2025年11月18日（米国時間）、Googleは最新の基盤モデル「Gemini 3」を正式に発表しました。この記事では、TechCrunchの報道内容をベースにしつつ、公式ブログなどの情報も踏まえながら、マーケター視点でGemini 3と新コーディングアプリ「Google Antigravity」のポイントを整理します。
Gemini 3とは何か？──「新しい知能の時代」の起点
Gemini 3は、Googleが「これまでで最も知的なモデル」と位置付ける新しい大規模言語モデル（LLM）です。Geminiアプリ、AI検索（AI Overviews）、AI Studio、Vertex AIなど、同社の主要プロダクト群に順次組み込まれており、検索から業務アプリケーションまで広範囲に影響を及ぼします。
先代のGemini 2.5からわずか約7カ月でのリリースであり、OpenAIのGPT-5.1やAnthropicのClaude Sonnet 4.5とほぼ同時期にぶつけてきたことからも、フロンティアモデルの開発競争がさらに加速していることがうかがえます。
- テキスト・画像・コードなどを横断的に扱うマルチモーダル性の強化
- 推論（Reasoning）能力の向上──少ない指示でも文脈を深く汲み取れる
- より長いコンテキストを保持し、複雑なタスクを一貫して処理
- 「Deep Think」モードという強化推論モードの提供（Ultra/上位プラン向け）
Googleは公式ブログで、Gemini 1がマルチモーダル、Gemini 2がエージェント的なタスク処理の土台を築いたのに対し、Gemini 3はそれらを統合し「どんなアイデアでも形にできる」レベルへ進化させたと説明しています。
ベンチマークで見える「Gemini 3」の実力
TechCrunchの記事タイトルにもある通り、Gemini 3は複数のベンチマークで記録的なスコアを叩き出しています。
Humanity’s Last Exam（HLE）で過去最高スコア
一般的な推論力と専門性を測る「Humanity’s Last Exam（HLE）」では、Gemini 3 Proが37.4%というスコアを記録し、これまでトップだったGPT-5 Pro（約31.6%）を大きく上回りました。
LMArenaでElo 1500超えという「未踏領域」
人間の比較評価にもとづくランキング「LMArena」では、Gemini 3 Proが1501 Eloというスコアで首位に立っています。これは、主要モデルの中で初めて1500台に到達したとされる数値で、GPT-5.1やClaude Sonnet 4.5、Grok 4.1といったライバルを抑えてトップに立った形です。
これらの結果は「一部タスクで優れている」というレベルを超え、幅広い現実世界のタスクで安定して高い性能を発揮できる可能性が高いことを示唆しています。
新コーディングアプリ「Google Antigravity」とは
Gemini 3と同時に発表されたのが、AIエージェント前提の新しいコーディング環境「Google Antigravity」です。TechCrunchは、これを「WarpやCursor 2.0のようなエージェント型IDEに近い体験」と紹介しています。
エージェント前提のIDE
公開情報やWikipediaによると、AntigravityはVisual Studio CodeをベースにしたAI統合IDEで、以下のような特徴を持ちます。
- Gemini 3 Proを主エンジンとするエージェント（AI）が主役の開発体験
- エディタ、ターミナル、ブラウザを統合し、AIエージェントがそれらを横断して操作
- 複数のエージェントを並行稼働させ、異なるタスクを同時進行できる「マネージャビュー」
- GitHub CopilotやCursorのようなコード補完にとどまらず、設計・実装・検証までを一気通貫で支援
- プレビュー版では無償で利用可能（Gemini 3 Proの利用に「比較的ゆるいレート制限」あり）
マーケチーム目線でのユースケース
開発者向けのツールではありますが、マーケターにとってもインパクトは小さくありません。
- LPや計測タグの改修を、エンジニアとAIエージェントが協働して短時間で実行
- BIダッシュボードやレポート自動生成ツールを、少人数の開発チームで高速に内製
- データパイプライン（GTM Server-Side、BigQuery、Looker Studio など）の構築を半自動化
- 広告クリエイティブ自動生成ツール（バナー・コピー・LPを連動）を独自実装
「マーケ×エンジニアリング」の領域で、プロトタイピングと改善サイクルを圧倒的に加速させる土台になり得るツールと言えます。
Gemini 3時代にマーケターが押さえておきたいポイント
LLMは「検索＋自動処理」のインフラへ
Gemini 3はリリース初日からGoogle検索に統合されており、従来のキーワードベース検索から、「意図」を理解して回答やツールを生成するAIアシスタントへのシフトを加速させています。
マーケターとしては、次のような観点が重要になります。
- SEOは「AIに引用・要約されること」を前提としたLLMO視点にシフトする
- 検索結果そのものがインタラクティブなツール化（計算機・シミュレーション・比較表など）する前提で、情報設計を見直す
- 自社のナレッジやコンテンツを、Gemini 3ベースの検索/チャットに接続する構想を早期に検討
「エージェント」をどう業務設計に組み込むか
Gemini 2.5の時点で始まっていたエージェント化の流れは、Gemini 3＋Antigravityによってさらに具体的になりました。
マーケティング業務への応用例としては、たとえば以下のようなものが考えられます。
- キャンペーンの設定〜計測〜レポート作成を、エージェントに一括で任せるワークフロー
- CDPやDWHのデータをもとに、LTVやチャーン予測を自動で計算し、施策案まで提案させる
- ナレッジベースを元に、社内からの問い合わせに対応する「社内サポートエージェント」
- 各チャネル広告（Google, Meta, X, LINE, TikTokなど）のアカウント横断で運用ルールを遵守させる監視エージェント
これらは、モデルの単純な高性能化というよりも、「業務プロセスそのものをAI前提で再設計する」フェーズに入ったことを意味します。
どうやってGemini 3・Antigravityを試すべきか
GoogleはGemini 3を、Geminiアプリ、AI Studio、Vertex AIなどから利用可能にしており、企業ユーザーは既存のGoogle Cloud環境上で比較的スムーズに試せます。
- Geminiアプリ：個人利用〜ライトな業務利用のテストベッドとして最適
- AI Studio：プロトタイプのAPI連携・プロンプト設計の実験場
- Vertex AI：本番システムへの組み込み・権限管理・ログ管理などエンタープライズ利用
- Antigravity：開発チームと連携して、まずはサイドプロジェクト的なツール開発から着手
特にマーケティング組織では、「まずは社内用ツールやレポーティングの自動化」から始めると、リスクを抑えつつ効果を体感しやすいはずです。
まとめ──Gemini 3は「AIレースのニュース」ではなく、業務設計の前提を変えるアップデート
Gemini 3は、ベンチマークの数字だけを見ると「またGoogleがSOTA（最高性能）を更新した」というニュースに見えます。しかしマーケター視点では、以下の3点が特に重要です。
- 検索・アプリ・業務ツールまで、Googleのエコシステム全体がGemini 3前提に変わっていく
- エージェント＋IDE（Antigravity）によって、「作業を任せるAI」が本格的に現場レベルに降りてくる
- LLM/LLMO戦略（AIに見つけられ・引用され・活用されることを前提にした情報設計）が、より実務的なテーマになる
いまのうちからGemini 3を触り、社内で小さな成功事例を積み重ねておくことが、数年後の競争力に直結してきそうです。この記事をきっかけに、あなたのチームでも「Gemini 3前提のマーケ戦略・業務フロー」を議論してみてください。
参考サイト
TechCrunch「Google launches Gemini 3 with new coding app and record benchmark scores」
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
