GoogleのCEOであるSundar PichaiがGemini 3.0の年内リリースを明言し、AI業界に大きな波紋を呼んでいる。現行のGemini 2.5が多くの領域で最先端の性能を示す中、次期モデルであるGemini 3.0は特にコーディング能力とマルチモーダル機能において飛躍的な進化を遂げると予測されている。非公式ベンチマークではClaude Sonnet 4.5を上回る成績を記録し、従来のAIモデルが苦手としていた視覚推論タスク、特に時計の時刻判読などで顕著な改善を見せている。業界関係者は、Gemini 3.0がコーディング分野でOpenAIやAnthropicの優位性に挑戦する可能性があると指摘しており、2026年に向けてのAI開発競争がさらに激化することが予想される。
Gemini 3.0の発表とその衝撃
私たちは現在Gemini 2.5を外部に公開していますが、今年リリース予定のGemini 3.0の開発を進めています。その進歩は並外れたものでして、2026年の進歩は2025年よりもさらにエキサイティングなものになると思います。本当にワクワクしています。
これはSundar PichaiがGemini 3.0のリリースについて語った内容です。ご存知の通り、Geminiは現在2.5のバージョンにあります。現在、多くの分野で最先端の性能を誇っています。多くの方がこのモデルを使用していて、嬉しい驚きを感じていることでしょう。
GoogleのAIへの取り組みは、業界を席巻しているNano Bananaから、あらゆる機能を備えたVO3.1まで、製品スイート全体にわたる様々なリリースで継続的に強化されています。そして今、私たちはGemini 3.0がいつリリースされるのかについて推測しているところです。
ベンチマークから見るGemini 3の性能
Gemini 3について最初にお話ししたいことの一つは、もちろんベンチマークです。これらのいくつかは非公式なベンチマークになりますが、もしご注意されていないか、お気づきでない場合のために説明しますと、大規模言語モデルの分野にはLM arenaと呼ばれるものがあります。このアリーナには、常に初期モデルが投入されています。
GoogleやOpenAIは、実際にLLMを早期にリリースすることを決定する場合があります。これは他のユーザーと比較してどうかというフィードバックをユーザーから得て、微調整や調整を行い、実際にリリースされる時には大多数の人が好むものになるようにするためです。ここで見られることは驚くべきものです。ベンチマークに入りましょう。
このベンチマークは、実はこの動画を作る前まで存在すら知らなかったのですが、ヒエログリフベンチマークと呼ばれています。これは2025年8月に導入された新しい評価フレームワークで、AIモデルにおける横方向推論能力、具体的には一見無関係に見えるアイデア間の非明白または創造的な関連性を見つけるスキルを測定するために設計されています。
このベンチマークを見ると、Gemini 3.0 O Proが出ているようです。ちなみに、一部の人々はこのモデルをリチウムフローと呼んでいると思います。Twitterでリチウムを検索すると、この動画で取り上げる予定の様々なベンチマークやその他のものがたくさん見つかるでしょう。
これはモデルが抽象的な手がかり、類推、または直感的な飛躍を必要とする隠れた関係をどれだけうまく結びつけられるかに焦点を当てたベンチマークです。これは直接的な論理的推論ではなく、直感的な飛躍を必要とします。これは事実の想起や直線的な推論をテストするほとんどの直接的なベンチマークとは異なります。
したがって、ブレインティーザーやBig Bench Hardのような他のベンチマークと並んで、人間が横方向思考パズルで行うのと同様の、型にはまらない思考プロセスを特に目的としています。
では、Gemini 3.0 Proはどこにあるのでしょうか。見づらいかもしれませんが、Gemini 3.0 ProはGPT-5iのすぐ下にあることがわかります。悪いスコアではありませんが、Gemini 2.5 Pro thinkingと比較すると、推論能力において大きな飛躍があることを示しています。
これは単にこのベンチマークだけのことですが、Gemini 3.0 Proは、このリチウムフローモデルが基本的に標準モデルの推論努力をほぼ倍増させていることがわかります。これが違うのは、これが現時点では思考モデルのようなものではないからだと推測しています。もちろん、思考の連鎖を持つ思考モデルもあるでしょう。
しかし、このモデルを他のモデルと比較すると、ここで見ることができますが、唯一驚くべきことは、Grok Thorがないことです。もちろん、GPT-5 highは非常に計算集約的なモデルで、非常に長い時間推論を行うことがわかります。
したがって、Gemini 3.0 Proが基本モデルであることは特に驚くべきことです。別のベンチマークを見てみたい場合は、Kingbenchリーダーボードがあります。Kingbench AIは比較的新しいAI大規模言語モデルのベンチマークです。
これは2025年半ばに導入され、実世界のAI推論、コーディング、そしてオープンウェイトモデルとクローズドウェイトモデル全体でのワールドモデリング性能を測定するものです。MMLUやARCなどの以前のベンチマークとは異なり、Kingbenchは静的なQAデータセットではなく、動的な認知推論状況をシミュレートすることを目的としており、LLMの適応性、堅牢性、バイアス耐性に対するより広範囲のテストを提供します。
いくつかの次元が特徴ですが、ここで見ることができるのは、Gemini標準のすべてのモデル、Gemini 3、Gemini 3.0 Pro、そしてGemini 3です。これは思考モデルだと思います。このモデルがここでボードのトップを占めていることがわかります。
Kingbenchは5つの主要な次元を使用してモデルを評価します。コア推論、論理的タスク解決能力、事実の根拠、最新の複雑な知識を処理し、ドメイン全体で正確に応答する能力、そしてコーディングと問題解決です。
これは非常に驚くべきことです。なぜなら、リーダーボードで1位であるだけでなく、驚くべきことにSonnet 4.5を上回っているように見えるからです。それがそれほどクレイジーではないと思われるかもしれませんが、これが信じられないほどのことだということを理解する必要があります。なぜなら、Sonnet 4.5とSonnet 4.5 Maxは、標準モデルと思考モデルだからです。
そして、Sonnetは基本的に世界ナンバーワンのソフトウェアエンジニアです。したがって、GoogleがAnthropicの首根っこに迫る可能性があるAI競争を見ると、これは非常に大きな大きな変革になるでしょう。なぜなら、Googleは非常に多くの計算資源と資金を持っているため、製品を大幅な割引価格で提供する傾向があることを私たち全員が知っているからです。
そして、本質的にまだAIスタートアップのようなAnthropicのような他の企業ができることを行うことができます。資金不足だとは言いませんが、他の企業ほどコスト効率的にはなれないと言えるでしょう。
SVGベンチマークを見ると、ユーザーCAN064からGemini 3が他のすべてを一貫して上回っているように見えることがわかります。私はこれらのSVGベンチマークを山ほど見てきましたが、先ほど言ったように、リチウムフローまたはGemini 3が、これまで単純に見たことがないような方法で他のものを上回っていることがわかります。
これは、モデルが視覚的推論や他の形式の推論について真の理解を持っていることを示していると推測しています。ここでGPT-5を見ることができますが、ご存知なかった場合のために言いますと、プロンプトは実際にはXboxコントローラーでした。
これは非常に興味深いことです。GPT-5対リチウムフロー、これらのモデルは非常に異なっていることがわかります。このベンチマークでは非常に興味深いです。
視覚推論における革新的進歩
次のものは、これは非常に重要です。一見すると、これはシンプルなもののように見えますよね。なぜなら、ただの時計で、時計は2時6分を示しているだけだからです。しかし、ここでのポイントは、視覚モデルが本質的に盲目だということです。
そして、これから論文をお見せしますが、この論文が存在することを私が覚えているのは少し奇妙でオタク的です。しかし、私が魅了された論文があり、今お見せします。この論文は「視覚言語モデルは盲目である」と呼ばれていました。
この論文を初めて読んだとき、本当に驚きました。なぜなら、更新されていませんが、当時でも非常に驚くべきことだったからです。使用していたモデルは、Gemini 1.5 Pro、Sonnet 3.5、GPT-4oのような、それほど新しいものではありませんでした。
これらのモデルは古いから、今ではそれらのテストに失敗することはないだろうと言うかもしれません。しかし、人間にとっては直感的だけれども、AIシステムにとっては本当に難しい、異なる種類の推論だということを理解する必要があります。
なぜそれがそうで、なぜそれがそんなにクレイジーなのかを正確にお見せしたいと思います。ここを見ていただくと、少しズームインしますが、4つの異なる線の交差があります。これを時計の話に戻すのはもう少しお待ちください。
しかし、ここで見ることができるのは、これらの線に交差点があるか、つまり触れているかと自分に問いかけた場合、ノーと言うのは簡単です。この線に交差点があるか?1つありますね、これには1つ、そしてこれには2つあります。
しかし、AIシステムにとって、実際にはそれほど頻繁に正しく答えられないことを知ったら驚くでしょう。ここで見ることができるのは、これらのモデル、これらの基本的なモデルでさえ、何回交差するかという非常に基本的な質問に対して、モデルが本当に苦労したということです。
基本的に、これらのモデルが視覚推論タスクを実行しようとするとき、テキスト推論は本当に優れていましたが、視覚推論は本当に、本当に、本当に悪かったということを示しています。
Google Geminiでいくつかのテストを実行しましたが、これらの質問のいくつかに正しく答えているようです。そして、おそらくトレーニングデータに含まれていないのかもしれないと推測しています。
もしかしたらそうかもしれませんが、もちろん、それをテストするにはより広範囲のものが必要です。しかし、ポイントは、以前はLLMが本当に時間を読み取ることができず、それはTwitterで浮遊していたことでした。なぜなら、多くの人がAGIがもうすぐそこまで来ていると言っていても、これらの視覚モデルは時間すらテストできないからです。
ほとんどの人がこの時計を別々の異なるモデルに入れました。そして、ついに画像内の時計に基づいて時間を読み取ることに関して非常に正確なモデルができました。
ここでGoogle Geminiが失敗して、これは12時30分だと言っていることがわかります。Claude Sonnetもここで見ることができ、これも12時30分だと言っています。実際に失敗しています。
そして、もう少し推論した後、ただ6時30分だと伝えると、もう一度見ると、あなたが正しいと言います。6時30分ですと。これは、Googleのモデルであるリチウムフローが正しく取得できたものです。
ほとんどの人はこれに気づかないでしょう。なぜなら、これはほとんどの人がやっていることではないからです。しかし、視覚が改善されるたびに理解する必要があります。視覚がこのレベルにあり、今は少し高いこのレベルにあるとしましょう。70%から80%にジャンプすると、はるかに多くのユースケースが得られ、したがって非常に興味深い製品がはるかに多く得られます。
だから、これは私にとっては知りませんが、ほとんどの人はこれを気にしなかったでしょうが、私にとってこれは非常に魅力的でした。なぜなら、視覚モデルは本質的に、その設計方法が非常にトリッキーだからです。
コーディング能力と実践的な応用
他のことについて話す場合、例えば、他の能力について、このウェブサイトをワンショットで作成したという事実について話すことができます。これは本当にクールでした。これはApex Alphaと呼ばれるものです。これは実際には存在しない仮想のようなウェブサイトだと推測しています。
しかし、これは非常にシンプルに見える、伝統的なClaud Lovableの基本的なウェブサイトのようには見えません。ここでのポイントは、Gemini 3.0 Proが存在する最高のコーディングモデルである可能性があるという状況を私たちが抱えているということです。これを理解していただきたいのです。
このウェブサイトの他の部分も見ることができます。このデザインは非常に素晴らしく、非常に素晴らしく見えます。モデルの他のコーディング能力もありました。そして、これをコーディングすることに成功しました。
正直なところ、ここでの私の下手なゲームプレイについてお詫びしますが、これは基本的にGeometry Dashのバージョンで、かなり難しいゲームです。正直なところ、私はこれが苦手です。だから、ゲームがどれだけ良いかについて私のゲームプレイを基準にすることはできません。
しかし基本的に、これをワンショットでコーディングすることができました。数千行のコードで、これを非常に効果的にコーディングすることができました。プレイしたゲームのすべてを説明欄で共有します。コミュニティがすべてのプロンプトなどを共有しているので、非常に興味深いです。
これはほぼ確認されています。テストカタログから見ているのは、Gemini 3.0 Proがアップグレードされるということです。ラインはすでにそこにあります。そして、能力などについて話したことを知ることが重要です。
Gemini 3.0の潜在的なリリース日はいつですか?ほとんどの人は、このモデルがいつ出てくるのかを知りたがっています。Poly Marketの情報によると、10月31日までに出てくる確率が62%あるそうです。
歴史的にGoogleが年末にモデルをリリースしてきたため、私はそれをそれほど信じていません。そして、彼らはおそらくそれを再び行うだろうと信じています。特に、VO3.1へのアップデートをプッシュしたばかりであることを考えると、これをプッシュする理由が見当たりません。
もしかしたらするかもしれません。完全にはわかりません。しかし、これらのPoly Market予測は、世界的な予測に対してかなりの重みを持っており、通常はかなり正確であることを知っています。
しかし、個人的には、Googleが遅れをとっていると感じない限り、そうする必要はないと思います。もちろん、AI分野で特定のことが起こった場合、早くリリースするかもしれませんが、私は期待していません。しかし、もしリリースすれば、私は確実にそこにいます。
もちろん、これがGoogleがおそらく最高のコーディングモデルをリリースすると私が言う理由です。Amar Resi、この人はGoogle AI Studioのリーダーだと思います。
誰かが「現在、他のすべてがコーディングではるかに優れているので、Gemini 2.5 Proでバイブコーディングを本当に行うことはできません。Grok 4は、Opus 4.1が私のために解決できなかった問題さえ解決します。バイブコーディングに真剣に取り組むなら、Gemini 3 Proのようなものが絶対に必要です」と言いました。
そして、彼は「すべてが次のことのためにセットアップされます」と言っています。だから、彼らがGemini 3のコーディング分野を本当に解決しようとしているという事実をかなり示唆しています。
Semi Analysisは、半導体およびAI産業の深い技術分析で知られる専門的な研究コンサルティング会社で、D Patelによって設立されました。彼らは非常に興味深いことをツイートしました。
Googleがツイートするのが非常に下手なので、私たちが彼らのためにそれを行います。Gemini 3は、特にコーディングとマルチモーダル能力において、信じられないほど高性能なモデルになりつつあります。
これは基本的に、コーディングが大きなジャンプを見る可能性が高い分野の一つであり、現在他のAIシステムから持っているものをはるかに超える可能性があることを意味します。
さらに、マルチモーダル能力もあります。これについては先ほど話しましたが、モデルが最終的にリリースされ、それらの視覚能力をテストできるようになったときに、その状況を手にしたときに起こると個人的に信じています。
だから個人的には、Gemini 3.0 Oが登場すれば、コーディングとマルチモーダル能力に優れたモデルになる可能性が高いと信じています。なぜなら、現実的に業界はそこにあまり焦点を当てていないため、Googleは再び地盤を固めることができるからです。
これは再びSundar Pichaiが話している別のクリップで、再びSundar PichaiがGemini 3.0について2026年と将来のモデル能力に関して言及している場所を見ることができます。しかし、彼らは今年の終わりをターゲットにしているようです。
エージェント的エンタープライズ。私は今後のモデルの軌跡を見ています。Gemini 3.0を開発している中で、2026年には過去数年間ですでに劇的な進歩を遂げてきましたが、今後の進歩は目に見えて感じられるものになるでしょう。これらのモデルは本当にインテリジェントなエージェントになるでしょう。
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