Name: ジェミニ3.0がリーク：実際の使用例を見る (Gemini 3.0 has Leaked: See examples of it in action)
Uploaded: 2025-10-17T01:27:32.000Z
Duration: 10 min 7 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

分詞構句

Coming up this week, Gemini 3.0 leaks start to emerge.

今週は、Gemini 3.0 のリークが出始めます。

We'll take a look at some examples of it in action.

実際に動作している様子をいくつか見ていきましょう。

Linea's head of product shares how the company uses AI agents to stop interrupting engineers, a new tool to create your digital twin at work.

Lineaのプロダクト責任者が、同社がAIエージェントを使ってエンジニアの邪魔を止め、職場でデジタルツインを作成する新しいツールをどのように活用しているかを共有します。

And Anthropic's co founder warns us that AI is a real and mysterious creature.

そして、Anthropicの共同創業者からは、AIは本物で神秘的な生き物だと警告がありました。

そのすべてや、さらに多くの情報にご期待ください。

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そして、このブリーフィングを楽しんでいただけたら、ぜひチャンネル登録と高評価をお願いします。

So first up this week, Gemini 3.0 leaks have started to emerge, with rumors suggesting that Google's new model could be ready for release within a few weeks.

さて、今週最初の話題は、Gemini 3.0 のリークが出始め、Googleの新しいモデルが数週間以内にリリースされる可能性があるとの噂です。

Some users have gotten their hands on it this week, and

今週、一部のユーザーがそれに触れることができ、

実際に動作している例をいくつかご紹介します。

In this example, the model has Vibe coded an entire website relating to the simulation hypothesis.

この例では、モデルがシミュレーション仮説に関するウェブサイト全体をVibeでコーディングしました。

And here's another example of it in action, where it creates the iPhone operating system in just one shot.

そして、これがもう一つの実演例です。iPhoneのオペレーティングシステムを一度に作成しました。

while Google 3.0 isn't yet ready for release, it does seem to be appearing in A B tests for some users.

Gemini 3.0 はまだリリース準備ができていませんが、一部のユーザーのA/Bテストで登場しているようです。

One tactic that eager Gemini fans have been using to get Access to Gemini 3.0 is to use an agentic browser like Perplexity's Comet to open up multiple instances of Google Studio until the Gemini 3.0 version of the A B test is shown.

熱心なGeminiファンがGemini 3.0にアクセスするために使っている戦術の一つは、PerplexityのCometのようなエージェンティックブラウザを使って、Google Studioの複数のインスタンスを開き、A/BテストのGemini 3.0バージョンが表示されるまで試すことです。

Google has also introduced some new workspace updates this week that could be of interest to product teams.

Googleは今週、プロダクトチームにとって興味深い可能性のある、いくつかの新しいワークスペースアップデートも導入しました。

The first is a new Help me Schedule feature in Gmail powered by Gemini, which is designed to make it easier for you to find a meeting slot with a colleague.

最初の一つは、Geminiによって強化されたGmailの新しい「ヘルプ・ミー・スケジュール」機能で、同僚との会議の空き時間を見つけやすくするように設計されています。

And the other is an updated version of its AI function in Google Sheets.

そしてもう一つは、Google スプレッドシートのAI機能のアップデート版です。

The new update makes the AI function even more powerful by automatically adding results from Google Search.

新しいアップデートでは、Google検索からの結果を自動的に追加することで、AI機能がさらに強力になります。

One of the examples that Google suggests using is using the function to track real time customer sentiment after a product launch.

Googleが提案する使用例の一つは、プロダクトローンチ後のリアルタイムの顧客センチメントを追跡するためにこの機能を使用することです。

Another tool you can use for tracking customer feedback is, of course, Slack, and

顧客フィードバックを追跡するために使用できるもう一つのツールは、もちろんSlackです。

this week Slack unveiled a major rebrand of the original workplace automation tool Slackbot to transform it into a workplace assistant.

今週、Slackは、ワークスペースの自動化ツールであるSlackbotをワークスペースアシスタントに変革するために、大規模なリブランディングを発表しました。

The AI upgraded version of Slackbot can perform more complex tasks, such as organizing a product's launch plan inside a canvas by gathering information across different Slack channels.

AIでアップグレードされたSlackbotは、さまざまなSlackチャンネルから情報を収集して、キャンバス内に製品のローンチプランを整理するなどの、より複雑なタスクを実行できます。

As AI assistants gain more agentic capabilities, the lines between AI assistant and agent are blurred, and

AIアシスタントがよりエージェンティックな機能を持つようになるにつれて、AIアシスタントとエージェントの境界線は曖昧になり、

that's the topic for this week's Deep Dive over on Substack.

それが今週のSubstackでのディープダイブのトピックです。

In this new piece, I explore the new powers of AI assistants from companies including Stripe, Slack, Adobe Shopify and others with downloadable UI examples of these assistants and their powers One of the companies featured in this deep dive is Intercom, and

この新しい記事では、Stripe、Slack、Adobe、Shopifyなどの企業からのAIアシスタントの新しい機能について、これらのアシスタントとその機能のダウンロード可能なUI例とともに探求しています。このディープダイブで取り上げられている企業の1つはIntercomです。

they released Fin 3.0 in New York this past week, which comes with new agentic capabilities, including a feature called Procedures.

彼らは先週ニューヨークでFin 3.0をリリースしました。これには、Proceduresと呼ばれる機能を含む新しいエージェンティック機能が搭載されています。

This is a system for training an agent to complete multi step workflows from start to finish so for example, processing damaged order claims, refunding customers or troubleshooting accounts.

これは、エージェントに最初から最後までマルチステップのワークフローを完了するようにトレーニングするためのシステムです。たとえば、破損した注文のクレーム処理、顧客への返金、アカウントのトラブルシューティングなどです。

So if you're interested in learning more about the new powers of AI assistants, then check out this week's Deep Dive over on Substack.

ですから、AIアシスタントの新しい機能についてもっと知りたい場合は、今週のSubstackでのディープダイブをチェックしてみてください。

And continuing the theme of assistants and agents, LINEAR has published a page with a list of all of the AI agents that the company now supports.

そして、アシスタントとエージェントのテーマを続けると、LINEARは同社が現在サポートしているすべてのAIエージェントのリストを掲載したページを公開しました。

These include agents for logging and fixing bugs or writing requirements, and more.

これらには、バグの記録と修正、要件の作成などのエージェントが含まれます。

And this week their head of product revealed how the company uses AI agents internally to help them to ship small, non controversial changes like changing text or updating colors that would otherwise disrupt the productivity flow of an engineer.

そして今週、彼らのプロダクト責任者が、エンジニアの生産性の流れを妨げる可能性のある、テキストの変更や色の更新といった、小さく論争の余地のない変更を迅速にリリースするために、社内でAIエージェントをどのように活用しているかを明らかにしました。

A product manager or non technical person can write up a spec delegated to an AI agent and then push it to production.

プロダクトマネージャーや非技術者でも仕様書を作成し、AIエージェントに委任して本番環境にプッシュできます。

He says that the litmus test that they use for determining which task to delegate to AI agents are non controversial changes that are easier to do than asking an engineer to context switch.

彼が言うには、AIエージェントに委任するタスクを決定するためのリトマス試験紙は、エンジニアにコンテキストスイッチを依頼するよりも簡単な、論争の余地のない変更です。

But he says the company's product teams also use it for testing out new ideas that may never get shipped eventually.

しかし、同社のプロダクトチームは、最終的にリリースされない可能性のある新しいアイデアをテストするためにもそれを使用していると彼は言います。

Elsewhere this week, Spotify has rolled out a new update to its DJ feature, which allows users to interact with it conversationally via text.

今週は他に、SpotifyがDJ機能の新しいアップデートをリリースしました。これにより、ユーザーはテキスト経由で会話的に対話できるようになります。

Spotify says that since introducing voice requests earlier this year, DJ listening has increased, and

Spotifyによると、今年の初めに音声リクエストを導入して以来、DJのリスニングは増加しており、

this new way to interact with it conversationally could drive engagement up even further.

この会話的に対話できる新しい方法は、エンゲージメントをさらに高める可能性があります。

And one company that has shown its commitment to conversational interfaces this week is Walmart.

そして、会話型インターフェースへのコミットメントを今週示した企業の一つがWalmartです。

This week they confirmed a major partnership with OpenAI's ChatGPT that will allow users to purchase products conversationally through its new checkout feature.

今週、彼らはOpenAIのChatGPTとの主要なパートナーシップを確認しました。これにより、ユーザーは新しいチェックアウト機能を通じて会話的に製品を購入できるようになります。

Approximately 40% of Walmart's revenue is now generated online, so that's roughly $240 billion.

Walmartの収益の約40％は現在オンラインで生成されており、これは約2400億ドルに相当します。

But but will Walmart's customers want to make purchases through a conversational interface rather than browsing a store?

でも、Walmart のお客様は、お店をブラウジングするのではなく、会話型のインターフェースを通じて購入したいと思うのでしょうか？

Not everyone is convinced, but this will be a big test for consumer appetite for conversational commerce.

全員が納得しているわけではありませんが、これは会話型コマースに対する消費者の意欲を試す大きなテストになるでしょう。

Now let's take a look at some tools you can use, and

さて、いくつか使えるツールを見ていきましょう。

まずは Flint という製品からご紹介します。

This product is backed by former Facebook exec Sheryl Sandberg, and

この製品は、元 Facebook 幹部の Sheryl Sandberg が支援しており、

it helps teams build what it calls autonomous websites.

チームが「自律型ウェブサイト」と呼ぶものを構築するのに役立ちます。

In other words, sites that generate, adapt and a B test pages themselves based on visitor behavior, market changes and AI traffic.

つまり、訪問者の行動、市場の変化、AI トラフィックに基づいて、ページを生成、適応、A/B テストするサイトのことです。

So this will allow you to launch and optimize landing pages without interrupting developers and they even mention this in their copy on their website.

これにより、開発者を中断することなくランディングページを立ち上げ、最適化できるようになります。彼らはウェブサイトのコピーでもこれを言及しています。

They say that this includes all the pages that engineering has no time for.

エンジニアリングに時間が取れないすべてのページが含まれると彼らは言っています。

The way it works is you upload your company's URL and then upload your content separately and it will use your pre existing styles to build pages that match your company's brand.

仕組みは、会社の URL をアップロードし、コンテンツを別途アップロードすると、既存のスタイルを使用して会社のブランドに合ったページを構築します。

So if you're looking for new ways to build landing pages, then maybe check out Flint.

ですので、ランディングページを構築する新しい方法をお探しなら、Flint をチェックしてみてはいかがでしょうか。

Next is a product called Strawberry which describes itself as a self driving browser that comes with a team of AI companions, each with their own Persona.

次に紹介するのは Strawberry という製品です。これは、それぞれ独自のペルソナを持つAIコンパニオンのチームを備えた、自動運転ブラウザと説明されています。

These companions include competition Camilla for competitive analysis and recruiter Ryan to help you hire this week the company raised $6 million, but

これらのコンパニオンには、競合分析のための Camilla や、採用を支援する Recruiter Ryan が含まれます。今週、同社は600万ドルを調達しましたが、

given that there is so much competition in the AI browser space it'll be difficult for Strawberry to cut through and the final product for this week is called Vivn.

AIブラウザの分野には多くの競合があることを考えると、Strawberry が注目を集めるのは難しいでしょう。そして、今週の最後の製品は Vivn です。

This week they raised $35 million to create your digital twin at work and this product is designed to help users in the scenario when a colleague with vital information is away on vacation or in a different time zone.

今週、同社は3500万ドルを調達して、職場のデジタルツインを作成しました。この製品は、重要な情報を持つ同僚が休暇中であったり、別のタイムゾーンにいる場合にユーザーを支援するように設計されています。

The problem they solve, they say, is that typically progress must be delayed until that person responds.

彼らが解決すると言う問題は、通常、その人が応答するまで進捗を遅らせなければならないということです。

But with a digital twin that will no longer be the case.

しかし、デジタルツインがあれば、もうそのようなことはありません。

The founders say that the product has been trained to sound and act just like the person it is emulating, but

創業者によると、この製品は模倣している人物のように聞こえ、行動するようにトレーニングされていますが、

it also knows what information to keep private.

プライベートに保つべき情報も認識しています。

これはすべて素晴らしいように聞こえますが、

imagine returning to the office only to learn that your digital twin has made some fundamental decisions that you disagree with.

オフィスに戻ったら、デジタルツインがあなたの意に沿わない基本的な決定を下していたと知る、という状況を想像してみてください。

Nevertheless, if you're someone who likes the idea of someone else stepping into your shoes whilst you're away, then Vivint could be worth checking out.

それでも、あなたが不在の間に他の誰かに自分の代わりを務めてもらうという考えが気に入っているなら、Vivintはチェックする価値があるかもしれません。

Now let's take a look at some data and trends for the week.

さて、今週のデータとトレンドを見てみましょう。

And first up is some new data from Opendoor's CEO who says that their procurement team is saving millions of dollars a year by canceling SaaS products that they don't use.

まず、OpendoorのCEOからの新しいデータです。彼によると、調達チームは使っていないSaaS製品を解約することで年間数百万ドルを節約しているとのことです。

Their CEO says that they'll go from paying 10 different SaaS providers in one department down to just one after they conducted an AI powered audit of SaaS product usage.

同CEOは、SaaS製品の使用状況をAIで監査した結果、ある部署で10社のSaaSプロバイダーからわずか1社にまで減ると述べています。

This is of course excellent news for CFOs but not quite so exciting for the SaaS companies who rely on that revenue.

これはCFOにとっては素晴らしいニュースですが、その収益に依存しているSaaS企業にとってはあまりエキサイティングなことではありません。

This this week also saw the release of the annual State of AI report from Air Street Capital.

今週はまた、Air Street Capitalによる年次「State of AI」レポートも発表されました。

Now this report is over 300 pages long, so we don't quite have time to cover everything, but

このレポートは300ページ以上あるので、すべてをカバーする時間はあまりありませんが、

here are some stats worth knowing for product teams.

プロダクトチームにとって知っておくべき統計情報をいくつかご紹介します。

The report shows that Claude and Cursor are the most adopted tool this year, while ChatGPT and Perplexity are the most dropped.

レポートによると、ClaudeとCursorが今年最も導入されたツールである一方、ChatGPTとPerplexityは最もドロップされたツールとなっています。

LangChain is the most popular framework for product teams who are building AI agents.

LangChainは、AIエージェントを構築するプロダクトチームにとって最も人気のあるフレームワークです。

The average contract value for an AI enterprise software has grown from 39,000 in 2023 to $1 million in 2025.

AIエンタープライズソフトウェアの平均契約額は、2023年の39,000ドルから2025年には100万ドルに増加しました。

AI first companies are growing from launch to 5 million in annual recurring revenue at a 1.5 faster rate than the top 100 SaaS companies in 2018.

AIファースト企業は、2018年のトップ100 SaaS企業と比較して、1.5倍速いペースで収益を伸ばしています。

And perhaps unsurprisingly, MCP is the most adopted protocol for agents with an estimated 15,000 servers globally.

そして、驚くことではありませんが、MCPはエージェントにとって最も採用されているプロトコルであり、世界中で推定15,000台のサーバーが使用されています。

So if you're interested in digging deeper into that report, then the State of AI report from Airstreak Capital is definitely worth a look.

もしこのレポートをさらに深く掘り下げたいのであれば、Air Street Capitalの「State of AI」レポートは間違いなく一見の価値があります。

And one company that has leaned heavily into MCP is Stripe, and

そして、MCPを積極的に活用している企業の一つがStripeです。

this week they revealed that they've seen a 32% week on week growth in the number of users of its MCP server with the top MCP use cases including searching product catalogs, creating or retrieving prices and reading docs.

今週、同社はMCPサーバーのユーザー数が週次で32%増加したことを発表しました。MCPの主な用途としては、商品カタログの検索、価格の作成・取得、ドキュメントの読み取りなどが挙げられます。

Other analysis this week shows us the Claude code and OpenAI's codecs are now neck and neck for coding pull request approvals at 74% each, but

今週の他の分析によると、ClaudeのコードとOpenAIのコーデックは、コードのプルリクエスト承認率でそれぞれ74%と同率で競っていますが、

at the moment neither of them top the current leaderboard and that achievement goes to San Francisco based startup Amp Code.

現時点ではどちらも現在のリーダーボードのトップではなく、その功績はサンフランシスコに拠点を置くスタートアップAmp Codeにあります。

AIによって生成されたコードは一つのことですが、

for European startups at least, perhaps what is needed is AI coding agents that can not only build features, but

少なくともヨーロッパのスタートアップにとっては、機能を作成できるだけでなく、

can also ensure they're built in a way that meets regulations.

規制に準拠した方法で構築されていることを保証できるAIコーディングエージェントが必要なのかもしれません。

According to a new survey, almost 60% of small European tech companies say that they've experienced delays in rolling out new AI product features to due to regulation, versus 44% in the US 1/3 of European developers at small tech companies say that they've had to remove or downgrade features in order to comply with requirements, largely due to data handling and safety checks.

新しい調査によると、ヨーロッパの小規模テクノロジー企業のほぼ60%が、規制のために新しいAI製品機能の展開に遅延が生じたと回答しており、米国では44%でした。小規模テクノロジー企業のヨーロッパの開発者の3分の1は、主にデータ処理と安全チェックのために、要件に準拠するために機能を削除またはダウングレードしなければならなかったと述べています。

And finally this week, Anthropic's co founder has warned humanity about the risks of AI, saying that what we're dealing with is a real and mysterious creature.

そして最後に今週、Anthropicの共同創業者はAIのリスクについて人類に警告し、我々が扱っているのは本物の神秘的な生き物だと述べました。

He argues that as systems become more sophisticated, they also become more aware that they're being tested.

システムがより洗練されるにつれて、テストされていることにも気づくようになると彼は主張しています。

And so in these graphs you can see that Sonnet 4.5 currently leads the software engineering benchmark test.

そしてこれらのグラフで、Sonnet 4.5が現在ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークテストでリードしていることがわかります。

But in this graph you can see that as the latest AI models get better and better, so too does their situational awareness score.

しかし、このグラフでは、最新のAIモデルがますます良くなるにつれて、状況認識スコアも同様に向上していることがわかります。

In other words, as these models become more sophisticated, they also become more aware of the fact that they're being tested and audited.

つまり、これらのモデルがより洗練されるにつれて、テストされ監査されているという事実に気づくようにもなります。

The this, according to Jack Clarke, means that what we're dealing with here is a mysterious and real creature and not just a simple and predictable machine.

これは、ジャック・クラークによれば、我々がここで扱っているのは、単なる単純で予測可能な機械ではなく、神秘的で本物の生き物であることを意味します。

And on that note, I'll leave it there for this week.

そしてその点について、今週はここまでとさせていただきます。

Thanks very much for listening and watching.

ご視聴いただき、ありがとうございました。

I'll be back next week with another briefing.

来週も別のブリーフィングでお会いしましょう。