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Gemini 3 : 技術・市場調査報告書2025：推論エンジン、エージェントエコシステム、およびAGIへの軌跡

1. 序論：生成的AIから推論的エージェントへのパラダイムシフト

2025年第4四半期は、人工知能の歴史における決定的な転換点として記録されることとなった。Google DeepMindによる「Gemini 3」シリーズのリリースは、これまでの生成AI（Generative AI）が主眼としてきた「流暢な対話」や「確率的なテキスト生成」というフェーズから、論理的整合性と自律的な実行能力を重視した「推論的エージェント（Reasoning Agents）」への移行を決定づけるものであった。

本報告書は、2025年11月に正式リリースされたGemini 3アーキテクチャ、およびそれに付随する開発プラットフォーム「Google Antigravity」、さらには競合であるOpenAIのGPT-5.1やAnthropicのClaude 4.5との比較優位性について、技術的・産業的観点から包括的に分析を行うものである。

1.1 リリースまでの経緯と混乱

Gemini 3のリリースに至るプロセスは、AIコミュニティ内での激しい憶測と情報の錯綜に彩られていた。当初、2025年10月9日に「Gemini 3 Pro」がリリースされるという噂がGeeky-Gadgetsなどの投稿を発端に広まり、RedditやTechブログを通じて拡散された1。しかし、10月の「Made by Google 2025」イベントではPixel 9 Pro XLやTensor G5チップ、Gemini 2.5 Proのアップデートが発表されるにとどまり、Gemini 3への言及は行われなかった1。

この情報の空白期間において、開発者コミュニティはGoogle Cloud AI Studioの内部リポジトリに「gemini-beta-3.0-pro」というタグを発見し、水面下でのベータテストが最終段階にあることを突き止めていた1。Googleのスポークスパーソンは10月中旬時点で「10月のリリースはない」と明言し、噂を公式に否定したものの、内部では安全性レビューとインフラストラクチャの最終検証が進められていたのである1。

そして2025年11月18日、Googleは沈黙を破り、Gemini 3を正式に発表した3。このリリースは単なるモデルの更新にとどまらず、検索、Android、Workspace、開発ツールを含む全エコシステムへの同時展開という、かつてない規模の「Googleスケール」での投入となった3。

1.2 本報告書の目的と構成

本報告書は、単にGemini 3の機能を紹介するものではなく、以下の核心的な問いに対する専門的な洞察を提供することを目的とする。

  1. 技術的特異点： Gemini 3の「Deep Think」モードや「Nano Banana Pro」画像生成モデルは、従来のTransformerアーキテクチャといかに異なるアプローチを採用しているか。
  2. 開発パラダイムの変革： 新たなIDE「Google Antigravity」は、ソフトウェアエンジニアリングの在り方を「コーディング」から「オーケストレーション」へどう変容させるか。
  3. 競争環境の再編： GPT-5.1が「対話的温かみ」を追求する一方で、Gemini 3が「推論とエージェンシー」を追求する戦略的分岐は、今後のAI市場にどのような影響を与えるか。

2. Gemini 3 アーキテクチャ：技術仕様とマルチモーダル推論の深化

Gemini 3シリーズは、単一のモデルではなく、用途とコスト効率に応じて最適化されたモデルファミリーとして展開されている。その中核をなすのは、論理推論能力を極限まで高めた「Pro」および「Deep Think」バリアントである。

2.1 モデル分類と戦略的ポジショニング

GoogleはGemini 3において、明確なセグメンテーション戦略を採用している4。

  • Gemini 3 Pro: フラッグシップモデルであり、高度なマルチモーダル理解と複雑なタスク処理を担う。特に「Vibe Coding（バイブコーディング）」と呼ばれる、直感的な指示から複雑なコードベース全体を操作する能力に長けている4。
  • Gemini 3 Deep Think: 「推論（Reasoning）」に特化したモード。Google AI Ultraサブスクライバー向けに提供され、数学、科学、論理パズルなどの難問に対し、反復的な仮説検証プロセスを経て回答を導き出す6。
  • Gemini 3 Pro Image (旧称: Nano Banana 2/Pro): 画像生成モデルでありながら、Gemini 3の言語推論バックボーンを統合することで、物理法則や空間論理を理解した上での描画を実現している8。
  • Gemini 2.5 Flash / Flash-Lite: 高スループット・低レイテンシを要求されるタスク向けに継続して提供され、コスト効率と速度のバランスを担う10。

2.2 コンテキストウィンドウとトークンエコノミクス

Gemini 3 Proの技術的仕様において最も特筆すべき点は、**1,048,576トークン（約100万トークン）**という巨大な入力コンテキストウィンドウの実装である11。これは、数冊の書籍、長時間のビデオ、あるいは大規模なコードリポジトリ全体を一度のプロンプトで読み込めることを意味する。

表1: Gemini 3 Pro 技術仕様詳細

機能項目仕様・制限値備考
最大入力トークン数1,048,576 トークンテキスト、画像、動画、音声、コードを含むマルチモーダル入力に対応11
最大出力トークン数65,536 トークン生成量は入力に比べて抑制されており、分析・統合タスクへの指向性を示唆11
画像入力数最大 900枚動画フレームとしても処理可能11
動画処理能力1ファイルあたり最大1時間合計900ファイルまで。10 FPSでの高密度サンプリングが可能12
音声処理能力最大 約8.4時間100万トークン分に相当11
ドキュメント入力PDF 最大900ページ/ファイル複雑なレイアウトや図表を含むドキュメントの解析に最適化11
サポートされる機能関数呼び出し（Function Calling）、構造化出力、コード実行、Google検索グラウンディングチューニング（Fine-tuning）は現時点で非対応11

出典: Google Cloud Vertex AI Documentation 11

入力（1M）と出力（65k）の非対称性は、Gemini 3の設計思想が「長文生成」よりも「情報の蒸留と統合」にあることを示している。膨大なコンテキストの中から特定の事実を抽出し、論理的に構成された洞察を出力するというユースケースにおいて、この設計は極めて合理的である。

2.3 ネイティブマルチモーダルと時間的推論の進化

Gemini 1.0からの系譜である「ネイティブマルチモーダル」アーキテクチャは、Gemini 3においてさらなる進化を遂げた。従来のマルチモーダルモデルが、視覚エンコーダと言語モデルを別々に学習させて接続する方式（Late Fusionなど）をとることが多いのに対し、Geminiは当初から異なるモダリティを同一のトークン空間で学習している13。

高フレームレート動画理解（10 FPS）

特筆すべき進化は、動画理解における時間分解能の向上である。Gemini 3 Proは、毎秒10フレーム（10 FPS）以上のサンプリングレートで動画を処理できるように最適化されている12。従来のモデルが1秒に1フレーム程度しか認識できず、素早い動作や微細な変化を見落としていたのに対し、Gemini 3はゴルフスイングの力学的なフォームの変化や、科学実験における一瞬の化学反応などを正確に捉えることができる。これにより、数時間の映像アーカイブから特定の事象を検索したり、文脈を跨いだ物語の要約を行ったりする「ビデオエージェント推論」が可能となった12。

音声モダリティの拡張

音声入力に関しても、最大8.4時間の連続データを処理可能であり、会議の議事録作成から感情分析、話者識別を含む複雑な音声解析タスクを、データの分割なしに実行できる11。これは、法的な証言録取の分析や、コールセンターにおける全通話ログの解析など、エンタープライズ領域での需要に直結する能力である。

3. 「Deep Think」パラダイム：システム2思考の実装

Gemini 3の最大の差別化要因であり、AIの認知能力における飛躍的進歩を象徴するのが「Gemini 3 Deep Think」である。これは、ノーベル経済学賞受賞者ダニエル・カーネマンが提唱した「システム2（遅い思考）」をAIアーキテクチャ上で具現化したものと解釈できる。

3.1 反復的仮説検証プロセス

通常のLLM（システム1的）は、入力に対して確率的に最もあり得る次のトークンを即座に生成する。これに対し、Deep Thinkモードは、回答を出力する前に「思考」のプロセスを挟む。具体的には、**反復的な推論ラウンド（iterative rounds of reasoning）**を実行し、複数の仮説を同時に探索する7。

このアーキテクチャは、従来の「思考の連鎖（Chain-of-Thought: CoT）」が抱えていた脆弱性を克服するために設計されている。CoTでは、連鎖の初期段階で論理的誤謬が発生すると、その後の推論全てが崩壊するリスクがあった。Deep Thinkは「Tree of Thoughts（思考の木）」やモンテカルロ木探索に類似した並列思考プロセスを採用しており、ある思考パスが行き詰まった場合や論理的矛盾に突き当たった場合、自律的にその枝を剪定し、別の有望な仮説へと切り替える能力を持つ15。

3.2 ベンチマークにおける圧倒的優位性

この「思考するAI」の真価は、暗記が通用しない抽象的な推論ベンチマークにおいて顕著に現れている。

  • ARC-AGI-2 (Abstraction and Reasoning Corpus):
    未知のパターン法則を発見し適用する能力を測るこのテストにおいて、Gemini 3 Deep Thinkは45.1%（コード実行あり）というスコアを記録した14。これは、以前のモデル（Gemini 2.5 Proなど）が一桁台や10%台に留まっていたこと、また競合するGPT-5.1が17.6%程度であることと比較すると、倍以上の性能差であり、質的なブレイクスルーを示唆している16。
  • Humanity’s Last Exam (HLE):
    AGI（汎用人工知能）への到達度を測るために設計された、既存の学習データとの重複を極限まで排除した難問セットである。Gemini 3 Deep Thinkはこのベンチマークにおいて、ツール使用なしで**41.0%**を記録した14。GPT-5.1のスコア（約30.1%）に対し約11ポイントの差をつけており、未知の問題に対する適応力において現時点で世界最高峰の性能を示している16。
  • GPQA Diamond:
    博士号レベルの科学的推論を要する問題セットにおいて、**93.8%**という正答率を叩き出した3。これは、専門家レベルの知識と推論能力を兼ね備えていることを証明している。

3.3 APIによる制御性

開発者向けには、APIを通じてthinking_level（思考レベル）パラメータが提供されている。以前のthinking_budgetに代わるこのパラメータは、「Low」または「High」に設定可能であり、開発者はアプリケーションの要件に応じて、応答速度（レイテンシ）と推論の深さ（コスト）のトレードオフを制御できる11。これにより、即答性が求められるチャットボットには通常モードを、複雑なデータ分析や戦略立案にはDeep Thinkモードを適用するといった柔軟な運用が可能となる。

4. 視覚的推論の革新：Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)

Gemini 3のリリースに伴い、画像生成モデルの分野でもパラダイムシフトが発生した。それが「Gemini 3 Pro Image」であり、コミュニティやリーク情報では**「Nano Banana 2 (Pro)」**の名称で知られるモデルである8。

4.1 拡散モデルから推論誘導型生成へ

従来の画像生成AI（MidjourneyやStable Diffusionなど）は、主に拡散モデル（Diffusion Model）に依存しており、テキストと画像の統計的な相関関係からピクセルを生成していた。これに対し、Nano Banana ProはGemini 3の推論バックボーンを生成プロセスに直接統合している8。

これは「頭脳（LLM）と手（描画エンジン）」の関係に例えられる。画像を描画し始める前に、LLMがプロンプトを解釈し、物体間の物理的関係、照明の論理、構図の整合性を「計画（Plan）」する。この計画に基づいて描画が行われるため、従来のモデルが苦手としていた論理的な整合性が飛躍的に向上している18。

4.2 視覚的ロジックの実証テスト

このアーキテクチャの優位性は、Redditユーザーなどによるストレステストで明らかになった。

  • 「7本指の手」の識別:
    「7本の指がある手」というAI特有のアーティファクトを含む画像を提示した際、GPT-5.1は「5本の指がある普通の手」と幻覚（ハルシネーション）を起こして認識したのに対し、Gemini 3 Proは「指が7本ある」という異常を正確に指摘し、それがAI生成画像である可能性に言及した19。
  • 物理法則の理解:
    「脚の長さが異なるテーブル」の画像を見せた際、Gemini 3はその不安定性を物理的観点から論理的に説明することができた19。
  • テキストレンダリング:
    言語モデルがトークンとして文字を理解しているため、画像内の看板、ラベル、インフォグラフィックなどのテキスト生成において、スペルミスが激減し、意味のある文章を画像内に配置することが可能となった20。

この「推論してから描く（Reasoning-on-images）」アプローチは、画像生成を単なるアート作成ツールから、設計図、教育用資料、正確な図表作成を行うための産業用ツールへと昇華させるものである21。

5. エージェント革命：Google Antigravity プラットフォーム

Gemini 3の技術的到達点を実際の生産性に転換するためにGoogleが投入したのが、新たな統合開発環境（IDE）ないしはエージェント開発プラットフォームである**「Google Antigravity」**である22。

5.1 コーディングから「オーケストレーション」へ

これまでのAIコーディング支援ツール（GitHub Copilotなど）は、カーソル位置の文脈に基づいてコードを補完する「オートコンプリート」の延長線上にあった。しかし、Antigravityはこのパラダイムを根本から覆し、開発者の役割を「コードを書く人」から「エージェントを指揮する人（Manager）」へと変化させることを意図している。

Antigravityは以下の2つの主要なインターフェースを提供する23。

  1. Editor View（エディタビュー）:
    VS Codeライクな使い慣れた環境。ここでは従来通りのハンズオンでのコーディングが可能であり、同期的なAI支援を受けられる。
  2. Manager Surface（マネージャーサーフェス）:
    これがAntigravityの真骨頂である。開発者はここで複数の自律エージェントを立ち上げ、タスクを委譲する。例えば「認証モジュールをOAuth2にリファクタリングし、関連するテストを全て更新せよ」といった高レベルの指示を出すと、エージェントはバックグラウンドで計画、コード修正、テスト実行を非同期に行う。

5.2 「Artifacts」による信頼の確立

自律エージェント導入の最大の障壁は「信頼」である。AIが勝手にコードベースを破壊するのではないかという懸念に対し、Antigravityは**「Artifacts（成果物）」**というシステムで応えている23。

エージェントは作業の過程で、単なるログではなく、人間が検証可能な成果物を生成する。これには「実装計画書」「タスクリスト」「修正前後のスクリーンショット」「ブラウザでの動作検証録画」などが含まれる。開発者はこれらのArtifactsをレビューし、ドキュメントにコメントするようにフィードバックを行う。エージェントはそのフィードバックを取り入れて修正を行う。この「Human-in-the-loop（人間がループに入った）」ワークフローにより、大規模な変更も安心して任せることが可能となる23。

5.3 「Vibe Coding」の台頭

Gemini 3とAntigravityの登場により、**「Vibe Coding（バイブコーディング）」**という新たな用語が定着しつつある4。これは、詳細な構文やアルゴリズムを記述するのではなく、作りたいアプリケーションの「雰囲気（Vibe）」や「意図」を自然言語で伝えるだけで、AIがフルスタックの実装を行うスタイルを指す。

Antigravityのエージェントはブラウザを操作する能力（Computer Use）を持っており、コードを書くだけでなく、実際にアプリを起動し、ボタンをクリックし、UIがユーザーの意図通り（Vibe通り）に動作しているかを確認する24。これにより、非エンジニアであっても、アイデアさえあれば実用的なアプリケーションを構築できる道が開かれた。

6. エコシステムの飽和攻撃：Googleスケールでの展開

Googleの戦略は、高性能なモデルを作ることだけではない。それを数十億人が利用する既存のプラットフォームに即座に統合し、ユーザーの日常に深く浸透させることにある。

6.1 Google検索：AI ModeとDeep Research

Gemini 3はリリース初日からGoogle検索に「AI Mode」として統合された25。これは従来の検索結果リストを提示する形式とは一線を画す。ユーザーが「3日間のローマ旅行を歴史的背景重視で計画して」といった複雑なクエリを投げると、Gemini 3は検索結果を要約するだけでなく、雑誌のようなレイアウトで視覚的な旅程表を生成し、動的なウィジェットとして提示する27。

この「Deep Research」機能は、Gemini 3の推論能力を活用し、ウェブ上の断片的な情報を構造化された知識へと再構成するものであり、検索エンジンの役割を「情報の索引」から「知識のコンシェルジュ」へと変質させている。

6.2 Workspace：コンテキストの企業内活用

Google Workspace（Docs, Gmail, Drive）においても、Gemini 3はサイドパネルを通じて深く統合されている。

  • Gmail: 「Contextual Smart Reply」機能は、長いメールスレッドの文脈全体を理解し、ユーザーの口調を模倣した返信案を完全な文章で作成する28。
  • Google Drive: 1Mトークンのコンテキストウィンドウを活かし、ユーザーは自分のドライブ内の全ファイルを対象に「過去に作成したマジック8ボールのコーディング授業案を見つけて」といった曖昧な検索を行うことができる29。AIはファイル名だけでなく、中身の文脈を読んで該当文書を特定する。
  • Workspace Studio: 新たに発表されたこのプラットフォームでは、コーディングスキルがないビジネスユーザーでも、自然言語で「請求書が届いたら内容を読み取ってスプレッドシートに記入し、担当者にチャットを送る」といった自動化エージェント（Studio Agents）を作成できる30。

6.3 Android：OSレベルのエージェント統合

2025年12月のAndroidアップデートにより、Gemini 3はOSのコア機能へと組み込まれた。

  • アクセシビリティ（Guided Frame）: 視覚障害者支援機能において、Geminiの視覚推論能力が活用されている。カメラに映る情景を、単なる物体認識ではなく「何がどうなっているか」という詳細な文脈付きでリアルタイムに音声解説することで、ユーザーの撮影や状況把握を支援する31。
  • Android Auto: 従来のGoogleアシスタントがGeminiに置き換わり、運転中の複雑な対話やタスク処理（例：「到着時刻をパートナーにメッセージし、その近くのイタリアンレストランを予約して」）を自然な会話で行えるようになった6。

7. 競争環境分析：AI三極構造の確立と戦略的分岐

2025年末の時点で、AIフロンティアモデルの競争はGoogle、OpenAI、Anthropicの三つ巴の様相を呈している。特にGoogleとOpenAIの間には、明確な設計思想の分岐が見られる。

7.1 Gemini 3 (Google) vs. GPT-5.1 (OpenAI)

2025年11月、OpenAIはGPT-5.1を、GoogleはGemini 3を相次いでリリースした。この近接したリリース時期は、両社の戦略の違いを鮮明にした15。

  • OpenAIの戦略：「温かみ（Warmth）」と「体験」
    GPT-5.1は「Instant」モードにおいて、より人間らしい、遊び心のある、感情的知性（EQ）の高い対話体験を重視している32。ユーザーレビューでも、日常的な会話や創造的なブレインストーミングにおける「使いやすさ」や「親しみやすさ」で高評価を得ている。
  • Googleの戦略：「推論（Reasoning）」と「実行（Agency）」
    対照的に、Gemini 3はDeep Thinkモードに見られるように、徹底して論理的整合性とタスク遂行能力を追求している。「エージェント」としての信頼性を重視し、ユーザーの代わりに作業を完遂することに主眼を置いている。ベンチマーク（ARC-AGI-2）での圧倒的なスコア差（45.1% vs 17.6%）は、この戦略の違いを如実に表している16。

7.2 Claude 4.5 Opus (Anthropic) との比較

AnthropicのClaude 4.5 Opus（2025年11月24日リリース）は、依然としてコーディング領域で強力なライバルである33。

  • コーディング特化: Claudeは開発者からの信頼が厚く、特に純粋なアルゴリズムの実装やリファクタリングにおいて好まれる傾向がある。
  • コンテキスト: Claudeの20万トークンに対し、Gemini 3の100万トークンは、大規模なドキュメント分析や動画解析においてGoogleに分がある。
  • 統合環境: GoogleはAntigravityというプラットフォーム全体を提供することで、単なるモデル性能以上の「開発体験」でClaudeを引き離そうとしている。

表2: 2025年AIフロンティアモデル比較

特徴Gemini 3 Pro / Deep ThinkGPT-5.1 (Instant/Thinking)Claude 4.5 Opus
リリース日2025年11月18日2025年11月12日2025年11月24日
主要な強みマルチモーダル推論、エージェント運用、統合環境対話的流暢さ、EQ（感情的知性）、一般ユーザー体験コーディング精度、指示順守能力
推論能力 (ARC-AGI-2)45.1%~17.6%未公表（高いと推定）
コンテキストウィンドウ1,000,000 トークン128,000 トークン200,000 トークン
視覚能力推論誘導型（Nano Banana）マルチモーダル標準標準的視覚能力
エージェント環境Antigravity (ネイティブIDE)パートナー統合依存Computer Use (ベータ)

8. 経済性とエンタープライズ実装

技術的卓越性だけでなく、経済合理性もエンタープライズ導入の鍵となる。Gemini 3は、大規模運用を前提とした価格体系を打ち出している。

8.1 価格モデルとコンテキストキャッシング

Gemini 3のAPI価格は、プロンプト長に応じた段階的な設定となっている34。

  • 入力コスト: 100万トークンあたり$2.00（20万トークン以下） / $4.00（20万トークン超）。
  • 出力コスト: 100万トークンあたり$12.00（標準） / $18.00（長文脈）。
  • コンテキストキャッシング:
    1Mトークンという巨大なウィンドウを実用化するための鍵となる機能である。法令全書や社内規定集、コードベースなどの「変わらない巨大なデータ」をキャッシュすることで、入力コストを大幅に削減（1時間あたり$4.50/1Mトークン）し、レイテンシを短縮できる。これにより、RAG（検索拡張生成）の複雑なパイプラインを構築せずとも、全データをプロンプトに載せる「ロングコンテキスト」アプローチが経済的に正当化される34。

8.2 レート制限とスループット

Paid Tierでは、デフォルトで毎分1000リクエスト（RPM）という高いレート制限が設定されている35。これは、1つのタスクを完了するためにエージェントがバックグラウンドで数十回のAPIコールを行う「エージェント・ループ」を許容するための設計であり、Googleが本気でエージェント時代を見据えていることの証左である。

9. 結論と展望：AGIへの軌跡

Gemini 3のリリースは、AI開発における「チャットボットの時代」の終わりと、「エージェントの時代」の始まりを告げるものである。

9.1 チャットからデリゲーション（委譲）へ

Google AntigravityやDeep Thinkが示した方向性は、人間がAIと対話して答えを得るのではなく、AIに目標（ゴール）を与えて業務を委譲（Delegate）し、人間はその成果物（Artifacts）を承認する管理者になるという未来である。この変化は、知的労働の性質を根本から変える可能性を秘めている。

9.2 推論の壁の突破

ARC-AGI-2やHumanity’s Last Examでの40%超えというスコアは、AIが「学習データの記憶と再生」の限界を超え、未知の問題に対して論理的に対処できる汎化能力を獲得しつつあることを示している。これはAGI（汎用人工知能）に向けた明確なマイルストーンであり、AIモデルが単なる知識の検索エンジンではなく、新たな知見を生み出す「思考エンジン」へと進化していることを意味する。

9.3 Googleの「フルスタック」モ城

OpenAIやAnthropicがモデル開発に特化せざるを得ない中、GoogleはTPU（チップ）、データセンター、モデル、OS（Android）、ブラウザ（Chrome）、アプリケーション（Workspace）という垂直統合された全てのレイヤーを支配している。Gemini 3をこれら全てに組み込むことで、GoogleはAIを単なるツールではなく、デジタル社会の「インフラ」として定着させようとしている。

Gemini 3 Era（ジェミニ3の時代）は、AIが「何を言えるか」ではなく「何ができるか」が問われる時代の幕開けである。企業や開発者は、この新たな推論能力とエージェント環境をいかに自社のワークフローに統合できるかが、次の10年の競争力を決定づけることになるだろう。

引用文献

  1. Gemini 3 Pro Rumor Debunked — What’s Really Happening With Google’s Next AI Model https://nxcode.io/resources/news/Gemini-3-Pro-Rumor-Debunked
  2. Google Gemini 3 Loading …. Gemini 3 leaked online | by Mehul Gupta | Data Science in Your Pocket | Nov, 2025 https://medium.com/data-science-in-your-pocket/google-gemini-3-loading-22c79f594002
  3. A new era of intelligence with Gemini 3 – Google Blog https://blog.google/products/gemini/gemini-3/
  4. Gemini models | Gemini API | Google AI for Developers https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
  5. Learn about supported models | Firebase AI Logic – Google https://firebase.google.com/docs/ai-logic/models
  6. ‎Gemini Apps’ release updates & improvements https://gemini.google/release-notes/
  7. Gemini 3 Deep Think: Google CEO Sundar Pichai says it brings company’s ‘strongest reasoning capabilities’ https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/gemini-3-deep-think-google-ceo-sundar-pichai-says-it-brings-companys-strongest-reasoning-capabilities/articleshow/125791128.cms
  8. 12月 8, 2025にアクセス、 https://fal.ai/models/fal-ai/nano-banana-pro/edit#:~:text=Nano%20Banana%202%20(aka%20Nano,pixels%20as%20isolated%20data%20points.
  9. Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) – Google DeepMind https://deepmind.google/models/gemini-image/pro/
  10. Gemini 3 – Google DeepMind https://deepmind.google/models/gemini/
  11. Gemini 3 Pro | Generative AI on Vertex AI | Google Cloud … https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-pro
  12. Gemini 3 Pro: the frontier of vision AI https://blog.google/technology/developers/gemini-3-pro-vision/
  13. Gemini 3 Pro – Google DeepMind https://deepmind.google/models/gemini/pro/
  14. Gemini 3 Deep Think is now available in the Gemini app. – Google Blog https://blog.google/products/gemini/gemini-3-deep-think/
  15. Gemini 3.0 vs ChatGPT 5.1: Two Philosophies | by José Ignacio Gavara | Nov, 2025 https://medium.com/@exceed73/gemini-3-0-vs-chatgpt-5-1-two-philosophies-6f27dcb8963b
  16. Google Gemini 3 Benchmarks (Explained) – Vellum AI https://www.vellum.ai/blog/google-gemini-3-benchmarks
  17. Exclusive: Google set to launch Gemini Nano Banana 2 Flash https://www.testingcatalog.com/exclusive-google-set-to-launch-gemini-nano-banana-2-flash/
  18. Nano Banana 2 and Gemini 3.0: Early Signs of a Major Shift in AI Image Generation https://higgsfield.ai/blog/Nano-Banana-2-and-Gemini-3-Early-Signs
  19. Gemini 3.0 Pro vs ChatGPT 5.1 (Thinking) on Visual Logic: A Side-by-Side Stress Test (The results surprised me) – Reddit https://www.reddit.com/r/GoogleGeminiAI/comments/1p29mhm/gemini_30_pro_vs_chatgpt_51_thinking_on_visual/
  20. Nano Banana 2 is WILD – 50+ Use Cases https://www.youtube.com/watch?v=UvjE8qbnI-c
  21. 25 Things Nano Banana Pro Does That AI Couldn’t Before https://www.youtube.com/watch?v=8_yeRvhn5r4
  22. How to Set Up and Use Google Antigravity – Codecademy https://www.codecademy.com/article/how-to-set-up-and-use-google-antigravity
  23. Build with Google Antigravity, our new agentic development platform … https://developers.googleblog.com/en/build-with-google-antigravity-our-new-agentic-development-platform/
  24. Hands-on with Google Antigravity: The Agentic Platform That Will Supercharge Your Coding | by Dimitre Oliveira | Data Science Collective | Dec, 2025 | Medium https://medium.com/data-science-collective/hands-on-with-google-antigravity-the-agentic-platform-that-will-supercharge-your-coding-49a1d486150b
  25. Gemini 3 Deep Think now available to all Google AI Ultra subscribers: Here’s how to use it https://indianexpress.com/article/technology/artificial-intelligence/gemini-3-deep-think-now-available-google-ai-how-to-use-10407088/
  26. Google is rolling out Gemini 3 and Nano Banana in Search: What it means for users https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/google-is-rolling-out-gemini-3-and-nano-banana-in-search-what-it-means-for-users/articleshow/125746529.cms
  27. Gemini 3: Upgraded Smarts and New Capabilities https://www.youtube.com/watch?v=tubifuqdFtk
  28. Gemini in Gmail – How to Use AI for Email | Google Workspace https://workspace.google.com/products/gmail/ai/
  29. New Feature: Google Workspace Integration in Gemini – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=Og25hXhuzds
  30. Google Workspace Studio: New platform helps users automate everyday work https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/google-workspace-studio-agents-google-rolls-out-workspace-studio-to-help-users-automate-everyday-work/articleshow/125760560.cms
  31. Android is more accessible after Google’s huge December update https://www.androidcentral.com/apps-software/android-os/from-expressive-to-accessible-googles-winter-android-update-makes-the-os-easy-for-all
  32. GPT-5.1: A smarter, more conversational ChatGPT – OpenAI https://openai.com/index/gpt-5-1/
  33. Claude Opus 4.5, and why evaluating new LLMs is increasingly difficult https://simonwillison.net/2025/Nov/24/claude-opus/
  34. Gemini Developer API pricing | Gemini API | Google AI for Developers https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
  35. Gemini 3 API Guide Developers Setup Limits Pricing 2025 – Skywork.ai https://skywork.ai/blog/llm/gemini-3-api-guide-developers-setup-limits-pricing-2025/
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