Gemini 3とは？特徴・できること・業務活用までわかりやすく解説

Gemini 3は、マルチモーダル対応や長いコンテキスト処理、高い推論力を兼ね備え、業務プロセスにも組み込みやすい生成AIとしてさらに進化しています。

文書要約、データ整理、判断の自動化など、単なるチャット利用を超えた幅広い実務シーンで活用できるようになりました。

この記事では、Gemini 3の進化点やできることを整理しつつ、実際の業務に導入する際の考え方や、自動化／システム連携と組み合わせた活用イメージをわかりやすく解説します。

Gemini 3とは？概要・特徴・位置づけ

Gemini 3は、Googleが提供する生成AIモデル群のひとつで、テキストだけでなく画像・音声・動画など複数形式の理解を前提に設計されています。長い文脈を踏まえた要約・抽出や、条件整理・比較検討といった“判断に近い作業”へ寄せやすいのが特徴です。

単体のチャット利用に留めず、API連携で業務フローに組み込むと価値が出やすくなります。

Gemini 3のモード比較：高速モードと思考モードの違い

Gemini 3世代では、一般向けアプリやブラウザ版で 「高速モード」と「思考モード（Gemini 3 Pro 搭載）」 の2種類を用途に応じて使い分ける設計になっています。

• 高速モード：応答速度とコストを重視し、短い要約・一次回答・軽い編集などに向く
• 思考モード（3 Pro）：長文理解、複雑な推論、比較検討など“深く考える”処理に向く

ChatGPTの Instant（高速）／Thinking（長考）モード の関係に近く、業務ではタスクごとにどちらを選ぶかを明示的に設計する必要があります。

思考深度をパラメータで制御できる方法もありますが、質問内容に応じてモデルが自動的に切り替える仕組みとは異なり、業務設計側で使い分けを決める必要があります。

Gemini 1／2からの進化ポイント

Gemini 3の特徴的な進化は次の3点です。

• マルチモーダル処理の強化：画像・動画・音声・PDFなどをまとめて理解し、要約・比較・抽出が可能。
• 長大コンテキストの強化：会議録、マニュアル、コードリポジトリなど大量データを一度に読み込み解析できる。
• エージェント／ツール連携の強化：AI Studio／Vertex AI などの開発・運用基盤と併用することで、外部APIや業務システムを呼び出す業務ワークフローを設計しやすくなりました。

これにより「プロンプト単位の便利なアシスタント」から「業務全体を理解しオーケストレーションできるAI」へ進化しています。

Gemini 3とChatGPT・Claudeの違いと使い分け

Gemini 3を検討するときは、「ChatGPT や Claude など他の主要な生成AIとどう違うのか」「結局どれをどう使えばよいのか」を押さえておくと迷いにくくなります。

主要な生成AIは、要約・文章生成・質疑応答などの基本機能だけを見ると一定水準を満たします。

迷いを減らすには、得意領域と、既存の業務基盤との相性で“使い分けの軸”を決めるのが現実的です。ここでは代表例として、ChatGPT／Claude／Geminiを整理します。

実務的な使い分けイメージ（DXhacker編集部の所感）

• ChatGPT：文章生成・質問相談・発想支援の安定感がある
• Claude：コード生成・仕様整理・構造化推論が必要なタスクに強い
• Gemini：画像・動画・YouTubeリンクを含む解析、マルチモーダル活用に強い

どれか一択で完結させるより、業務の性質に応じて複数モデルを使い分ける方が成果物の品質は上がるというのが現状の実務的なベストプラクティスでしょう。

Gemini 3を企業で利用する際に押さえたい前提（Workspace／AI Studio／Cloud／API）

Gemini 3を企業で活用する際は、「どの入口から使うのか」「どこまで業務に組み込むのか」を切り分けて考えることが重要です。

多くの企業にとっては、まず Google Workspace 上でGemini 3を試し、必要に応じてGoogle AI Studio／Google Cloud／Gemini API＋iPaaSへと広げていく流れが現実的です。

以下、それぞれの役割と使いどころを整理します。

Google Workspaceでの利用（最初の入口）

Google Workspaceの各プランでは、GeminiアプリやGmail/Docs/MeetなどでのGemini機能が提供されており、利用可否や上限はエディションや管理者設定によって異なります。

Gmail、Docs、Sheets、Slides、Meetなどのアプリから、文章作成・要約・言い換え・議事録整理といった処理をGemini 3 に任せることができ、ユーザーは普段のUIのまま生成AIを利用できます。

一方で、Google Workspaceだけでは「特定SaaSへの自動登録」や「基幹システムとの双方向連携」などは行いにくいため、業務フロー全体に組み込む場合は、後述のGoogle AI Studio／Cloud／APIレイヤを併用することになります。

Google AI Studioでの利用（プロンプト設計と小さなPoC）

Google AI Studioは、Geminiシリーズのモデルを試しながらプロンプトを設計し、そのままGemini APIのキー発行やサンプルコード取得まで行える開発者向けの環境です。

ブラウザ上でモデルを切り替えつつ入力／出力を確認できるため、「どのような指示を出すと、どの品質の回答が返ってくるか」を検証する場として使えます。小さなPoC（概念実証）は、まずGoogle AI Studioでプロンプトやパラメータを調整し、その結果をもとに業務フローへの組み込み可否を判断する、という流れが一般的です。

Google Cloud（Vertex AI）での利用（本格運用・大規模連携）

複数システムをまたぐ連携や、本番運用での統制（権限・監査・ネットワーク）を重視する場合は、Google Cloud上でVertex AIを活用する設計が有力です。

Vertex AIでは、Geminiモデルを検証し、API/SDKから呼び出してアプリや業務基盤に組み込む形を取りやすくなります。監査ログや権限制御などは、Vertex AI単体というよりGoogle Cloudの各機能と組み合わせて設計します。

クラウド基盤として組み込みたい、セキュリティポリシーに沿って運用したい、といった要件がある場合はこのレイヤの検討が欠かせません。

Gemini API（RPA・iPaaSから利用するための入口）

Gemini APIは、外部システムや業務フローからGeminiの機能を呼び出すためのインターフェースです。テキストや画像、コードなどを入力として渡し、要約・分類・文章生成・判断コメント生成といった処理結果を受け取れます。

APIを直接利用する場合は、Google AI StudioやGoogle Cloudでの設定に加え、API呼び出しの実装やエラー処理、ログ管理などが必要となるため、一定の開発スキルが前提になります。

一方、BizteX ConnectのようなiPaaS（連携システム基盤）を活用すれば、Gemini APIキーを設定するだけでワークフローの中からGemini 3を呼び出せるようになり、非エンジニアでもノーコードで業務フローに組み込めます。

あわせて読みたい

Gemini 3でできること：代表機能とユースケース

Gemini 3は、「長いコンテキスト」「マルチモーダル」「ツール連携」を軸に、さまざまな情報処理タスクをまとめて扱いやすいモデルです。

特に、ドキュメント解析やナレッジ活用、コードやワークフローの生成、画像・動画・音声の解析といった領域は、既存業務へのインパクトが大きい部分です。

ここにRPAやiPaaS、既存SaaSを組み合わせることで、問い合わせ対応やバックオフィス業務など、人が行ってきた判断と処理を業務プロセス全体で自動化しやすくなります。

高度なドキュメント解析・要約・知識検索

Gemini 3は、長い契約書や規程集、マニュアル一式をまとめて読み込み、要約や比較、観点に沿った抽出を行えます。PDFやOfficeファイル、コード、ログなど形式の異なる情報も横断的に扱えるため、散在している資料から必要な条文や条件を素早く抜き出すことが可能です。

実務でニーズが高いのは「大量の文章を短時間で理解すること」であり、この領域でGemini 3の長コンテキストと推論力が真価を発揮します。複数ベンダーの提案書比較や社内規程への準拠チェック、問い合わせ履歴からのFAQ案自動生成などが、代表的なユースケースです。

コード生成・リファクタリング・エージェント開発

Gemini 3は、アプリケーションコードだけでなく、ワークフローやスクリプト、インフラ設定の生成・修正にも使えます。長い文脈を前提にすると、リポジトリ全体の構造や依存関係を踏まえた改修案を出させやすくなります。

さらに、外部APIの呼び出しやツール連携を組み合わせれば、業務フローを動かす“エージェント的な設計”にもつなげられます。DX部門では、プロトタイプを短期間で形にし、運用要件を固める用途で相性が良いでしょう。

画像・動画・音声を含むマルチモーダル活用

Gemini 3は、テキスト以外の情報も含めて理解し、説明・要約・タグ付け・構造化を行う用途に広げやすいモデルです。会議録画や研修動画、音声ログなど、非テキスト情報が多い現場では人手確認に限界があります。

例えば、会議動画から議事録とアクションアイテムを抽出する、稼働映像とログを合わせて兆候を整理する、といった使い方が考えられます。マルチモーダルは“導入の当たり外れ”が出やすいので、まずは小さな対象で検証してから広げると安全です。

業務アプリ・SaaSと組み合わせた業務自動化シナリオ

Gemini 3は、CRM／SFA、問い合わせ管理、ワークフローなど業務アプリと組み合わせると効果が見えやすくなります。問い合わせ内容を理解して分類し、顧客情報を参照しつつ回答案を作り、チケット登録や担当アサインにつなげる設計が代表例です。

さらにiPaaSやRPAを使えば、入力〜判定〜登録〜通知を連携と画面操作で自動化できます。生成AI単体で終わらせず、次工程（登録・通知・更新）まで繋げることがポイントです。

Gemini 3を安全かつ効果的に導入するポイント

企業でGemini 3を利用する際には、「何ができるか」だけでなく、「どのような条件で使えば安全か」「どの範囲まで業務に組み込むか」をあらかじめ決めておくことが重要です。

特に、情報システム部門やDX推進担当にとっては、セキュリティ・データガバナンス・導入ステップの整理が、社内合意形成や稟議の通りやすさに直結します。

セキュリティ・データガバナンスの考え方

まず押さえておきたいのは、「どの環境で、どの種類のデータを扱うか」です。Google WorkspaceやGoogle Cloudでは、アクセス権限やログ管理、ネットワーク制御など、企業利用を前提とした機能が用意されています。

これらを前提に、下記のようなルールを、セキュリティ部門や法務部門と一緒に決めておくことが大切です。

• どのユーザーが、どの用途でGeminiを使ってよいか
• 社外に出してよいデータ／出してはいけないデータの線引き
• ログや生成結果をどこまで保存・監査するか

「社内データを学習に利用させない設定が可能か」「ログはどのくらい保持されるか」といった確認事項をリスト化し、ベンダーやパートナーとすり合わせておくと社内説明がしやすくなります。

プランと利用範囲の決め方

次に考えるべきは、「誰がどの業務で使うか」と「どこまでシステム連携するか」です。日常業務の効率化が主目的であれば、まずはGoogle Workspace上のGemini 3を一部の部門で試し、利用範囲やルールを固めていくのが現実的です。

一方、SaaSや基幹システムと連携したワークフロー自動化まで視野に入れる場合は、Google AI StudioやGoogle Cloud経由でGemini APIを利用する構成も検討対象になります。

本番業務で安定的に使う前提であれば、無料枠だけに依存せず、予算の範囲でどのプランを前提にするかを早めに決めておくと、途中で設計をやり直すリスクを減らせます。

PoCから本番展開までのステップ

Gemini 3の導入を成功させるには、「ユースケース選定 → 小さなPoC → 業務プロセスへの組み込み設計 → 標準化・展開」といったステップで進めるのが効果的です。PoC段階から、データ連携・権限・例外処理・ログを“ざっくりでも”設計しておくと、本番移行時のやり直しが減ります。

また、すべてを内製しようとせず、API連携やワークフロー設計はiPaaSの専門パートナーに任せ、業務プロセス全体の見直しや継続改善は外部の代行サービスに委ねる、という役割分担も現実的です。PoCで作ったプロンプトやテンプレートは再利用前提で管理すると、展開が速くなります。

Gemini 3×業務自動化／システム連携の実践イメージ

Gemini 3を業務プロセスに組み込むときは、「生成AI＝頭脳」「iPaaS＝データの流れ」「RPA＝手足」 という役割分担を決めておくと整理しやすくなります。

Geminiは文章理解や判断・生成を担い、実際のデータ連携や画面操作はiPaaSやRPA、既存システム側が担当します。

この前提を置いて設計することで、「チャットで相談できるAI」に留まらず、日々の業務フローの中に自然に溶け込む自動化シナリオとして実装しやすくなります。

SaaS・基幹システムと連携した自動化ワークフロー

Gemini 3とiPaaSを組み合わせると、メールやフォーム、チャットで受け取った情報を理解し、その結果をもとに各SaaSや業務システムへ自動登録する流れを作れます。

典型的には、次のようなステップになります。

• 問い合わせや申請内容をGemini 3が要約・分類する
• iPaaSが結果をもとに、問い合わせ管理ツールやCRMなどへレコードを作成する
• 必要に応じて担当者やチームに通知を送る

オンプレミスの基幹システムや、ブラウザ操作が前提の社内システムが関わる場合は、この自動化ワークフローの中にRPAを組み込み、オンプレミス環境での入力・更新を自動で行う構成を取るのが一般的です。

RPA・iPaaS・ワークフローとの役割分担

自動化フローを安定して運用するには、Gemini・iPaaS・RPAの役割を明確に切り分けることが重要です。

• Gemini 3（頭脳）：
  テキストやログ、必要に応じて画像・音声などを理解し、要約・分類・ドラフト生成・判断コメント付与といった「考える」処理を担当します。
  
• iPaaS（データの流れ）：
  各SaaSや基幹システムへの接続、データの取得・整形・条件分岐・他システムへの受け渡しを担う連携基盤として機能します。
  
• RPA（手足）：
  画面操作やオンプレミス環境のシステム入力など、APIがない領域の「人の手作業」をソフトウェアロボットで置き換えます。

「理解・判断＝Gemini」「データ連携＝iPaaS」「UI操作＝RPA」 という整理で設計しておくと、フローの可視性や保守性、障害発生時の切り分けが行いやすくなります。

自動化フローを安全に運用するためのポイント

自動化は、性能よりも運用設計で差が出ます。どこまでを自動実行にし、どこから人の確認・承認を必須にするかを決めると、品質と安全性を両立しやすいです。導入初期は、メール草案やFAQドラフトなど「人が最終チェックする」領域から始めるのが無難です。

一定期間運用して品質が安定したら、登録・通知などの自動実行範囲を段階的に広げます。入力・出力や連携ログを適切に記録し、後から追跡できる状態を作ることも重要です。

BizteXが提供する3つの業務改善サービス

Gemini 3を業務プロセスに組み込むには、業務プロセス設計・システム連携・運用改善の3つをセットで考える必要があります。

BizteXは、デスクトップ型RPAの「BizteX robop」、iPaaSの「BizteX Connect」、業務プロセス最適化を代行する「インテリジェント フロー」という3つのサービスで、この3要素を一気通貫で担います。

BizteX robop（デスクトップ型RPA）｜オンプレミス環境も自動化

BizteX robopは、PC上の定型操作を自動化するデスクトップ型RPAです。Excelやブラウザ、社内独自システムなど、画面操作が必要な領域を“手足”として置き換えられます。

Geminiの判断結果を、実際の入力・クリック・集計といった操作に落とし込む役割で組み合わせやすいのが特徴です。他社RPAからのリプレイスでエラーを減らし、1年で57個以上のロボット構築と年間1,600時間の削減につなげた事例もあります。APIがない業務が残る企業ほど、効果が出やすい構成です。

＞＞BizteX robopのサービスページ

BizteX Connect（iPaaS）｜Gemini API連携が可能

BizteX Connectは、SaaSやオンプレシステムをノーコードでつなぐiPaaS（システム間連携の基盤）です。フォームやチャット、メールなどで受け取った情報を、各種SaaS・基幹システムへ自動で受け渡す「血流」の役割を担います。Gemini 3とはAPIで連携できるアーキテクチャになっており、生成AIの出力をそのまま業務フローの一部として扱えるのが強みです。

情シス部門がすべてのAPI連携を内製開発するのは負荷が高くなりがちですが、BizteX Connectを使えば、Gemini 3とSaaS・基幹システムとの連携をノーコードで設計できます。

既に生成AIとSaaSを組み合わせたブログ記事の自動生成や、SaaS間のレコード作成自動化などの実績があり、同様の設計思想をGemini 3にも適用することで、問い合わせ対応やレポート生成といったシナリオを素早く形にできます。

＞＞BizteX Connectのサービスページ

インテリジェント フロー（IPOサービス）によるGemini 3活用代行

インテリジェント フローは、業務の棚卸しからプロセス設計、RPAやiPaaS・AIを用いた自動化運用・改善までを一括で担う、業務プロセス最適化サービス（IPO）です。30,000件以上の自動化実績をもとに、AIを使った業務分析を行う「インテリジェント マイニング」、導入後の効果測定と改善提案を行う「インテリジェント HUB」などを通じて、継続的な業務改善を支えます。

Gemini 3を含む生成AIとRPA・iPaaSを組み合わせた業務プロセス全体の設計・運用を、自社だけで完結させるのが難しい場合でも、インテリジェント フローに任せることで、業種や規模を問わず導入しやすくなります。

＞＞インテリジェント フローのサービスページ

よくある質問（FAQ）

Gemini 3は、従来のGemini 1／2と何が違うのでしょうか？

長い文脈とマルチモーダル、ツール連携が強化され、マニュアルやログをまとめて読んで判断・ドラフト作成まで担える業務向けモデルになった点が大きな違いです。

まずはどこからGemini 3を触り始めるのがおすすめですか？

Google Workspace上のGeminiから始めるのがおすすめです。メールやドキュメント、議事録など日常業務で試し、その後必要に応じてGoogle AI StudioやAPI連携に広げていくことができます。

すでにChatGPTやClaudeを使っていますが、Gemini 3も導入する意味はありますか？

必須ではありませんが、マルチモーダル解析やGoogle基盤との統合まで視野に入れるなら検討価値があります。用途を分けて併用すると、成果物の品質が安定しやすいです。

Gemini 3を業務で使う際、セキュリティや社内データの扱いはどう考えればよいですか？

まず、どの環境でどの種類のデータを扱うかを決め、権限やログ、社外持ち出し可否のルールを整理します。PoCの早い段階からセキュリティ・法務と確認しながら進めるのが安全です。

Gemini 3を業務フローに組み込む際、内製と外部委託はどちらが良いですか？

社内でツール操作や改善を継続できる体制があれば内製が有効です。一方、教育コストや情シスのリソース不足が懸念される場合は、BizteXのような外部パートナーに設計・運用を委託した方がスムーズです。

まとめ

Gemini 3は、長いコンテキストとマルチモーダル理解、ツール連携を統合した業務プロセスにも組み込みやすい生成AIです。まずはWorkspaceで要約やメール草案など身近な業務から試し、効果を確認しながら、必要な部分だけAPI連携やiPaaS・RPAとの組み合わせへ広げていくのがいいでしょう。

さらにBizteX robop／BizteX Connect／インテリジェント フローを組み合わせれば、Gemini 3の「考える力」を既存システムの操作や業務設計・改善までつなげ、自社のリソースに合った自動化ロードマップを描けます。