GoogleがGemini 3 Deep Thinkのアップグレードにより、科学的AI（Scientific AI）を再定義

人工知能にとって大きな飛躍となる中、Googleは Gemini 3 Deep Think モデルの大幅なアップグレードを発表し、これを複雑な科学的推論と高度なエンジニアリングの課題における主要なツールと位置づけました。2026年2月12日にリリースされたこのアップデートにより、同モデルは高性能な大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）から、専門分野で人間の専門家に匹敵する能力を持つ専門的な「推論エンジン（Reasoning engine）」へと移行しました。

このアップグレードにおける最大の成果は、Humanity's Last Exam（HLE）で驚異的な48.4%というスコアを記録したことです。このベンチマークは、AIのアカデミックな能力と推論能力を測定するための、最終的かつ最も厳格なテストとして設計されています。このスコアは、Gemini 3 Proや競合他社を含むこれまでのフロンティアモデルに対して決定的なリードを示しており、AIエージェントが外部ツールを使わずに、深く多段階の論理的演繹を必要とする問題に確実に取り組める新しい時代の幕開けを象徴しています。

Creati.ai の読者にとって、この展開は開発者や研究者がAIと対話する方法の変化を予見させます。私たちは「プロンプトを出して祈る（Prompt and pray）」時代を超え、Deep Thinkのようなモデルが、乱雑なデータセットを精査し、不明瞭な理論的欠陥を特定できる検証済みのリサーチアシスタントとして機能する、共同発見の時代へと移行しつつあります。

「システム2（System 2）」の優位性：検索ではなく推論

Gemini 3 Deep Think アップグレードの核心となる差別化要因は、その「システム2（System 2）」思考プロセスへの依存にあります。統計的な確率に基づいて次のトークンを予測する標準的なLLM（システム1）とは異なり、Deep Thinkは意図的で反復的な推論プロセスを採用しています。これにより、モデルは回答を導き出す前に「立ち止まって」複数の論理的経路を評価することができ、人間の科学者が用いる緩やかで分析的な思考プロセスをシミュレートします。

Google DeepMindによると、このアーキテクチャは、明確なガイドレールや単一の正解が欠けている「難解な」問題を解決するために、現役の科学者と協力して微調整されました。実用的な面では、データが不完全であったりノイズが多かったりする環境でモデルが優れていることを意味し、これは現実世界のエンジニアリングや実験科学における一般的な課題です。

主要なアーキテクチャ能力：

• 自己修正： 推論フェーズ中に、自身の思考の連鎖における論理的な誤りを特定する能力。
• ドメイン横断的な統合： 理論物理学の原理と実用的なエンジニアリングの制約を正常に融合させる。
• 視覚的推論： 抽象的な2Dスケッチを、製造可能な複雑で物理的に実行可能な3Dモデルに変換する。

前例のないベンチマーク結果

このリリースの大きさを理解するには、ハードな指標を見る必要があります。AIコミュニティは、モデルがMMLUのようなテストを急速にマスターしてしまう「ベンチマークの飽和」に長年悩まされてきました。Humanity's Last Exam（HLE）は、数学、人文科学、自然科学の最も困難な問題を集約することで、これに対抗するために作成されました。

Gemini 3 Deep Thinkのパフォーマンスは、汎用知能と新しいパターン認識のテストである ARC-AGI-2、および競技プログラミングプラットフォームである Codeforces における記録的なスコアによって補完されています。

以下の表は、この世代の他の主要なフロンティアモデルと比較したGemini 3 Deep Thinkのパフォーマンスをまとめたものです。

表：フロンティアベンチマークにおける比較パフォーマンス

注：特に断りのない限り、スコアは外部ツールを使用しない「pass@1」の精度を表します。競合他社のスコアは、2026年2月時点での最新の公開ベンチマークに基づいています。

ARC-AGI-2での 84.6%というスコア は、開発者にとって特に注目に値します。ARC Prize Foundationによって検証されたこのベンチマークは、トレーニングデータで見たことのない全く新しいタスクに適応するAIの能力をテストし、暗記された知識ではなく「流動性知能（Fluid intelligence）」を効果的に測定します。

金メダルと理論的画期

標準化されたテスト以外にも、Googleは人間の最高の学術的成果基準に照らしてモデルを検証しました。アップグレードされたDeep Thinkは、**2025年国際物理オリンピック**および国際化学オリンピックの筆記セクションで、金メダルレベルのパフォーマンスを達成しました。

これは単に教科書の問題を解くだけではありません。Googleは、モデルが 高度な理論物理学 における習熟度を示した内部ケーススタディを強調し、特にCMT-Benchmarkで50.5%を記録しました。これは、このモデルが新しい材料特性を仮定したり、複雑な量子力学的計算を検証したりするために使用できることを示唆しています。

ある実証済みのユースケースでは、研究者がDeep Thinkを使用して半導体の結晶成長を最適化しました。モデルは過去の実験データを分析し、これまで人間の研究者が見落としていた微妙な環境変数を特定し、より高純度の収率をもたらす改良された成長サイクルを提案しました。

スケッチから現実へ：実用的なエンジニアリング

エンジニアリングコミュニティにとって、最も具体的なアップデートは、Deep Thinkのマルチモーダルなエンジニアリング能力です。Googleは、ユーザーが機械部品の手書きのラフスケッチをアップロードするワークフローを公開しました。Deep Thinkはその図面を分析し、意図された物理的制約と耐荷重要件を推論し、精密な3Dプリント可能なファイルを生成しました。

この「スケッチから製品へ（Sketch-to-Product）」のパイプラインは、抽象的なアイデア（創造的）と物理的な制約（論理的）の間のギャップを埋めるモデルの能力を示しています。これには、AIが図面がどのように 見える かだけでなく、その対象が現実世界でどのように 機能 しなければならないかを理解する必要があります。

利用可能性とエンタープライズ統合

Googleは、個人のパワーユーザーとエンタープライズ開発者の両方をターゲットとした、2段階のアプローチでこのアップグレードを展開しています。

1. Google AI Ultra サブスクリプションユーザー： 新しいDeep Thinkモードは、Geminiアプリ内ですぐに利用可能です。ユーザーは、強力な論理処理を必要とするクエリに対して「Deep Think」オプションを切り替えることができます。
2. Gemini API（早期アクセス）： Googleは初めて、一部の企業や科学機関に対してAPI経由でDeep Thinkを公開します。これは、サードパーティ製アプリケーションを構築している Creati.ai の読者にとって重要な進展であり、自動コードレビューボットや医薬品探索パイプラインなどのカスタムワークフローにこの「推論エンジン」を統合することが可能になります。

AIエコシステムへの影響

アップグレードされたGemini 3 Deep Thinkのリリースは、2026年における「高速な対話型エージェント」と「低速な深い推論者」へのAIモデルの二極化という成長傾向を裏付けています。前者（Gemini 3 Flashなど）が遅延とユーザーエクスペリエンスに重点を置く一方で、Deep Thinkのようなモデルは非同期の問題解決者としてのニッチを切り開いています。

開発者にとって、これはアーキテクチャの変更を必要とします。アプリケーションはまもなく、高速なモデルがユーザーとの対話を処理し、複雑でリスクの高いタスクをDeep Thinkに委任する「マネージャー・ワーカー」パターンに依存するようになるかもしれません。

Creati.aiでこのモデルをさらにテストする中で、疑問が残ります。これらの推論能力は、自由形式の創造的なタスクにどのように反映されるのでしょうか？ベンチマークはSTEM（科学・技術・工学・数学）に焦点を当てていますが、Humanity's Last Examで48.4%を記録するために必要な論理レベルは、物語の構成や複雑なコンテンツ生成にも革命をもたらす可能性のあるニュアンスのレベルを示唆しています。

Gemini 3 Deep Thinkがより広範な開発者コミュニティの手に渡るにつれ、私たちはそのパフォーマンスを引き続き監視していきます。今のところ、「金メダル」基準が設定されたと言えるでしょう。