Gemini 3 Deep Thinkとは？研究開発チームで使う推論モデル評価フロー

Gemini 3 Deep Thinkを現場で評価する理由

Google AI Blogで紹介されたGemini 3 Deep Thinkは、研究・工学寄りの推論能力を押し出したモデルです。ニュース単体で終わらせず、既存ワークフローにどう組み込むかまで考えると価値が出ます。私は「速度」「再現性」「監査しやすさ」の3点で評価するのが現実的だと感じました。

この手のテーマは、技術の話と運用の話が混ざると議論が崩れやすいです。私は最初に「技術で解けること」と「運用で吸収すべきこと」を分けています。ここが曖昧なままだと、導入後に責任の所在がぶれます。逆に、導入前に境界を言語化すると、実装はかなりスムーズになります。

検証も短いサイクルで回すのが無難です。2週間で試し、2週間で運用接続、1週間で評価。私はこの進め方を何度も使っています。最初から完璧を狙うより、改善前提で小さく回す方が失敗コストを抑えやすいです。

評価指標は増やしすぎない方が現場で回ります。処理時間、エラー率、問い合わせ件数、再作業率。この4つを週次で追うだけでも、実運用での改善ポイントは十分見えてきます。数字に加えて短いヒアリングを入れると、定量だけでは見えない詰まりも拾えます。

加えて、停止条件を先に定義するのが重要です。障害時にどの数値を超えたら止めるかを決めておくと、現場の判断負荷が下がります。平時は地味ですが、トラブル時の復旧速度がまったく変わります。

導入直後はドキュメントを厚くしがちですが、私はFAQを短く保つ方針にしています。10個前後の質問を最新化し続ける形です。情報量より更新性を優先した方が、結果的にチーム全体の理解が揃いやすいです。読みやすさは正義です。

最後に、90日ごとの棚卸しをおすすめします。不要機能の削減と手順の簡素化を定期的に行うだけで、運用工数がじわじわ減ります。足し算だけでなく、引き算の改善を混ぜることが長期運用では効いてきます。