グーグルが「Gemini 3」を発表しました。前世代で培ったマルチモーダルと“考える力”、そしてエージェント性を束ね、初日から検索のAIモード、Geminiアプリ、AI StudioとVertex AIで横展開する“同時多面デビュー”。まずは「Gemini 3 Pro」がプレビュー入りし、強化推論モードの「Deep Think」は安全評価ののちにGoogle AI Ultra向けへ段階展開するという慎重な立ち上げです。

性能は数字で押してきました。Gemini 3 ProはLMArenaでElo 1501を記録し、MMMU-Pro 81%、Video-MMMU 87.6%、SimpleQA Verified 72.1%と発表。数学や科学領域の信頼度を底上げした、と位置づけます。Deep ThinkではHumanity’s Last Exam 41.0%、GPQA Diamond 93.8%、ARC-AGI-2で45.1%（コード実行あり、ARC Prize Verified）と、難関系での一段高いスコアを提示しました。

“使いどころ”は三本柱で語られます。学ぶでは、テキスト・画像・動画・音声・コードをまたいだ統合理解に100万トークンの長文脈を組み合わせ、論文や長尺講義の要点化から可視化コード生成まで一気通貫。作るでは、WebDev ArenaでElo 1487、Terminal-Bench 2.0で54.2%、SWE-bench Verifiedで76.2%を示し、ゼロショットからの“Vibe Coding”でリッチなUIや3D表現を素早く形に。計画するでは、Vending-Bench 2で首位となり、長期の見通しと道具の使い方が乱れにくい“段取り力”をアピールしています。

開発体験も大きく更新されました。新発表の「Google Antigravity」は、エージェントをIDEの“主役”へ引き上げ、エディタ／ターミナル／ブラウザへの直接アクセスで、仕様策定から実装・検証までを半自動で回す設計です。併せて、ブラウザ制御のComputer Use（Gemini 2.5系）や画像編集モデル「Nano Banana」と密結合し、端から端までのエージェント・ワークフローを提示。API側でも“thinking level”“media resolution”“thought signatures”といったパラメータを追加し、マルチターンで推論状態を安定保持する工夫が入っています。

提供・料金の現実感も押さえられています。開発者向けのGemini 3 Proは、20万トークン以下のプロンプトで入力$2／百万トークン、出力$12／百万トークンのプレビュー価格を提示。AI Studioではレート制限付きで無料試用の導線も確保され、企業向けにはVertex AIとGemini Enterpriseでの配備を推奨する構図です。さらに“URLコンテキスト”“検索グラウンディング”“クライアント/サーバーのBashツール”など、実務のエージェント開発を押し上げる機能群が同時投入されました。

安全面では、Frontier Safety Frameworkにもとづく内製評価に加えて、英国AISIなどの外部機関やApollo、Vaultis、Dreadnodeといった専門家の独立評価を受けたと説明。シンパシー（迎合）的な出力の抑制、プロンプトインジェクション耐性、サイバー濫用への防御を強化した“最もセキュアなGemini”を掲げています。

総じて、Gemini 3は“長い文脈×道具の一貫使用×現実的なAPI更新”で、生成AIを“相棒”から“実行役”へ前進させる動きです。SIやプロダクトの現場では、Deep Thinkで精度を取りにいく場面と、通常プロでスループットを出す場面を切り分け、AntigravityやCLI、Vertex AIの管理枠で権限と監査を設計。費用は入出力のバランスと長文脈の活用度合いで効いてくるため、提示価格と自社のタスク粒度を照らし合わせて“1件あたりの原価”を先に見える化しておくのが、明日からの実務の第一歩になりそうです。

Anthropic、Microsoft、NVIDIAの3社が包括提携を発表しました。柱は三つ。第一に、AnthropicがAzure上でClaudeの大規模提供を拡張し、300億ドル相当の計算資源を購入、加えて最大1ギガワットの追加計算キャパシティを契約できる枠組みを設定。第二に、NVIDIAとはモデル側とGPU側の“両面最適化”に踏み込み、Grace BlackwellやVera Rubin世代で性能・効率・TCOを詰める。第三に、NVIDIAが最大100億ドル、Microsoftが最大50億ドルをAnthropicへ投資するという資本面の連携です。発表では、Amazonが“主要クラウド＆学習パートナー”であり続けることも明記され、ClaudeはAWS・Google・Azureの三極で動く唯一のフロンティアモデルだと位置づけられました。

企業向けの提供面では、Microsoft FoundryでClaude Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.1の公開プレビューが開始され、Azure上で本番エージェントや業務アプリを構築できる体制が整います。さらにMicrosoft 365 Copilot、GitHub Copilot、Copilot StudioにおけるClaudeの継続提供が案内され、Azureの顧客が“用途に応じてClaudeを選ぶ”道が太くなりました。

今回の合意は資金と電力の“両にらみ”でも象徴的です。公的報道でも、Azure向け300億ドルコミットと、NVIDIA/ Microsoftの最大150億ドル出資が確認され、初期の1GW規模をNVIDIAの最新アーキテクチャで受け止める構図が描かれています。生成AIのボトルネックがGPUそのものから“電力×供給確実性”へ移る中、クラウド三極それぞれにClaudeの“足場”を築いておく戦略的意図がにじみます。

文脈として、Anthropicは直前に米国内のAIインフラへ500億ドルの投資計画も打ち出しました。今回の“Azure×NVIDIA”と地場のデータセンター投資は表裏一体で、需要の伸びを自社主導の計算基盤で吸収しつつ、マルチクラウドでの到達性と信頼性を確保する一連の布石と捉えられます。

日本企業の実務に引き寄せれば、三つの利点が見えます。第一に、調達多様化――ClaudeをAWS/Google/Azureいずれの既存基盤にもはめ込めるため、プロキュアメントリスクを下げやすい。第二に、性能とTCOの両立――Grace Blackwell／Vera Rubin最適化の進展は、推論の遅延・コスト面の改善に直結する可能性が高い。第三に、業務統合の容易さ――FoundryやM365 Copilotの経路で、既存のID・権限・ガバナンスに沿って“Claudeを社内に入れる”導線が用意されたことです。今後は、SLAやデータ所在地、推論の費用対効果を“クラウド横断”で比較評価し、案件ごとに最適配置を選ぶ設計が要になってきます。

NTTと東大発のOptQCが、実用レベルの光量子コンピュータ実現に向けた連携協定を結びました。目標は2030年までに“100万量子ビット”規模のスケーラビリティと、数千の論理量子ビットを安定生成できる誤り耐性の確立。通信の世界で磨いた光増幅や光多重化、通信起源の誤り訂正の知見を量子へ総動員し、常温・常圧で動く低消費電力の“光方式”を社会実装へ押し上げる構図です。発表文は、まず5年間の共同検討で技術・ユースケース・サプライチェーン・社会実装までを一体で詰めると明記しています。

連携の柱は四つ。量子向けの多重化・誤り訂正技術の創出、ユースケースやアルゴリズム／ソフトの開発、サプライチェーン設計、そして社会実装です。初年度は技術検討とパートナー連携、2年目に開発環境、3年目にユースケース検証という実務的な足並みも示されました。NTTはIOWNで育てた光技術群を量子へ適用済みで、量子光源では“従来の1000倍以上”の高速生成を実証済みとし、OptQCはNEDOの「1万量子ビット」開発プロジェクトを推進中と背景を説明しています。

英語版のリリースでも“By 2030, one million qubits”を打ち出し、用途は創薬、材料設計、金融最適化、気候予測などの計算集約領域を想定。スケーラビリティ（数を増やす）と信頼性（誤りに強い）を同時に狙う“通信×量子”の掛け算が、実用への近道だと強調します。国内外の配信では同趣旨が反復され、NTTの島田明社長は「2030年に世界トップレベル」と語った旨の国内報道も並びました。

ここで少しだけ噛み砕きます。光方式は“冷やしこまず”“強い電力を注ぎ込まず”に大規模化できるのが魅力。一方で、100万というのは物理量子ビットの話で、実用計算を支える“論理量子ビット”を安定運用するには、誤り訂正と配線・光源・検出の全体設計が要です。今回の協定が“技術だけでなくサプライチェーンと社会実装まで含める”と踏み込んだのは、この総合設計を外さないための布陣、と読み解けます。

日本の産業界への射程も見えてきます。発表文は、創薬・材料・金融・気候の高負荷タスクを主要ターゲットに掲げました。いわば“AI×HPCの外側”にある、量子が得意な探索・サンプリング・量子系シミュレーション領域。2030年を視野に、従来のGPUクラスターと量子アクセラレーションをどう棲み分けるか、どの工程で“量子に渡すと速い／省エネ”かを企業側が先回りで設計できるかが、勝負所になります。NTTとOptQCは今後5年間でユースケースの共同検証を進めるとし、外部パートナーの受け入れも明記しました。

最後に位置づけです。2024年の「汎用型光量子計算プラットフォーム」始動、2025年1月の“1000倍速”量子相関生成という前史が今回の協定を下支えしています。通信インフラ企業が“光の作法”をそのまま量子へ持ち込むことで、量子の量産化・標準化の道筋が現実味を帯びてきました。2030年のゴールが“看板”であると同時に、年次マイルストンを刻む工程表が示された――日本発の量子ロードマップとして、実務家にとって追いかけやすい一歩です。