【Gemini 3の実力はいかに？】Gemini 2.5 ProやGPT-5.1と比較検証！業務効率化の差を探ってみた

 Gemini 3は「AIが思考パートナーになる」というコンセプトの通り、単なる指示待ちのツールではなく、博士号レベルの推論力で私たちの業務を根底から変えるポテンシャルを秘めています！

しかし、「Gemini 2.5 Proと比べてどれくらい進化したの？」「噂されるGPT-5.1と比べてどうなの？」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、SaaSを駆使した業務効率化の最前線に立つ担当者向けに、最新のGemini 3の実力を徹底検証。それぞれの強み・弱みを明確にし、業務に最適なAIモデル選びを強力にサポートします！
この記事を読み終える頃には、Gemini 3の特性を深く理解し、最適なAIを選べるようになっているはずです。

Gemini 3とは？

本記事の想定読者

• Gemini 3を含む最新AIモデルの違いを押さえたうえで、自社の業務効率化に活かしたいDX推進担当者
• API連携やワークフロー自動化の設計を任されている、情シス・開発チーム・プロダクト担当者
• 競合調査やレポート作成、資料づくりの生産性を高めたい事業企画・マーケティング担当者
• 既にGemini 2.5 ProやGPT系モデルを使っており、「Gemini 3に切り替えるべきか」を判断したい意思決定者

Gemini3について

Googleが開発した、博士号レベルの高度な推論能力と、テキスト・画像・動画などを統合的に理解する革新的なマルチモーダル性能が最大の特徴。
「Vibe Coding」に代表される、曖昧な指示からでも高品質なアウトプットを生成する能力は、まさに思考パートナーと呼ぶにふさわしい存在です。

また、現在Gemini3には以下のようなタイプがあります。

• Gemini 3 Pro
• Flash
• Flash-Lite
• Deep Think

それぞれの特徴は以下の通りです。

参考：Gemini Japan Blog

Gemini 2.5 ProやGPT-5.1との違いは？

Gemini 3は、博士号レベルの推論力とマルチモーダル性能を備え、テキスト、画像、動画を統合的に理解することで、より複雑で高精度なアウトプットを生成可能です。
これに対し、Gemini 2.5 Proは広大なコンテキストウィンドウと安定したパフォーマンスで、定型的なタスクやドキュメント読解に強みを持ちます。
GPT-5.1は、人間に近い対話能力と柔軟な創造性が特徴で、特にクリエイティブな文章作成やユーザーとのインタラクションに優れています。

Gemini 3は、これらのモデルに比べて、より高度で多面的な業務支援を提供する点で差別化されているんですね！

スペック比較表：ひと目でわかる機能・料金の違い

ここで、今回比較検証に使用する各モデルのスペックを一覧表にまとめました。特にAPI利用を検討している方は、料金などにご注目ください。

※料金は2025年11月時点の標準的なモデルのものです。変動する可能性があるため、公式サイトをご確認ください。

Gemini 3を取り巻くエコシステム

Gemini 3の価値はモデル単体の性能だけでなく、その周辺エコシステムにもあります。
たとえば、エージェント型アプリケーションの開発を支援する「Google Antigravity」を使えば、Gemini 3を中核に据えた業務フロー全体の自動化・オーケストレーションが行いやすくなります！

また、「Generative UI」のようにAIがUIコンポーネントそのものを生成・更新できる仕組みは、プロトタイピングや業務ツールの画面設計を大きく効率化するポテンシャルを持っています。
本記事ではテキスト／マルチモーダル出力の実務検証にフォーカスしていますが、今後はこうしたプラットフォーム機能と組み合わせることで、「モデル選定」から一歩進んだAI前提の業務体験設計も視野に入ってきますね。

【Gemini 3 Pro】実力を比較検証！

それでは、読者の具体的な業務を想定したシーンで検証を行います！

比較検証内容とポイント一覧

【利用シナリオ案①】

1.  会社LPをウェビナー資料に自動変換するAI比較

【検証ポイント】

① 再現精度：LPの内容をどれだけ正確に反映できているか
② スライドの構造化：章の流れに違和感がないか
③ 即利用性（手直しの少なさ）：Google Slidesに貼った際に崩れにくいか

【利用シナリオ案②】

2.  製品仕様から「比較表の1枚素案」を作成するAI比較

【検証ポイント】
① 比較観点の妥当性：各モデルが挙げた「比較項目」が、AIモデル比較として妥当か
② 表構造のわかりやすさ：1枚に収まる前提で、項目数・並び順・ラベル名が整理されているか
③ 再利用性（そのまま資料化できるか）：出力された比較表案を、そのままスライドや記事に転記できるか

シーン1：会社LPをウェビナー資料に自動変換するAI比較

営業やカスタマーサクセスがLPを毎回手作業でスライドに落とし込む負担を減らせるか検証し、構造の再現性・メッセージのブレなさ・スライド化の自然さを比較します！

共通プロンプト

https://lp.yoom.fun/
URLを基に、オンラインウェビナー用のスライド資料を日本語で作成してください。

【出力形式】

1枚目：事業概要
2枚目：提供価値（3つ）
3枚目：主要機能
4枚目：導入メリット（Before→After）
5枚目：想定ユースケース（業務／部署）
6枚目：料金 or プラン（※LPに記載がある場合）
7枚目：導入ステップ
8枚目：まとめ・CTA

Gemini 3 Proを使ってみた結果と感想

いつものGeminiの画面に入り、思考モードを選択してプロンプトを送信しました。

約3分で生成完了。しかも、これまでのように構成案をテキストで生成するのではなく、スライドとして自動生成されました！スピードもかなり速いです。

ただ、デザインが自社LPイメージと大きく異なるため、このまま会話形式で修正してもらいます。果たして対応可能なのでしょうか？
プロンプトであらためて投げたところ、約2分で修正完了です。
なお、画像のように自動でCanvasになっていますね。そして会話形式での修正もばっちり、意図を汲み取ってくれています。

自社LPの内容をそのまま再現してくれていますが、画像は差し込まれていませんでした。とはいえ、すぐに差し込めるため問題なさそうです。

なお、Googleスライドにエクスポートしてみたところ、一部のみデザイン崩れが見られました。ただ、8枚中1枚だけだったため、手直しはすぐに済みそうです。

【検証ポイント】

① 再現精度
LPのテキストをほぼそのままスライド構成に落としており、事業概要〜提供価値〜料金までのメッセージはかなり忠実に再現できていました。
料金の細かな表現や表形式はGemini 2.5 Proほど厳密ではないものの、GPT-5.1と比べても、LPをそのまま商談用に持ってきたいという目的には十分な精度ですね！

② スライドの構造化
指定した1〜8枚の章立てを守りつつ、各スライドに見出し＋箇条書きで要点を配置しており、流れに違和感はありませんでした。
初回は少し派手なデザインでしたが、プロンプトで色味を修正するとLPイメージに寄せた構成に整う点も含め、自動でここまでスライドらしくしてくれるのは他2モデルよりかなりリードしている印象です…！

③ 即利用性（手直しの少なさ）
最初からCanvas形式のスライドとして出てくるため、そのままPPTXやGoogleスライドにエクスポートすればレイアウト崩れは最小限でした。
テキストからスライドを起こす必要があるGemini 2.5 Pro・GPT-5.1に比べて「あと一息で完成」に最も近いアウトプットと言えます。

Gemini 2.5 Proを使ってみた結果と感想

2.5 ProはGoogle AI Studioから利用しました。
同じようにプロンプトを投げたところ、生成は約3分。Gemini 3のようにCanvas形式には対応していないため、テキストメインとなります。約2600文字ほど。

① 再現精度と② スライドの構造化は大きな問題はありません。むしろテキストがメインなため、中身は充実していますね。
特に料金プランについての詳細や正確性はGemini 3よりも詳細に記載されています。

【検証ポイント】

① 再現精度
スライド生成自体には未対応ですが、テキストベースのアウトラインとしてはLPの内容をかなり正確に拾えていました。
特に料金プランの条件や文言は、Gemini 3 ProよりもLPに忠実です。

② スライドの構造化
1〜8枚の構成に合わせて「タイトル＋箇条書き」で書き分けており、各スライドに何を載せるかは明確です。
構成の自然さそのものはGPT-5.1と同程度で、Gemini 3 Proのスライドほどビジュアルのイメージは湧かないものの、「このままスピーカーノート兼台本にできる」くらいには整理されています。

③ 即利用性（手直しの少なさ）
テキストしか出ないため、Googleスライド上でレイアウトを一から組むのは必須。その意味で即利用性は3モデルの中で最も低いですが、見出しと箇条書きがきれいに分かれているので、コピペ後の整形はシンプルかもしれません。
Gemini 3 Proほど「ほぼ完成」に近くはないものの、内容の正確さを重視したいときの下書きとしては扱いやすいポジションでした。

GPT-5.1 Thinkingを使ってみた結果と感想

続けてGPT-5.1 Thinkingでも検証を行います。生成にかかった時間は5分ほど。一番長かったです。
なお、Gemini 2.5 Proと同じくCanvas形式などのスライドには対応していません。ただし、インポートできるファイルの作成は可能でした。

とは言え、デザインは修正が必須。あくまでも下書きと言えます。

GPT-5.1 Thinkingが光ったのは、①再現精度と②スライドの構造化です。
この2つは志向が深いGPT-5.1 Thinkingならではの内容となりました。特に、料金プランはどのモデルよりもしっかりと詳細なデータが書かれていました。

【検証ポイント】

① 再現精度
LPの説明文や機能一覧に加えて、他モデルよりも一段詳しい情報を盛り込みまとめてくれました。特に機能・ユースケース周りの掘り下げはGemini両モデルよりも厚く、「LP＋αの説明資料」を作るという意味では最も情報量があります。
一方で、料金など一部は補足情報が増えるぶん、LPそのものの忠実再現という観点ではGemini 2.5 Proほどピタッとは一致しません。

② スライドの構造化
指定した8枚構成を守りつつ、各スライドに見出しと要点を過不足なく割り振っていました。
章の流れの自然さは3モデル中でもトップクラスで、「導入→価値→機能→導入メリット→ユースケース→料金→導入ステップ→CTA」という営業資料の王道パターンをきれいに踏襲できています。

③ 即利用性（手直しの少なさ）
スライド自体は自動生成されず、PPTXなどのファイルとしてインポート用素材を出す形になるため、レイアウトやデザインは自前で整える前提です。
また、1枚あたりの文章量が多く、そのまま貼ると文字ぎっしりになりがちです。ただ、テキストの質は高いので、一度整えれば説得力のある商談資料に仕上げやすいモデルでした。

シーン2：製品仕様から「比較表の1枚素案」を作成するAI比較

Gemini 3 Pro / GPT-5.1Thinking / Gemini 2.5 Pro の3モデルの仕様を与え、1枚に収まる比較表の素案を自動生成できるかを検証し、比較観点の妥当性、表としての整合性、1枚に収まる構成力を比較します！

共通プロンプト

以下の3つの製品仕様をもとに、比較表の素案を1枚分作成してください。

 【出力形式】
比較項目一覧と製品A / 製品B / 製品C の比較表を1枚のスクリーンショットでおさまるように
製品A：Gemini 3 Pro
製品B：GPT-5.1 Thinking
製品C：Gemini 2.5 Pro

Gemini 3 Proを使ってみた結果と感想

生成は約1分。2000文字の資料でした。
縦長で出力されたためスクリーンショットで分割していますが、スプレッドシートへのエクスポートなら1枚にまとまりそうです。

以下のように「なぜこのような表にしたのか」という構成のポイントが付け加えられていました。
大変わかりやすい！ただ、出典先が無いのが残念…。

【検証ポイント】

① 比較観点の妥当性
主要ユースケース、ポジショニング、コスト感など、「どの場面でどのモデルを使うか」という戦略寄りの観点が中心でした。
3モデルのキャラ分けは分かりやすい一方で、MMLUなどのベンチマークや料金体系など、スペック比較として欲しい定量情報はGPT-5.1 ThinkingやGemini 2.5 Proより薄めです。

② 表構造のわかりやすさ
内容自体は整理されているものの、行数が多く縦長になりGeminiの画面上だけでは1枚に収まりませんでした。
セルごとの文章量もやや多く、一覧表というより読み物に近い印象で、GPT-5.1 Thinkingのような「ひと目で比較できる」感覚は弱めです。

③ 再利用性（そのまま資料化できるか）
3モデルの位置づけを口頭で説明する台本としてはとても使いやすいのですが、スライド1枚に落とすには圧縮と再構成が必須でした。
出典リンクも付いていないため、そのまま社外向け資料に貼るというより、スプレッドシートで再編集するたたき台としての位置づけになります。

Gemini 2.5 Proを使ってみた結果と感想

プロンプトを投げると約1分で生成されました。文字数は圧巻の6000文字。
しかし、内容が（想定）となっていますね…。見た目はきれいに1枚に収まっています。

【検証ポイント】

① 比較観点の妥当性
リリース時期、対応モダリティ、コンテキスト長、推論速度、MMLU／GSM8K、多言語対応、コード生成能力など、AIモデル比較で欲しい軸が一通りそろっていました。
技術スペックを見比べたい時には、GPT-5.1 ThinkingやGemini 3 Proよりも定量情報が多く、観点としてはかなり妥当です。ただし数値が（想定）ベースの記載になっており、そのまま信じて使うには注意が必要でした。

② 表構造のわかりやすさ
「基本性能」「機能」「提供形態」とセクション分けされ、論理的な並びになっている点は好印象です。一方で行数と項目数が多く、情報量ぎっしりの1枚になっているため、GPT-5.1 Thinkingと比べると初見の負荷は高めです。
とはいえ16:9スライド1枚にはきれいに収まっており、「しっかり読み込めば分かるタイプ」の表と言えます。

③ 再利用性（そのまま資料化できるか）
レイアウトやラベル設計は優れているので、数値の（想定）を実データに差し替えれば、そのまま製品比較スライドとして使えそうでした。
文言も比較的シンプルで編集しやすく、3モデルの中では「骨格だけ借りて中身を差し替える」用途に最も向いています。
ただし、実務利用前にはファクトチェックの工数が必ず発生する点はGPT-5.1 Thinkingより重めです。

GPT-5.1 Thinkingを使ってみた結果と感想

生成時間は約2分。1500文字で一番文字数が少なかったです。
プロンプトを考慮し16：9で出力してくれました。唯一GPT-5.1 Thinkingのみ出典も表記されていますね。

【検証ポイント】

① 比較観点の妥当性
「提供元・位置づけ」「主な用途・特徴」「コンテキスト窓」「マルチモーダル」「推論・エージェント機能」「料金」「向いている業務・想定ユーザー」と、B2B導入検討で押さえたい観点がバランスよく並んでいました。
ベンチマークスコアなどの細かい数値はGemini 2.5 Proほど多くないものの、そのぶんビジネスサイドにも伝わりやすく、3モデルの中では最も「企画書向き」の切り口です。

② 表構造のわかりやすさ
16:9を意識したレイアウトで、1枚のスクリーンショットにきれいに収まっているため、一覧性は3モデル中トップクラスです。
ラベル名も素直で、読み手がどこから見ても迷いにくい構成でした。

③ 再利用性（そのまま資料化できるか）
出典リンクもしっかり付いており、日本語のトンマナもビジネス資料としてほぼそのまま使えるレベルでした。軽く言い回しを整える程度でスライドや記事に転記でき、Gemini 3 Proのようなレイアウト再構成も不要です。
3モデルの中では、手直しの少なさと信頼性のバランスが最も良く、完成度の高い叩き台として一歩抜けている印象でした！

番外編：動画/画像を用いた「空間・業務プロセスの分析」の検証

次の検証は、Gemini 3 Proの核となる強みである「マルチモーダル性能の進化」に焦点を当て、これまで不可能だったYouTube動画の読み込みを行い、その動画に対しての改善提案をしてもらいます！
これはGeminiだけが行えることのため、比較は行わず、番外編としてお届けします。

プロンプト

https://www.youtube.com/watch?v=5GMl6loiJ50

添付の自社YouTube動画は、業務自動化におけるアプリの連携方法を解説するものです。

1.この動画を解説ステップごとに分解してください。
2.解説ステップのうち、解説がわかりづらく視聴者が最もつまづく可能性が高い箇所を特定してください。
3.特定された非効率な解説ステップを、どのような解説方法に変えたら視聴者がつまづかなくなるか、具体的な提案を行ってください。
4.この動画の構成・解説をマニュアル化するための最適化された手順を、箇条書きでまとめてください。

【検証ポイント】

① ステップ分解の精度
動画の内容を、どれだけ 適切な粒度のステップに分解できているか。
② つまづきポイントの特定力
視聴者が どこで混乱・離脱しやすいか を的確に指摘できているか。
③ マニュアル化のしやすさ
出力結果が、そのまま 社内マニュアルやヘルプページに転用しやすいか。

Gemini 3 Proを使ってみた結果と感想

動画の読み込みが含まれていたため時間がかかるかと思いきや、約1分で生成完了しました。約2000文字です。

タイムスタンプが表示されており、クリックすることで動画の該当箇所へ飛ぶことができるため大変便利ですね…！
1番欲しいデータともいえる「つまづく可能性」がわかりやすいと感じました。

① ステップ分解の精度
動画全体を「導入・メリット提示／設定手順／活用事例（デモ）／まとめ」の4フェーズに分けたうえで、各フェーズをステップ1〜7とタイムスタンプ付きで整理できていました。
1ステップごとの粒度も「操作＋目的」がセットで書かれており、どこから見ても流れが追いやすい構造です。チュートリアル動画をそのままテキスト化するというより、「視聴者が知りたい単位」で切り直している点が好印象でした。

② つまづきポイントの特定力
視聴者が迷いやすい箇所として、ステップ2「連携設定の手順」周辺をピンポイントで指定できていました。UI上の表記ゆれ（アプリ／拡張機能）と、Google Workspaceの権限設定による画面差異という、実際に問い合わせが起きやすい原因まで言語化されているのが優れています。
「動画通りの画面にならない」という現場あるあるに踏み込んだ指摘になっており、単なる印象ベースではない実務寄りの分析と言えます！

③ マニュアル化のしやすさ
後半では、動画の流れをベースに「Gemini × Googleカレンダー自動化連携マニュアル」として、事前準備→接続テスト→基本コマンド集…と実務フローに沿った手順書へと再構成できていました。各手順が箇条書きで完結に書かれているため、そのまま社内マニュアルやヘルプページに貼り付けても成立するレベルです。
また、UI改善案やトラブルシュートの章立てまで提案されており、「動画説明」から一段進んだ業務ドキュメントへの橋渡しに強みがあると感じました。

検証結果まとめ

今回の3つの利用シーンを通じて、Gemini 3 (Pro)・Gemini 2.5 Pro・GPT-5.1の3ツールは、はっきり異なる役割を持つことが分かりました。

Gemini 3 (Pro)：LPからCanvas形式のスライド生成や、動画からのつまづきポイント抽出〜マニュアル化までこなす、「資料化と業務理解」を一気通貫で支援するAI。

Gemini 2.5 Pro：100万トークンの広いコンテキストと安定したパフォーマンスで、Gemini 3より約2割安価なAI。

GPT-5.1：自然な日本語と構成力で、出典付きの企画書・説明資料テキスト書き上げるAI。

比較表①：主要メリット／デメリット一覧

全体としては、Gemini 3 Proが最もオールインワンに近い体験を提供します。
LPから8枚構成のスライドをそのまま出力し、追加指示で自社トンマナに合わせて色味も調整可能。さらに動画からつまづきポイントと改善案まで抽出できるのは現状このモデルだけです。
一方で、API料金はGemini 2.5 Proより高く、「ここまでの自動化が必要かどうか」で投資判断が分かれそうです。

Gemini 2.5 Proはスライド生成こそできないものの、テキストベースのアウトラインとしてはLPの再現性が高く感じました。
その代わり、Googleスライド上でのレイアウト作成は完全に人の仕事になるため、見せ方は自分で整える使い方に向きます。

GPT-5.1 Thinkingは生成にやや時間がかかるものの、章立ての自然さとテキストの厚みでは一歩抜けており、LP＋αの説明やユースケースの肉付けが得意です。
ただし、文章量が多くデザインは自前で整える必要があるため、「そのままスライド」よりも、先に丁寧な原稿を作り、あとからデザイナーが整えるようなワークフロー向きと言えます。

比較表②：各ツールの性質・得意分野

Gemini 3 Pro

最新・最強ファミリーの看板モデルらしく、「博士号レベルの推論力＋マルチモーダル」がフルに活きた結果でした。
LPをキャンバス化して商談スライドを一発生成し、製品仕様からはやや縦長ながらポジショニングが一目でわかる比較表を作成。さらに動画ではステップ分解→つまづき箇所特定→マニュアル案まで落とし込めており、資料化とプロセス改善をワンストップで支援する思考パートナーというコンセプトどおりの実力を感じました。

Gemini 2.5 Pro

前世代モデルながら、広大なコンテキストとコスパの良さは健在です。会社LPからのアウトライン作成や、仕様比較表ではMMLU・GSM8K・多言語対応などの指標を網羅しており、「数字や仕様をきちんと押さえたい」DX担当者の一次整理ツール として頼れる存在でした。
スライドやマニュアルへの仕上げは人手前提になりますが、そのぶんAPIコストを抑えながら安定運用したいチームにはフィットします。

GPT-5.1 Thinking

自然で読みやすい日本語と構成力が際立ちました。LP変換では8枚構成を綺麗に守りつつ、機能・ユースケース・料金などを厚めに説明し、比較表のタスクでもB2B導入検討に必要な観点をバランスよく整理。

マルチモーダルの空間的推論はGemini 3 Proほどではない想定ですが、チームに配る説明資料や社内提案書のドラフトを一気に書き上げる役割としては最有力候補と言えます。

Gemini 3を導入する前に押さえておきたい注意点

Gemini 3は実務での汎用性が高い一方で、いくつかの制約や注意点も存在します。導入検討時には、次のようなポイントもあらかじめ確認しておくと安心です。

• 画像セグメンテーションなど、一部の高度なビジョンタスクには非対応の機能がある
• 連携ツールやAPIによっては、旧モデルや他サービスの方がサポートが充実しているケースがある
• 温度設定など細かなパラメータ調整に制限があり、研究用途というよりは実務寄りのチューニング前提の設計になっている
• Gemini 2.5 Proに比べてAPI料金が割高なため、「どこまでをGemini 3に任せるか」を決めたうえでコスト管理する必要がある

これらを踏まえたうえで、「どの業務をGemini 3に任せると最も効果が大きいか」を設計することが、投資対効果を最大化するポイントになります。

まとめ

Gemini 3は、LPからの商談スライド化や仕様比較、動画を使った業務プロセス分析までを一気通貫で支援してくれる思考パートナーでした！
まずは自社LPや既存のホワイトペーパー、マニュアルなどをGemini 3に読み込ませ、どこまで自動で整理・資料化できるか試してみてください。人が判断すべきポイントと、Gemini 3に任せられる作業の境界が見えてくるほど、企画・検証に使える時間は確実に増えていきます。

このように、Gemini 3を前提にワークフローを再設計することが、これからの業務効率化の大きな一手になるはずです。
特にAPI連携と組み合わせれば、定期レポートや定形資料の作成はかなりの部分を自動化できます。まずは小さなユースケースから導入して、Gemini 3が自社の標準ツールになる未来をイメージしてみてくださいね！

なお、Yoomは様々なAIツールとノーコードで連携が可能な他、その他のSaaSツールと組み合わせた業務の自動化が行えます。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です！

どのようなツールでの自動化が可能なのかについては、連携アプリ一覧をご確認ください。

[Yoomとは]
【出典】

Gemini 3：Gemini Developer API pricing／Gemini 3 Pro／Gemini 3 Developer Guide／Long context | Generative AI on Vertex AI

Gemini 2.5 Pro：Gemini Developer API pricing／Gemini models／Gemini 2.5 Pro

GPT-5.1：Pricing – OpenAI API／Models – GPT-5.1／Models – OpenAI API／Introducing GPT-5.1 for developers