Google は 2026 年 2 月 12 日（現地時間）、科学、研究、エンジニアリングといった専門性の高い分野における複雑な課題解決を目的として、「Gemini 3 Deep Think」のメジャーアップグレードを発表しました。
「Gemini 3 Deep Think」は、Google AI Ultra プランユーザー向けの Gemini アプリおよび一部の Gemini API ユーザー向けに展開が開始されています。
理論上の計算だけでなく、実務レベルの提案が可能に
Gemini 3 Deep Think は、単なる検索やテキスト生成だけでなく、明確な正解がない問題や、データが不完全で整理されていないような研究課題に取り組むために設計されています。
これまでの AI モデルは抽象的な理論を扱うことは得意でも、それを現実世界の物理的な制約がある環境で応用することに課題がありました。Google は今回のアップデートにあたり、科学者や研究者と連携し、科学的知識と実際のエンジニアリングにおける有用性を融合させたと説明しています。
Google が公開した初期テストの事例によれば、ラトガース大学の数学者 Lisa Carbone 氏は、高エネルギー物理学の専門的な数学論文の査読に Deep Think を使用しました。その結果、人間の査読が見逃していた論理的な欠陥を特定することに成功したとしています。
また、デューク大学の研究室では、半導体材料の結晶成長プロセスの最適化に活用され、100μm 以上の薄膜を成長させるためのレシピを設計するなど、物理実験の現場でも成果を上げています。
ベンチマークスコアも大幅に向上
今回のアップデートでは、汎用人工知能（AGI）の進捗を測る指標として注目される「ARC-AGI-2」において 84.6% というスコアを達成するなど、数学やプログラミング、科学領域のベンチマークにおいて高いスコアを記録しています。
主なベンチマーク結果は以下の通りです。
- ARC-AGI-2: 84.6% (ARC Prize Foundation 検証済み)
- Humanity’s Last Exam: 48.4% (ツールなしでの新基準)
- Codeforces (競技プログラミング): Elo 3455
- 国際数学・物理・化学オリンピック(2025): 金メダルレベル
- CMT-Benchmark (理論物理学): 50.5%
競技プログラミングサイト Codeforces でのレート 3455 は、世界トップクラスの人間と渡り合えるレベルであり、コーディング支援の精度がさらに向上していることが期待できます。
スケッチから 3D プリント用ファイルへ
また、Deep Think は手描きのスケッチを分析し、複雑な形状をモデリングして、そのまま 3D プリンターで出力可能なファイルを生成できるようになりました。
Google の R&D 部門でも物理コンポーネントの設計加速に使われているとされ、プロトタイピングの速度を大きく向上させることが期待されます。
まとめ
Google は Gemini 3 Deep Think のアップグレードを発表し、ベンチマークの向上だけでなくエンジニアリングツールとしても実務レベルの動作が期待できるようになりました。
現在、このアップグレードされた Gemini 3 Deep Think は Google AI Ultra プランユーザー向けに Gemini アプリ内で利用可能になっています。
また、今回は企業や研究者向けに早期アクセスプログラムで Gemini API 経由での提供も行われます。
