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【2025年最新】Gemini 3.0は本当に最強？Claude・GPTと徹底比較した結果が衝撃だった

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読了時間: 約9分

最近X（旧Twitter）やテック系ニュースで「Gemini 3.0がすごい」「AIの覇権がGoogleに移った」なんて声をよく見かけるようになりました。

しかし、本当にGeminiが最強なのでしょうか？ 実際のところどうなのか気になりますよね。

そこで今回は、Claude Opus 4.5やGPT-5.1と比較しながら、Gemini 3.0の強みを徹底的に調べてみました。

目次

結論から言うと

「すべてにおいてGemini 3.0が最強」ではない。つまり、用途によって最適なモデルが異なる。

結論から言うと、これが今回の調査でわかった事実です。

用途最強モデル
マルチモーダル・動画分析Gemini 3.0
コーディングClaude Opus 4.5
コスパ重視GPT-5.1

では、具体的に見ていきましょう。

主要AIモデル比較マトリクス（2025年11月時点）

ベンチマークスコア比較

評価項目Gemini 3 ProGPT-5.1Claude Opus 4.5備考
コーディング
(SWE-bench Verified)		76.2%77.9%80.9% ★Claudeが最強
難問推論
(Humanity’s Last Exam)		37.5〜41% ★約18〜27%約14%Geminiが圧勝
抽象推論
(ARC-AGI-2)		31〜45% ★約18%–Geminiが最強
科学推論
(GPQA Diamond)		91.9〜93.8% ★約91%高80%台Geminiがトップ
視覚理解
(MMMU)		81%85.4% ★優秀GPTが最高

読み方のポイント: ★がついているモデルがその項目で最高スコア。どのモデルも「全勝」ではないことがわかります。

出典: Google Gemini 3 Benchmarks – Vellum / Claude Opus 4.5 Benchmarks – Vellum / SWE-bench公式

機能・スペック比較

項目Gemini 3 ProGPT-5.1Claude Opus 4.5
コンテキスト長100万トークン ★非公開20万トークン
長時間タスクの安定性やや不安定良好最も安定 ★
マルチモーダル生成最強 ★良好弱い
3D生成理解のみ対応 ★未対応
動画処理60FPS対応 ★対応限定的

出典: Gemini 3 – Google DeepMind / Gemini 3 Developer Guide

価格比較（API利用時・100万トークンあたり）

項目Gemini 3 ProGPT-5.1Claude Opus 4.5
入力$2〜4$1.25 ★$5
出力$12〜18$10 ★$25
コスパ評価○◎ ★△

ポイント: GPT-5.1が最も低価格。Claudeは高いがコーディング性能で元が取れる可能性あり。

出典: Gemini 3 for enterprise – Google Cloud

Gemini 3.0が優れている点

1. 圧倒的なコンテキスト長（100万トークン）

Gemini 3.0の最大の武器は100万トークンという桁違いのコンテキスト長。（出典: Google AI）

具体的に何ができる？

できること具体例
大量文書の一括処理1,500ページの文書を一度に分析
コードベース全体の理解50,000行のコードを丸ごと把握
長時間の会話履歴200時間分のポッドキャスト文字起こし

具体的に他モデルと比較すると

  • Claude Opus 4.5：20万トークン
  • Gemini 3.0：100万トークン（5倍）

言い換えれば、「本1冊」と「本5冊」の差です。したがって、大規模プロジェクトでは決定的な差になります。

参考: Gemini 3 Pro 1 Million Token Context Window Explained – SentiSight

2. マルチモーダル処理が最強

次に注目すべきは、Gemini 3.0の真骨頂であるマルチモーダル能力です。（出典: Google公式ブログ）

機能Gemini 3.0の実力他モデル
動画処理60FPS対応リアルタイム処理限定的
3D空間理解3Dシーンの把握・分析未対応〜限定的
地理空間データ専門的な処理が可能基本的な対応のみ
音声認識ネイティブ対応API経由

例えば、こんな実用例があります。

  • 工場の監視カメラ映像をリアルタイム分析
  • 建築図面の3D空間把握
  • 会議録画の自動議事録生成

つまり、他のモデルでは実現できない「動画を見ながらリアルタイムで分析」が可能なのです。

参考: Video understanding | Gemini API

3. 科学的推論・難問で圧勝

さらに、学術的な難問を解く能力でもGemini 3.0がトップです。（出典: VentureBeat）

ベンチマークGemini 3.0GPT-5.1差
Humanity’s Last Exam37.5〜41%約18〜27%+11〜14%
GPQA Diamond91.9〜93.8%約91%+1〜3%

Humanity’s Last Examは「人類最後の試験」と呼ばれる超難問ベンチマーク。物理・化学・生物学の博士レベルの問題が出題されます。

→ 研究者・アカデミック用途には最適

4. Deep Thinkモードの柔軟性

最後に、Gemini 3.0独自のDeep Think機能について紹介します。（出典: Google Developers）

通常モード → 高速応答（1〜3秒）
Deep Think → 深い推論（10〜30秒）

ユーザーが制御可能な点が特徴

  • 簡単な質問 → 通常モードで即答
  • 複雑な問題 → Deep Thinkでじっくり思考

一方で、Claude やGPTにも似た機能はあります。しかし、Gemini 3.0は推論の深さを段階的に調整できる点が優れています。

他のモデルが優れている点（公平に見る）

ただし、Gemini 3.0がすべてで勝っているわけではありません。
ここからは、公平に他モデルの強みも見ていきましょう。

Claude Opus 4.5が強い領域

まず、Claudeの強みを見てみましょう。

項目詳細
コーディングSWE-bench Verified 80.9%（業界最高）
長時間タスクの安定性長いセッションでも判断を記憶し続ける
実務的なソフトウェア開発Terminal-Bench 59.3%（Gemini 54.2%）
エージェント性能OSWorld 66.3%で最高スコア

要するに、Claude Opus 4.5の特徴を一言で言うと

「慎重で思慮深いシニアエンジニア」のような振る舞い

長時間のコーディングセッションで「さっき言ったこと覚えてる？」が起きにくいのが強み。

→ 本格的なソフトウェア開発ならClaude Opus 4.5

出典: Claude Opus 4.5 Is Here – Medium / Anthropic公式

GPT-5.1が強い領域

次に、GPT-5.1の強みも確認しておきましょう。

項目詳細
価格入力$1.25/出力$10（Claudeより60%安い）
視覚推論MMMU 85.4%で最高スコア
開発者エコシステム最も成熟した環境・ドキュメント豊富
3D生成.obj、.stlファイル生成に唯一対応

同様に、GPT-5.1の特徴を一言で言うと

「コスパ最強の万能選手」

特に3Dモデル生成ができるのはGPT-5.1だけ。ゲーム開発やVR/AR分野では強い選択肢です。

→ コスパ重視・汎用的な利用ならGPT-5.1

出典: GPT-5 Benchmarks – Vellum

用途別おすすめモデル

あなたにおすすめのモデルは？

あなたの用途おすすめモデル理由
学術研究・難問推論Gemini 3.0Humanity’s Last Examで圧勝
動画分析・マルチモーダルGemini 3.060FPS対応は唯一無二
大量文書の一括処理Gemini 3.0100万トークンの強み
本格的なコーディングClaude Opus 4.5SWE-bench最高スコア
長時間の開発セッションClaude Opus 4.5安定性が最も高い
コスパ重視の汎用利用GPT-5.1価格が最も安い
3Dモデル生成GPT-5.1唯一対応
初心者・とりあえず試したいGPT-5.1エコシステムが成熟

参考: Claude Opus 4.5 vs Gemini 3.0 Pro vs GPT-5.1 比較 – Bind Blog

迷ったときの選び方

Q: 何を重視する？

A: 最新技術・研究用途 → Gemini 3.0
B: 実務のコード品質 → Claude Opus 4.5
C: コストパフォーマンス → GPT-5.1

まとめ：Gemini 3.0の立ち位置

Gemini 3.0が「すごい」と言われている理由

  1. 100万トークンという圧倒的なコンテキスト長
  2. マルチモーダル処理（特に動画）で他を圧倒
  3. 科学的推論・難問で最高スコア
  4. Deep Thinkモードで推論深度を制御可能

ただし、万能ではない

用途ベストな選択
実務的なコーディング→ Claude Opus 4.5
コスパ・汎用性→ GPT-5.1
3D生成→ GPT-5.1

参考: Tom’s Guide – Gemini 3 vs ChatGPT

個人的な感想

最後に、今回調べてみて思ったことをまとめます。結論として、「AIの覇権」というより「得意分野の棲み分け」が進んでいると感じました。

2025年のAIモデル勢力図

ターゲット最適モデル
研究者・アカデミックGemini 3.0
開発者・エンジニアClaude Opus 4.5
一般ユーザー・コスパ重視GPT-5.1

どれか一つを選ぶのではなく、用途に応じて使い分けるのが2025年のAI活用術かもしれません。

個人的には、普段のコーディングはClaude、大量のドキュメント分析が必要なときはGemini、ちょっとした質問はGPT…という使い分けをしています。

あなたはどのモデルを使ってみたいですか？

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各モデルについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

※ 本記事のデータは2025年11月時点の各種ベンチマーク結果に基づいています。AIモデルは頻繁にアップデートされるため、最新情報は各社公式サイトをご確認ください。

最終更新: 2025年11月29日

参考文献・出典一覧

公式ドキュメント

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