【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は自動化ツール「Yoom」でも使用できます

  👉Yoomとは？ノーコードで業務自動化につながる！
複数SaaSやAIツールを組み合わせて業務を自動化できる「Yoom」では、Gemini 3と連携して文章要約や文章生成、データ分析などを自動化できます。
Gemini 3モデルも選択できるため、より良質なアウトプットを実現。下記の自動化テンプレートからお試しできますので、気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀

YouTubeで新動画公開時にGeminiでSNS用の文章を生成してX（Twitter）に投稿する

試してみる

---

■概要

YouTubeで新動画公開時にGeminiでSNS用の文章を生成してX（Twitter）に投稿するフローです。

Yoomを利用すると、プログラミング不要で簡単にアプリ同士を連携することができます。

‍

■このテンプレートをおすすめする方

1.YouTubeチャンネルを運営している方

・YouTubeの新作動画を効率よく広めたいと考えている方

‍

2.X（Twitter）で宣伝を投稿することの多いマーケティング担当者

・YouTubeを使ったマーケティング戦略を展開しているが、SNSへの投稿作業に負担を感じている方

‍

3.Geminiを利用している方

・Geminiを利用して投稿文章の自動生成をしたい方

‍

■このテンプレートを使うメリット

このフローを使うメリットは、手間を省きつつSNS投稿の一貫性と速さを実現できる点です。
動画が公開されるたびに、Geminiが自動的に魅力的な投稿文を生成してくれるため、手動で文章を作成する時間を削減できます。

さらに、X（Twitter）への同時投稿も自動化されるため、作業の効率が向上します。
また、タイムリーなSNS投稿が可能になることで、視聴者とのエンゲージメントが高まり、動画の視聴回数やフォロワーの増加が期待できるでしょう。
これにより、あなたのYouTubeチャンネルの成長をサポートし、SNS運用の手間を軽減できます。

詳細を見る 試してみる

Slackで問い合わせを受信したら、Geminiで文章を生成して返信する

試してみる

---

■概要

Slackでの問い合わせ対応は、迅速さが求められる一方で、担当者が都度返信内容を考えるのは手間がかかる作業ではないでしょうか。このワークフローを活用することで、Slackの特定チャンネルへの投稿をきっかけに、Geminiが問い合わせ内容に応じた返信文案を自動で生成し、該当スレッドに投稿します。これにより、返信作成の手間を省き、より迅速な対応を実現します。

■このテンプレートをおすすめする方

• Slackでの問い合わせ対応に多くの時間を費やしているカスタマーサポート担当者の方
• Geminiなどの生成AIを活用し、返信文作成の効率化や品質向上を図りたい方
• 手作業による返信対応を自動化し、担当者の負荷を軽減したいと考えているチームリーダーの方

■このテンプレートを使うメリット

• Slackへの投稿をトリガーにGeminiが返信文案を自動生成するため、担当者が文章を作成する時間を短縮し、迅速な一次対応に繋がります。
• AIが生成した文章を元に対応することで、担当者ごとの回答のばらつきを抑え、対応品質を均一化し、業務の標準化を促進します。

■フローボットの流れ

1. はじめに、SlackとGeminiをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでSlackを選択し、「新しいメッセージがチャンネルに投稿されたら」アクションを設定します。
3. 続いて、オペレーションでGeminiを選択し、「コンテンツを生成」アクションで、トリガーで取得した問い合わせ内容に対する返信文案を作成します。
4. 最後に、オペレーションでSlackの「スレッドにメッセージを送る」アクションを設定し、生成した文章を元の投稿があったスレッドに返信します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Slackのトリガー設定では、ワークフローを起動させたい特定のチャンネルを指定したり、「質問」などのキーワードが含まれるメッセージにのみ反応させたりすることが可能です。
• Geminiのオペレーションでは、生成したい文章のトーン＆マナーなどをプロンプトで自由に設計でき、Slackから取得した問い合わせ内容を変数として活用できます。
• Slackへの返信内容は、Geminiが生成した文章だけでなく、固定のテキストを追加したり、前段の情報を変数として埋め込んだりするなど、柔軟なカスタマイズが可能です。

■注意事項‍

• Slack、GeminiのそれぞれとYoomを連携してください。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る 試してみる

📝Gemini 3 Proの実力を徹底検証！

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

【利用プラン】

Gemini 3 Pro
Gemini 2.5 Pro
GPT-5.1 Thinking

【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】

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！

📉Yoomでできること

👉Yoomの登録はこちら。30秒で簡単に登録できます！

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！
Geminiを用いた自動化フローテンプレートも豊富にあるため、気に入ったテンプレートはぜひチェックしてみてくださいね！

Microsoft Teamsで投稿された内容をGeminiのアシスタントを使って解析し、回答を再度Microsoft Teamsに更新する

試してみる

---

■概要

Microsoft Teamsでの問い合わせ対応や情報共有に追われ、投稿内容の確認や適切な回答の作成に手間がかかっていませんか。手作業での対応は時間がかかるだけでなく、回答の質にばらつきが出てしまうこともあります。このワークフローを活用すれば、Microsoft Teamsに投稿されたメッセージをGeminiが自動で解析し、生成した回答をチャネルに投稿するため、こうしたコミュニケーションに関する課題の解消に繋がります。

■このテンプレートをおすすめする方

• Microsoft Teamsでの問い合わせ対応を効率化し、返信までの時間を短縮したいと考えている方
• 社内の特定チャネルでの議論や情報をGeminiで要約し、ナレッジとして活用したいチームリーダーの方
• 生成AIを業務に組み込み、手作業での情報収集や回答作成の手間を省きたいと考えている方

■このテンプレートを使うメリット

• Microsoft Teamsの投稿をトリガーにGeminiが自動で回答を生成・投稿するため、問い合わせ対応にかかる時間を短縮することができます。
• AIによる自動応答を取り入れることで、担当者による回答内容のばらつきを防ぎ、業務品質の標準化と属人化の解消に繋がります。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Microsoft TeamsとGeminiをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでMicrosoft Teamsを選択し、「チャネルにメッセージが送信されたら」アクションを設定します。
3. 次に、オペレーションでGeminiを選択し、「コンテンツを生成」アクションで、トリガーで取得したメッセージ内容を解析するように設定します。
4. 最後に、再度オペレーションでMicrosoft Teamsを選択し、「チャネルにメッセージを送る」アクションで、Geminiが生成した回答を投稿するよう設定します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Microsoft Teamsのトリガーでは、フローを起動させたいチームIDやチャネルID、起動間隔を任意で指定してください。
• Geminiのオペレーションでは、使用するモデルのほか、指示内容であるプロンプトやシステムプロンプトを自由に設定できます。
• Microsoft Teamsへのメッセージ送信オペレーションでは、回答を投稿するチームIDやチャネルID、メッセージ内容を任意で設定してください。

■注意事項

• Microsoft Teams、GeminiそれぞれとYoomを連携してください。
• Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
• トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
• プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

詳細を見る 試してみる

チャットで送信された内容をGeminiで解析し、Googleドキュメントに追加する

試してみる

---

■概要

Slack上での活発な議論やアイデア共有は有益ですが、後から内容を追いかけたり、議事録としてまとめる作業に手間を感じていませんか。
重要な情報が流れてしまい、探すのに時間がかかることもあります。

このワークフローを活用すれば、Slackの特定チャンネルへの投稿をトリガーに、Geminiが自動で内容を解析・要約し、Googleドキュメントに追記します。情報整理の手間を解消し、ナレッジの蓄積を円滑に進めることが可能です。

■このテンプレートをおすすめする方

• Slackでの情報共有が多く、内容の振り返りや整理に課題を感じている方
• Geminiを活用して、チャットの内容から要約やタスクの抽出を自動化したい方
• 手作業での情報転記をなくし、議事録作成などの業務を効率化したいマネージャーの方

■このテンプレートを使うメリット

• Slackの投稿を自動で解析しGoogleドキュメントに記録するため、手作業での転記や要約に費やしていた時間を短縮できます。
• 手動でのコピー＆ペーストによる転記漏れや、内容の抜け漏れといったヒューマンエラーの発生を防ぎ、情報の正確性を保ちます。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Slack、Gemini、GoogleドキュメントをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションでGeminiを選択し、「コンテンツを生成」アクションでSlackの投稿内容を解析・要約するよう設定します。
4. 最後に、オペレーションでGoogleドキュメントを選択し、「文末にテキストを追加」アクションで、Geminiが生成した内容を指定のドキュメントに追記するよう設定します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Slackのトリガー設定では、自動化の対象としたいチャンネルを任意で選択してください。
• Geminiのオペレーション設定では、「この内容を要約して」「アクションアイテムを抽出して」など、目的に応じてプロンプトを自由にカスタマイズしてください。
• Googleドキュメントのオペレーション設定では、解析結果を追記したいドキュメントを任意で選択してください。

■注意事項

• Gemini、Googleドキュメント、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。

詳細を見る 試してみる

Typeformの回答をGeminiで要約し通知する

試してみる

---

■概要

Typeformでアンケートや問い合わせを収集した後、一件ずつ内容を確認して要点をまとめる作業に手間を感じていませんか。特に回答数が多い場合、重要な情報を見落としたり、内容の把握に時間がかかったりすることがあります。このワークフローを活用すれば、Typeformに新しい回答が送信されると、その内容をGeminiが自動で要約しSlackに通知するため、回答の確認と共有を効率化できます。

■このテンプレートをおすすめする方

• Typeformで収集した顧客の声やアンケート回答の確認に時間を要しているご担当者の方
• Geminiを活用して、情報収集やテキストの要約作業を自動化したいと考えている方
• チーム内での情報共有を迅速化し、対応スピードを向上させたいマネージャーの方

■このテンプレートを使うメリット

• Typeformの回答を都度確認し要約する手作業が自動化されるため、本来注力すべきコア業務に使える時間を創出します。
• Geminiが一定のルールで要約を行うことで、担当者による解釈のばらつきを防ぎ、情報共有の質を均一化できます。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Typeform、Gemini、SlackをYoomと連携します。
2. 次に、トリガーでTypeformを選択し、「フォームが送信されたら」というアクションを設定します。
3. 次に、オペレーションでGeminiの「コンテンツを生成」アクションを設定し、Typeformの回答内容を要約するようにプロンプトを記述します。
4. 最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、Geminiが生成した要約内容を指定のチャンネルに通知します。

※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント

• Slackへの通知設定では、メッセージを投稿するチャンネルIDや通知内容を任意で設定できます。
• メッセージ本文には、Typeformの特定の回答内容やGeminiが生成した要約を変数として埋め込めるため、通知内容を柔軟にカスタマイズすることが可能です。
• また、「【至急】新しい回答がありました」といった固定のテキストをメッセージに追加し、通知の重要度を分かりやすくすることもできます。

■注意事項

• Typeform、Gemini、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。

詳細を見る 試してみる

そのほか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。

【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