル取ったモデルと同じやないけど、同じベンチマークで銅メダルレベルのパフォーマンスまでは到達できるそのモデルのバリエーションなんや。
まだ実験的なモデルやな。金メダル取った実際のモデルは選ばれた数学者と学者に提供される予定や。けど実際にどう動くか見てみよか。並列思考時間っちゅうもん使こてるねん。Deep Thinkは並列思考技術を使って思考能力の最前線を押し進めるって言うとる。
このアプローチでGeminiは一度に多くのアイデアを生成して同時に検討できるねん。時間をかけて異なるアイデアを修正したり組み合わせたりしてから最良の答えに到達するんや。単一の思考チェーンやないねん。複数の異なる解法や思考チェーンを作り出して、興味深いのは時間をかけて異なるアイデアを修正したり組み合わせたりできることや。それで他の思考モデルと比べて時間がかかるんやな。
推論時間や思考時間を延ばすことで、Geminiに異なる仮説を探索して複雑な問題に創造的な解決策に到達する時間をもっと与えるって言うとる。この深い思考時間を可能にする新しい強化学習技術も実装してて、実際にもっと多くの探索が必要な選択された問題でパフォーマンス向上が見られるねん。
その一つが反復的開発とデザインや。このプロンプトに基づくGemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Deep Thinkによる異なるデザインバリエーションのようやな。反復的な改良が必要やから、Gemini Deep Thinkがずっと良い解決策を生成できるようやな。科学的・数学的発見やアルゴリズム作成開発とコードでも同じようにGemini Deep Thinkがええ選択肢になるやろ。それで最も困難な問題にこれを使いたいねん。
汎用モデルやないねん。推論とコーディングベンチマークでは利用可能な他のモデルと比べてずっと良いパフォーマンス出してるで。最近humanity’s last examが注目集めとって、それでGemini 2.5 Deep Thinkが34.8%で最先端やねん。次がGrok 4の25.4%や。
けどGrok 4 heavy with Python plus internetを見ると44.4%まで上がるねん。Gemini 2.5 Deep Thinkはインターネットや他のツール使こてなかったと思うから、多分それでGrok 4と直接比較してるんやろな。Live benchでのコード生成でもまた最先端で88%近く、この特定のベンチマークでの新しい最高スコアや。
参考までにGrok 4 heavy with Pythonが約80%で、Grok 4が79%やな。ここにリストアップされとる。Deep Mineはツール付きのGrok 4 heavyやなくてGrok 4とDee Thinkを直接比較してるようやな。これはIMO 2025で金メダル取ったバージョンやないから、約61%で銅メダル候補になるレベルやな。
Amy 2025では99.2%取ってる。Grok 4 heavy with Python toolsがすでにこの特定のベンチマークを飽和させてると思うわ。このモデルテストしてる時に拒否反応いくつか見たけど、実際にこれについてハイライトしてるねん。Geminiの訓練・開発ライフサイクル全体を通して安全性と責任を築き続けるって言うてるねん。テストではGemini 2.5 Deep ThinkはGemini 2.5 Proと比べてコンテンツ安全性とトーン客観性が改善されたけど、無害なリクエストを拒否する傾向が高かったんや。
これは個人的にテストしてる時に気づいたことやな。一番簡単な方法は同じチャットセッションでプロンプトを言い換えることで、普通はうまくいくで。
Geminiアプリでウルトラサブスクライバーが利用できるようになるねん。まだ実験バージョンやけど、これらのモデル作成者が押し進めてるイノベーションの境界を見るのは本当に素晴らしいことやな。特に今はLLMやないかもしれんけど、そのバリエーションによって動力を得る新しいイノベーションを見てるんやと思う。他のプロバイダーからも似たようなモデルが出てくるかもしれんな。
そやからGemini Deep Thinkでの体験と、アクセスできる他のモデルとの比較を教えてくれや。とにかく、この動画が役に立ったと思ってくれたらええねん。見てくれてありがとうな、いつものように次の動画で会おうや。
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