
今週は・・・
Google の AI 横展開がすごいです。
良いモデルがリリースされると、
チャットサービスにとどまらず、Google workspace, 既存の Google サービス、そしてスマホにまであっという間に展開されます。
Figma が、AI 時代におけるデザイナーって何?というコラムを書いています。
Gemini 3とNano Banana ProがGoogle検索で世界中のより多くの国で利用可能に
2025年12月1日、GoogleはGemini 3とNano Banana Proを世界約120の国と地域で展開することを発表しました。
Gemini 3 ProのAIモードへの展開
Google AI ProおよびUltraサブスクライバーは、本日よりAIモードのモデルドロップダウンで「Thinking with 3 Pro」をタップすることで、Gemini 3 Proの使用を開始できます。Gemini 3の最先端の推論能力により、AIモードは最も複雑なクエリのニュアンスを理解できるようになりました。
Gemini 3の優れたマルチモーダル理解と強力 なエージェント型コーディング機能により、以下のような新しい生成型ユーザーインターフェースが実現されています:
- 動的なビジュアルレイアウト
- インタラクティブなツール
- カスタムシミュレーション
これらはすべて、ユーザーのクエリに応じてその場で生成されます。
日付: 2025/12/02
カテゴリ: Search, Gemini Models, AI
ソース: Gemini 3 and Nano Banana Pro in Search are coming to more countries around the world.
Circle to SearchとGoogle Lensを使った詐欺メッセージの見分け方

Googleは、Circle to SearchとGoogle Lensに新機能を追加し、スマートフォンに届く詐欺的なテキストメッセージを見分けられるようにしました。この機能は、AIとウェブ上の情報を活用して、メッセージが詐欺である可能性を評価します。

ぱっと使えないと、結局面倒くさくなってやらないわけです。
シームレスに詐欺対策をできるのはいいですね!
日付: 2025/12/03
カテゴリ: Search, AI
ソース: Use Circle to Search and Google Lens to spot scam messages.
ジェフリー・ヒントンのノーベル賞受賞の功績をトロント大学と共に祝う
2025年12月3日、Googleはノーベル賞受賞者ジェフリー・ヒントンの卓越した影響を称え、彼が築いた分野の未来に投資することを発表しました。
日付: 2025/12/03
カテゴリ: AI
ソース: We’re celebrating Geoffrey Hinton’s Nobel-winning legacy with the University of Toronto.
欧州における健康AIへの新たな資金提供と、ヨーロッパの医療における転換点を示す新レポートの発表
GoogleのGreg Corrado博士がブリュッセルで開催された欧州健康サミットにて、Implement Consulting Groupが作成しGoogleが委託した新レポートを発表しました。このレポートは、AIが長期的な科学生産性の低下傾向を逆転させ、コスト増加と人材不足に直面する欧州の医療 システムにとって転換点となっていることを明らかにしています。

AI と医療ですね。
日付: 2025/12/03
カテゴリ: Health, Google in Europe, AI
ソース: We’re announcing new health AI funding, while a new report signals a turning point for health in Europe.
Google フォト Recap で 2025 年を振り返ろう
Google フォトの年次振り返り機能「Recap」が 2025 年版として登場しました。この機能は、1 年間の写真や動画をハイライトリールとして自動生成し、思い出を振り返ることができます。
今年の新機能
2025 年版の Recap には、以下の新しいパーソナライズ機能が追加されました:
- セルフィーカウント: 昨年からの写真統計に加えて、セルフィーの枚数も表示
- 趣味とハイライト: 米国のユーザーで Gemini 機能を有効にしている場合、主な趣味や年間のハイライトも表示
- 非表示オプション: 特定の人物や写真を非表示にして、Recap を再生成できる機能
日付: 2025/12/04
カテゴリ: Photos, AI
ソース: Look back on your 2025 with Google Photos Recap
Data Commons Gemini CLI拡張機能の発表
GoogleがGemini CLI向けの新しいData Commons拡張機能を発表しました。この拡張機能により、世界中の公開データへのアクセスと理解がこれまで以上に簡単になります。自然言語で複雑なデータ駆動型の質問を行い、Data Commonsの膨大な公開データセットを直接クエリすることで、LLMの応答を信頼できる情報源に基づかせ、AIのハルシネーション(誤情報生成)を削減できます。

Data commons を活用してハルシネーションを減らすのは素晴らしいですね。
あれ?Gemini CLI で活用するのはいいけれども、
通常の Gemini ではどうなってるの?使ってないの?
Gemini に聞いてみました。
ご質問ありがとうございます。その記事をご覧になったのですね。
結論から申し上げ ますと、私(通常のWeb版/アプリ版 Gemini)も、すでに Data Commons を「裏側」でバリバリ活用しています。
ただし、今回発表された「CLI拡張機能(開発者向けツール)」と、私が現在行っている「標準的な活用(一般ユーザー向け)」には、使い方と目的に大きな違いがあります。
通常の Gemini における Data Commons の活用方法と、今回のニュースの違いを整理します。
1. 通常の Gemini はどう活用しているか?(すでに実装済み)
私が Data Commons を使うシーンは、主にユーザーの皆様からは「見えない形」または「グラフ描画」として現れます。
- ハルシネーション(嘘)の抑制(グラウンディング): 統計データや人口、経済指標などの質問を受けた際、適当な数値を生成するのではなく、信頼できる Data Commons のデータベース(国連や各国政府の統計データ)に照らし合わせて、正確な事実に基づいた回答を作成するために参照しています。
- グラフ・チャートの描画: 例えば、「日本の人口推移をグラフにして」と頼むと、インタラクティブなグラフが表示されることがあります。この元データとして Data Commons が使われています。
実際に試していただくことができます:
「日本とドイツのGDPの推移を比較するグラフを描いて」 「アメリカの州ごとの失業率を教えて」
こういった質問を投げかけると、私は Data Commons の膨大なデータセットから正確な数値を引っ 張り出して回答します。
2. 今回発表された「CLI Extension」は何が違うのか?
今回ご共有いただいた記事のツールは、開発者やデータサイエンティスト向けのものです。
- 目的: 「質問に答えてもらう」のではなく、「自分のプログラムや分析ツールに、信頼できる統計データを直接パイプラインとして流し込む」 ことが目的です。
- 活用例:
- Pythonのスクリプトからコマンド一つで「過去10年の各国の気温データ」をCSVで取得し、自社の売上データと突き合わせる。
- 自作のアプリに、Data Commons の統計機能を組み込む。
公開データに関する質問への即座の回答
以下のような探索的・分析的な質問に対応できます:
データ探索:
- 「インドに関する興味深い統計は何ですか?」
- 「フランスに関する経済データは何がありますか?」
データ分析と洞察:
- 「ブラジルの暴力犯罪統計のトレンドを要約してください」
- 「スカンジナビア諸国における教育支出がGDP per capitaに与える影響を分析してください」
- 「G20諸国の失業率を比較してください」
- 「1964年以降のカナダの年間人口をリストアップし、結果をCSVファイルに保存してください」
日付: 2025/12/02
カテゴリ: AI
ソース: Announcing the Data Commons Gemini CLI extension
Google Workspaceの新調査が明らかにした若手リーダーの職場でのAI活用法
Google Workspaceは、22歳から39歳の若手リーダーを対象とした2回目の調査結果を発表しました。Harris Pollと共同で実施されたこの調査から、3つの重要なテーマが明らかになりました。

AI ネイティブ世代の AI 活用法!
パーソナライズされたAIへの強い需要
調査によると、若手リーダーの92%がパーソナライズ機能を持つAIを求めています。彼らは単なる一般的な出力ではなく、自分の好みのトーンやスタイルを反映した結果を期待しています。
- 90%が、AIの応答がパーソナライズされていればより積極的に使用すると回答
- 89%が、AIが個人的なトーンやスタイルを捉えられれば、スマートフォンから長いメールを送信することに抵抗がなくなると回答
AIワークフローの設計者としての役割
若手リーダーたちは、この技術に対して非常に実践的な アプローチを取っており、自分自身のワークフローのためのAIアーキテクトとなっています。
職場での自信向上ツールとしてのAI
AIは若手リーダーが職場でより自信を持つことを支援しています。彼らはAIを専門的な能力開発のためのツールとして、ますます頼りにしています。
日付: 2025/12/06
カテゴリ: Google Workspace, AI
ソース: New research from Google Workspace reveals how young leaders are using AI at work.
Gemini 3 Pro: ビジョンAIの最前線
Gemini 3 ProはGoogleの最も高性能なマルチモーダルモデルで、単純な認識から真の視覚的・空間的推論への世代的飛躍を表しています。ドキュメント、空間、画面、動画理解において最先端のパフォーマンスを提供します。

まよったらスクショを AI に見せる。
そういう時代に入りました。
Nano Banana Pro の画像認識能力は素晴らしいわけですが、
Gemini 3 Pro のリッチメディア認識能力、、、だけでなく、
空間認識もするようです。
1. ドキュメント理解
Gemini 3 Proは、複雑で構造化されていない実世界のドキュメントを処理する能力が大幅に向上しています。
インテリジェントな認識
- 18世紀の商人の手書き帳簿を複雑な表に変換
- 数式の注釈が入った画像を正確なLaTeXコードに変換
- テキスト、表、数式、図表を正確に検出・認識
高度な推論
- 長いレポート内の表やグラフを横断した複雑な多段階推論を実行
- CharXiv Reasoning benchmarkで人間のベースライン(80.5%)を上回る性能
- 62ページのアメリカ国勢調査局レポートから複雑な質問に段階的に回答
2. 空間理解
Gemini 3 Proは最も強力な空間理解モデルです。
主な機能:
- ポインティング機能: 画像内の特定の位置をピクセル精度の座標で出力
- オープンボキャブラリー参照: 開放的な語彙を使用してオブジェクトとその意図を識別
- ロボティクスへの応用: 「この散らかったテーブルを見て、ゴミを分別する計画を立てて」などの空間的に根拠のある計画を生成
- AR/XRデバイス: 「ユーザーマニュアルに従ってネジを指し示して」などのリクエストに対応
3. 画面理解
デスクトップやモバイルOSの画面を高精度で理解し、以下のタスクを可能にします:
- コンピュータ使用エージェントによる反復タスクの自動 化
- QAテスト
- ユーザーオンボーディング
- UX分析
例: Pivot Table機能を使用して、各プロモーションタイプの総収益を新しいシート(Sheet2)にまとめるタスクを自動実行
4. 動画理解
Gemini 3 Proは動画理解において大きな飛躍を遂げました。
3つの主要な進化:
- 高フレームレート理解: 毎秒1フレーム以上でサンプリングする際、速いペースのアクションを理解する能力が大幅に向上(ゴルフスイングの分析など)
- 「思考」モードでの動画推論: 単なるオブジェクト認識を超えて、時間経過に伴う複雑な因果関係を追跡。何が起こっているかだけでなく、なぜ起こっているかを理解
- 長編動画からアクションへ: 長編コンテンツから知識を抽出し、即座に機能するアプリや構造化されたコードに変換
5. 実世界での応用
教育分野
- 中学校から大学レベルまでのマルチモーダル推論問題に対応
- 数学や科学の図表が多い問題で大幅な向上
- Nano Banana Proと組み合わせて、宿題のどこで間違えたかを視覚的に示す
医療・生物医学画像
- MedXpertQA-MM、VQA-RAD、MicroVQAなどの主要な公開ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成
- 放射線画像のQ&Aや顕微鏡ベースの生物学研究に対応
法律・金融
- 複雑なレポート、チャート、表の分析を支援

