Gemini 3で何が変わったのか？まずは事実整理

2025年末、AI業界の空気を一気に変えたのがGoogleの「Gemini 3」シリーズです。Google公式ドキュメントでは、Gemini 3は「これまでで最もインテリジェントなモデルファミリー」であり、高度な推論・エージェントワークフロー・自動コーディング・複雑なマルチモーダル処理に特化した次世代モデルと位置付けられています。

特に中核となるのが「Gemini 3 Pro」と、その上位モードである「Gemini 3 Deep Think」です。Deep Thinkは、難度の高い数学・科学・論理問題向けに設計され、ARC-AGI 2や高度な推論ベンチマークでトップクラスのスコアを出していると報じられています。

さらに、Gemini 3 ProはGoogle検索の「AIモード」でも順次展開され、AI Pro／AI Ultraといった有料プランのユーザーは、検索画面から「Thinking with 3 Pro」を選ぶだけで高度な推論付きの回答や動的なレイアウト生成を利用できるようになりました。

Gemini 2.5からの進化ポイント

2024〜2025年にかけて、Gemini 2.0〜2.5でも既にマルチモーダル性能は高く評価されていましたが、3世代目で大きく変わったのは「思考（thinking）」の扱い方です。Gemini 3には以下の特徴があります。

• 内部推論の深さを制御できるthinking_levelパラメータ
• 画像・動画ごとに解像度とトークン予算を調整できるmedia_resolution
• 大規模コンテキスト（最大約100万トークン）に対応した長文処理
• コード解析やレースコンディション検出など「開発者向けタスク」への最適化

簡単に言うと「速く軽く動かすか」「時間をかけてガッツリ考えさせるか」を開発者側で選べるようになり、ビジネス要件に合わせた使い分けがしやすくなりました。

ユーザーから見える変化

エンドユーザーが体感する変化は、次のようなポイントです。

• 検索結果が「ただの要約」ではなく、条件付きの比較表・シミュレーション・簡易ツールの形で出てくる
• 数式が絡む設計や、複数パターンの提案など「ちょっと無理筋だった相談」も通りやすくなる
• NotebookLMなど、既存のGoogle系AIサービスにも順次Gemini 3系モデルが入ってくる可能性

3T’sブログでも紹介しているNotebookLMは、Gemini 2.5を使って資料の会話型要約を実現していましたが、今後はGemini 3系への置き換えによって、さらに長い資料や複雑な構造化データへの対応が期待できます。

OpenAIが「レッドコード（Code Red）」を出した背景

レッドコードとは何か？

今回話題になっている「レッドコード（Code Red）」は、OpenAIのサム・アルトマンCEOが社内向けに出した「非常事態宣言」です。米メディアやAP通信の報道によると、このメモでアルトマン氏は「ChatGPTのスピード・信頼性・パーソナライズを最優先に改善せよ」と指示し、広告ビジネスや新規エージェント系プロジェクトをいったん後回しにする方針を示しました。

日本語メディアでも、ギズモード・ジャパンやSlashGear Japanが「Gemini 3 Proの高評価がOpenAIを刺激し、ChatGPTのテコ入れにつながった」と報じています。そこでは、Geminiのユーザー急増と評価サイトでの高スコアがOpenAIの危機感を強めたことが紹介されています。

なぜ今レッドコードなのか？

理由は大きく3つに整理できます。

1. Gemini 3の躍進とAI評価サイトでの逆転
   LMArenaのようなAI比較サイトでGemini 3が上位を占めはじめ、「ChatGPT一強」ムードに陰りが見え始めました。
2. ユーザー数と成長鈍化への不安
   ChatGPTは週800万人ではなく「週8億人以上」の規模に達している一方で、利用者の伸びがやや鈍化し、一部期間ではアクティブユーザーが減少したとの報道もあります。
3. 巨額投資と収益化プレッシャー
   OpenAIは評価額5,000億ドル級とも言われ、クラウド・チップのコミットメントだけで1兆ドル規模に達する可能性が指摘されています。その一方で、依然として本格的な黒字化には至っていないと報じられており、投資家の不安も高まっています。

簡単にいうと「Gemini 3が思った以上に強かった」「このままだとトップの座と将来の収益予測が揺らぐ」とOpenAIが判断した、ということです。

レッドコードで何が止まり、何が加速するのか

報道を総合すると、レッドコード後のOpenAIは次のような舵切りをしています。

優先度が下がったもの

• ChatGPTへの広告導入・パーソナライズ広告構想
• ショッピングや健康相談向けの専用AIエージェント
• パーソナルアシスタント系機能（Pulseなど）

逆に優先度が上がったもの

• ChatGPT本体の応答速度と安定性の向上
• ユーザー履歴・好みを踏まえたパーソナライズ機能
• 画像生成やマルチモーダル性能の強化
• 「正当な質問まで拒否する」ような過剰な安全フィルタの調整
• 新しい推論モデル（o3系・Garlic・GPT-5.2など）の前倒し投入

特に、内部コードネーム「Garlic」と呼ばれる新モデルや、GPT-5.2のリリース前倒しなど、モデルそのものの競争力を高める施策が報じられています。

Gemini 3 vs OpenAI最新モデル：ざっくり比較

ここでは、2025年12月時点で報じられている「Gemini 3」とOpenAI陣営（o3シリーズやGPT-5.2予定）を、ビジネス利用者の目線で比較してみます。

どちらが「絶対に上」と断言するのは時期尚早ですが、少なくとも「Gemini 3が出てきたことで、OpenAIも本気のギアをもう一段上げざるを得なくなった」というのが、レッドコードの実態と言えるでしょう。

企業・現場ユーザーは何をすべきか？実務への落とし込み方

① まずは「両方触る」が正解

Gemini 3とChatGPT（o3系含む）のどちらを採用するべきか——この問いに対する現実的な答えは「用途ごとにベストを選ぶ」です。

• テキスト中心の問い合わせ対応や文書作成：現状でもChatGPTは非常に安定しており、社内展開の事例・情報も豊富
• ウェブリサーチや検索を絡めた業務：Gemini 3の「検索＋生成」スタイルは調査業務と相性が良い
• ドキュメント要約・社内資料ナレッジ活用：NotebookLMやChatGPT＋PDFツールなど、どちらも十分選択肢になる

3T’sブログでは、AIブラウザCometやChatGPT Atlasなど、周辺ツールの比較記事も公開しています。これらの記事と合わせて、自社の「AIの入口」をどう設計するかを検討するとよいでしょう。

② 社内では「動画マニュアル」で標準プロンプトを共有

Gemini 3でもChatGPTでも、成果を左右するのは「どのモデルを使うか」以上に「どうプロンプトを書くか」です。3T’sブログの別記事でも触れているように、プロンプトエンジニアリングはすべてのビジネスパーソンに必要なスキルになりつつあります。

ここで効くのが「動画マニュアル」です。

• 実際の画面操作とセットで「良いプロンプト／悪いプロンプト」を見せる
• Gemini 3用・ChatGPT用に分けてテンプレを用意し、「用途別にどれを選ぶか」を動画で解説
• アップデートがあったら、動画だけ差し替えることで社内ナレッジを一気に更新

3T’sの動画マニュアルツールなら、画面キャプチャから編集、AIナレーションや多言語翻訳までワンストップで行えるので、「Gemini 3版プロンプト集」「ChatGPT版プロンプト集」を社内教育コンテンツとして整備するのに向いています。

③ モデル選定は「コスト×リスク×運用体制」で考える

レッドコードが示しているのは、「性能だけでなく、ビジネスとして持続可能な形にしなければならない」という各社共通の課題です。利用者側も、

• 1リクエストあたりのコスト（従量課金）
• データの取り扱いとコンプライアンス
• 他の業務システムとの連携しやすさ

といった「運用視点」でサービスを比較することが重要です。

特に、Gemini 3 Deep ThinkやOpenAI o3のような「高性能推論モード」は、便利な反面トークン消費量も多くなりがちです。限定した用途（設計レビュー・高度な分析など）に絞って使う設計にしておくと、コストの暴走を防げます。

レッドコードの本当の意味：AI業界の中長期シナリオ

「ChatGPT vs Gemini」の構図はどう変わる？

2022年にChatGPTが登場した際、Googleは社内で「Code Red」を出したと報じられました。それから3年弱を経て、今度はOpenAI側がレッドコードを宣言する——この事実そのものが、「AIのトップ争いは常に動いている」ことを象徴しています。

中長期のシナリオとしては、次の3つが有力です。

1. モデルの代わり映えより「使い勝手戦争」が本格化
   モデルの性能差は徐々に縮まり、UI、ブラウザ統合、ワークフロー自動化など「体験」の差で勝負するフェーズに入ります。ChatGPT AtlasやGoogle検索AIモードはその前哨戦です。
2. オープンモデルとの三つ巴
   中国のDeepSeekのように、トップクラスの性能を持つオープンモデルがMITライセンスで公開される事例も登場しています。クローズドモデル対オープンモデルの構図も加わり、価格・運用自由度の面でさらなる競争が起きるでしょう。
3. 「推論専用モデル」の重要性が増す
   Gemini 3 Deep ThinkやOpenAI o3のように、「よく考えるモード」と「日常使いモード」が分かれていく流れは今後も続きます。ビジネス現場では、用途別にモデルをマッピングする設計が必須になります。

ユーザーにとっての「良いニュース」でもある

ギズモード・ジャパンの記事でも指摘されている通り、今回のレッドコードはユーザー目線では「かなり良いニュース」とも捉えられます。

• 広告よりも先に「体験品質の向上」にリソースが割かれる
• Gemini 3とChatGPTの両方で、新モデルが短いスパンで投入される
• 比較レビューやベンチマークが充実し、選択の材料が増える

つまり、「Geminiが強すぎて、OpenAIが本気を出さざるを得なくなった」結果、ユーザーはより高品質なAIを、より良い条件で使えるようになる可能性が高いということです。

3T’sブログ的・実務への落とし込みポイント

3T’sブログの読者像（DX推進担当・教育担当・現場マネージャーなど）を踏まえると、今取るべきアクションは次の3つです。

1. Gemini 3とChatGPT（最新モデル）の両方で「自社の代表タスク」を試し、どちらが向いているか感触を掴む
2. 結果の良かったプロンプトや手順を、3T’sで動画マニュアル化し、チーム全体に展開する
3. 半年ごとに「モデル選定・コスト・リスク」の棚卸しを行い、必要に応じて乗り換えや併用を検討する

AIモデルの名前やバージョンに振り回されすぎず、「自社の業務にとって何がベストか？」という軸を中心に据えておくことが、レッドコード時代を賢く生き抜くポイントです。

まとめ

Gemini 3の登場とOpenAIのレッドコード宣言は、「ChatGPT一強時代の終わり」と「AI実務化競争の本格スタート」を告げる出来事です。Gemini 3は検索との統合と推論性能を武器に急伸し、OpenAIは広告よりもChatGPTの体験改善と新モデル前倒しに舵を切りました。ユーザーにとってこれは、より高性能なAIをより良い条件で使えるチャンスでもあります。大切なのは、ブランド名ではなく「自社のタスクにどのモデルが最適か」という視点で選ぶこと。そのうえで、3T’sなどの動画マニュアルを使い、プロンプトやワークフローを標準化していけば、どちらの陣営が優勢になっても慌てずにAIの恩恵を最大化できるはずです。

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