Gemini 3 Deep Think: その概要と使い方 (2026年版)

Gemini 3 Deep Think: その概要と2026年における活用方法

Googleの Gemini 3 は、Deep Think と呼ばれる強力な機能を導入しました。これは、多段階の分析、数学的証明、複雑なコーディングの課題、科学的推論を必要とする問題のために設計された専門的な推論モードです。Gemini がより低速で慎重な思考モードに切り替わり、応答を生成する前により多くの時間をかけて分析を行うものと考えてください。

このガイドでは、Deep Think について知っておくべきすべてのこと（概要、使用すべき場面、アクセス方法、最高の結果を得るための実践的な例）を網羅しています。

Deep Think とは何か？

Deep Think は、Google の Gemini 3 モデルファミリーにおける拡張推論モードです。このモードを有効にすると、Gemini はリクエストに対して大幅に多くの計算リソースを割り当て、最終的な回答を出す前に、複雑な問題を中間的な推論ステップに分解します。

通常の Gemini の応答と比較すると以下のようになります。

項目	標準モード	Deep Think モード
応答時間	1～5 秒	10～60秒以上
トークン使用量	標準	3～10倍高い
推論の深さ	表面的な分析	多段階の思考連鎖（Chain of Thought）
最適な用途	一般的な質問、クリエイティブライティング	数学、論理、コード、分析
コスト (API)	基本料金	リクエストごとの単価が高い
思考の可視性	非表示	思考プロセスが可視化される

Deep Think は概念的には OpenAI の o1/o3 推論モデルや Anthropic の Claude 拡張思考（Extended Thinking）に似ていますが、Google 独自のアーキテクチャとトレーニングアプローチを採用しています。

Deep Think の仕組み（内部構造）

独自の詳細には触れずに説明すると、Deep Think は一般に 推論時思考連鎖（chain-of-thought reasoning at inference time） として知られる技術を使用しています。実務的には以下のようになります：

問題の分解: Gemini が入力をサブ問題に分解する
逐次推論: 各サブ問題をステップバイステップで解決する
自己検証: モデルが中間結果をチェックする
統合: 検証されたステップから最終的な回答を組み立てる

ユーザーの質問: 「2の平方根が無理数であることを証明してください」

標準モード:
  -> 証明のスケッチを生成（飛躍がある可能性あり）
  -> 約2秒

Deep Think モード:
  -> ステップ 1: 仮定を設定（√2 = p/q と仮定）
  -> ステップ 2: p² = 2q² を導出
  -> ステップ 3: p の偶奇を分析
  -> ステップ 4: q についての矛盾を導出
  -> ステップ 5: 各論理ステップを検証
  -> ステップ 6: 完全な証明とともに結論を述べる
  -> 約15秒

Deep Think へのアクセス方法

Google AI Studio (ウェブインターフェース) の場合

aistudio.google.com にアクセスします
モデルのドロップダウンから Gemini 3 を選択します
設定パネルにある "Deep Think" の切り替えスイッチ（通常は脳や電球のアイコン）を探します
プロンプトを送信する前にこれを有効にします
クエリを送信し、拡張された応答を待ちます

Gemini Chat (コンシューマー向け) の場合

gemini.google.com を開きます
Gemini Advanced サブスクリプションを利用している場合は、モデルセレクターを探します
モデルリストから Deep Think バリアントを選択します
通常通り質問を入力します

Gemini API 経由の場合

Google AI Python SDK を使用して Gemini API を利用する場合：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-3-deep-think",
)

response = model.generate_content(
    "Solve this step by step: Find all integer solutions to x³ + y³ = z³ where x, y, z > 0",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        temperature=0,
        max_output_tokens=8192,
    )
)

print(response.text)

cURL を使用して直接 REST API を利用する場合：

curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-deep-think:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{
        "text": "Analyze the time complexity of mergesort and prove it is O(n log n)"
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "temperature": 0,
      "maxOutputTokens": 8192
    }
  }'

Vertex AI SDK (Google Cloud ユーザー向け) を使用する場合：

from vertexai.generative_models import GenerativeModel

model = GenerativeModel("gemini-3-deep-think")

response = model.generate_content(
    "Explain why P != NP is likely true based on current evidence",
    generation_config={
        "temperature": 0,
        "max_output_tokens": 8192,
    }
)

print(response.text)

Deep Think を使うべき時（と使わない時）

Deep Think は特定の種類の問題には優れていますが、それ以外では過剰（オーバーキル）です。以下に実用的な判断基準を示します。

Deep Think を使うべき場面:

数学的証明と導出
多段階の論理パズル
複雑なコードのデバッグ（500行の関数の微妙なバグの分析など）
科学的推論（化学反応メカニズム、物理学の問題）
慎重な読み込みが必要な法的・契約上の分析
複数の依存ステップがあるデータ分析

Deep Think を使うべきでない場面:

単純な事実確認（「フランスの首都は？」など）
クリエイティブライティング（物語、詩、マーケティングコピー）
素早い翻訳
要約タスク
日常会話
深さよりもスピードが重視されるタスク

実践的な例

例1: 複雑なコードのデバッグ

プロンプト (Deep Think):
"以下の Python 関数のすべてのバグを見つけ、それぞれがなぜバグなのか説明してください。

def merge_intervals(intervals):
    intervals.sort(key=lambda x: x[0])
    merged = [intervals[0]]
    for i in range(len(intervals)):
        if intervals[i][0] <= merged[-1][1]:
            merged[-1][1] = max(merged[-1][1], intervals[i][1])
        else:
            merged.append(intervals[i])
    return merged
"

Deep Think は以下を特定します：

ループがインデックス 1 ではなく 0 から始まっている（最初の要素とそれ自体を比較している）
空の入力処理がない（リストが空の場合、intervals[0] でクラッシュする）
リストがミュータブルであるため、元の intervals を変更してしまっている（コピーを使用すべき）

例2: 数学的な問題解決

プロンプト (Deep Think):
「任意の正の整数 n に対して、1² + 2² + 3² + ... + n² = n(n+1)(2n+1)/6 であることを証明してください。数学的帰納法を用い、具体的な例で検証してください。」

Deep Think は、基本ステップ、帰納法の仮定、帰納ステップ、および検証を含む完全な帰納法による証明を生成します。

例3: システム設計の分析

プロンプト (Deep Think):
「毎秒 10,000 件の API リクエストを処理するシステムがあります。各リクエストは 100 万件のエントリがあるブロックリストをチェックし、データベースにクエリを投げ、50ミリ秒以内にレスポンスを返す必要があります。どのようなアーキテクチャを推奨しますか？ 少なくとも 3 つのアプローチのトレードオフを分析してください。」

Deep Think の価格設定 (API)

Deep Think は、標準的なリクエストよりも多くのトークンと計算リソースを使用します。予想される費用は以下の通りです。

使用ティア	標準 Gemini 3	Deep Think
入力トークン	基本料金	基本料金
出力トークン	基本料金	基本料金
思考トークン	N/A	出力レートで課金
平均リクエストコスト	約 $0.001-0.01	約 $0.01-0.10

思考トークン（中間的な推論ステップ）は、最終的な回答に表示されない場合でも出力トークンとして課金されます。これにより、複雑なクエリではコストが大幅に増加する可能性があります。

最高の結果を得るためのヒント

プロンプトを具体的にする。 Deep Think は、問題が明確に述べられている場合に最大の効果を発揮します。「数学を手伝って」ではなく、「[a,b] 上のすべての連続関数がリーマン積分可能であることを証明して」と言いましょう。
明示的にステップバイステップの推論を求める。 Deep Think はデフォルトでこれを行いますが、「作業内容をステップごとに示して」と促すことで、出力の構造がより改善されることがあります。
推論タスクでは temperature を 0 に設定する。 創造的なバリエーションではなく、決定的で論理的な出力を求めるためです。
反復的に使用する。 最初の回答で何かが足りない場合は、最初からプロンプトをやり直すのではなく、「ステップ 3 をもう一度確認して」とフォローアップしてください。
標準モードと組み合わせる。 素早いドラフト作成には標準の Gemini を使い、重要なセクションの検証や洗練には Deep Think に切り替えます。

Deep Think と他の推論モデルの比較

機能	Gemini 3 Deep Think	OpenAI o3	Claude Extended Thinking
提供元	Google	OpenAI	Anthropic
思考の可視化	オプション	要約のみ	可視（一部秘匿）
最大思考トークン数	約 32K	約 100K	約 128K
マルチモーダル推論	はい (画像、動画)	はい (画像)	はい (画像)
API 利用	可能	可能	可能
ストリーミング対応	はい	一部対応	はい

まとめ

Gemini 3 Deep Think は、厳密で多段階の推論を必要とする問題に取り組むすべての人にとって、非常に重要な機能です。これは標準の Gemini に取って代わるものではなく、モデルに「ゆっくりと慎重に考えさせる」必要がある場合の補完的なモードです。

重要なのは、いつそれを使うべきかを知ることです。数学的証明、複雑なデバッグ、科学的分析、多段階の論理問題こそが、Deep Think が真に輝く場所です。

画像生成、ビデオ制作、またはメディア処理を含む AI 駆動型アプリケーションを開発している場合、Hypereal AI は、単一の統合を通じて数十の AI モデルにアクセスできる統合 API プラットフォームを提供しています。これにより、LLM の推論とクリエイティブなメディア生成を簡単に組み合わせることができます。

Gemini 3 Deep Think: その概要と2026年における活用方法

Deep Think とは何か？

通常の Gemini の応答と比較すると以下のようになります。

項目	標準モード	Deep Think モード
応答時間	1～5 秒	10～60秒以上
トークン使用量	標準	3～10倍高い
推論の深さ	表面的な分析	多段階の思考連鎖（Chain of Thought）
最適な用途	一般的な質問、クリエイティブライティング	数学、論理、コード、分析
コスト (API)	基本料金	リクエストごとの単価が高い
思考の可視性	非表示	思考プロセスが可視化される

Deep Think の仕組み（内部構造）

問題の分解: Gemini が入力をサブ問題に分解する
逐次推論: 各サブ問題をステップバイステップで解決する
自己検証: モデルが中間結果をチェックする
統合: 検証されたステップから最終的な回答を組み立てる

ユーザーの質問: 「2の平方根が無理数であることを証明してください」

標準モード:
  -> 証明のスケッチを生成（飛躍がある可能性あり）
  -> 約2秒

Deep Think モード:
  -> ステップ 1: 仮定を設定（√2 = p/q と仮定）
  -> ステップ 2: p² = 2q² を導出
  -> ステップ 3: p の偶奇を分析
  -> ステップ 4: q についての矛盾を導出
  -> ステップ 5: 各論理ステップを検証
  -> ステップ 6: 完全な証明とともに結論を述べる
  -> 約15秒

Deep Think へのアクセス方法

Google AI Studio (ウェブインターフェース) の場合

aistudio.google.com にアクセスします
モデルのドロップダウンから Gemini 3 を選択します
設定パネルにある "Deep Think" の切り替えスイッチ（通常は脳や電球のアイコン）を探します
プロンプトを送信する前にこれを有効にします
クエリを送信し、拡張された応答を待ちます

Gemini Chat (コンシューマー向け) の場合

gemini.google.com を開きます
Gemini Advanced サブスクリプションを利用している場合は、モデルセレクターを探します
モデルリストから Deep Think バリアントを選択します
通常通り質問を入力します

Gemini API 経由の場合

Google AI Python SDK を使用して Gemini API を利用する場合：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-3-deep-think",
)

response = model.generate_content(
    "Solve this step by step: Find all integer solutions to x³ + y³ = z³ where x, y, z > 0",
    generation_config=genai.GenerationConfig(
        temperature=0,
        max_output_tokens=8192,
    )
)

print(response.text)

cURL を使用して直接 REST API を利用する場合：

curl -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-deep-think:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{
        "text": "Analyze the time complexity of mergesort and prove it is O(n log n)"
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "temperature": 0,
      "maxOutputTokens": 8192
    }
  }'

Vertex AI SDK (Google Cloud ユーザー向け) を使用する場合：

from vertexai.generative_models import GenerativeModel

model = GenerativeModel("gemini-3-deep-think")

response = model.generate_content(
    "Explain why P != NP is likely true based on current evidence",
    generation_config={
        "temperature": 0,
        "max_output_tokens": 8192,
    }
)

print(response.text)

Deep Think を使うべき時（と使わない時）

Deep Think は特定の種類の問題には優れていますが、それ以外では過剰（オーバーキル）です。以下に実用的な判断基準を示します。

Deep Think を使うべき場面:

数学的証明と導出
多段階の論理パズル
複雑なコードのデバッグ（500行の関数の微妙なバグの分析など）
科学的推論（化学反応メカニズム、物理学の問題）
慎重な読み込みが必要な法的・契約上の分析
複数の依存ステップがあるデータ分析

Deep Think を使うべきでない場面:

単純な事実確認（「フランスの首都は？」など）
クリエイティブライティング（物語、詩、マーケティングコピー）
素早い翻訳
要約タスク
日常会話
深さよりもスピードが重視されるタスク

実践的な例

例1: 複雑なコードのデバッグ

プロンプト (Deep Think):
"以下の Python 関数のすべてのバグを見つけ、それぞれがなぜバグなのか説明してください。

def merge_intervals(intervals):
    intervals.sort(key=lambda x: x[0])
    merged = [intervals[0]]
    for i in range(len(intervals)):
        if intervals[i][0] <= merged[-1][1]:
            merged[-1][1] = max(merged[-1][1], intervals[i][1])
        else:
            merged.append(intervals[i])
    return merged
"

Deep Think は以下を特定します：

ループがインデックス 1 ではなく 0 から始まっている（最初の要素とそれ自体を比較している）
空の入力処理がない（リストが空の場合、intervals[0] でクラッシュする）
リストがミュータブルであるため、元の intervals を変更してしまっている（コピーを使用すべき）

例2: 数学的な問題解決

プロンプト (Deep Think):
「任意の正の整数 n に対して、1² + 2² + 3² + ... + n² = n(n+1)(2n+1)/6 であることを証明してください。数学的帰納法を用い、具体的な例で検証してください。」

Deep Think は、基本ステップ、帰納法の仮定、帰納ステップ、および検証を含む完全な帰納法による証明を生成します。

例3: システム設計の分析

プロンプト (Deep Think):
「毎秒 10,000 件の API リクエストを処理するシステムがあります。各リクエストは 100 万件のエントリがあるブロックリストをチェックし、データベースにクエリを投げ、50ミリ秒以内にレスポンスを返す必要があります。どのようなアーキテクチャを推奨しますか？ 少なくとも 3 つのアプローチのトレードオフを分析してください。」

Deep Think の価格設定 (API)

Deep Think は、標準的なリクエストよりも多くのトークンと計算リソースを使用します。予想される費用は以下の通りです。

使用ティア	標準 Gemini 3	Deep Think
入力トークン	基本料金	基本料金
出力トークン	基本料金	基本料金
思考トークン	N/A	出力レートで課金
平均リクエストコスト	約 $0.001-0.01	約 $0.01-0.10

最高の結果を得るためのヒント

プロンプトを具体的にする。 Deep Think は、問題が明確に述べられている場合に最大の効果を発揮します。「数学を手伝って」ではなく、「[a,b] 上のすべての連続関数がリーマン積分可能であることを証明して」と言いましょう。
明示的にステップバイステップの推論を求める。 Deep Think はデフォルトでこれを行いますが、「作業内容をステップごとに示して」と促すことで、出力の構造がより改善されることがあります。
推論タスクでは temperature を 0 に設定する。 創造的なバリエーションではなく、決定的で論理的な出力を求めるためです。
反復的に使用する。 最初の回答で何かが足りない場合は、最初からプロンプトをやり直すのではなく、「ステップ 3 をもう一度確認して」とフォローアップしてください。
標準モードと組み合わせる。 素早いドラフト作成には標準の Gemini を使い、重要なセクションの検証や洗練には Deep Think に切り替えます。

Deep Think と他の推論モデルの比較

機能	Gemini 3 Deep Think	OpenAI o3	Claude Extended Thinking
提供元	Google	OpenAI	Anthropic
思考の可視化	オプション	要約のみ	可視（一部秘匿）
最大思考トークン数	約 32K	約 100K	約 128K
マルチモーダル推論	はい (画像、動画)	はい (画像)	はい (画像)
API 利用	可能	可能	可能
ストリーミング対応	はい	一部対応	はい

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Gemini 3 Deep Think: その概要と2026年における活用方法

Deep Think とは何か？

Deep Think の仕組み（内部構造）

Deep Think へのアクセス方法

Google AI Studio (ウェブインターフェース) の場合

Gemini Chat (コンシューマー向け) の場合

Gemini API 経由の場合

Deep Think を使うべき時（と使わない時）

実践的な例

例1: 複雑なコードのデバッグ

例2: 数学的な問題解決

例3: システム設計の分析

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Deep Think とは何か？

Deep Think の仕組み（内部構造）

Deep Think へのアクセス方法

Google AI Studio (ウェブインターフェース) の場合

Gemini Chat (コンシューマー向け) の場合

Gemini API 経由の場合

Deep Think を使うべき時（と使わない時）

実践的な例

例1: 複雑なコードのデバッグ

例2: 数学的な問題解決

例3: システム設計の分析

Deep Think の価格設定 (API)

最高の結果を得るためのヒント

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