Name: 2026年に必要となるGoogle Gemini 3.0 Proの全機能 (Every Google Gemini 3.0 Pro Feature You'll NEED in 2026)
Uploaded: 2026-01-15T00:29:31.000Z
Duration: 13 min 35 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！

程度の副詞

GoogleがGemini 3.0 Proを発表しました。

様態の副詞

And if you're still using it like a basic search engine, you're missing out on features that could literally save you hours every single day.

そして、まだ基本的な検索エンジンのように使っているなら、毎日何時間も節約できる機能を見逃していますよ。

Most people have no idea what this thing can actually do.

ほとんどの人は、これが実際に何ができるのか全く知りません。

They type a question, get an answer and move on.

質問を入力して、回答を得て、次に進むだけです。

But Gemini 3.0 Pro has tools buried inside that can analyze entire videos, generate studio quality images, build interactive apps, and

しかし、Gemini 3.0 Proには、動画全体を分析したり、スタジオ品質の画像を生成したり、インタラクティブなアプリを構築したり、

even create full podcasts from your documents.

さらにドキュメントからポッドキャスト全体を作成したりできるツールが内蔵されています。

And in this video, I'm going to show you every single one of them.

そしてこの動画では、それらをすべてご紹介します。

そもそもGemini 3.0 Proとは何でしょうか？

Googleの最も先進的なAIモデルです。

Right now think of it as the brain powering all of Google's AI tools.

今は、GoogleのすべてのAIツールを支える頭脳だと考えてください。

It's multimodal, which means it doesn't just read text, it can understand and generate text, images, audio, video, PDFs and even entire code bases all at once.

テキストだけでなく、テキスト、画像、音声、動画、PDF、さらにはコードベース全体を一度に理解し、生成できるマルチモーダルです。

Gemini 3.0 Pro launched in November 2025 and it's a massive upgrade from the previous version.

Gemini 3.0 Proは2025年11月にリリースされ、前バージョンから大幅にアップグレードされました。

The model is designed for complex reasoning, long context understanding and what they call agentic tasks, which basically means it can plan, execute and complete workflows with multiple steps, surpassing any other AI model that would struggle to keep up with all the information.

このモデルは、複雑な推論、長文の理解、そしてエージェンティックタスクと呼ばれる、複数のステップを持つワークフローを計画、実行、完了できる機能のために設計されており、情報についていけない他のAIモデルを凌駕します。

Now, if you care about the numbers, it scores 37.5% on humanity's last exam, which is a benchmark for advanced reasoning.

さて、数字が気になる方のために説明すると、高度な推論のベンチマークであるhumanity's last examで37.5%のスコアを出しました。

It hits 91.9% on GPQA diamond, which tests graduate level knowledge, and

大学院レベルの知識をテストするGPQA diamondでは91.9%、画面上のユーザーインターフェース要素をどれだけ理解できるかを測定するScreenSpot Proでは72.7%を達成しました。

72.7% on ScreenSpot Pro, which measures how well it understands user interface elements on a screen.

GPT 5.1、Claude Sonnet 4.5、そして前モデルをあらゆる面で上回っています。

It outperforms GPT 5.1, Claude Sonnet 4.5 and its own predecessor across the board.

つまり、このモデルは非常に強力なのです。

Alright, let me show you how this actually works.

それでは、実際にどのように動作するか見てみましょう。

I'm logging into Gemini right now and we're going to run a few tests.

今からGeminiにログインして、いくつかのテストを実行します。

I want to show you the difference between low thinking level and high thinking level.

低い思考レベルと高い思考レベルの違いをお見せしたいと思います。

And then we'll test the multimodal capabilities.

そして、マルチモーダル機能をテストします。

I've selected thinking from the model picker.

モデルピッカーから思考を選択しました。

これによりGemini 3.0 Proにアクセスできます。

簡単なテストから始めましょう。

投資する5,000ドルがあります。

オプションAは年間8%のリターンをもたらします。

Option B gives you 12% return but a $200 yearly fee.

オプションBは年間12%のリターンですが、年間200ドルの手数料がかかります。

Which one makes more money after five years?

5年後、どちらが多く儲かるでしょうか？

Watch how Gemini 3.0 Pro thinks through this.

Gemini 3.0 Proがどのように考えていくか見てみましょう。

It's doing the math, figuring out the fees, and comparing both options side by side.

計算をして、手数料を算出し、両方のオプションを比較検討しています。

It's not just picking one randomly, it's showing me the actual numbers for both choices and telling me which one wins.

ランダムに一つを選ぶのではなく、両方の選択肢の実際の数字を示し、どちらが勝つかを教えてくれます。

The model took a few extra seconds to think before answering, and

モデルは答える前に数秒間考えましたが、

the result is way cleaner and easier to understand.

その結果ははるかにクリーンで理解しやすくなっています。

Now let's test the multimodal capabilities.

次にマルチモーダル機能をテストしてみましょう。

I'm going to upload an image, a screenshot of a complex data dashboard and ask Gemini to analyze it.

複雑なデータダッシュボードのスクリーンショット画像をアップロードし、Geminiに分析を依頼します。

And as you can see, it's not just reading the image, it's actually interpreting the data, spotting patterns, calling out anomalies, and

そしてご覧の通り、画像を読み取るだけでなく、実際にデータを解釈し、パターンを見つけ、異常を指摘し、

次のステップを提案してくれます。

This is the moment you realize multimodal models aren't just a small change, they're basically a full analyst who can look at a dashboard and tell you what matters before you've even zoomed in.

マルチモーダルモデルは単なる小さな変化ではなく、ダッシュボードを見て、ズームインする前に何が重要かを教えてくれる、まさにフルアナリストだと気づく瞬間です。

Let's also test its video analysis features.

ビデオ分析機能もテストしてみましょう。

In the next example, I'll upload this video and ask Gemini to break it into chapters, highlight the key moments, identify emotions, and

次の例では、このビデオをアップロードし、Geminiに章に分割し、重要な瞬間をハイライトし、感情を特定し、

全体的に改善する方法を提案するように依頼します。

The goal is can a multimodal model act like a real editor and not just a transcription machine?

目標は、マルチモーダルモデルが単なる文字起こしマシンではなく、実際の編集者のように機能できるかどうかです。

And as you can see, it does the whole thing.

そしてご覧の通り、すべてをこなしてくれます。

Clean structure, clear insights, even notes on pacing.

クリーンな構成、明確な洞察、さらにはペースに関する注記まで。

At this point, Gemini isn't just helping with the editing, but it completely structures it.

この時点で、Geminiは編集を手伝うだけでなく、完全に構造化してくれます。

The final test is for long context understanding.

最後のテストは、長文のコンテキスト理解です。

I'm going to upload a 30 page PDF, a research report, and

30ページのPDF、研究レポートをアップロードして、

ask Gemini to summarize it and answer specific questions.

Geminiに要約させ、特定の質問に答えさせます。

私のプロンプトはこれだけです。

30ページ全体のドキュメントを読み込みました。

Pulled out the key findings, identified the methodology and flagged the limitations section.

主要な発見を抽出し、方法論を特定し、限界に関するセクションをフラグ付けしました。

This is the 2 million token context window at work.

これは200万トークンのコンテキストウィンドウの働きです。

While other tools would struggle with this much information and sometimes even ignore most of it, Gemini has the capacity to understand and memorize almost anything you give it.

他のツールがこれほど大量の情報で苦労したり、ほとんどを無視したりすることさえあるのに対し、Geminiは与えられたほとんどのものを理解し記憶する能力を持っています。

Now let's test the new extended AI mode in Google Search.

それでは、Google検索の新しい拡張AIモードを試してみましょう。

すでにご覧になったかもしれませんが、

this is Gemini 3.0 Pro powering Google Search directly, giving you deeper, more context aware answers.

これはGemini 3.0 ProがGoogle検索に直接組み込まれ、より深く、文脈を理解した回答を提供しています。

I've enabled AI mode with extended thinking in Google Search.

Google検索で拡張思考のAIモードを有効にしました。

I type in best budget laptops for students in 2025 and look at what it returns.

「2025年、学生向けの最もお得なノートパソコン」と入力して、何が返ってくるか見てみます。

単なる青いリンクの羅列ではありません。

It gives me a curated set of recommended picks with quick specs, pricing and source callouts plus a clean key considerations Battery portability, performance, storage, durability.

おすすめのピックアップが厳選され、簡単なスペック、価格、出典の注釈、そしてバッテリー、携帯性、パフォーマンス、ストレージ、耐久性といった重要な考慮事項が分かりやすくまとめられています。

It even surfaces shopping cards with prices and retailers right there in the layout.

価格や販売店がレイアウトに直接表示されるショッピングカードまで表示されます。

では、もっと複雑なものを試してみましょう。

量子もつれはどのように機能しますか？

そして、その結果は非常に印象的です。

Gemini doesn't just give surface level text, it explains that entanglement links particles into a single shared system so their properties aren't fully defined until you measure them.

Geminiは表面的なテキストだけでなく、もつれが粒子を単一の共有システムにリンクさせるため、測定するまでその特性が完全に定義されないことを説明します。

Then it breaks down the key principles like superposition, instantaneous correlation, and

次に、重ね合わせ、瞬間的な相関関係、そして

why it looks non local without letting you send messages faster than light.

なぜ光速を超えてメッセージを送信できないのに非局所的に見えるのかといった、主要な原則を分解します。

It even clarifies what it isn't and uses an analogy to make the difference.

それが何ではないかを明確にし、違いを理解しやすくするためにアナロジーを使用しています。

Click this is AI learning at its best, turning a confusing physics idea into something clear and easy to understand.

これはAI学習の最良の例であり、混乱しやすい物理学の概念を明確で理解しやすいものに変えています。

さらに深く掘り下げてみましょう。

I ask Visualize how compound interest grows over 20 years with $10,000 at a 7% annual return.

10,000ドルを年利7%で20年間複利で運用した場合の成長を視覚化してください、と尋ねます。

Gemini はテキストで答えるだけではありません。

It shows the growth curve, explains why it accelerates over time, gives a clear year by year breakdown, and

成長曲線を示し、なぜ時間が経つにつれて加速するのかを説明し、年ごとの内訳を明確にし、

calculates the final value after 20 years.

20年後の最終価値を計算します。

さらに、重要なポイントも強調してくれます。

これは本当に素晴らしいですね。

So we've seen AI mode in search, but Gemini 3.0 Pro becomes seriously powerful for education.

検索ではAIモデルを見てきましたが、Gemini 3.0 Pro は教育において非常に強力になります。

It actually markets specifically to college students by offering a free full year of use on the paid plan.

有料プランの1年間無料利用を提供することで、大学生向けに特化してマーケティングしています。

You can ask it to make learning materials, turn hard ideas into visuals, and

学習教材を作成したり、難しいアイデアをビジュアル化したり、

even build simple interactive tools to explore science.

科学を探求するための簡単なインタラクティブツールを構築したりすることもできます。

It's not just about reading explanations anymore.

もはや説明を読むだけではありません。

You can create visual hands on learning experiences whenever you need them.

いつでも必要な時に、視覚的で実践的な学習体験を作成できます。

I'm going to ask Gemini to make a visual explanation of a physics idea.

Geminiに物理学のアイデアを視覚的に説明するように依頼します。

放物運動、これを見てください。

It shows the curved path of the object, breaks the velocity into the horizontal part that stays constant and the vertical part that changes because of gravity and explains what's happening across the motion in clear stages.

物体が描く曲線経路を示し、速度を一定に保たれる水平成分と、重力によって変化する垂直成分に分解し、運動全体で何が起こっているかを明確な段階で説明します。

It even includes simple diagrams for the launch angle, the highest point where the vertical speed hits zero, and

打ち上げ角度、垂直速度がゼロになる最高点、そして

where it finally lands with the velocity components shown.

速度成分が表示された状態で最終的に着地する場所の簡単な図も含まれています。

Now I'm going to ask Gemini to write code that simulates this coding.

では、Geminiにこれをシミュレートするコードを書くように依頼します。