Google、Gemini 3 Deep Thinkを発表。科学・研究向け推論モードを大幅強化

Googleは2026年2月、Gemini 3シリーズの新モデル「Gemini 3 Deep Think」を発表した。科学計算、数学的推論、複雑な問題解決に特化した深い推論モード（Deep Thinking）を搭載し、研究者、エンジニア、科学者向けに最適化されている。

概要

Gemini 3 Deep Thinkとは

Gemini 3 Deep Thinkは、従来のGemini 1.5シリーズと比較して、以下の点で大幅に強化されている：

• 深い推論モード: 複数ステップの論理的推論を実行
• 科学計算最適化: 数学、物理学、化学、生物学などの分野に特化
• 長時間思考: 複雑な問題に対して数分間の推論時間を許容
• 検証機能: 推論プロセスを段階的に説明し、検証可能

主な技術的特徴

推論時間の延長:

• 従来モデル: 数秒以内に回答生成
• Deep Think: 最大5分間の推論時間（問題の複雑さに応じて調整）

Chain-of-Thought（CoT）強化:

• 推論プロセスを明示的に出力
• 各ステップの根拠を説明
• エラー検出と自己修正機能

ベンチマーク結果

Googleが発表したベンチマーク結果は以下の通り：

MATH（高度な数学問題）:

• Gemini 3 Deep Think: 89.2%
• Claude Opus 4.6: 71.1%
• GPT-5.3-Codex-Spark: 推定75%

GPQA（大学院レベル科学問題）:

• Gemini 3 Deep Think: 78.5%
• Claude Opus 4.6: 65.3%
• GPT-4 Turbo: 58.7%

MMLU-Pro（専門知識）:

• Gemini 3 Deep Think: 91.4%
• Claude Opus 4.6: 88.7%
• GPT-4 Turbo: 86.4%

Humanity’s Last Exam（複雑な推論）:

• Claude Opus 4.6: トップスコア（詳細非公開）
• Gemini 3 Deep Think: 第2位
• GPT-5.3-Codex-Spark: 第3位

主な機能

1. 科学計算支援

数学:

• 微分・積分計算
• 線形代数、統計解析
• 数値計算、最適化問題

物理学:

• 力学、電磁気学の問題解決
• シミュレーション設計支援
• 実験データ解析

化学:

• 分子構造の予測
• 反応経路の最適化
• 化学式のバランシング

生物学:

• タンパク質構造予測
• ゲノム配列解析
• 進化系統樹の構築

2. 深い推論モード

段階的思考プロセス:

ユーザー: 「球の表面積が4πr²であることを証明してください」

Gemini 3 Deep Think:
[推論ステップ1] 球を微小な表面積要素に分割します...
[推論ステップ2] 各要素を積分します...
[推論ステップ3] 球座標系を使用して計算を簡略化...
[推論ステップ4] 積分を実行...
[最終結果] 表面積 = 4πr²

[検証] 各ステップの妥当性を確認...

3. 検証機能

自己検証:

• 推論プロセスの各ステップを再確認
• 矛盾や論理的飛躍を検出
• 代替解法の提示

外部検証:

• 数式検証ツールとの連携（SymPy、Mathematica等）
• 実験データとの整合性確認
• 文献参照による裏付け

4. Google Research統合

arXiv統合:

• 最新の研究論文を自動検索
• 関連論文の要約と引用
• 論文PDFの直接解析

Google Scholar:

• 引用関係の可視化
• 研究トレンドの分析
• 著者ネットワークの探索

Google Colab:

• Pythonコード生成と実行
• データ可視化
• 機械学習モデルのトレーニング

料金体系

API価格

標準推論モード:

• 入力: 100万トークンあたり7ドル
• 出力: 100万トークンあたり21ドル

Deep Think推論モード:

• 入力: 100万トークンあたり15ドル
• 出力: 100万トークンあたり45ドル
• 追加推論時間: 1分あたり0.5ドル

Gemini Advanced統合

Gemini Advanced（月額20ドル）ユーザーは、Deep Think推論モードを1日あたり30回まで利用可能（推論時間は最大2分まで）。

対象ユーザー

研究者

• 学術研究: 論文執筆、実験計画、データ解析
• 仮説検証: 理論的予測の妥当性確認
• 文献調査: 大量の論文からの情報抽出

エンジニア

• システム設計: 複雑なアーキテクチャの最適化
• 問題解決: 技術的課題の根本原因分析
• シミュレーション: 数値計算、モデリング

教育関係者

• 教材作成: 段階的な解説の自動生成
• 学生支援: 問題解決プロセスの可視化
• 評価: 学生の解答の詳細分析

競合との比較

Claude Opus 4.6 vs Gemini 3 Deep Think

Claude Opus 4.6の優位性:

• コーディング: Terminal-Bench 2.0でトップ
• 経済的知識労働: GDPval-AAでトップ
• コンテキストウィンドウ: 1M tokens

Gemini 3 Deep Thinkの優位性:

• 科学計算: MATH, GPQAでトップ
• Google Research統合: arXiv, Scholar, Colab
• 検証機能: 推論プロセスの明示的検証

GPT-5.3-Codex-Spark vs Gemini 3 Deep Think

GPT-5.3-Codex-Sparkの優位性:

• コーディング速度: 1000 tokens/秒
• リアルタイム性: 即座のコード生成
• GitHub統合: Agent HQ対応

Gemini 3 Deep Thinkの優位性:

• 数学的推論: MATHで14ポイント上回る
• 科学分野の専門知識: GPQAで20ポイント上回る
• 長時間推論: 最大5分間の深い思考

実際の利用例

1. 物理学研究

クエリ: 「量子もつれ状態における Bell不等式の破れを数学的に証明してください」

Deep Think応答:

• EPR論文の背景説明
• Bell不等式の導出（段階的）
• 量子力学による予測計算
• 実験結果との比較
• 結論と解釈
• 参考文献リスト

2. 化学シミュレーション

クエリ: 「ベンゼンの共鳴構造を分子軌道法で説明し、安定性を計算してください」

Deep Think応答:

• 分子軌道理論の基礎
• ベンゼンの電子配置計算
• Hückel法による近似
• エネルギー準位の計算
• 共鳴エネルギーの導出
• Python/SymPyコード例

3. 数学証明

クエリ: 「フェルマーの小定理を証明し、RSA暗号への応用を説明してください」

Deep Think応答:

• 定理の形式的記述
• 証明（数学的帰納法）
• 補題の導出
• RSA暗号の原理
• 実装例（Python）
• セキュリティ上の考察

技術的課題と今後の展望

現在の制限事項

• 推論時間のコスト: 長時間推論はAPI料金が高額
• 精度の限界: 最先端研究レベルには未到達
• 専門用語の理解: 特定分野の深い専門知識は不足
• 実験データの扱い: 大規模データセット処理には不向き

今後の改善予定

Googleは以下の機能追加を予定していると報じられている（未確認）：

• マルチモーダル推論: 画像、グラフ、数式の統合的理解
• 実験設計支援: 最適な実験条件の提案
• 自動文献レビュー: 研究動向の自動サーベイ
• ピアレビュー支援: 論文の妥当性自動チェック

まとめ

Gemini 3 Deep Thinkは、科学・研究分野におけるAI支援の新たなマイルストーンとなる。深い推論モードにより、複雑な数学的・科学的問題に対して段階的かつ検証可能な解答を提供し、研究者やエンジニアの生産性向上に貢献することが期待される。

一方、API料金の高さや、最先端研究レベルへの適用可能性など、解決すべき課題も存在する。今後、Claude Opus 4.6、GPT-5.3-Codex-Spark等との競争の中で、各モデルの得意分野がより明確になっていくと予想される。

• コーディング: GPT-5.3-Codex-Spark（高速生成）
• 長文解析・エージェント: Claude Opus 4.6（1M token context）
• 科学計算・研究: Gemini 3 Deep Think（深い推論）

参考リンク

• Google AI
• Gemini API ドキュメント
• Google Research
• arXiv

---

（本記事の情報は2026年2月13日時点のものです。機能や料金は変更される可能性があります。最新情報は公式サイトをご確認ください）