GoogleがリリースしたGemini 3.0は、ChatGPTやClaudeを大きく上回る性能を持つ革新的なAIモデルである。本動画では、単一のプロンプトで完全なウェブアプリケーションを生成できるワンショット機能、全てのベンチマークで首位を獲得した圧倒的な性能、そして100万トークンのコンテキストウィンドウと高速な処理速度について詳細に解説する。GoogleのTPU(テンソル処理ユニット)による独自のチップ戦略がNVIDIAの独占から脱却を可能にし、かつてAI競争で大きく遅れをとっていたGoogleが、わずか2年で業界トップに返り咲いた経緯を紹介する。Gemini 3.0を統合したAntigravity IDE、Gemini CLI、Notebook LMなど、Googleが同時発表した関連ツール群も含めて、AI開発の最前線で起きている劇的な変化を包括的に伝える内容となっている。
GoogleによるGemini 3.0の衝撃的なリリース
GoogleがGemini 3.0をリリースしました。これはChatGPTをはるかに上回る新しいAIモデルです。どんなウェブサイトもワンショットで作成できます。全てのベンチマークで1位を獲得しています。そして驚くべきことに、これはGoogleが今日リリースした多くのもののうちの1つに過ぎません。Gemini 3を使わなければ、あなたは取り残されることになるでしょう。
この動画では、今回のリリースがすべてを変える理由を説明します。Gemini 3がChatGPTやClaudeとどう比較されるのか、そしてそれを使ってどんなものでも構築できるのかについてお話しします。AIの最先端にいたいなら、最後まで見るようにしてください。
では、まずはその驚異的なワンショット機能をお見せしましょう。ワンショットとは、基本的にあなたが想像できるどんなウェブサイトでも、単一のプロンプトで完成させられるということです。
ここで3Dレゴエディターのウェブアプリを作成するように指示し、非常に視覚的でインタラクティブなものにするよう求めました。ほんの数ヶ月前なら、これにはAIとの何度ものやり取り、大量のデバッグ、構築したいものの詳細な説明が必要だったでしょうが、それは過去のものです。Gemini 3なら簡単にワンショットできます。問題ありません。
さて、Gemini 3の実行が完了しました。44秒かかりました。プレビューをクリックしてみます。これが3Dレゴビルダーです。これはBlenderのMVPのようなもので、単一のプロンプトで作られました。ええ、未来はここにあります。これが印象的だと思うなら、これから見るものまで待ってください。このAIモデルは異常ですから。
ベンチマークでの圧倒的優位性
ARC AGI 2ベンチマークで別のブレークスルーが達成されました。これは訓練データにない問題をテストする視覚的推論ベンチマークです。そしてGemini 3は他の全てをはるかに上回っています。つまり、比較にもなりません。そしてGemini 3ディープシンキングはさらに先を行っています。ディープシンク版については後ほど詳しく説明します。
Gemini 3のリリースにより、AI競争は一気に面白くなりました。このようなベンチマークを見ると、私たちがAGIに一歩近づいたと本当に感じます。では、モデルの統計を見てみましょう。まず、100万のコンテキストウィンドウがあり、これは非常に良いですが、価格は中間くらいですね。他のいくつかのGeminiモデルのような安価なモデルではありませんが、パフォーマンスを考えれば高価なモデルでもありません。
さらに印象的なのは速度です。1秒あたりのトークン数は非常に優れています。これが数兆パラメータのモデルであることを考えると、87TPSは驚異的です。今ご覧いただいているのは、実際にGemini 3からツーショットで作られた原子炉の動作する3Dモデルです。AIで何でも構築できると言うとき、本当にそういう意味なのです。
Gemini 3は特にフロントエンドが得意です。なぜでしょうか。Googleはデータの宝庫を持っているからです。全ての画像を含むGoogle検索があります。YouTubeがあります。Google Docsがあります。世界中のどの企業よりも多くのデータを持っていると言えるでしょう。これにより、素晴らしいAIモデルだけでなく、素晴らしいマルチモーダルAIモデルを作ることができるのです。
そして、このGemini無料リリースがその明確な証拠です。ちなみに、これはGeminiと提携してポーランドのワルシャワで対面ハッカソンを開催することを発表するのに完璧な動画です。ハッカソンは2026年1月に開催され、参加枠は限られています。参加したい方は、Instagramで私をフォローして、「ハッカソン」という言葉をDMしてください。
Googleエコシステムへの統合
そして、ちなみにGemini 3はGoogleに組み込まれています。この方が「DOSを理解するのを手伝って」と尋ねたときのように、何かを尋ねるたびに。そして何が起こったか見てください。Gemini 3は答えを出しただけでなく、DOS攻撃がどのようなものかのアニメーション化されたインタラクティブな視覚化も作成しました。これは学習を次のレベルに引き上げます。
視覚的な学習者でも、聴覚的な学習者でも、ビデオ学習者でも関係ありません。Gemini 3は完全にマルチモーダルで、概念を説明し教えるという点では圧倒的に最高のモデルです。Gemini 3がGoogleが今日リリースした多くのもののうちの1つに過ぎないと言ったとき、冗談ではありませんでした。彼らはAntigravityもリリースしたからです。
これは完全なIDEです。基本的にGemini 3を搭載したCursorの競合製品です。それだけでなく、組み込みのブラウザとスクリーン録画ツールがあり、Gemini 3が構築しているものを見て、リアルタイムでデバッグできるようになっています。正直なところ、Antigravityだけで完全な動画に値します。Google Antigravityに関する専門動画を作ってほしい場合は、購読してください。
以前、Gemini 3が全てのAIベンチマークを粉砕したと言ったのを覚えていますか。それは誇張ではありませんでした。これが今日早く投稿した約20の異なるベンチマークのツイートです。見ての通り、Gemini 3は基本的に全てのベンチマークで1位です。AIで何をしたいにしても、Gemini 3 Proは基本的にそれを行うための最高のモデルです。
GoogleのTPU戦略の優位性
これの大きな理由は、GoogleがTPUと呼ばれる独自のチップを持っていることです。TPUはテンソル処理ユニットの略で、機械学習とディープラーニングのワークロードを加速するためにGoogleが特別に開発したASICです。これによりGoogleは超効率的な推論を実現できるだけでなく、Gemini 3のようなモデルをはるかに高速に提供しながら、同時にモデルをより安価にすることができます。
そして最も重要なのは、これによりGoogleがNVIDIAの独占から解放されることです。NVIDIAは販売するGPUごとに70%の利益率を得ています。しかしGoogleには独自のチップであるTPUがあるため、OpenAIやAnthropicほどNVIDIAに依存していません。
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AIの最先端にいたいなら、今日参加してください。動画の下にある最初のリンクです。では、Gemini 3で何でも構築できる方法をお見せしましょう。人々は驚くべきものを構築しています。例えば、この方は動画編集ソフトウェアであるCapCutのクローンを単一のプロンプトで構築しました。
確かに、Gemini 3の実行には230秒かかりました。しかし皆さん、これは編集ソフトウェアで、AIモデルに英語を入力することで構築されたのです。ほんの2、3年前にこれを誰かに話したら想像してみてください。あなたを狂っていると思うでしょう。これは未来の50年先のことだと思うでしょうが、いいえ、今日可能なのです。では、これを構築できるか見てみましょう。
CapCutクローンの構築実験
Cursor内でGemini 3を使用して、CapCutのような完全な編集ソフトウェアを再現してみます。適切なタイムラインなどを備えて、実際にビデオファイルを編集できるCapCutクローンのウェブアプリを作成するように言います。そしてGemini 3はマルチモーダル機能に優れているので、参考として UIの画像も添付します。
さあ、それを添付しましょう。そしてプロジェクトが完全に完了するまで作業を続けるように言います。エージェントモード、Cursorを選択してGemini 3を起動します。ちなみに、Geminiを使用する別の方法は、Gemini 3を搭載するように更新されたGemini CLIを使うことです。Gemini CLIを使ったことがない場合は、Googleに入力して最初のリンクをクリックするか、gemini.google.com/appにアクセスして、Geminiのメインウェブアプリを開くだけです。
Cursorエージェントをチェックして、進捗状況を見てみましょう。いくつかのフォルダを作成しました。プロジェクト構造全体がすでにあることがわかります。Next.jsをインストールしています。何をしているか見守りましょう。その間に、Geminiに最新バージョンでGemini CLIをインストールする方法を尋ねましょう。
これは更新方法も教えてくれるはずですよね。私のように既にインストールしている場合でも、CLIでもGemini 3を使用できるように最新のアップデートがあることを確認する必要があります。現在、Cursor内で使用できます。Droid内でも使用できます。これはCloud Code競合製品のようなものです。実際かなり良いです。さまざまなモデルがあります。Gemini 3もここにあります。これが私が現在使用している方法です。CursorとDroidですが、Gemini CLIもGemini 3を使用する非常に実行可能な方法かもしれません。
セットアップを見てみましょう。まずNodeが必要です。Gemini CLIを更新するにはどうすればいいですか。単一のコマンドのはずです。おそらくこれでしょう。とにかく、Cursorがどうなっているか見てみましょう。エージェントは8つのTODOリストを自分で作成し、今それらを1つずつ実行しています。複数分間問題なく実行できることがわかります。過去にはAIモデルは単一の応答を返すだけで、別の人間の入力が必要でした。
その後、エージェントはCursor内で一度に複数のアクションを実行できるようになりました。これが本当にCursorエージェントのブレークスルーでした。しかし今ではGemini 3により、人間であるあなたからの助けが必要になる前に、非常に長時間実行できます。さて、npmコマンドを実行してGemini CLIを最新バージョンに更新します。npm install Google Gemini latestです。
この数ヶ月間、Gemini CLIはCloud CodeやCodexから大きく遅れていました。しかし、今やそうではないかもしれません。確かに、UIはおそらく最適化されていません。だからDroidをGemini CLIより好んで使用しています。DroidのUIは非常にスムーズです。公平に言えば、Cloud CodeのUIよりも良いかもしれませんが、今やGemini CLIは世界最高のモデルを実行する非常に実行可能な選択肢かもしれません。
デバッグと問題解決のプロセス
しかし、いくつかの問題が発生しています。Geminiを使ってこれをデバッグします。ログを取ります。これを貼り付けます。これを解決するのを手伝ってください。次に何をすべきですか。簡潔に答えてください。
これを見せている理由は、簡単にカットできますよね。でもAIで任意のエラーを修正できることを示したいのです。何でもデバッグできます。十分なコンテキストを与えて、エラーがどのように発生したかを説明すれば、ウェブを閲覧します。考えて、何をすべきか教えてくれます。コンピュータがローカルMPNキャッシュのいくつかのファイルを所有しているようなルート権限を持っているために起こります。
これは考えすぎです。おそらくDroidとCursorを使い続けましょう。進捗はどうですか。Viteを使用しています。興味深い。まだ実行中です。すでに多くのファイルを作成しており、まだ実行中です。考え方を見てみましょう。大きなファイルを書いているところでした。行き詰まっているようです。
しかし、GeminiはトークンをTPUで実行しているため、GPUではなく、非常に異なる方法でトークンを生成します。これらのチャンクのようなものです。AnthropicモデルやOpenAIモデルのように、トークンがきれいにストリーミングされるのを見るほどスムーズではありません。Geminiはこれらの段落を一度に与えるようなもので、見た目はそれほど良くありませんが、機能します。
アプリを構築している間に、Gemini 3が他の全てを破壊している別のベンチマークを見せましょう。これはDesign Arenaという名前です。予想通り、Gemini 3は全体で1位を獲得し、5つのコードカテゴリのうち4つ、ウェブサイト、ゲーム開発、3Dデザイン、UIコンポーネントで1位を獲得しています。
全体的なELOレーティングを見ると、他の全てをはるかに上回っています。注目すべきは、他のモデルが互いにどれだけ接近しているかです。GPT-5.1はClaude 4 Opusよりわずかに優れているだけですが、Gemini 3 Proははるかに優れています。これは巨大なステップアップです。GPT-3.5以来こんなことはありません。2023年初頭にAIにいた方は、GPT-4のリリースがどれほど巨大だったか覚えているでしょう。
AI業界における歴史的転換点
正直なところ、そのように感じます。そしてそれがまさに私がTwitterで述べた通りです。Gemini 3は過去2年間で最大のAIドロップのように感じられます。Cursor内やDroid内で使用してテストしたところから、全てをワンショットします。バグに遭遇することはありません。問題に遭遇することはありません。何かを変更したいときは、説明するだけで正確に実行してくれます。
UIでは素晴らしい。フロントエンドでは素晴らしい。モデルの生の知性、生のコーディング力を感じることができます。これは他の全てより10から15IQポイント先を行っているように感じられます。Cursorが実行を終了したようです。実行方法の手順は次のとおりです。プロジェクトはViteで設定されています。
設定があります。ディレクトリに移動する必要があります。ターミナルを開いて手順に従いましょう。npm installしてからnpm rundevです。CapCutクローンをワンショットできたか見てみましょう。エラーが出ました。ワンショットできませんでした。残念です。スクリーンショットを撮ります。
エラーが出ました。正直なところ、私がセットアップ手順の1つを実行しなかっただけで私のせいである可能性が50%あります。でも、見てみましょう。これは非常に野心的なプロジェクトです。完全な編集ソフトウェアです。10年前でさえ、これには上級開発者のチームが必要だったでしょう。技術的でない人がAIモデルでそれを行えるという考えさえ、クレイジーです。
私たちは未来に生きており、ほとんどの人は全く注意を払っていません。しかしこのチャンネルを見ているので、あなたはこの瞬間がどれほど大きいか理解しています。そして誰が知っているでしょうか、2年後には、JBTのリリースを見るのと同じように、Gemini 3のリリースを、AI史における一種の重要な瞬間として見るかもしれません。
修正されたようです。これをもう一度実行してみましょう。まだエラーが出ています。貼り付けます。まだエラーが出ているので、修正してください。おそらくリサーチを起動することもできますね。Gemini 3でディープリサーチを使用できるだけではありません。
Geminiのディープリサーチとサブスクリプション
ちなみに、UIは最高ではありません。GeminiのウェブアプリでGemini 3があるかどうかを知るには、右側をクリックして「思考」をクリックする必要があります。思考はGemini 3 Proを使用します。ファストは2.5 Flashを使用していると思います。Gemini 3にアクセスしたい場合はファストを使用しないでください。
しかしツールを選択してディープリサーチ標準を実行することもできます。これは10〜15分実行され、100以上のウェブサイトをチェックして、非常に詳細な回答を提供します。しかしディープシンクをアクティブにすることもできます。これには月額200ドルのGemini Ultraが必要だと思います。
AIサブスクリプションが狂ってきているのは分かっています。Grok Heavyは月額300ドルです。JBD Proは月額200ドルです。Droidには月額2000ドルのサブスクリプションがあります。Couldには月額200ドルのサブスクリプションがありますが、正直なところ、Googleが最もコストパフォーマンスが良いです。Google AI Ultraとそれが提供するものを見れば、Geminiアプリで最高の制限があり、Deep Thinkにもアクセスできます。
25,000の月間AIクレジット、Flow、Whisk、Gemini Code Assist、Gemini CLI、Notebook LM、Gmail、Docs、Vidsなどの Gemini。Google Home Premium、YouTube Premiumの個人プラン、30テラバイトのストレージ。GoogleはOpenAI、Anthropic、Cursorが与えられる以上のものを提供しています。Googleには非常に多くの製品があるからです。単一のサブスクリプションに投入できるソフトウェアの完全なエコシステムがあります。
Google AI Ultraは非常に強力なサブスクリプションで、Gemini 3のリリースにより、特にディープにアクセスできるため、手段がある場合は取得することを強くお勧めします。Cursorがファイルの削除を要求しています。そうしましょう。npm rundevを実行しています。5174です。これにアクセスしましょう。
今回はエラーはありません。ターミナルでこれを開きます。しかし何も見えません。それが問題です。このプロセスを終了して、このプロセスを終了しましょう。capcut-cloneにcdする必要があります。今アプリを実行する方法を教えてください。同じnpm rundevを実行する必要があります。問題があります。
CapCutクローンの完成と検証
アプリを起動すると、白い画面だけが表示されます。これを調査して、クリーンな修正を実装してください。エラーに遭遇していないので、これは進歩です。しかし奇妙な白い画面が表示されています。明らかにこれは意図されていません。推論がどのように機能するか見ることができます。index.html、main.tsx、app.tsxを読み取り、これらのファイルに変更を加えています。
npm run buildを実行して、エラーがあるかどうかを確認したいようです。興味深い。タイプエラーに取り組んだので、安心しました。感情を感じているかのように入力するのは奇妙です。エラーを修正して安心することは絶対にできませんが、これらのいくつかは単に間違ったライブラリからインポートされただけのようです。
正直なところ、適切な方法は、古いバージョンを使用するのではなく、このテキストタグの最新ドキュメントをすべて読めるように、ディープリサーチを起動することです。トレーニングカットオフは何か見てみましょう。トレーニング知識のカットオフは何ですか。Gemini 3の知識カットオフが何かを知るのは興味深いでしょう。
Google検索を利用しているので回答を拒否しています。それは良いことですが、確実に知識カットオフがあります。11個のファイルが編集されました。これが機能するか見てみましょう。UIがあります。これは編集ソフトウェアのように見えます。メディアをインポートしましょう。インポートは機能するようです。
この録画セッションからファイルをインポートします。実際、ここにメディアがあります。タイムラインにドラッグしましょう。タイムラインにあります。これは異常です。これはウェブブラウザで実行されています。専用アプリではありません。実際に機能するようです。信じられない。どれだけトリミングできるかわかりませんが、
ここにはあまり多くのツールがありません。操作できるタイムラインがあり、ファイルを実行します。1秒あたりのフレーム数は少し疑問がありますが、これはやはり完全にウェブブラウザ内です。これは私のコンピュータで実行されているのではありません。これはブラウザで実行されています。そしてそれは、数ギガバイトのファイルで動作するため、はるかに印象的です。
このCapCutのクローンは、この方のものほど印象的ではありませんが、誰が知っているでしょうか。おそらく彼はしばらくそれに取り組んでUIを磨いたか、より良いプロンプト、より多くの画像を提供したのかもしれません。私のプロンプトは非常に短かったので、おそらく私のせいです。しかしGemini 3は圧倒的に最高のAIモデルです。コーディングだけでなく、デザインだけでなく、本質的にあなたがする必要のあるすべてのことにおいて。
Googleの市場での復活とその意味
考慮すべきもう1つのことは、過去数日間、事実上あらゆる種類の資産が赤字だったことです。株式でも仮想通貨でも、すべてがマイナスでしたが、Googleは例外でした。見ての通り、NVIDIA、Apple、Amazonなどの他の大手ハイテク企業でさえ、時価総額が大幅に下落しましたが、Googleは昨日3%上昇しました。
そしてこれはGemini 3がリリースされる前だったことを思い出してください。わずか2年前、GoogleはAIで大きく遅れていたことに気づくでしょう。誰もがGoogleがAI競争に完全に負けたと思っていました。例えば、当時GoogleのAI製品だったBardとChatGPTを比較すると、比較にもなりませんでした。BardはおそらくChatGPTより2年遅れていました。
Googleが非常に遅れた状態から、世界最高のモデルを持つようになったのを見るのは、それも少しではなく大幅に、正直なところ驚異的なカムバックです。控えめに言っても、これは刺激的です。そして人々が理解していないのは、未来は保証されていないということです。現在、平均的な人にとってChatGPTがAIであるように見えます。AIと言えばChatGPTと同義です。OpenAIには膨大な流通があり、多大な勢いがあるからです。ChatGPTよりも人気のあるものがあるとは考えにくいですが、AIは急速に進化する風景です。2年後には、Geminiが誰もが使用するAIになっているかもしれません。
正直なところ、週を追うごとにそれがますます可能性が高く見えます。まず最初に、Googleのチームに脱帽します。これは異常です。進歩は信じられないものです。そして他のAIラボは深刻な問題を抱えています。彼らはGoogleよりも少ないデータを持っています。Googleよりも少ないお金を持っています。Googleよりも少ないエンジニアを持っています。そして独自の処理ユニットを持っていません。TPUを持っていません。
独自のチップを持っていないのです。Googleはカムバックを果たしただけでなく、今後彼らに驚異的な優位性を与えるモードも作成したように見えます。そして他の誰かが彼らに追いつくことさえ難しく見え、ましてや追い越すことは言うまでもありません。
投資したいAI企業が1つあるとすれば、それはGoogleです。ちなみに、Notebook LMもGemini 3を搭載するようになります。Notebook LMはAIで何かを学ぶための圧倒的に最高の方法です。実際、数日前にそれについての動画を作成したばかりです。ここをクリックして見に行ってください。
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