Google DeepMindのCTO兼GoogleのチーフAIアーキテクトであるKoray Kavukcuoglu氏が、最新モデル「Gemini 3」の狙いから、今後のAI成長分野、そしてAGI（汎用人工知能）への道筋までを語りました。本記事では、その対談内容をもとに、Gemini 3の位置づけや今後のAI戦略を日本の読者向けに整理して解説します。
Gemini 3とは何か：最新モデルの位置づけ
Gemini 3ローンチへの反応と狙い
対談の序盤では、Gemini 3の発表に対する反応と、その背景にある戦略が語られました。Gemini 3は、単なる「性能向上版」ではなく、幅広いユーザーや開発者が日常的に使えるような安定性・一貫性・拡張性を重視したアップデートと位置づけられています。
特に注目されているのは、マルチモーダル処理（テキストだけでなく画像やメディアなども扱う能力）と、長期的なモデル改善を前提とした「土台づくり」としての性格です。ローンチ直後から、開発者コミュニティを中心に「どこまで現実的なタスクに使えるか」という視点で評価が進んでいます。
継続的な進歩とイノベーションのサイクル
Kavukcuoglu氏は、AI開発を「大きなブレイクスルーの連続」というより、「小さな改善を積み重ねる長距離走」に近いと表現しています。Gemini 3も、その連続的なイテレーションの中のひとつのステップです。
モデルの性能向上だけでなく、推論コストやレイテンシ（応答速度）の改善、ユーザーからのフィードバックを取り込むループの整備など、プロダクトとして安定して成長できる仕組みづくりが重視されている点が強調されました。これにより、研究室レベルの成果を実際のサービスへ素早く落とし込むことが可能になります。
Geminiが今後強化すべき「改善の重点領域」
対談では、Geminiシリーズが今後さらに成長していくための重点領域についても触れられています。具体的には、以下のようなポイントが示されています。
- より長いコンテキストを安定して扱う能力（長文や長時間の対話）
- コード、数理、推論など「高精度が求められる領域」での信頼性向上
- マルチモーダル入力（テキスト＋画像＋音声＋動画など）の一体的な理解
- ユーザーごと・組織ごとのワークフローに合わせた適応性
これらは、単なるモデルサイズの拡大ではなく、「どう設計し、どう運用するか」というプロダクト視点と深く結びついています。
プロダクトとしてのAI: 設計思想と組織づくり
モデル改善を支える「プロダクト・スキャフォールディング」とは
対談の中盤では、「プロダクト・スキャフォールディング（足場づくり）」という概念が紹介されています。これは、モデル単体を改良するだけでなく、周辺のツール・評価基盤・データパイプライン・フィードバックループなどを含めて一体的に設計する考え方です。
例えば、特定の業務にAIを適用する場合、
- ユーザーがどのように入力し、
- どのような形式で結果を受け取り、
- その結果をどう評価してフィードバックするか
といった一連の流れまで設計することで、モデル改善の速度と質を大きく高めることができます。Gemini 3は、まさにこの「足場づくり」がセットになったモデルとみなすことができます。
Chief AI Architectという役割：研究とプロダクトの橋渡し
Kavukcuoglu氏が担う「Chief AI Architect」という肩書きは、近年のAI企業で重要性を増している役割です。研究チームとプロダクトチームの間に立ち、
- どの技術をいつプロダクトに組み込むべきか
- 長期的なモデルアーキテクチャの方針をどう描くか
- 安全性・倫理・スケーラビリティをどう両立させるか
といった判断を行うポジションです。単なる「研究のまとめ役」でも「プロダクト責任者」でもなく、両者を横断するアーキテクトとして、組織全体のAI戦略をデザインしている点が特徴です。
エンジニアリング思考とコラボレーション文化
DeepMindおよびGoogle内でのAI開発は、「研究」だけでなく「エンジニアリング思考」が強く求められます。対談では、実験と検証を高速に回すための仕組みづくりや、チーム間のコラボレーション文化についても言及がありました。
特に、モデルの改良には多様な専門性（研究者、ソフトウェアエンジニア、プロダクトマネージャー、インフラエンジニアなど）が必要となるため、「単独の天才」に依存しないチーム設計が重要だとしています。DeepMindのカルチャーとして、アイデアをオープンに議論し、失敗から素早く学ぶ姿勢が根付いていることも強調されました。
成長分野と技術トレンド：生成メディアから統一チェックポイントまで
Geminiの今後の成長領域
今後のGeminiシリーズにとって重要な成長分野として、Kavukcuoglu氏はいくつかの領域を挙げています。その多くは、すでにユーザーが使い始めている領域でありながら、まだ「余地」が大きく残っている部分です。
- 企業向けユースケース（ドキュメント処理、ナレッジ検索、コード支援など）の高度化
- 教育・学習支援におけるパーソナライズと長期的な学習計画のサポート
- 創作・デザイン・コンテンツ制作における共同作業パートナーとしての活用
- デバイス上で動作する小型モデルとの連携（オンデバイスAIとクラウドAIのハイブリッド）
こうした成長領域では、「どのような体験をユーザーに提供するか」というプロダクトデザインと、「どう安全で信頼できるAIを実現するか」という技術設計が密接に絡み合っています。
生成メディアの台頭と「Nano Banana Pro」のような多様なモデル群
対談の中では、「The rise of generative media（生成メディアの台頭）」という章立ても示されており、テキストから画像・動画・音声へと広がるAIの適用範囲が議論されています。クリエイターや企業は、よりリッチな表現やプロトタイピングを短時間で行えるようになりつつあります。
また、「Nano Banana Pro」というユニークな名前で紹介されているように、Geminiファミリーの中には、軽量モデルからより高性能なモデルまで、多様なバリエーションが存在します。これにより、スマートフォンのような制約の大きいデバイスから、大規模クラウド環境まで、用途に応じた最適なモデルを選択できる設計になっています。
統一モデルチェックポイントと「研究からエンジニアリング」への移行
今後の技術的な方向性として、「Towards unified model checkpoints（統一されたモデルチェックポイントに向けて）」というテーマも語られました。これは、異なる用途やサイズのモデルであっても、できるだけ共通の中核アーキテクチャやチェックポイントを共有し、運用と改善を効率化する考え方です。
このアプローチにより、研究段階で得られた知見を、より短期間でプロダクトに反映できるようになります。対談中では「From research to engineering mindset（研究からエンジニアリングマインドセットへ）」というチャプターもあり、研究主導から、ユーザー価値と運用性を踏まえたエンジニアリング主導へのシフトが意識されていることがうかがえます。
組織と文化：AIで成果を出すための条件
AI成功のための「組織デザイン」と探索・スケールのバランス
「Organizing for AI success（AI成功のための組織づくり）」というチャプターでは、技術力だけではなく、組織構造や意思決定プロセスが成果を大きく左右することが指摘されています。特に重要なのが、「新しいアイデアを探索すること」と「うまくいったアプローチをスケールさせること」のバランスです。
探索に寄り過ぎると、実用的な価値提供が遅れ、スケールに偏り過ぎるとイノベーションが停滞します。Geminiのような大規模プロジェクトでは、このバランスを意識的にマネジメントすることが求められます。
DeepMindのコラボレーティブ文化とGoogle全体でのイノベーション
「DeepMind’s collaborative culture」「Innovating at Google」といったチャプターでは、DeepMindおよびGoogle全体での文化的な特徴が紹介されています。アイデアや成果を組織内で共有し、異なるチーム・プロダクト間で再利用していく姿勢が、イノベーションの速度を高めているといいます。
このような文化は、大規模モデルのトレーニングに必要な計算資源やデータを共有しつつ、安全性やプライバシーにも配慮するという、難しい要件を満たすうえで不可欠です。Gemini 3のようなモデルは、単独のチームの成果ではなく、こうした全社的なコラボレーションの結晶といえるでしょう。
まとめ：Gemini 3とAGIへの「現実的な道筋」
今回の対談からは、Gemini 3が「AGIへのゴール」ではなく、「その道のりにおける現実的で重要な一歩」として設計されていることが見えてきます。モデル性能の向上だけでなく、プロダクトとしての足場づくり、組織と文化の整備、そして研究からエンジニアリングへの橋渡しが同時並行で進められています。
日本の企業や開発者にとっても、ここで語られているポイントは示唆に富んでいます。単に最新モデルを試すだけでなく、
- どのような業務・体験にAIを組み込むのか
- 継続的な改善の「足場」をどう用意するか
- 探索とスケールのバランスをどう取るか
といった観点から、自社や自分たちのAI戦略を見直すヒントになるでしょう。
