Googleが2025年7月にリリースしたGemini Deep Thinkは、「最高レベルの高度な推論」を謳う新しいAIモデルです。従来のGemini 2.5 Proとは異なり、複数のアイデアを並列で検証し、段階的に思考を深めていく推論技術を採用しています。

私自身、このDeep Thinkモードを実際に試してみましたが、正直なところ、簡単なタスクでは劇的な効果を実感することはできませんでした。しかし、その過程で見えてきた特徴や、今後の活用可能性について詳しく解説していきます。

Deep Thinkの凄さ

Geminiのディープシンク機能は、様々なベンチマークにおいて、他の最高性能のモデルを大きく上回る結果を出しています。以下のように、数学やコーディングといった難しい問題においては、この機能は非常に有用なことは明らかです。

しかしながら、多くのビジネスパーソンは、このような高度な問題を解くことは稀で、より日常的なビジネスタスクへの活用を考えています。実際にそういったケースでは、どのような結果が出るのか試してみました。

実際の検証結果：簡単なタスクでは効果が見えにくい

まず、YouTubeの文字起こしから資料ドラフトを作成するという比較的シンプルなタスクで、Gemini Deep Think、ChatGPT O3、Claude Opusの3つのモデルを比較してみました。

結果として、Deep Thinkは処理時間が約3分と他のモデルより長時間を要しましたが、アウトプットの品質に関しては、他のモデルと比べて明確な優位性を感じることはできませんでした。「シンプルにまとまっている」という程度の印象で、処理時間の長さに見合うほどの品質向上は確認できませんでした。

この結果から、簡単すぎるタスクではDeep Thinkの真価は発揮されないと思います。

より複雑なタスクでの比較検証

簡単なタスクでは差が見えなかったため、より複雑な経済分析タスクで再度比較を行いました。「1人当たり複数のAIエージェント利用が当たり前になった場合の日本経済への影響」という難しい論点について、各モデルに分析を依頼しました。

Claude Opusの分析結果

Claude Opusは以下のような構造的な分析を提供しました：

• 生産性の飛躍的な向上
• GDP成長率2-3%の押し上げ効果
• 労働力不足の解消と生産性の向上
• 国際競争力の回復

ChatGPT O3の分析結果

o3はより多角的で踏み込んだ分析を展開しました：

• 労働生産性の向上
• 資本進化への影響
• 需要創出効果
• 労働再配置の必要性
• 価格インパクトの考慮

o3の考察は視覚的に整理されており、より深い情報を踏まえた分析を提供してくれた印象があります。

Gemini Deep Thinkの分析結果

Deep Thinkは以下のような包括的な分析を行いました：

• GDPへの影響分析
• 労働市場の二極化
• 賃金格差の拡大
• インフレ影響の考慮
• 強力なデフレ圧力と局所的なインフレの併存
• 格差の拡大と社会の分断への対応
• 移行期の政策的対応

内容としては「いいことを言っている」という印象でしたが、やはりDeep Thinkの進化が明確に発揮されているかは判断が困難でした。

コーディングタスクでの検証結果

最後に、より技術的なタスクとして「HTML/JSの1ファイルでマインクラフトのような3D空間をキーボードで操作できるアプリケーション」の作成を各モデルに依頼しました。見た目や演出をできるだけ派手にし、ユーザー体験が非常に高いものを作成するという条件で比較しました。

実際の動作確認結果

• Gemini Deep Think：生成されたコードは動作しませんでした
• ChatGPT O3：こちらも動作しませんでした
• Claude Opus：正常に動作しました

この結果から、簡単なアプリ生成においてはまだClaudeに優位性があることが確認できました。ただし、Deep Thinkは端末対応していないため、コピーして使用する必要があるという制約もありました。

Deep Thinkが真価を発揮する可能性のあるタスク

今回の検証では明確な効果を確認できませんでしたが、Deep Thinkが真価を発揮する可能性のあるタスクについて考察してみます。

数学問題の解決

2025年USAMO（アメリカ数学オリンピック）の難問で優れたスコアを達成しているという報告があります。複雑な数学的仮説の形成や探索において、並列思考技術により多角的な解決策を検討できる能力が期待されます。

競技レベルのプログラミング

LiveCodeBench（競技プログラミングベンチマーク）でトップクラスのパフォーマンスを示すとされています。アルゴリズム開発や複雑なコード生成タスクで、従来モデルより高度な推論能力を発揮する可能性があります。

科学文献の解釈

複雑な学術論文の分析やデータ解釈において強みを示すとされており、特にマルチモーダル推論をテストするMMU（Multi-Modal Multi-Task Understanding）での高いスコアが報告されています。

今後の展望と注意点

Deep Thinkは確実に進化していると感じますが、現時点ではその効果を実感できるタスクが限定的です。しかし、以下の点で今後の可能性を感じています：

処理時間と品質のトレードオフ

Deep Thinkは処理時間が長い分、より深い思考プロセスを経ています。時間をかけてでも高品質なアウトプットが必要な場面では、その価値を発揮する可能性があります。

難易度の高いタスクでの真価発揮

今回は比較的簡単なタスクでの検証でしたが、数学問題や複雑なアルゴリズム設計など、より難易度の高いタスクでは明確な差が出る可能性があります。

継続的な改善への期待

Googleは継続的にモデルの改善を行っており、今後のアップデートでより幅広いタスクでの効果が期待できます。

まとめ

Gemini Deep Thinkを実際に試した結果、以下のことが明らかになりました：

• 簡単なタスクでは明確な効果を実感できない：文字起こしからのスライド作成や簡単なコード生成では、処理時間の長さに見合う品質向上は確認できませんでした
• 複雑なタスクでも判断が困難：経済分析のような複雑なタスクでも、他のモデルと比べて明確な優位性を示すことはできませんでした
• コーディングタスクではClaudeが優位：実際に動作するコードの生成においては、まだClaudeに軍配が上がりました
• 真価を発揮するのは超高難度タスク：数学問題や競技プログラミングなど、より高度な推論が必要なタスクで効果を発揮する可能性があります
• 処理時間の長さは要考慮：約3分という処理時間は、日常的な使用においては制約となる可能性があります

現時点では劇的な効果を実感することはできませんでしたが、Deep Thinkは確実に進化しており、今後難しい問題に直面した際の選択肢の一つとして活用していく価値があると考えています。特に、従来のAIモデルでは解決が困難な高度な推論問題において、その真価を発揮することを期待しています。

参考リンク

本記事の内容は、以下の資料も参考にしています：

• Google rolls out Gemini Deep Think AI, a reasoning model that tests multiple ideas in parallel – TechCrunch

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