「AIの常識が変わった」

2025年11月19日、Googleが最新AIモデル 「Gemini 3」 を正式発表。
博士課程レベルの科学推論テスト（GPQA）で 91.9% というスコアを記録したことは大きな衝撃となりました。

長らくトップを走ってきた GPT シリーズの牙城に挑む Gemini 3 の登場により、
AI業界は 「Gemini 3」vs「GPT-5」vs「Claude 4.5」 の三つ巴時代へ。

では──
あなたの業務の最適解となるのはどのモデルか？

本記事では、最新ベンチマークと得意領域を踏まえ、
推論・マルチモーダル・日本語品質の観点から最適な使い分け を明確に解説します。

🧩 主要3大AIモデルの特徴と強み

1. GPT 系（OpenAI）｜総合力と手順推論の王者

• ChatGPT を支える最新世代（GPT-5 / GPT-5.1）
• 総合力最強の汎用AI として高い評価
• 手順推論・長文構造化・自然な会話が得意
• 企業・個人ユーザー数が圧倒的

得意領域：
総合知識／手順的説明／長文の構造化／自然対話

2. Gemini 系（Google）｜推論 × マルチモーダルの先駆者

Google DeepMind が開発。
Gemini 3 は 画像・動画・音声などのマルチモーダル処理 に特に強く、2025年に評価が急上昇。

得意領域：
マルチモーダル処理／高難度科学推論（GPQA）／Google Workspace との統合

3. Claude 系（Anthropic）｜長文処理と倫理性の専門家

「最も誠実で人間らしい」とされるAI。
特に 日本語の自然表現・安全性 に優れる。

得意領域：
日本語品質／要約・長文理解／倫理性の高いタスク

📊 ベンチマークとは？

AI性能を測る 4つの主要指標 を押さえる必要があります。

1. GPQA Diamond（博士レベル科学推論）

PhDレベルの自然科学分野の難問集。
AIが“専門家レベル”の推論ができるかを評価。

2. Humanity’s Last Exam（HLE）

医学・法律・工学など 2,500問超 の横断試験。
人間の PhD の平均正答率は**約60%**とされる超難関。

3. MMLU（学術知識テスト）

高校〜大学レベルの学術問題。2025年は改良版 MMLU-Pro が利用される。

4. MMMU-Pro（マルチモーダル総合）

画像・図表・動画・文章を統合した総合問題。
マルチモーダル理解能力の“総合点”を評価。

🏆 2025年主要AIのベンチマーク比較（最新報道）

※以下の数値は第三者評価・公開情報・技術ブログが報じた値であり、断定ではありません。

🔶 1. GPQA Diamond（博士レベル科学推論）

➡ 科学分野では Gemini 3 が最強と報じられる。

🔶 2. Humanity's Last Exam（HLE）

➡ 難関試験でも Gemini 3 がわずかに優勢。

🔶 3. MMLU（または MMLU-Pro）

➡ 知識テストでは GPT がわずかにリード。

🔶 4. マルチモーダル（画像・動画）性能

➡ 視覚情報とテキスト統合能力は Gemini 系が最強 とされる。

⚖️ まとめ：最も優れているモデルは用途で変わる

1つのAIが万能ではなく、用途ごとに最適解が異なります。

🥇 科学・分析・マルチモーダル

→ Gemini 3

• GPQA 91.9%（報道）
• 動画・画像など複合処理が圧倒的
• Google Workspace連携が強い

🥇 総合力・開発用途・万能型

→ GPT-5

• MMLUで最高クラス
• 会話自然性・作業指示の精度が高い
• プラグイン・外部連携が豊富

🥇 長文処理・日本語品質・安全性

→ Claude 4.5

• 長文の自然さが業界トップ
• 日本語文章の品質が極めて高い
• 倫理性・安全性が要求される業務に最適

🔚 結論

2025年は 3モデルが互いの強みを補完しながら競争している時代 です。

用途別の最適解は以下：

• 分析・研究・Googleサービス重視 → Gemini 3
• 幅広い業務・開発用途 → GPT-5
• 日本語品質・長文・誠実性 → Claude 4.5

AIの進化は続くため、最新動向を追いながら、“最適なAIの組み合わせ”を使うことが重要です。

📚 出典（媒体名のみ）

• Google Official Blog
• Vellum AI
• DataCamp
• LMArena
• OpenAI / Anthropic
• 各種AIベンチマークコミュニティ