Gemini 3 Deep Thinkとは？使い方と料金や活用事例を紹介

Gemini 3 Deep Thinkとは、Googleが2025年11月に発表した最新AI「Gemini 3」シリーズの高度推論モードです。従来のGemini 3 Proよりも深く時間をかけて推論を行い、複雑な問題解決に特化しています。

本記事では、Gemini 3 Deep Thinkの基本概要から使い方、料金体系、実務での活用事例まで解説します。

特に「通常のGemini 3 Proとの違い」「どんな場面で使うべきか」「コストパフォーマンス」について詳しく紹介していますので、参考にしてください。

Gemini 3 Deep Thinkとは？Gemini 3 Proとの違いと基本概要

Gemini 3 Deep Thinkを理解するには、まずGemini 3シリーズ全体の位置づけを把握することが重要です。

Gemini 3とは？最新モデルの特徴と従来モデルとの違い

Gemini 3は、Googleが2025年11月18日にリリースした最新の大規模言語モデルです。従来のGemini 2.5 Proと比較して、すべての主要AIベンチマークで大幅な性能向上を実現しています。

Gemini 3 Pro can bring any idea to life with its state-of-the-art reasoning and multimodal capabilities. It significantly outperforms 2.5 Pro on every major AI benchmark.

訳：Gemini 3 Proは最先端の推論機能とマルチモーダル機能により、どんなアイデアも実現できます。主要なAIベンチマークでは2.5 Proを大きく上回っています。

出典:Gemini 3

Gemini 3は最先端の推論能力を備えており、マルチモーダル理解やエージェント機能、といった先進的の機能を搭載しています。コンテキストウィンドウは100万トークンで、複雑な論理的思考が必要なタスクで高精度な処理が可能です。

なお、2025年12月現在、日本での利用は開始されていません。

Gemini 3 Deep Thinkとは：高度推論モードとしての位置づけ

Gemini 3 Deep Thinkは、Gemini 3の中でも推論に特化した動作モードです。

Gemini 3 Deep Think is industry leading on rigorous benchmarks like Humanity’s Last Exam (41.0% without the use of tools) and ARC-AGI-2 (an unprecedented 45.1% with code execution). This is because it uses advanced parallel reasoning to explore multiple hypotheses simultaneously — building on Gemini 2.5 Deep Think variants that recently achieved a gold-medal standard at the International Mathematical Olympiad and at the International Collegiate Programming Contest World Finals.

訳：Gemini 3 Deep Thinkは、Humanity’s Last Exam（ツール未使用で41.0%）やARC-AGI-2（コード実行で前例のない45.1%）といった厳格なベンチマークにおいて業界をリードしています。これは、複数の仮説を同時に探索する高度な並列推論を採用しているためです。これは、最近国際数学オリンピックおよび国際大学プログラミングコンテスト世界大会で金メダル基準を達成したGemini 2.5 Deep Thinkの派生モデルを基盤としています。

出典:Gemini 3

通常のGemini 3 Proが「動的思考」で処理の深さを自動調整するのに対し、Deep Thinkモードは意図的に長い時間をかけて段階的に検証しながら推論を深めます。

この推論アプローチは、直感的な判断ではなく、慎重に段階を踏んで論理を構築します。問題を複数の観点から分析し、各ステップで仮説を立てて検証し、矛盾があれば修正を行い、最終的な結論に至るまでの思考過程を明示します。

現在Gemini 3 Deep Thinkは、「Google AI Ultra」サブスクリプションの加入者にのみ提供されています。

Gemini 3とGemini 3 ProとGemini 3 Deep Thinkの比較表

Gemini 3とGemini 3 ProとGemini 3 Deep Thinkを、推論方式・速度・得意領域などの観点で比較しました。

用途に合わせて、どちらを選ぶべきかを一目で判断できます。

項目	Gemini 3	Gemini 3 Pro	Gemini 3 Deep Think
推論方式	標準推論	動的思考	深層推論
レスポンス速度	即時〜数秒	数秒～10秒	数十秒～数分
得意なタスク	日常的な質問応答 簡単な要約	一般的な質問応答 簡単な分析	複雑な問題解決 戦略立案
利用可能プラン	無料版 Pro Ultra	無料版 Pro Ultra	Ultra
地域・言語	150以上の国と地域 40以上の言語	150以上の国と地域 40以上の言語	現時点では米国・英語中心 （公式未明示）

Gemini 3 Deep Thinkの特徴と仕組み

Deep Thinkの推論能力を支える仕組みを理解することで、より効果的に活用できます。

ここでは、動的思考との違い、ベンチマークデータから見える実力、そして得意・不得意なタスクについて解説しましょう。

動的思考と長時間推論

Gemini 3 Proには「動的思考」が標準搭載されています。これは、プロンプトの複雑さに応じてAIが自動的に推論の深さを調整する仕組みで、thinking_levelというパラメータ（lowとhigh）で制御されます。

Gemini 3 Deep Thinkは、この動的思考をさらに拡張したモードです。各推論ステップで仮説を立てて検証し、必要に応じて修正を行います。

応答に数十秒から数分かかることもありますが、思考過程を可視化することで、どのような論理で結論に至ったかを示します。

ベンチマークから見るGemini 3 Deep Thinkの推論力

以下のベンチマークスコアは、Google自身が公表した自社評価の数値です。

ベンチマーク	Gemini 3 Pro	Gemini 3 Deep Think	説明
LMArena Leaderboard	1501 Elo	–	総合的なAI性能評価
Humanity’s Last Exam	37.5%	41.0%	博士レベルの推論能力
GPQA Diamond	91.9%	93.8%	大学院レベルの科学問題
ARC-AGI-2	–	45.1%	新規課題への適応能力
MathArena Apex	23.4%	–	最先端の数学的推論

Gemini 3 ProはLMArena Leaderboardで、1501 Eloという画期的なスコアを達成し、さらに、Humanity’s Last ExamやGPQA Diamondといった博士レベル・大学院レベルの推論を要するベンチマークでも高得点を獲得しました。科学や数学などの幅広いトピックにわたる複雑な問題を高い信頼性で解決できることを示しています。

Gemini 3 Deep Thinkモードでは、さらにこの性能がアップします。

Humanity’s Last Examでは41.0%（ツール不使用）、GPQA Diamondでは93.8%を達成し、Gemini 3 Proを上回る結果となりました。特に注目すべきは、ARC-AGI-2（コード実行あり）で45.1%という前例のないスコアを記録した点です。

このベンチマークは新規の課題を解決する能力を測定するもので、Deep Thinkが未知の問題に対しても高い適応力を持つことを実証しています。

これらの結果は、Deep Thinkが単なる知識の再現ではなく、複雑な推論と問題解決において真の知的能力を発揮できることを示しています。

Gemini 3 Deep Thinkが得意なタスク・不得意なタスクについて

Deep Thinkが得意なタスクは、以下の通りです。

一方、単純な質問応答、創作活動、リアルタイム性が求められる会話、大量の簡単なタスクの高速処理、感覚的・直感的な判断が求められる場面には向いていません。

Deep Thinkは「考える時間」を投資することで精度を上げるモードのため、速度が重視される場面では通常のGemini 3 Proの方が適切です。

Gemini 3 Deep Thinkの使い方：基本の始め方と設定手順

Deep Thinkを使用する際の手順は以下の通りです。

2025年12月現在、日本ではまだ利用開始されていませんが、順次利用が始まると予測されます。

PCブラウザでのGemini 3 Deep Thinkの使い方

スマホアプリでのGemini 3 Deep Thinkの使い方

Deep ThinkをON/OFFするときの注意点：回数制限・レスポンス速度

Deep Thinkモードは必要な時だけONにする使い方が有効です。

デフォルトは通常のGemini 3 Proを使用し、複雑な戦略立案、多段階の論理的思考、高度な分析が必要な場合のみDeep ThinkをONにします。(画像は例）

使用後は通常モードに戻すことで、不要な待ち時間を避けられます。

Gemini 3 Deep Thinkの使い方：プロンプトのコツとテンプレート集

Deep Thinkの性能を最大限引き出すプロンプト設計について解説します。

Deep Thinkの性能を最大限引き出すには、適切なプロンプト設計が不可欠です。

効果的なプロンプトの構成要素は、問題の背景と制約条件の明確な提示、求める思考プロセスの指定、出力形式の指定、深く考えるべきポイントの強調となります。

深く考えてほしいときのプロンプト設計

Deep Thinkの推論能力を最大限引き出すには、プロンプトの書き方が重要です。単に質問を投げかけるだけでなく、思考の方向性や求める深さを明示することで、より洗練された回答が得られます。

アイデア出し・戦略立案で使えるプロンプト例

ビジネス戦略や企画立案では、複数の視点から可能性を探る必要があります。Deep Thinkは並列推論を活用し、制約条件やリスクを考慮しながら、実行可能な選択肢を段階的に提示します。

リサーチ・要約・構造化で使えるプロンプト例

大量の情報を整理し、本質を抽出する作業には、論理的な思考プロセスが欠かせません。Deep Thinkは反復的な推論を通じて、複雑な情報を分かりやすく構造化し、重要なポイントを明確にします。

コーディング・デバッグで使えるプロンプト例

複雑なアルゴリズムの設計やバグの特定には、コード全体の文脈を理解した上での分析が必要です。Deep Thinkは段階的に問題を検証し、最適化やエラー解決の具体的な手順を提示します。

Gemini 3 Deep Thinkの料金とプラン

Deep Thinkを利用するには、Google AI Ultraプランへの加入が必要です。

ここでは、各プランの料金体系や含まれる機能、コストパフォーマンスについて詳しく解説します。

Gemini 3 Deep Thinkの料金：Google AI Ultraで使える範囲と使えないプランとの違い

Deep Thinkの使用が可能なGoogle AI Ultraプランの月額料金は36,400円です。

主な機能は以下の通りとなります。

項目	Google AI Ultra	Google AI Pro	無料プラン
月額料金	36,400円	2,900円	0円
Gemini 3 Deep Think	利用可能	利用不可	利用不可
コンテキストウィンドウ	1Mトークン （約1,500ページ）	1Mトークン （約1,500ページ）	32,000トークン （約50ページ）
Deep Research	200レポート/日	20レポート/日	5レポート/月
画像生成	最大1,000枚/日	最大1,000枚/日	最大100枚/日
動画生成	Veo 3.1：5本/日	Veo 3.1 Fast：3本/日	利用不可
クラウドストレージ	30TB	2TB	15GB

最新の提供状況については、公式ヘルプページでご確認ください。

Gemini 3 Deep Thinkの料金は高い？利用頻度別のコスパについて

Ultraプランには、通常のGemini 3 Pro、Deep Research、画像生成、動画生成、30TBストレージも含まれます。

個人コンサルタント・フリーランスが週2～3回Deep Thinkを使い、日常業務で通常のGemini 3 Proを活用する場合、クライアントワークの品質向上で投資回収が可能です。

企業の経営企画部門が重要な意思決定支援に週1～2回使う場合も、1つの意思決定が数百万円規模の影響を持つため、高いコストパフォーマンスを誇るといえます。

一方、月1～2回しか使わない方には、Proプランの方が適切です。

Gemini 3 Deep Thinkの業務別活用事例

実務でDeep Thinkがどのように活用されているか、想定される事例を紹介します。

ビジネス企画・マーケでの活用事例（戦略立案・ペルソナ設計）

新市場参入の戦略立案や、顧客データに基づくペルソナ設計といった場面で活用が可能です。

例えば、SaaS企業が新市場参入を検討する際、Deep Thinkに競合環境、技術的実現可能性、市場ニーズの3つの観点から分析を依頼することで、複数の異なる参入戦略の提示と、各戦略の初期投資額、想定ROI、リスク要因の明確化が可能になります。

具体的には、BtoB SaaSのマーケティングチームが既存顧客のインタビュー記録をDeep Thinkに入力してペルソナ設計を行う活用方法です。従来のペルソナ設計では「役職」「年齢」「課題」といった基本的な分類にとどまっていましたが、Deep Thinkを活用することで、意思決定プロセスの複雑さによってペルソナを分類することなどができます。

例えば「スピード重視型」（スタートアップの経営者層）、「慎重検討型」（中堅企業の部門責任者）、「リスク回避型」（大企業の情報システム部門）という3つのペルソナが抽出され、それぞれに合わせた営業アプローチを実現することができるでしょう。

スピード重視型には即効性のある成果事例と短期トライアルを提案し、慎重検討型には詳細なROI試算資料と導入ステップの提示を行い、リスク回避型にはセキュリティ認証資料と長期サポート体制の説明を優先するといった、きめ細かな対応が可能になります。

リサーチ・資料作成での活用事例（論文調査・レポート作成）

学術研究における先行研究の整理や、コンサルティング業務での業界分析レポート作成といった場面で活用が可能です。

例えば、大学院生が修士論文のために先行研究を整理する際、Deep Thinkを活用することで、単なる要約ではなく、論文間の論理的な関係性や方法論の違いが結果に与えた影響まで分析できます。

具体的には、複数の論文をDeep Thinkに入力すると、「論文Aと論文Bの結果が矛盾して見えるが、実は対象サンプルの年齢層が異なるため、高齢者では論文Aの結果が、若年者では論文Bの結果が妥当である」といった洞察を得ることが可能です。

また、経営コンサルタントが業界分析レポート作成時に公開データをDeep Thinkに提供して分析を依頼すると、表面的なトレンドだけでなく、「市場縮小の背景には規制強化ではなく、代替技術の台頭による顧客ニーズの変化がある」といった構造的要因まで掘り下げた分析ができます。

開発・データ分析での活用事例（リファクタリング・アルゴリズム設計）

複雑化したコードベースのリファクタリング計画や、データ処理の最適化戦略の立案といった場面で活用が可能です。

例えば、スタートアップが複雑化したコードベースを整理する際、Deep Thinkにリファクタリング計画を依頼することで、ビジネスへの影響と技術的負債の削減を両立させる具体的な計画の提示が期待できます。

具体的には、Deep Thinkに現在のコード構造とビジネス要件を入力すると、「第1フェーズでは影響範囲が小さいユーティリティ関数から着手し、第2フェーズでコア機能のインターフェース統一を行い、第3フェーズで全体のアーキテクチャを見直す」といった段階的なアプローチが提案されます。

また、データサイエンティストが処理速度改善を検討する際、Deep Thinkに段階的な最適化戦略を依頼することで、「まずデータ構造をハッシュテーブルに変更して検索速度を向上させ、次に並列処理を導入して計算時間を短縮し、最後に近似アルゴリズムを活用して精度と速度のバランスを取る」という3段階のアプローチが提案され、各ステップで効果を測定しながら進められます。

専門職（コンサル・士業・研究職など）での活用事例

法務における契約書のリスク分析や、研究職における研究計画の論理的整合性チェックといった場面で活用が可能です。

例えば、弁護士が複雑な契約書のリスク分析にDeep Thinkを活用することで、複数の解釈パターンや潜在的なリスクの洗い出しが可能になります。

具体的には、M&Aに関する契約書をDeep Thinkに入力すると、「この表明保証条項は一見問題ないように見えるが、買収後に偶発債務が発覚した場合、補償請求の範囲が限定的で買い手側に不利になる可能性がある」といった、複数の解釈パターンとリスクシナリオが提示されるのです。

また、研究者が科研費申請のための研究計画を練る際、Deep Thinkに研究計画の論理的整合性のチェックを依頼することで、「主要な仮説が成立しない場合、代替仮説として○○の可能性を検証する実験系を用意すべき」「実験の失敗リスクとして試薬の安定性に懸念があるため、予備実験で確認しておく必要がある」といった具体的な提案が得られ、申請書の質を高めることができます。

Gemini 3 Deep Thinkのメリット・デメリットと注意点

Deep Thinkの強みと弱みを正しく理解することが、効果的な活用の鍵となります。

メリット：精度・一貫性・複雑な課題への強さ

Deep Thinkの最大の強みは、複雑な論理的思考が必要なタスクでの精度の高さです。ベンチマーク結果が示す通り、大学院レベルの問題で優れた性能を発揮します。

思考プロセスの可視化により、AIの判断根拠を検証でき、自分では気づかなかった観点を学ぶことが可能です。

また、人間が長時間考え続けると視点がぶれることがありますが、Deep Thinkは一貫した論理で分析を貫きます。

デメリット：レスポンス速度・料金の高さ・利用制限の存在

Deep Thinkは推論に数十秒から数分かかるため、リアルタイムな会話や大量の簡単なタスクの高速処理には向きません。

また、月額36,400円という料金は個人ユーザーにとってはハードルが高く、検討の余地があります。

Deep Thinkに向く問い・通常のGemini 3 Proで十分な問いの切り分け方

Deep Thinkと通常のGemini 3 Proを適切に使い分けることで、コストと時間の効率を最大化できます。

Deep Thinkに向く問いは、以下の通りです。

具体的には、「新規事業の参入戦略を3パターン比較し、それぞれの初期投資額・想定ROI・リスク要因を分析してほしい」「この契約書を多角的に分析し、潜在的なリスクと複数の解釈パターンを提示してほしい」「複雑なアルゴリズムの最適化案を、時間計算量と空間計算量のトレードオフを考慮して検討してほしい」といった問いが該当します。

通常のGemini 3 Proで十分な問いは、以下の通りです。

具体的には、「このPythonコードのバグを見つけて修正してほしい」「機械学習の過学習について、初心者にわかりやすく説明してほしい」「顧客向けのお詫びメールの下書きを作成してほしい」といった問いが該当します。

判断に迷う場合は、3つの質問を自分に投げかけてみてください。

「この問いには複数の正解や解釈が存在するか？」「この問いの回答には、3段階以上の論理的思考が必要か？」「この問いの結果が、重要な意思決定に直結するか？」です。これらの質問に「はい」と答えるほど、Deep Thinkの使用が適しています。

最も効果的な使い方は、段階的アプローチです。

まず通常のGemini 3 Proで問いを投げかけ、得られた回答を確認します。もし「もっと深い分析が必要だ」「複数の観点から検討したい」と感じたら、その時点でDeep Thinkに切り替えましょう。

この方法により、Deep Thinkの利用回数を本当に必要な場面に絞り込むことができ、効率的に活用できます。

Gemini 3 Deep Thinkと他モデルの比較・使い分け

ここでは、Google AI Ultra（Gemini 3 Deep Think）、ChatGPT Pro（GPT-5.2 Thinking）、Claude Max（Claude Opus 4.5）を、料金・コンテキストウィンドウ・生成機能の有無で比較し、実務での使い分けを整理します。

料金・上限・生成機能で比較

Google AI Ultra・ChatGPT Pro・Claude Maxを、まずは比較の土台となる情報（料金、コンテキストウィンドウ、画像/動画生成の対応）で整理しています。

モデルの性能や使い分けは評価軸が多くなりやすいため、先に「いくらで、どれくらいの情報量を扱えて、生成機能の有無はどうか」という基本条件を揃えておくと、各サービスの違いを見失わずに読み進められます。

項目	Google AI Ultra	ChatGPT Pro	Claude Max
比較対象	Gemini 3 Deep Think	GPT-5.2 Thinking	Claude Opus 4.5
月額料金	36,400円	$200	$100/$200
コンテキストウィンドウ （トークン数）	Deep Think: 192,000	Instant: 128,000 Thinking: 196,000	200,000
得意分野	数学・科学・論理の難問	情報・データ・金融分析	難しいコーディング
レスポンス速度	数分～	数分～	数分～
画像生成	可能	可能	利用不可
動画生成	可能	可能	利用不可

実務での使い分け

日常的な業務効率化には、ChatGPT PlusやClaude Proが適しています。メールの下書き作成、データの整理、簡単なコード作成、文章の要約といった日常的なタスクは、これらのツールで十分に対応できます。

Claude Opus 4.5は、コーディングタスクで高い性能を発揮し、SWE-bench Verifiedで80.9%を達成しているため、プログラミング業務には最適な選択肢です。

一方、重要な意思決定や複雑な戦略立案、高度な分析が必要な場面では、Gemini 3 Deep Thinkの活用が効果的です。新規事業の参入戦略を複数の観点から比較検討する、契約書のリスクを多角的に分析する、複雑なアルゴリズムの最適化案を検討するといった、多段階の論理的思考が必要なタスクでは、Deep Thinkの深い推論能力が真価を発揮します。

コスト最適化のヒントとして、まずは低コストのChatGPT PlusやClaude Proで試し、本当に深い分析が必要だと確信したらDeep Thinkに切り替える段階的なアプローチが有効です。

また、チーム内で共有して1人あたりのコストを下げる工夫も重要です。

Gemini 3 Deep Thinkを試す前に決めておきたいこと

導入前の準備が、Deep Thinkの効果的な活用を左右します。

目的と期待成果を先に言語化しておく

Deep Thinkは高機能ですが、導入前に解決したい課題、Deep Thinkに期待する役割、成功の指標を明確にする必要があります。

予算感・利用頻度・チームでの共有方針

Google AI Ultraプランは米国で月額$249.99、日本で月額36,400円相当と高額です。個人契約か企業契約か、他のツールとの比較、投資回収の見込みを検討する必要があります。

チーム共有の場合、利用目的を明確にし、利用記録をチーム内で共有し、定期的に費用対効果を見直すことが推奨されます。

最初の2～3週間で試すべきタスクと検証ポイント

導入初期は、Deep Thinkの特性を理解する期間として活用しましょう。以下の3週間プランで段階的に検証することをお勧めします。

週	目的	具体的なアクション	チェックポイント
第1週	基本操作に慣れる	簡単な問題と複雑な問題の両方を試す 通常のGemini 3 Proとの回答の違いを比較 1日1～2回の利用にとどめる	思考プロセスの可視化を確認 Deep Thinkの推論スタイルを理解
第2週	業務課題で検証	契約書のリスク分析 マーケティング戦略の立案 複雑なコードのリファクタリング計画 時間がかかっていたタスクを選ぶ	回答が実務で使えるレベルか検証 時間削減効果を記録
第3週	継続利用の判断	週に最低2回以上Deep Thinkでしか得られない価値を感じたか 業務効率化による時間削減が月10時間以上あったか Deep Thinkによる分析が実際の意思決定に貢献したか	継続利用の可否を判断 費用対効果を評価

まとめ

Gemini 3 Deep Thinkは、Googleが提供する最新のAI推論モードで、複雑な問題解決に特化した高度な機能を持っています。通常のGemini 3 Proよりも深く時間をかけて推論を行い、戦略立案やデータ分析、研究計画など、多段階の論理的思考が必要なタスクで真価を発揮します。

Google自身が公表したベンチマーク結果では、Humanity’s Last Examで41.0%、GPQA Diamondで93.8%という高いスコアを記録し、特に大学院レベルの複雑な問題で優れた性能を示しています。

2025年12月4日にGemini 3 Deep ThinkがGoogle AI UltraユーザーにGeminiアプリで提供開始されました。日本ではまだ利用開始されていませんが、順次利用が始まると予測されます。

利用するためにはGoogle AI Ultra（月額36,400円）に加入する必要があります。3か月間は18,000円で使用できますので、活用してみたい方はぜひ利用してみてください。