Gemini Deep Thinkとは？使い方・性能・料金を徹底解説【2026年最新】

Gemini Deep Think（ジェミニ ディープシンク）とは、GoogleのAIモデル「Gemini 3 Pro」に搭載された推論特化モードです。数学・科学・プログラミングなどの複雑な問題に対して、段階的に深く思考してから回答を生成します。Google AI StudioまたはGemini Advanced（月額2,900円）から利用でき、通常モードでは解けない高難度タスクで真価を発揮します。

はじめに――「AI、数学の未解決問題を解いたらしいよ」と言われた日

先日、ある大学の研究室向けにAI活用研修をしていたときのことです。休憩時間に准教授の方がスマホを見ながら「ちょっと、これ見てください」と声をかけてきました。画面に映っていたのは、GoogleのGemini 3 Deep Thinkが18の未解決研究問題を解決したというニュース。正直、「またベンチマーク詐欺みたいなやつでしょ」と思ったんです。でも詳細を読んで、鳥肌が立ちました。

10年間、世界中の数学者が「正しい」と信じて証明しようとしていた予想を、たった一つの反例で覆した。しかもそれが、3つのアイテムからなる組合せ論的な反例。人間が「まさかそんな単純なところに穴があるとは」と思っていた場所を、AIが淡々と突いたんです。

2026年2月12日、Googleは Gemini 3 Deep Think の大型アップデートを発表しました。Humanity’s Last Exam（人類最後の試験）で48.4%、ARC-AGI-2で84.6%。国際数学オリンピック・物理オリンピック・化学オリンピックで金メダルレベル。さらに自律型数学研究エージェント「Aletheia」まで登場。これはもう、「ちょっと賢いチャットボット」の話じゃありません。科学研究のパラダイムが変わりつつある、という話なんです。

この記事では、AI研修・導入支援を行っている立場から、Gemini Deep Thinkの全貌を解説します。「結局Geminiファミリーのどれを使えばいいの？」という疑問にも、実務者目線でお答えします。長い記事になりますが、最後までお付き合いください。

この記事の内容

1. Gemini 3 Deep Thinkとは何か
2. ベンチマーク総まとめ――数字で見る「本気度」
3. 18の未解決問題と数学エージェント「Aletheia」
4. Geminiファミリー完全比較（Flash / Pro / Deep Think / Deep Research）
5. 実務で使えるプロンプト集
6. 【要注意】Deep Thinkの失敗パターン
7. 他社モデルとの比較（Claude Opus 4.6 / GPT-5.2）
8. 誰がDeep Thinkを使うべきか？
9. まとめ＆次のアクション

1. Gemini 3 Deep Thinkとは何か――「考える時間をください」というAI

通常のAIとの根本的な違い

普通のAIモデルに質問すると、数秒で答えが返ってきますよね。Deep Thinkは違います。「数分待ってください」と言われます。最初は「遅っ！」と思いました。でも、これには明確な理由があるんです。

Deep Thinkは、人間でいう「システム2思考」をAIで実現しようとしています。心理学者ダニエル・カーネマンが提唱した概念で、直感的で高速な「システム1」に対して、意識的・分析的で遅い思考が「システム2」。数学の証明や物理の理論構築で使う、あの「うんうん唸りながら考える」プロセスです。

具体的には、Deep Thinkは以下のことをやっています：

• 複数の仮説を並行して探索：人間がブレインストーミングするように、同時に複数の思考の流れを走らせる
• 自己検証：出した答えを自分で検算し、矛盾がないか確認する
• 反例探索：「この答えが間違っている可能性は？」と自問する
• 段階的な推論：いきなり最終回答に飛ばず、中間ステップを一つずつ積み上げる

研修でこれを説明すると、よく「じゃあ普通のGeminiの上位版ってこと？」と聞かれます。違うんです。Deep Thinkはモードの切り替えであって、別のモデルではありません。Gemini 3 Proの中にある「本気で考えるスイッチ」をオンにする、というイメージが近いです。

使い方は驚くほどシンプル

gemini.google.comまたはGeminiアプリを開いて、モデル選択で「2.5 Pro」（または最新の3 Pro）を選ぶ。すると、プロンプト入力バーの下に「Deep Think」という送信アイコンが現れます。これをタップして質問を投げるだけ。Google AI Ultraサブスクリプション（月額$20）が必要ですが、操作自体は拍子抜けするほど簡単です。

ただし、回答には数分かかることがあります。これを「バグ」と思ってページを閉じる人が研修中に何人かいました。待ってください。それが「考えている」ということなんです。

2. ベンチマーク総まとめ――数字で見るGoogleの「本気度」

主要ベンチマーク一覧

ベンチマーク	内容	Deep Thinkスコア	備考
Humanity’s Last Exam (HLE)	専門家が作成した「AIには解けないはず」の問題集	48.4%（ツールなし）	過去のAIは20%台が限界だった
ARC-AGI-2	汎用推論能力を測る。暗記では解けない	84.6%（ARC Prize Foundation検証済み）	GPT-5.2は52.9%、Claude Opus 4.6は68.8%
ARC-AGI-1	初代ARC推論ベンチマーク	96%	事実上飽和（これ以上測定不能）
IMO 2025	国際数学オリンピック	金メダルレベル	IMO-Proof Bench Advancedで95.1%
IPhO 2025	国際物理オリンピック（筆記）	金メダルレベル	理論物理CMT-Benchmarkで50.5%
IChO 2025	国際化学オリンピック（筆記）	金メダルレベル	—
GPQA Diamond	大学院レベルの質問応答	91.9%（Gemini 3 Pro）	Flashは90.4%

数字が意味すること

正直に言います。ベンチマークの数字だけ見ても「だから何？」という方が大半だと思います。研修でもそうです。でも、一つだけ注目してほしいのがARC-AGI-2の84.6%という数字。

ARC-AGI-2は、「暗記では絶対に解けない」ように設計されたベンチマークです。毎回新しいパターンの問題が出て、「見たことのない問題を、その場で考えて解く」能力を測ります。つまり、パターンマッチングではなく本当の推論能力を測定している。

ちなみに、Gemini 3 Proの通常モード（Deep Thinkなし）だと31.1%しか出ません。同じモデルなのに、Deep Thinkをオンにするだけで2.7倍になる。「考える時間」がいかに重要かを、数字が証明しています。

ただし、1タスクあたりの推論コストは約$13.62。安くはありません。「全部Deep Thinkで」というのは現実的ではなく、使いどころの見極めが重要です。これについては後のセクションで詳しく触れます。

3. 18の未解決問題と数学エージェント「Aletheia」

AIが解いた研究レベルの問題

これが今回のアップデートで一番衝撃的だった部分です。Google DeepMindは、各分野の専門家と協力し、Deep Thinkの高度版を使って18の未解決研究問題を解決しました。分野はアルゴリズム、機械学習、組合せ最適化、情報理論、経済学と多岐にわたります。

10年間の予想を覆した反例

最も印象的だったのは、2015年に提唱されたデータストリームに関する予想の反証です。「到着したアイテムのコピーを作るより、オリジナルを移動する方が価値がある」という予想。数学者たちは10年間、これを「正しい」と信じて証明しようとしていました。

Deep Thinkは、たった3つのアイテムからなる組合せ論的な反例を構築し、この予想が間違いであることを示しました。「え、そんな簡単なところに穴が？」というのが数学者たちの反応だったそうです。

クライアント企業のCTOに「AIが数学の予想を反証したんですよ」と話したら、「証明じゃなくて反証？」と驚かれました。そう、AIが「これは間違いです」と言えるようになった。これは、AIが単なる「答え生成マシン」から「批判的思考ができるパートナー」に進化したことを意味します。

その他の具体的な成果

• Max-CutとSteiner Tree問題：Kirszbraun定理や測度論を使い、連続数学の定理を離散的な組合せ問題に適用する新手法を発見
• 宇宙紐からの重力放射計算：Gegenbauer多項式を使って無限級数を閉じた形の和に変換
• AIトークンオークション：有理数でのみ成立していた「啓示原理」を、連続実数の入札に拡張する証明を提供
• 適応的ペナルティの数学的証明：新しい自動最適化手法が「なぜ機能するのか」を数学的に証明

Aletheia：自律型数学研究エージェント

Deep Thinkの上に構築されたのが、Aletheia（アレテイア）という数学研究エージェントです。名前はギリシャ語で「真理」を意味します。Googleは「数学コンペから自律的な研究発見へ」というキャッチフレーズで紹介しています。

3段階のエージェント構造

Aletheiaは以下の3つのコンポーネントで構成されています：

1. Generator（生成器）：候補となる解を提案する
2. Verifier（検証器）：提案の欠陥やハルシネーションをチェックする
3. Reviser（修正器）：エラーを修正し、検証器が承認するまで繰り返す

つまり、「思いつく→チェックする→直す」のサイクルをAIが自律的に回す仕組みです。人間の研究者が論文を書くプロセスそのものですね。

自律研究の実績

• 算術幾何学における構造定数（eigenweights）を計算する論文を、人間の介入なしで生成
• Erdos予想データベースの700の未解決問題を評価し、4つの未解決問題を自律的に解決
• そのうち1つは一般化され、独立した論文として発表
• 人間との共同研究では、相互作用する粒子系（独立集合）の境界を証明

研修で「AIが自分で論文を書いた」と言うと、さすがに参加者の目の色が変わります。「自分の研究分野でも使えるの？」という質問が殺到するんですが、現時点ではまだ数学・理論物理が中心で、実験系の研究への応用はこれからだとお伝えしています。

4. Geminiファミリー完全比較――結局どれを使えばいいの？

これ、研修で必ず聞かれる質問No.1です。「Flash、Pro、Deep Think、Deep Research……多すぎてわからん」と。整理しましょう。

4モデルの位置づけ

モデル	一言で言うと	得意なこと	速度	コスト
Gemini 3 Flash	最速のオールラウンダー	日常的なタスク、要約、翻訳、チャット	最速（Proの3倍速）	$0.50/100万トークン（最安）
Gemini 3 Pro	万能のフラッグシップ	長文分析、コーディング、マルチモーダル	中速	中程度
Gemini 3 Deep Think	科学研究特化の深い思考	数学証明、物理の理論計算、研究支援	遅い（数分かかることも）	高い（〜$13.62/タスク）
Deep Research	自動リサーチアシスタント	複数のウェブ情報を統合した調査レポート	数分〜十数分	Ultra契約に含まれる

場面別の使い分けガイド

Flash を使うべき場面

• メールの下書き、文章の要約、簡単な翻訳
• チャットボットやカスタマーサポートの裏側
• 大量のデータを高速に処理したいとき
• APIコストを抑えたいとき
• 「とりあえず聞いてみる」程度の質問

Pro を使うべき場面

• 200万トークンの超長文コンテキストが必要なとき（論文の一括分析、コードベース全体の理解）
• 複数のツールを組み合わせた複雑なワークフロー
• 画像・動画・音声を含むマルチモーダルタスク
• コーディング（特に大規模プロジェクト）

Deep Think を使うべき場面

• 数学の証明や理論物理の計算
• 論文の論理的整合性チェック
• 複雑な最適化問題（NP困難系）
• 「正解が一つではない」研究的な問い
• 既存の理論を検証・反証したいとき

Deep Research を使うべき場面

• 市場調査、競合分析
• 特定テーマの文献レビュー
• 「○○について徹底的に調べて」というリサーチタスク
• 報告書やホワイトペーパーの下調べ

研修で「全部Deep Thinkでいいじゃん」と言う方がたまにいるんですが、それは包丁一本で料理するようなもの。刺身包丁で野菜を切ってもいいけど、効率は悪いですよね。タスクに合った道具を選ぶのが、AIを使いこなす第一歩です。

5. 実務で使えるプロンプト集――コピペOK

ここからは実際に使えるプロンプトを紹介します。Deep Thinkで使うものには「Deep Think推奨」と明記しています。

プロンプト1：論文の論理チェック（Deep Think推奨）

以下の論文の主要な主張と証明を、批判的に検証してください。

特に以下の点に注目してください：
1. 仮定が明示されていない暗黙の前提条件はないか
2. 証明のステップで論理的飛躍はないか
3. 反例が存在する可能性はないか
4. 結論の一般性は主張通りに保証されているか

論文タイトル：[ここにタイトル]
概要：[ここにアブストラクトを貼る]
主要な定理・命題：[ここに証明部分を貼る]

各指摘には、具体的な箇所の引用と、なぜそれが問題なのかの説明を付けてください。
問題がない場合は「検証の結果、重大な論理的問題は見つかりませんでした」と明記してください。

これは実際にクライアントの研究チームに提案したプロンプトです。査読前のセルフチェックに使ってもらっています。「人間の査読をすり抜けた微妙な矛盾をDeep Thinkが見つけた」という報告もGoogleの事例にあるので、かなり実用的です。

プロンプト2：Geminiファミリーの使い分け判定

あなたはGoogleのGeminiモデルの選定アドバイザーです。
以下のタスクに最適なGeminiモデルを推薦してください。

【タスク内容】
[ここにやりたいことを具体的に書く]

【判定基準】
- Gemini 3 Flash：高速処理、低コスト、日常タスク向け
- Gemini 3 Pro：長文コンテキスト、マルチモーダル、コーディング向け
- Gemini 3 Deep Think：数学証明、科学研究、複雑な推論向け
- Deep Research：ウェブ調査、文献レビュー、レポート作成向け

以下の形式で回答してください：
推奨モデル：○○
推奨理由：（2-3文で）
注意点：（このモデルを使う際の留意事項）
代替案：（次点のモデルとその理由）

プロンプト3：数学的概念の直感的説明（Deep Think推奨）

以下の数学的概念を、3つのレベルで説明してください。

概念：[ここに概念名を入れる。例：Kirszbraun定理]

レベル1（高校生向け）：
- 日常的な比喩を使って直感的に説明
- 数式は最小限に

レベル2（学部生向け）：
- 正確な定義と簡単な例
- なぜ重要なのかの文脈

レベル3（大学院生・研究者向け）：
- 正式な定義と証明のスケッチ
- 応用例と最新の研究動向
- 関連する未解決問題

各レベル間の「ジャンプ」を橋渡しする説明も加えてください。

これは研修の教材作成で実際に使っているプロンプトです。専門的な概念を複数のレベルで説明してもらうことで、研修参加者のバックグラウンドに合わせた資料が作れます。

プロンプト4：研究問題のブレインストーミング（Deep Think推奨）

以下の研究テーマについて、未探索の可能性を探ってください。

研究テーマ：[ここにテーマを入れる]
現在の到達点：[ここに現状を書く]
行き詰まっている点：[ここに課題を書く]

以下の観点から、新しいアプローチを提案してください：
1. 他分野からの手法の転用（異分野融合）
2. 既存の前提を疑うアプローチ
3. 計算的に検証可能な予想の生成
4. 反例が存在しそうな方向性の指摘

各提案には、具体的な次のステップ（最初に試すべきこと）を含めてください。
「確実に正しい」提案である必要はありません。
むしろ、研究者が「試してみる価値がある」と思えるレベルの仮説を歓迎します。

プロンプト5：技術文書の構造化分析

以下の技術仕様/論文/ドキュメントを構造化して分析してください。

【入力テキスト】
[ここにテキストを貼る]

【出力形式】
1. エグゼクティブサマリー（3文以内）
2. 主要な技術的貢献（箇条書き）
3. 前提条件と制約（箇条書き）
4. 強み（具体的な根拠付き）
5. 弱み・限界（具体的な根拠付き）
6. 実務への示唆（「だから何をすべきか」）
7. 追加調査が必要な点

各セクションは、原文からの引用を根拠として含めてください。

プロンプト6：物理・工学の数値計算検証（Deep Think推奨）

以下の物理/工学の計算を、一からステップバイステップで検証してください。

【問題】
[ここに問題を記述する]

【既存の計算結果】
[ここに検証したい計算を貼る]

検証の際は：
1. 各ステップで使っている物理法則・近似を明示する
2. 次元解析（単位の整合性）を各ステップで確認する
3. 極限ケース（特殊な値を代入）で結果が妥当か検証する
4. 数値オーダーが物理的に妥当か確認する
5. 間違いがあれば、正しい計算を示す

「計算は正しいが、使っている近似の妥当性に疑問がある」場合も指摘してください。

プロンプト7：競合AI比較分析

以下のAIモデル/サービスを、実務利用の観点から比較分析してください。

比較対象：
- [モデルA]
- [モデルB]
- [モデルC]

比較軸：
1. 推論能力（複雑な問題への対応力）
2. 速度とレイテンシ
3. コスト（API価格、サブスク費用）
4. マルチモーダル対応
5. コンテキスト長
6. 日本語対応の品質
7. API/ツール連携の充実度

表形式で比較した後、「こういう用途にはこのモデル」という推薦を、具体的なシナリオ付きで3つ提示してください。

6. 【要注意】Deep Thinkの失敗パターン

ここまで良いことばかり書いてきましたが、実際に使っていると「あ、これダメだ」という場面にも遭遇します。研修やコンサルでの実体験を含めて、よくある失敗パターンを共有します。

失敗パターン1：日常タスクにDeep Thinkを使ってしまう

❌ 悪い例：「明日の会議のアジェンダを作って」にDeep Thinkを使う

⭕ 正しい使い方：日常的なタスクにはFlash（またはPro）を使う

Deep Thinkは回答に数分かかります。会議のアジェンダ程度なら、Flashで3秒で作れます。「考える必要がない問題に、考えさせない」のが基本です。

研修中に「Deep Thinkで議事録を要約しよう」とした方がいて、5分待った結果が「Flashと大差ない」クオリティだったことがあります。時間とコストの無駄です。タスクの難易度を見極めてからモデルを選びましょう。

失敗パターン2：結果を検証せずに鵜呑みにする

❌ 悪い例：Deep Thinkの計算結果を、そのまま論文に載せる

⭕ 正しい使い方：Deep Thinkの出力は「極めて優秀な共同研究者の提案」として扱い、必ず人間が検証する

AIの推論能力がどれだけ上がっても、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクはゼロにはなりません。実際、GoogleのAletheia（数学エージェント）にも「検証器」が組み込まれているのは、AI自身も間違えることをGoogleが認識しているからです。

あるクライアントの研究者が、Deep Thinkの出力を検証せずにプレゼンで使い、質疑応答で矛盾を指摘されたことがありました。「AIが言ってたので……」は言い訳になりません。最終的な責任は、常に人間にあります。

失敗パターン3：プロンプトが曖昧すぎる

❌ 悪い例：「この問題を解いて」だけ投げる

⭕ 正しい使い方：問題の背景、使っていい手法、期待する出力形式を明示する

Deep Thinkは「深く考える」モードですが、何について深く考えるかはユーザーが指定する必要があります。曖昧な指示だと、Deep Thinkは「あらゆる可能性を検討する」ために無駄に時間を使い、結局ピントの外れた回答が返ってきます。

前述のプロンプト集を参考に、「何を」「どの観点で」「どの形式で」を明示してください。特にDeep Thinkは処理時間が長いので、やり直しのコストが大きいんです。

失敗パターン4：Deep ThinkとDeep Researchを混同する

❌ 悪い例：「最新の市場動向をDeep Thinkで調べよう」

⭕ 正しい使い方：情報収集はDeep Research、論理的分析はDeep Think

Deep Thinkは「深く考える」モードであって、「深く調べる」モードではありません。ウェブ検索や情報収集が必要なタスクはDeep Researchの出番です。Deep Thinkに最新情報を聞いても、学習データ以降の情報は持っていません。

この混同は本当に多いです。名前が似ているのがいけないんですが……。覚え方としては：

• Deep Think = 数学者の脳（考える）
• Deep Research = 図書館司書の手足（調べる）

7. 他社モデルとの比較――Claude Opus 4.6、GPT-5.2とどう違う？

3大モデルの得意分野マッピング

評価軸	Gemini 3 Deep Think	Claude Opus 4.6	GPT-5.2
科学研究・数学推論	最強。金メダルレベル	強い。安定した推論力	AIME 2025で100%
ARC-AGI-2（汎用推論）	84.6%（1位）	68.8%（3位）	54.2%（2位、Pro版）
コーディング	良い	最強。業界標準	強い
日本語品質	良好	非常に良好	良好
マルチモーダル	最強（Google系サービス統合）	良い	強い
コンテキスト長	200万トークン（Pro）	20万トークン	100万トークン
速度	遅い（数分）	中速	中速
安全性・倫理性	高い	最高水準	高い

結論：「一つのモデルで全部」はもう古い

2026年のAI活用は、「タスクに最適なモデルを選ぶ」マルチモデル戦略が基本です。研修でもこう伝えています：

• 数学・物理の研究 → Gemini Deep Think 一択
• コードを書く → Claude Opus 4.6が第一候補
• 日常のAIアシスタント → Gemini Flash（コスパ最強）
• 長文ドキュメントの分析 → Gemini Pro（200万トークン）
• バランス重視 → GPT-5.2

「え、全部のサブスク契約するの？」と言われることもありますが、必ずしもそうではありません。多くの場合、メインで1つ＋特定用途で1つの2モデル体制で十分です。科学研究に関わらないなら、Deep Thinkは必要ないかもしれません。

8. 誰がDeep Thinkを使うべきか？

向いている人

• 研究者（数学、物理、化学、工学）：論文の検証、新しいアプローチの探索、計算の検算
• 大学院生：研究テーマの深堀り、先行研究の批判的検討
• R&Dエンジニア：最適化問題、アルゴリズム設計、理論的裏付けの確認
• データサイエンティスト：統計モデルの妥当性検証、数理最適化
• 知的好奇心旺盛な人：「なぜ？」を深く追求したい人

向いていない人

• 日常的なAI利用がメインの人：FlashやProで十分
• 即座に答えがほしい人：Deep Thinkは遅い
• コスト最優先の人：APIコストが高い
• 「AIに任せれば完璧」と思っている人：Deep Thinkの出力にも検証が必要

料金プランとアクセス方法

現時点でDeep Thinkにアクセスする方法は2つあります：

1. Google AI Ultra（月額$20）：Geminiアプリから直接利用可能。個人ユーザー向け。コスパは良い
2. Gemini API早期アクセスプログラム：研究者・エンジニア・企業向け。申し込み制。APIからプログラム的にアクセス可能

個人で試すなら、まずは月額$20のUltraサブスクリプションから始めるのがおすすめです。「Deep Thinkが自分の業務に本当に必要か？」を実際に試してから判断できます。

9. 今後の展望――科学研究AIはどこへ向かうのか

今回のDeep Thinkアップデートは、AIの進化における一つの転換点だと感じています。いくつかの予測を共有します。

短期（2026年中）

• Deep ThinkのAPI一般公開が進む
• Aletheiaの対象分野が数学以外（生物学、材料科学など）に拡大
• 他社（OpenAI、Anthropic）も「研究特化モード」を追随
• 推論コストの大幅な低下（Jan 2026版で既にOlympiadレベルの計算量が100分の1に）

中期（2027-2028年）

• AIと人間の共著論文が当たり前になる
• 査読プロセスにAI検証が標準組み込みされる
• 「AIが発見した定理」の学術的位置づけが議論される

長期的な問い

「AIが自律的に研究して論文を書く」時代に、研究者の役割はどう変わるのか。これは技術的な問いではなく、哲学的・社会的な問いです。研修でも最後にこの話をすると、いつも議論が白熱します。

個人的には、AIが「計算」と「検証」を担い、人間が「問いを立てる」と「意味を解釈する」を担う、という分業が進むと考えています。良い問いを立てる力が、これまで以上に重要になるでしょう。

まとめ＆次のアクション

この記事のポイント

• Gemini 3 Deep Thinkは、2026年2月12日の大型アップデートで「科学研究AI」として本格始動
• HLE 48.4%、ARC-AGI-2 84.6%、国際オリンピック金メダルレベルと、推論能力は圧倒的
• 18の未解決研究問題を解決し、自律型数学エージェント「Aletheia」も登場
• Geminiファミリーは「Flash/Pro/Deep Think/Deep Research」の4層構造。タスクに応じた使い分けが鍵
• Deep Thinkは万能ではない。日常タスクにはFlash、コーディングにはClaude、が今の最適解
• AIの出力は必ず人間が検証すること。「AIが言ってたので」は通用しない

今すぐできる3つのアクション

1. Google AI Ultraに登録してDeep Thinkを試す：まずは自分の業務での使い道を探る。月額$20で最先端の科学研究AIが使えるのは破格です。gemini.google.comから登録できます
2. この記事のプロンプト集を実際に使ってみる：上のプロンプトをコピペして、自分の業務に合わせてカスタマイズしてください。特に「論文の論理チェック」と「研究問題のブレインストーミング」は反応が良いです
3. チーム内でGeminiファミリーの使い分けルールを決める：「どのタスクにどのモデルを使うか」をチームで明文化すると、コストと品質のバランスが取れます

次回予告

次回は「Claude Code実践ガイド｜ターミナルからAIコーディングする時代の開発ワークフロー」をお届けします。Gemini Deep Thinkが科学研究のAIなら、Claude Codeは開発者のAI。使い分けの全体像が見えてくるはずです。お楽しみに。

お問い合わせ

「Gemini Deep Thinkの導入を検討したい」「AI研修の詳細を知りたい」「自社の研究にAIを活用したい」という方は、お気軽にお問い合わせください。研究機関・大学・企業を問わず、ご相談を承っています。

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著者プロフィール

佐藤 傑（さとう すぐる）
株式会社Uravation 代表取締役。生成AIの研修・開発・導入支援を専門とし、大学研究室から上場企業まで幅広いクライアントにAI活用を提案。特に「AIを業務にどう落とし込むか」の実務設計に強みを持つ。最新のAI動向を追いかけつつ、現場で本当に使える形に翻訳して届けることをモットーにしている。

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