この動画から学べること

本動画では、Googleの最新AIモデル「Gemini 3.0」の登場と、それがAI業界にもたらす影響について、専門家であるAI研究者の今井翔太さんと共に深く掘り下げて解説しています。

1. Gemini 3.0の驚異的な実力とベンチマーク結果:

• 標準的なベンチマークはもちろん、内部的な俺々ベンチマークでも「普通にすごい」と評価されている点。

• 超難問テスト「Humanity's Last Exam (HLP)」相当すごい数字を記録したこと。これは非常に賢い人間でも5%もいかないほどの難易度です。

• 科学知識に関するGPA Diamondベンチマークで90%を超え、この領域がほぼ天井に到達（サチった）と見なされていること。

• 複雑な画像認識テスト「ScreenSpot Pro」において、競合を圧倒的にぶっちぎり、Googleの強みである画像検索やGoogle Lensの技術が生きている点。

• 自販機経営タスク「Vending Bench 2」など、エージェンティックで長期的なタスク（365日の経営）において、他のモデルを上回る利益を上げた点。

2. 革新的な機能と応用例:

• コード生成能力の進化: 2.5 Proでは成立しなかった簡単なゲーム作成のプロンプトが、3.0では完全にロジックが破綻せず、立派なゲームとして成立したデモンストレーション。

• 生成UI（ジェネレーティブUI）: テキスト指示だけで、ウェブサイト風のレイアウトや、入力に応じて再計算が可能な電卓のようなユーザーインターフェースを自動で作成する機能。

• 強力なエージェント機能: Gmailやカレンダー、Google DriveといったGoogleのサービスと密に統合され、「メールの受信トレイを整理してくれ」といった複雑なタスクを実行できる点。ツールの提供者がオフィシャルなエージェントを提供することの信頼性。

3. 競争と未来の展望:

• OpenAIのサム・アルトマン氏がGemini 3.0を祝福したツイートについて、「余裕の現れ」か「焦りの現れ」かという考察。

• Googleが「匂わせ」のような熱狂を作るゲームを覚えてきたことで、ChatGPTユーザーを奪う可能性が十分にあるという見解。

• Google DeepMindが推進するAI for Scienceへの応用。特に、国際数学オリンピックで金メダルを取るレベルのモデル（DeepMindのDeepThink）がGemini 3.0に相当する可能性があること。

• AlphaFoldに代表される科学推進への貢献 や、研究の仮説生成から実験、論文化までを自動化する「AI Co-scientist」の開発競争。