Gemini 3がプロダクト、エンジニアリング、マーケティングの仕事を再配線した

Gemini 3が世界ナンバーワンのモデルとして登場し、AI活用における戦略の単位がモデル単位からタスク単位へと根本的に変化した。本動画では、Gemini 3の強みである視覚認識と大規模コンテキスト処理能力が、これまでAIが介入できなかった領域——UI分析、動画解析、巨大なコードベースの理解——を可能にする様子を解説する。プロダクトマネージャー、エンジニア、マーケター、デザイナーなど職種別に、Gemini 3がどのような業務を革新するか、そしてClaudeやChatGPTとどう使い分けるべきかを具体的に示す。また、Anti-Gravityエディタの登場により、エンジニアリングの焦点が「キーストロークの技術」から「仕様の明確化とレビュー」へシフトしている現状を明らかにし、組織にAI運用専門チームが必要になる理由を説く。Gemini 3は「見る」「実行する」タスクに最適化されており、「書く」「話す」タスクにはClaudeやChatGPTが依然として優れているという実践的な使い分け原則を提示している。

Gemini 3 Just Rewired Product, Engineering, and Marketing Jobs

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Gemini 3の登場と戦略の転換

Gemini 3が登場し、これは世界ナンバーワンのモデルです。これが私たち全員にとって何を意味するのか、そしてプロダクトマネージャー、エンジニア、マーケターといった特定の職種にとって何を意味するのか。この動画では両方について掘り下げていきます。まずは全体的な要点から始めましょう。

第一に、戦略の単位はもはやモデルではなくなりました。どのフロンティアモデルが最良かを問うべきではないのです。Gemini 3をナンバーワンのモデルとして話しているのは皮肉なことだと気づいていますが、本当に理解すべきなのは、Gemini 3によってどのモデルがどのワークフローに最適かを問うことが避けられなくなったということです。なぜなら、このモデルは動画スクリーン、巨大なコンテキストの処理といったいくつかの分野では明らかに優れている一方で、説得力のある文章作成や日常的なチャットといった他の分野ではそれほど明確に優れているわけではないからです。

つまり、もしあなたがまだ「私たちはOpenAIの会社だ、それだけを使う」とか「Anthropicの会社だ、それだけを使う」と議論しているなら、本質を見逃しています。組織の誰かがルーティング層を担当する必要があります。そして、非常に安価で簡単で、有用ながらも不正確な抽象化をご提案したいと思います。すべての抽象化は不正確です。しかし、その中には有用なものもあります。これは有用だと思います。

もしそれが「見る」または「実行する」タスクなら、Gemini 3を考えてください。もしそれが「書く」または「話す」タスクなら、ClaudeとChatGPTを考えてください。もしそれが安価で大量のタスクなら、小型のフラッシュモデルを使う必要があります。これがすべてのケースでうまくいくでしょうか。絶対にノーです。便利で使いやすい抽象化でしょうか。はい、フラッシュカードに収まるサイズです。

AIの沈黙地帯からAIネイティブ領域へ

要点の2番目は、Gemini 3がAIの沈黙地帯をAIネイティブの領域に変えるということです。過去にAIが沈黙していた場所があります。それはもはや真実ではありません。いくつか例を挙げましょう。

Gemini 3以前は、私たちが計算に使っていた多くの高価値な画面は事実上AIにとって暗闇でした。生のユーザーインターフェースとダッシュボード。それらをコーディングするのに必ずしも優れた結果が得られませんでした。デザインするのに必ずしも優れた結果が得られませんでした。それらが何を言っているかを理解するのに、つまり分析するのに必ずしも優れた結果が得られませんでした。

長くて乱雑な動画は間違いなくLLMにとって暗闇でした。ドキュメントやスクリーンショット付きの巨大なコードの山。私たちはそこで進歩を遂げています。Claude CodeやCodexで見た例は確かにありますが、ほとんどのAIにとって必ずしも簡単に操作できる空間ではありません。人間がその長くて乱雑なコンテキストの一部を消化して要約しないと、AIが何か有用なことをする前に必要だったのです。

Gemini 3の本当の革新は、これらの画面が判読可能になり始めているということです。Gemini 3はログから推測する代わりにUIを直接読むことができます。Gemini 3はトランスクリプトを読むだけでなく映像を見ることができます。Gemini 3はこのシステムに関連するすべてのものの、はるかに大きなチャンクを一度に消化できます。

ですから、最も興味深い新しいワークフローは、より良いチャットではありません。それまでできなかった新しい場所でAIを使えるようになることです。UIデバッグのように、デザインQAのように、おそらく何らかの管理パネルの自動化のように、動画リサーチやユーザーテストをどう行うかを考えるように。

ですから、今あなたの各チームに、または自分自身に尋ねるべき良い質問は、今日どこで多くの「画面を見つめる」作業があるかということです。そこではGeminiがおそらくより関連性が高いでしょう。

仕様とレビューへのスキルシフト

要点の3番目は、今や難しいスキルはキーストロークを理解することではなく、仕様とレビューだということです。モデルは「実行」がどんどん上手になっており、ボトルネックは何をすべきかを伝えることと、それが許容可能な選択かどうかを決定することへとシフトし始めています。

Gemini 3と新しいAnti-Gravityコードエディタがこれを非常に文字通りにしていると思います。なぜなら、Anti-Gravityではエージェントがターミナルコマンドを提案し、コードの差分を提案し、ブラウザアクションを持ち、そしてあなたが彼らのアーティファクト、計画、パッチ、リファクタリング提案を承認または却下するからです。これは、揶揄されるような意味でのプロンプトエンジニアリングではありません。

それは同僚と一緒にランブックを書き、仕様を設計し、速くて高品質なコードレビューを行うことにずっと近いのです。これが開発の唯一の方法だと言うつもりはありません。数十年エンジニアと働いてきて私が知っていることの一つは、すべてのエンジニアには人間工学的に感じられるスタックがあるということです。

Anti-Gravityを本当に魅力的で簡単だと感じている人もいます。Cursorに固執することを好む人もいれば、Codexに固執することを好む人もいれば、Claude Codeに固執することを好む人もいます。すべて実行可能なAIオプションです。どれを好むかに関わらず、あなたに知ってほしいことは、Anti-Gravityが私たちのコーディングにおける注意の払い方の感覚を変えているということです。そしてこれは、コーダーでなくても、私たち全員が理解する必要があることです。

なぜなら、Anti-Gravityが行っているのは、何かを構築しているエージェントにどこで介入する必要があるかに集中するよう挑戦してくることであり、コード側に焦点を当てることではないからです。私たちはCursorが進化する方向にこの片鱗を見てきました。しかしAnti-Gravityは本当に本当にそこに踏み込んでいます。

そして、これが意味するのは、私たちが今後行う多くの素晴らしい仕事が、優れたプロダクトマネージャーと優れたテックリードにとって奇妙なほど似たものに見えるようになるということだと思います。なぜなら、それは構築したいものを本当に本当に明確に記述できる人々と、悪いアーティファクトを本当に本当に素早く嗅ぎ分けられる人々によって行われる仕事になるからです。それは絶対にバイブ的なことですが、コードの周りで働いたことがある人なら誰でもそれが真実だと言うでしょう。

ですから、本当に、Geminiとどう働きたいかを評価する際には、純粋にコードを書く能力という観点ではなく、意図を明確に表現し、有用な結果を見て、素早く洗練しレビューする能力という観点で評価すべきです。

ますますモデルは実行する必要のあるコードにたどり着くようになりますが、レビューし、洗練し、注意を払い、何が許容可能かを決定する空間を与えられる必要があるのはあなたです。あなたが仕事に手を入れて何が許容可能かを決定することを容易にするモデルとインターフェースが勝利するものです。

ですから、Anti-Gravityがまさにその理由でAI環境における興味深い展開だと思います。なぜならそこにGoogleがあなたを集中させているからです。

コンテキストの豊富さと認知的負担の変化

要点の4番目は、コンテキストの豊富さが認知的負担を払う場所を変えるということです。100万トークンのコンテキストウィンドウと非常に強力な検索は、ナレッジベースを投げ込んで寝てしまえという意味ではありません。

それは努力を費やす場所をシフトさせます。完璧な小さなコンテキストのパケットをキュレートすることに費やす時間ははるかに少なくなりますが、問う価値のある質問の形とは何か、この回答をどう構造化したいかを決定することにはるかに多くの時間を費やすことになります。

Geminiは今や十分に優れているので、コンテキストウィンドウをクリーンにすることにさらに1時間かける限界利益は、多くの場合、より良い質問とより良い出力形式にかける限界利益よりも低くなっています。

そして、その含意はかなり明白です。データ準備だけでなく、クエリ設計という観点で考え始める必要があるのです。例として、すべてのリポジトリがこれほど小さいわけではないことは承知していますが、リポジトリとドキュメントのチャンクを投げ込めるのであれば、エンジニアとして尋ねる最も価値のある質問は何でしょうか。あるいは、ここで戻ってほしい構造化されたアーティファクトは何でしょうか。差分が欲しいのでしょうか。テーブルが欲しいのでしょうか。何らかの形でのデータの統合が欲しいのでしょうか。しっかりした6ページャーが欲しいのでしょうか。出力は何でしょうか。

鋭い質問をすることと出力を定義することに優れたチームは、コンテキストウィンドウから少しのノイズを削ることに執着するチームより先に進み始めるでしょう。

安全性がユーザー体験の一部に

要点の5番目は、安全性がユーザー体験の目に見える部分になりつつあるということです。これはもはやポリシーPDFではありません。Anti-Gravityは、安全ガードレールが目に見える必要があるという考えを中心に設計されています。

承認のための下書きフローという全体的な考え方、提案と実行の明確な分離、エージェントの計画をレビューする能力、Anti-Gravityで差分を非常にきれいに表示する能力。本質的に、Googleは自分たちの資金を自分たちの主張に投入し、私たちの画面のデザインがモデルが何をすべきで何をすべきでないかに人間が深く関与する必要性を反映すべきだと言っているのです。

そして、私はそれを評価します。なぜなら、その方向でもっと多くの作業が必要だと思うからです。モデルが何をしているかに手を置くことを助けるユーザーインターフェースがもっと必要です。

AI運用は専任の機能に

要点の6番目は、実際には私たちと私たちのチームのためのものです。AI運用は本格的な人員配置機能になりつつあります。これは趣味の仕事ではありません。

ですから、一部のタスクはGeminiへ、一部のタスクはClaudeへ、一部のタスクはChatGPTへという考え方を受け入れ始めたら、誰がそれを維持するのでしょうか。誰がプロンプトを維持するのでしょうか。誰がツールとアーティファクトを維持するのでしょうか。誰がこれらの異なるレイヤーとどう働くかをチームに教えるのでしょうか。

これはソフトウェアエンジニアリングの一部であり、プロダクトマネジメントの一部であり、プラットフォームチームの一部です。この役割が何を意味するかはまだ進化中です。しかし根本的に、AIのチャンピオンである1人のスタッフエンジニアがこれをやれると思っているなら、おそらく投資不足です。

2025年の非常に合理的な動きの一つは、AIプラットフォームグループを明示的に設立し、ルーティングの処理方法、内部教育の処理方法、共有プロンプトの処理方法について権限を与えることです。組織全体でAIの影響を進化させることができるほど大きな権限を与えてください。なぜなら、これらのモデルは特定の分野でより良くなり続けるからであり、妥当な場所にワークフローを移動させることを推進するチームが必要だからです。

そして、私はこれから職務機能に入り、Gemini 3でそれが起こっているのをどこで見ているかについていくつかのヒントを与えようとしています。

モデルの直感を再検討する必要性

要点の7番目は、このモデルについてのあなたの直感です。そして、チャット的なことだけをテストするなら、ここからほぼすべてのモデルについて、あなたの直感はほぼ確実に間違っていると言っても過言ではありません。

ですから、これらのモデルに関するあなたの実体験がメールを書くことや、ただこの質問に答えてくれとか、非常に軽いコーディングや、ただこのドキュメントを素早く要約してくれといったことに偏っているなら、これらはまさにGemini 3の利点が最も見えにくい分野なのです。

ですから、1時間チャットをいじくり回して、それほど違わないと結論づけるなら、あなたは間違っていません。ただ間違った場所を見ているだけです。

ですから、もしそれがあなたなら、最初の10個のプロンプトでGemini 3を判断しないことをお勧めします。代わりに、これまで制限されていた仕事の一部を加速させることを想像する能力を与えてくれるだろうかと自問してください。そして、私はこれらの要点を、あなたの想像力を開いていくつかの可能性を見られるような方法で進めようとしています。

職種別の活用方法:プロダクトマネージャー

さて、職務ファミリーごとの要点に入る時が来ました。職務ファミリーごとに進めていき、Gemini 3が支援する機会があると思われる場所、おそらくニュアンスがある場所、そしておそらくClaudeやChatGPTがまだリストに載るべき場所を説明します。

プロダクトマネージャーの場合、UXや動画のアーティファクトを第一級の入力として扱うことができるようになり、AIに入るために見なければならない宿題ではなくなりました。

これは大きなことです。なぜなら、多くの初期発見とユーザー体験を簡素化するからです。これらのアーティファクトについて、以前はできなかった方法でGemini 3に直接意見を求めることができます。アプリの動画記録の生の入力データ全体で競合分析をGemini 3に求めることができます。

今、Gemini 3が使うべき唯一のものだと言うつもりはありません。最大限の明確さが必要な物語を優先する文書やメールの場合。私はまだClaudeに固執するでしょう。特にSonnet 4.5です。Gemini 3の説得力のある文章がまだそこまで達していないと感じています。

職種別の活用方法:マーケター

マーケターの場合も、同様に動画や視覚的な空間で多くの本当に興味深いワークフローが開かれます。「私たちの勝利しているTikTokにどんなパターンが見られますか。高いクリック率の広告と低いクリック率の広告の間で視覚的に何が違いますか」といったことを尋ねることができます。そして、以前はAIから得られなかったような本当に構造化された見解を得られるでしょう。

ですから、事後のクリエイティブ分析は本当に興味深いです。以前は持っていなかったクリエイティブアセット監査を行うチャンスがあります。

しかし、再度言いますが、Gemini 3からブランドボイス、特にパンチの効いたブランドボイスを引き出すのは簡単ではないと思います。

職種別の活用方法:カスタマーサポート

カスタマーサポートとオペレーション側では、スクリーンショット付きのチケットについて考えてください。今や単なるテキスト文字列としてのチケットではありません。画面上で何が壊れているかによってこれらの問題をクラスタリングすることが実際にできます。スクリーンショットを撮ることができます。チケットを見ることができ、Gemini 3がそれをまとめることができます。繰り返しになりますが、AIは以前これができませんでした。

ですから、自動トリアージワークフローに関して何かをしたい場合、UIの部分を顧客サポートで壊れている場所にタグ付けしたい場合、管理パネルでアクションの下書きをしてAIワークフローで遊びたい場合、これらはすべてGemini 3で探求するのが興味深いことです。

ClaudeやChatGPTに残るのはテキスト部分です。繰り返しになりますが、私は実際にはClaudeに頼るでしょう。5.1以降のChatGPTでさえ、それほど使いやすくありません。

職種別の活用方法:営業

営業では、コールレビューについて考えたいでしょう。スライド、顔、ボディランゲージをより構造化された方法でどのように考えられるか、AIにトランスクリプトだけを与えるのではなく。RFPコンプライアンスや契約比較、動画コール分析でGemini 3で本当に重い作業をどのように考え始めるか。

この60分間の発見コールとホワイトペーパーを次のミーティングのために要約してくださいといったことができます。そういったことが以前は不可能だった方法で可能になりつつあります。

ClaudeやChatGPTに残るものは何でしょうか。コールドアウトリーチ、フォローアップ、LinkedInメッセージです。会話スタイルのレイヤーは、繰り返しになりますが、本当にそこにはありません。パターンが見えていますか。

職種別の活用方法:経営幹部とリーダーシップ

経営幹部とリーダーシップには、本当に興味深い要点がいくつかあります。デックが私に伝えていることと生のKPIテーブルが私に伝えていることの間にどこに違いがあるかを尋ねることができます。多くの経営幹部がそれを望んでいることを知っています。

ちなみに、もしあなたがプレゼンテーションをしているなら、経営幹部が今やこれを尋ねると想定すべきです。付録やスクリーンショット、データテーブル一式を含む取締役会用デックのような大きな混合パケットをどのように消化するか。本当に良い統合を持つ単一のオブジェクトとしてこれをどのように消化可能にできるか。Gemini 3はそれが得意です。

Gemini 3はプレゼンテーションも作成します。ビジュアルスタイルは非常にクリエイティブだと感じています。物語の部分は、繰り返しになりますが、Claudeがいる場所ほどではありません。

職種別の活用方法:フロントエンドエンジニア

フロントエンドエンジニアの場合。見てください、UIの状態と視覚的なバグは今やモデルが見ることができます。これは大規模なブレークスルーです。モデルはまた、固定されていた青紫色の収束から押し出すのがはるかに簡単です。

ですから、ビジュアルデバッグが簡単になり、デザインQAが簡単になり、アクセシビリティQAが簡単になります。さて、単純なバグ修正や単純な調整を行っている場合、どのモデルを使っているかは本当に重要ではありません。

そして、フロントエンドでの全体的な日常的なモデルが何かを見ている場合、Gemini 3、Codex、Claude Codeで並行プロジェクトをコーディングし始めて、モデルがあなたにとって人間工学的に感じられる場所を確認する必要があると思います。

エンジニアについて再度言います。モデルの適合性は個人的なものです。ですから、私がモデルがバグを見るのが得意でQAに使うべきだと言える一方で、あなたの日常的なコーディングドライバーは、モデルがどれだけ自律的か、どれくらいの頻度でチェックインするか、途中でどれだけのコードを消費するか、どれだけのトークンを消費するかについてのあなたの快適さの度合いに一部依存するものです。

ですから、テストしてCodexやClaude Codeから切り替える価値があるかどうかを決定する必要があります。私が言えることは、テストする意思がないなら、おそらくあなたは間違っているということです。試してみる価値があると思います。

職種別の活用方法:バックエンドとプラットフォームエンジニア

バックエンドとプラットフォームエンジニアの場合、サービス全体、コード、設定、ランブック、図を見て、これについて推論し考えるのを手伝ってくださいと生産的に尋ねることができるようになりました。

そして、非常に非常に大きくない限り、コンテキストウィンドウを精巧にシャードする必要はありません。ですから、ターミナルエージェントとあなたがアシスタントと関わる方法が進化し始めています。実際に監督するアシスタントを持つことができ始めています。

Anti-Gravityで遊び始めたときにそれを感じましたし、Codexでもそれを得始めていますし、Claude Codeでも得始めています。ですから、これはモデル製作者が押し続けることを期待すべきものです。

私が指摘したいのは、大きなコンテキストウィンドウを持つことは便利であり、その大きなコンテキストウィンドウが特定のデバッグタスクに必要かどうかを自問する価値があるということです。バックエンドでのデバッグについては、ここでは決定的な意見が少ないです。

適切な表現がないのですが、複雑なコードベースのデバッグではCodexがまだ非常に非常に強力かもしれません。それには特別な香りがあり、それは堅実です。適切な表現がないのですが、Claude CodeとそれがスキルとMCPのエコシステム内で機能し、良いコードを書く方法には特別な香りがあります。

これらは両方とも強みであり、だから私は人間工学に戻り続けるのです。テストしないのは間違っているでしょう。あなたにとっての適合性の問題になるでしょう。コーディング側では。

職種別の活用方法:デザイナー

デザイナーの場合、これは絶対に革命的です。モデルは批評でき、比較でき、UIの不一致を見つけることができ、見ることができます。画面を与えることができます。

ですから、Gemini 3を使っていないなら、デザイナーとして絶対に見逃しています。大きなことです。このモデルはまた、視覚的な意図をエンジニア向けのコード対応可能な記述に翻訳するのを助けてくれます。

ですから、このレイアウトが技術的に何であれ言えることは、デザインを見ることができるため、Gemini 3が本当に助けてくれることです。

職種別の活用方法:データアナリスト

データアナリストの場合、ダッシュボード内のデータと文書内のデータの境界がますます薄くなっています。なぜなら、スクリーンショットとPDFとCSVを一つの証拠の塊として扱い、結論を求めることができるからです。そして、それは一つの大きな会話になり得ます。

四半期または複数レポートの分析が一つのコンテキストウィンドウ内に留まり、数十のチャットに分散しないかもしれません。ですから、その探索的分析を持つことは本当に役立ちます。

私はそれをSQLの代替として使うことをお勧めするつもりはありません。それを言わなければならないと感じています。それが明らかであることを願っています。それにあなたのためにSQLを下書きさせたいなら、それもChatGPTもClaudeもうまくやるでしょう。Pandasコードを書いてほしいなら、それもやりますが、ChatGPTもClaudeもやります。

本当にその時点では、タイトなコードフィードバックループについてだけであり、それは非常に基本的なことです。

職種別の活用方法:動画制作者

動画空間にいる場合、このモデルで作業を開始することが必須です。このモデルは、長い映像をどのように候補タイムラインに変えて、その後カットで洗練できるかを提案するのに役立ちます。ペーシングに役立ちます。ラフカットに役立ちます。この録音の良いフックを見せてくれることに役立ちます。それが助けられることはたくさんあり、私たちはこれの表面をなぞっているだけです。

動画はGemini 3について私が最も強気な場所の一つです。

職種別の活用方法:AI愛好家とバイブコーダー

AI愛好家とバイブコーダーの場合、それを行うための特定のハーネスを構築することなく、エディタ、ターミナル、ブラウザを一緒に使うエージェントで遊ぶことができます。

それ自体が大きなことです。ですから、小さな管理タスクと小さな個人的なデスクトップ自動化タスクが興味深くなり始めることを意味します。そして、そのためのフレームワークを見始めることになります。そして、その周りには多くの構築があるでしょう。ですから、Gemini 3はAnti-Gravityのような環境をいじっている世界に適合します。

概念実証ワークフローを構築している世界に適合します。最小限の手間で素早く立ち上げられる洗練されたウェブサイトをまだ探しているなら、lovable.devは素晴らしいです。マークダウンファイルでエコシステムの包括的なレビューを行い、コンピュータ上のすべてのファイルに触れ、Claude Codeがそれを行うためにすべて設定されている場合、Gemini 3は乗り越えるべき高いバーがあります。それはより知的かもしれませんが、箱の中の脳であり、あなたはMCPからのフックを持っており、Claude Codeで必要なツールを持っており、それに触れたくありません。公平です。

試してみて、どう思うか見てくださいと言います。Codexを使っている場合、Codexはデバッグの観点から欲しいパワーを持っているかもしれず、Anti-Gravityができる計画とレビューとエージェント的思考を見逃していると感じないかもしれません。試してください。

見えるでしょう。あなたがそれを好きになるとは言っていません。嫌いになるとも言っていません。試す価値があると思います。これはエンジニアリング側に戻ります。人々はClaude Codeで快適になります。Codexで快適になります。そして、その快適さ自体が生産性を促進します。ですから、慎重になりたいのですが、少なくともGemini 3に試してみて、公正な評価を与えて、どうなるか見るべきだと提案したいです。

すべての職種を通じた一貫したパターン

これらすべての職務ファミリーにわたってズームアウトすると、かなり一貫したパターンが見られると思います。Gemini 3は、あなたが目と忍耐力で行う仕事のためのものです。ClaudeやChatGPTは、あなたが声とキーボードで行う仕事のためのものである傾向があります。

ですから、私があなたに尋ねることをお勧めする、よりシンプルな質問の一つは、何時間も見て、スクロールして、クリックして、読んで、何が起こっているのかを理解する必要があるだけの場所はどこかということです。

それらは素晴らしいGemini 3の候補です。

総括:Gemini 3が示す新しい働き方

すべてをまとめると、Gemini 3はベンチマークを超えて、私たち全員が、ワークフローが見ることと実行することに焦点を当てている場所と、ワークフローが話すことに焦点を当てている場所、ワークフローが書くことに焦点を当てている場所について意図的に考え始めるための魅力的な推進力です。

本当に興味深い使用例が爆発的に増えるのを見ると思います。Anti-Gravityは超エキサイティングだと思います。動画アプリケーションはエキサイティングです。このモデルができることを見始めたばかりです。