Gemini Deep Researchとは？GoogleのAIリサーチアシスタントを徹底解説

2025

04/12

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2025.04.12

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Gemini Deep Researchとは？GoogleのAIリサーチ...

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I. はじめに：情報過多の時代を乗り切る

現代のインターネットは情報の宝庫ですが、複雑な問いに対する具体的で信頼性の高い答えを見つけ出すことは、時に圧倒的で時間のかかる作業となり得ます。研究者、学生、専門家たちは、特定のトピックについて深く掘り下げる際、無数の検索結果をふるいにかけ、情報源を相互参照し、得られた知見を統合するために何時間も費やすことが少なくありません ¹。この情報の洪水は、より効率的なリサーチツールの必要性を浮き彫りにしています。

こうした課題に応えるべく登場したのが、GoogleのGemini Deep Researchです。これは、Geminiエコシステム（特に有料プランのGemini Advanced）内で提供される強力なAIリサーチアシスタントとして位置づけられています ¹。このツールは、骨の折れるリサーチプロセスの多くを自動化し、数時間に及ぶ作業をわずか数分に短縮することを約束します ¹。本記事では、Gemini Deep Researchとは何か、その仕組み、主要な機能、重要性、そして他のツールとの比較について、包括的に解説します。

Gemini Deep Researchの登場は、Google自身が、標準的な検索エンジンが持つ限界を認識していることを示唆しています。検索は特定の情報（リンク）を見つけるのに強力ですが、複雑な情報を効率的に統合し、深い理解を得るには必ずしも十分ではありません。この機能は、単なる情報検索から、情報理解と統合をサービスとして提供する方向への進化を表していると言えるでしょう。Googleがその中核的能力（情報の整理 ⁵）の範囲内で、より高度な知識作業の自動化へと戦略的に舵を切っていることの現れです。

また、この機能が主にGemini Advancedという有料プランで提供されている点も注目に値します ¹。これは、Deep Researchが計算コストの高いプレミアム機能であり、Googleの最も強力なAIモデルとインフラストラクチャを活用している可能性が高いことを示唆しています。標準的なGeminiの機能とは一線を画し、より要求の厳しいリサーチニーズを持つユーザーを対象としていることがうかがえます。

II. Gemini Deep Researchの定義：あなた専属のAIリサーチャー

公式には、Gemini Deep ResearchはGeminiアプリ内の「エージェント的機能（agentic feature）」と説明されています ²。これは、ユーザーに代わって複雑な目標（この場合は詳細なリサーチの実施）を自律的に達成するように設計されていることを意味します。実質的には、専属のAIリサーチアシスタントとして機能します ¹。

その中心的な目的は、ユーザーの質問や調査依頼を、構造化され、引用元が明記された包括的なリサーチレポートに変換することです ¹。新しい概念の探求、最新の業界トレンドの深掘り、文献レビュー、競合分析といったタスクにかかる時間と労力（「何時間もの時間とフラストレーション」¹）を大幅に削減することを目指しています ¹。

「エージェント的」という言葉の強調 ² は重要です。これはDeep Researchが、単なる質疑応答や要約ツールとは異なることを示しています。計画立案、複数ステップの実行、ツール（Webブラウジングなど）の使用能力を持つシステムを意味し、より洗練された形式のAIインタラクションを表しています。これは、AIエージェントへの業界全体の関心の高まり ⁶ と一致しており、Deep ResearchがGoogleのエコシステム内におけるこの研究方向性の実用的な応用であることを示唆しています。

提示されている利用例（新しい概念の探求、業界トレンド、文献レビュー、競合分析 ¹、ロボット工学のプレゼン準備 ²）は、このツールが一般的な好奇心だけでなく、専門的および学術的なリサーチワークフローを対象としていることを示唆しています。深さ、構造、情報源の信頼性が重要視されるこれらの分野において、引用機能 ¹ や構造化されたレポート ⁴ といった特徴は、単なる簡単な答え以上のものを必要とするユーザーに対応しようとする意図の表れであり、本格的な知識作業のためのツールとして位置づけられています。

III. 内部構造：Gemini Deep Researchはどのように機能するのか

Gemini Deep Researchは、洗練された多段階のプロセスを経て、ユーザーのリサーチ要求に応えます。

1. プロンプトと計画立案 (Prompt & Planning): ユーザーがリサーチに関する質問やトピックを入力するところから始まります。Deep Researchはこの入力を受け取り、パーソナライズされた複数ポイントからなるリサーチ計画に変換します。複雑な問いを、より小さく管理しやすいサブタスクに分解するのです ¹。ここで重要なのは、ユーザーがこの計画を確認し、必要に応じて修正できる点です。これにより、リサーチが意図した方向に進むことを保証できます ¹。
2. 自律的な検索とブラウジング (Autonomous Search & Browsing): 計画が承認されると、システムは自律的にWeb検索を開始し、関連性の高い最新情報を収集するために、Webサイト（場合によっては数百サイト）を深くブラウジングします ²。Googleの実績ある検索アルゴリズムを活用し、信頼できるサイトから質の高い情報源を見つけ出します ¹。人間がリサーチを進める中で検索キーワードを調整するように、システムも学習を進めるにつれて検索戦略を進化させ、より的確な情報を探します ¹。
3. 推論と統合 (Reasoning & Synthesis): Deep Researchは単にリンクを集めるだけではありません。収集した情報について「思考」します ⁴。繰り返し情報を吟味し、主要なテーマを特定し、情報を批判的に評価し、矛盾点に気づき、レポートの明瞭さと詳細さを向上させるために自己批評も行います ⁴。これにより、単なる情報の羅列ではなく、統合された洞察が得られます。
4. レポート作成 (Reporting): 統合された調査結果は、包括的で複数ページにわたるカスタムレポートとしてまとめられます。多くの場合、序論、詳細なセクション、結論といった構成を持ちます ¹。すべての情報源は引用としてリンクされ、ユーザーは情報の検証やさらなる深掘りが可能です ¹。このレポートは数分で生成されることもあります ⁴。

このプロセスを支えるAIエンジンは、Googleの先進的なGeminiモデルです ¹。特に、Gemini 2.5 Pro (Experimental) との連携が強調されており、これはGoogleの最もインテリジェントで高性能なAIモデルとされ、特に推論と統合能力に優れています ³。Googleによるテストでは、ユーザーはGemini 2.5 Proを搭載したDeep Researchが生成したレポートを、他の主要な深層リサーチツールよりも2対1以上の差で好むという結果が示されています ³。

この機能を実現するために、いくつかの重要な技術が開発されました。

• エージェントシステム (Agentic System): Geminiが複雑な問題を自律的に解決できるようにするための新しい計画システムが基盤となっています ⁴。
• 多段階計画 (Multi-step Planning): リサーチの反復的な性質に対応するため、網羅性と効率（計算コストや待ち時間）のバランスを取りながら、複数ステップの計画を効果的に実行できるよう特別に訓練されています ⁴。
• スマート検索 (Smart Searching): Google検索の専門知識を活用し、学習に応じて検索クエリを洗練させます ¹。
• 長時間推論と非同期タスク管理 (Long-Running Inference & Asynchronous Task Management): 数分かかるタスクを処理するために、新しい非同期システムが開発されました。これにより、タスクの状態を維持し、最初からやり直すことなくエラーからの復旧が可能になります。ユーザーはリサーチを開始した後、アプリを閉じたりデバイスの電源を切ったりしても、完了時に通知を受け取ることができます ⁴。

多段階計画や長時間推論といった技術的課題 ⁴ を克服したという事実は、Deep Researchが単なる基本LLM上のシンプルな応用層ではなく、重要なエンジニアリングの成果であることを示しています。特に非同期アーキテクチャは、複雑なタスクにおけるユーザビリティを大幅に向上させる重要な要素です。標準的なLLMインタラクションは同期的で比較的短時間で完了しますが、Deep Researchは複数のWeb検索、分析、レポート生成を含むため数分を要します ⁴。ユーザーが途中で他の操作に移っても ⁴、この複雑で長時間のプロセスを確実に管理できるシステムの構築は、標準的なチャットボットフレームワークを超える洗練されたエンジニアリングを必要とします。これは、エージェント的なリサーチタスクに最適化された専用のインフラとアーキテクチャの存在を示唆しています。

また、ユーザーがリサーチ計画を修正できる能力 ¹ は、AIをブラックボックスではなくアシスタントとして位置づける上で、極めて重要な制御と協調の要素です。これにより、AIが意図しない方向に進んでしまうという潜在的な懸念に対処しています。リサーチ計画を実行前にユーザーレビューと修正のために提示することで ¹、Googleは重要な制御ポイントを組み込んでいます。これはプロセスを協調的かつ透明にし、ユーザーの信頼を高め、リサーチがユーザーの真の意図に沿っていることを保証します。

Google検索との緊密な統合 ¹ は、Webインデックス作成と情報源の信頼性評価におけるGoogleの中核的な強みを活用する、潜在的な主要な差別化要因です。理論的には、これにより広範で質の高い情報源へのアクセスが可能になるはずです。しかし、一部のユーザーレポート（例えば ⁹ で、Geminiが多くても関連性の低い情報源を使用したとの指摘）は、生の検索能力を、焦点を絞った関連性の高いリサーチ統合に変換することが依然として課題であることを示唆しており、検索結果に対するより優れたフィルタリングや推論が必要となる可能性があります。

IV. 主要な機能と利点：あなたにとって何ができるか？

Gemini Deep Researchは、リサーチプロセスを効率化し、より深い洞察を得るための様々な機能を提供します。

• 包括的なレポート: 単なる事実のリストではなく、構造（序論、本文、結論）と統合された洞察を含む、詳細な複数ページのレポートを生成します ¹。
• 信頼できる情報源と引用: Google検索を使用して質の高い情報源を見つけ、提示されたすべての情報に対して引用を提供します。これにより、ユーザーは情報を検証し、さらに深く掘り下げることができます ¹。
• カスタマイズ可能なリサーチ計画: Geminiが提案する初期計画をユーザーが修正することで、リサーチの方向性を導くことができます ¹。
• インテリジェントで進化する検索: 検索は調査結果に基づいて適応し、ユーザー自身では見逃していたかもしれない情報源を発見する可能性があります ¹。
• 対話的な絞り込み: 生成されたレポートについてフォローアップの質問をしたり、サブトピックに関する詳細情報を要求したり、Geminiに追加のリサーチを行わせてレポートを更新させたりすることができます ¹。
• 統合とアクセシビリティ:

• エクスポート: レポートは簡単にGoogleドキュメントにエクスポートでき、共有やさらなる編集が可能です ¹。
• 音声概要 (Audio Overviews): レポートをポッドキャスト風の音声概要に変換する機能を提供します。移動中などに情報を吸収するのに便利です ³。この機能はGoogleのエコシステム内で広がりを見せており、例えばGoogleドキュメントにも導入が予定されています ¹⁰。
• 主な利点: 大幅な時間の節約（「何時間もの時間」¹）とリサーチに伴うフラストレーションの軽減。

自動レポート生成と引用の組み合わせ ¹ は、初期の生成AIにおける大きな問題点、すなわち情報源の追跡可能性の欠如（いわゆる「ハルシネーション」）に対処するものです。この検証可能性への焦点は、本格的なリサーチコンテキストでの採用にとって不可欠です。初期のLLMはもっともらしいが根拠のないテキストを生成することがよくありました。リサーチにおいては、情報の出所を知ることは譲れない条件です。Deep Researchは引用をレポートに直接統合することで ¹、生成的な流暢さと学術的・専門的な厳密さとの間のギャップを埋めようとしており、検証が必要なタスクにおいて出力の信頼性と有用性を高めています。

対話型のQ&Aと絞り込みループ ¹ は、Deep Researchを一度きりのレポート生成ツールではなく、動的なツールとして位置づけています。これは、初期の調査結果に基づいて反復的な探求とより深い掘り下げを促します。リサーチはめったに直線的ではありません。最初の発見はしばしば新たな疑問を引き起こします。生成されたレポートの特定の部分について明確化を求めたり、詳細を要求したりできることで ¹、ツールは静的なレポート作成者から対話的なリサーチパートナーへと変化し、より自然で効果的な探求プロセスを促進します。

「音声概要」機能 ³ は、異なる学習・消費スタイルやモバイルでの利用シーンに対応し、生成されたリサーチのアクセシビリティと有用性を従来の読書を超えて広げます。人々は情報を異なる方法で消費します。音声概要オプションを提供することで ³、通勤中、運動中、あるいは聴覚学習者にとってリサーチがアクセスしやすくなります。その人気の高さ ¹⁰ は、多様な形式での情報提供に対する実際のユーザーニーズに応えていることを示唆しており、リサーチ成果をより多用途にしています。

以下の表は、Gemini Deep Researchの主要な機能とその利点をまとめたものです。

Gemini Deep Research – 主要な機能と利点

V. より大きな視点：意義と可能性

Gemini Deep Researchのようなツールは、情報収集と初期統合の段階を自動化することで、学生、学者、アナリスト、ジャーナリスト、その他の知識労働者のワークフローを根本的に変える可能性があります ¹。

この機能は、Googleがユーザーに代わって複雑な複数ステップのタスクを実行できる、より高性能で自律的なAIエージェントへと向かう動きの具体的な現れです ¹。これは、AIアシスタントというより広範なビジョン ⁶ にもつながっています。Googleのリーダーシップは、Gemini 2.0やDeep Researchのような機能を、「複数ステップ先を考え、ユーザーに代わって行動を起こせる」エージェントモデル構築の文脈の中で明確に位置づけています ¹²。Deep Research、Project Astra ¹²、Gemsを用いたWorkspace Flows ¹⁰ などは、その初期の例として提示されています。これは、Deep Researchがより自律的なAIアシスタントに向けた広範な戦略的ロードマップの一部であり、そのパフォーマンスと受容がGoogleの方向性と競争力に関する重要な指標となることを示唆しています。

このようなツールは、詳細なリサーチ能力をより多くの人々にとってアクセスしやすくする可能性を秘めていますが、同時に潜在的な落とし穴（AIの出力への過度の依存、批判的評価の必要性）も考慮する必要があります。

将来的な機能強化としては、他のWorkspaceツールとのより深い統合 ¹⁰、より多くのデータタイプのサポート、さらに洗練された推論能力、特定のデータベース（例えばセキュリティ分野のSec-Gemini ¹⁵）との統合などが考えられます。Sec-Gemini ¹⁵ のような特化版の開発は、特定の分野（例えば医学研究、法律研究）において、専門的な知識ベースと推論を統合することで、さらに強力なドメイン固有のDeep Researchツールが登場する可能性を示唆しています。Med-Gemini Deep ResearchがPubMedや臨床試験データを統合したり、Legal-Gemini Deep Researchが判例データベースにアクセスしたりする未来が想像できます。これは、特定の専門分野に合わせた高度に専門化された強力なAIリサーチアシスタントの可能性を示唆しています。

その影響は個人の生産性を超え、知識集約型産業を再構築する可能性にまで及びます。AIが初期のリサーチと統合を確実に実行できるようになれば、若手研究者、アナリスト、パラリーガルの役割は進化し、AIが生成した洞察の批判的評価、戦略的方向付け、応用により重点が置かれるようになるかもしれません。Deep Researchは現在人間が行っているタスク（文献レビュー、市場分析 ¹）の自動化を目指しています。これが成功し広く採用されれば、特定のスキルに対する需要が変わる可能性があります。入門レベルの知識労働は、手作業での初期情報収集ではなく、AIツールを効果的に活用し、その出力を批判的に評価することに、より焦点が当てられるようになるかもしれません。これは教育、トレーニング、知識労働の構造に大きな影響を与えます。

VI. Gemini Deep Researchと代替手段の比較

Gemini Deep Researchは、既存のリサーチ手法や他のAIツールと比較して、どのような特徴を持つのでしょうか。

• 従来のリサーチとの比較: Deep Researchの速度と自動化は、手作業による検索、読解、統合、引用といったプロセスとは対照的です。AIはより広範な情報を迅速にカバーできる可能性がある一方で、人間の批判的思考と評価の必要性は依然として残ります。
• 他のAIリサーチツールとの比較:
• ChatGPT Deep Research:

• アクセス/コスト: Geminiは無料利用枠（月10回と報告 ¹⁶）があり、Workspace経由での利用も可能です ⁵。一方、ChatGPT版は有料サブスクリプション（月額20ドル、週10回と報告 ¹⁶）が必要です（注：アクセス条件は変更される可能性があります）。
• 基盤技術: GeminiはGoogle検索とGemini 2.5 Proを活用しています ¹。ChatGPTはおそらくGPT-4/oモデルとBing検索を使用しています。
• 認識されている強み（ユーザーレポート）: GeminiはGoogleの広範なインデックス/情報源を活用できる可能性があり ¹⁷、より学術的/構造化された出力 ¹⁶、音声概要機能 ³ を提供します。ChatGPTは、一部のユーザーからは推論能力 ¹⁷、指示追従性 ⁹、読みやすさ ¹⁶、特定のテストでの事実精度/深さ ⁹ が優れていると認識されています。
• 出力形式/統合: GeminiはGoogleドキュメント/スプレッドシートと統合し ¹、音声概要を提供します ³。ChatGPTの出力はインターフェース内にとどまります。
• Perplexity AI: もう一つの競合として言及されていますが ¹⁶、ある情報源によれば、ChatGPT/Gemini版ほど深くはない可能性があります ¹⁶。
• 他のGoogle AIとの比較: Deep Researchは、Gemini 2.5 Proのような基盤モデルの上に構築された機能またはアプリケーションであることを明確にする必要があります。これはモデル自体 ¹² や、AlphaCode 2 ¹⁹ のような研究プロジェクト、Sec-Gemini ¹⁵ のような特定ドメインモデルとは区別されます。

現時点では、単一の「最高の」AIリサーチアシスタントは存在しないようです。選択は、ユーザーの優先順位（コスト、特定のタスク、望ましい出力スタイル、情報源の要件など）に依存する可能性が高いでしょう。市場は競争が激しく、異なるツールが異なる分野で優位性を示しています（例：Googleの検索統合 vs. OpenAIのモデル推論/指示追従性、ユーザーレポートに基づく ⁹）。

Gemini Deep Researchのローンチ後、すぐにGemini 2.5 Proを使用するように更新されたこと ³ は、この分野がいかに急速に進化しているかを示しています。比較や機能は、基盤となるモデルが改善されるにつれて急速に変化する可能性があります。したがって、直接的な比較（¹⁶ など）は特定の時点でのスナップショットであり、GoogleまたはOpenAIからの次のモデルアップデートによって相対的な長所と短所が変わる可能性があります。

機能（Deep Research）と基盤モデル（Gemini 2.5 Pro）の区別は、パフォーマンスを理解する上で不可欠です。基本モデルの改善（Gemini 2.5の強化された推論能力 ⁷ など）は、機能のパフォーマンス向上に直接つながります ³。Deep Researchは静的なアルゴリズムではなく、その能力は実行されるGeminiモデルの力に本質的に結びついています。GoogleがGemini 2.5 Proの改善を発表すると ⁷、それはDeep Researchユーザーにとっての潜在的な改善を直接意味します。この依存関係は、アプリケーションレベルの機能にとって基盤モデルの進歩がいかに重要であるかを浮き彫りにしています。

以下の表は、Gemini Deep ResearchとChatGPT Deep Researchを、ユーザーの視点と公式情報に基づいて比較したものです。

Gemini Deep Research vs. ChatGPT Deep Research (ユーザー視点と公式情報)

VII. Gemini Deep Researchを始めるには

Gemini Deep Researchを利用するには、いくつかの方法と注意点があります。

• アクセス要件: 主にGemini Advancedのサブスクライバーが利用できます ¹。また、Geminiアクセス権を持つGoogle Workspaceユーザーにも展開または利用可能になっていますが ³、一部制限がある場合があります（例：モバイルアプリでの利用不可 ³）。無料ユーザーは非常に限定的なアクセス（例：月10回 ¹⁶）のみ可能です。利用可能性やプラン内容は変更される可能性があることに注意してください。 このアクセス経路は、Deep Researchがプレミアムでリソース集約型の機能として位置づけられていることを裏付けています。限られた無料アクセスは、試用版またはティーザーとして機能します。
• プラットフォーム: Advancedユーザーは、GeminiのWebインターフェースおよびモバイルアプリ（Android/iOS）経由でアクセスできます ³。Workspaceユーザーのアクセスは、当初はWebのみの場合があります ³。
• 使用方法: Geminiインターフェースのプロンプトバーまたはモデル選択ドロップダウンから「Deep Research」を選択します ³。明確で具体的なリサーチクエリを入力します。提案されたリサーチ計画を確認し、必要に応じて修正します。レポート生成を待ちます（非同期 ⁴）。生成されたレポートと対話し（質問する、エクスポートする、音声を聞くなど）、活用します。
• 効果的な利用のためのヒント:

• 最初のプロンプトは具体的に記述する。
• AIを導くために、リサーチ計画を注意深く確認し、絞り込む。
• 対話型Q&Aを使用して、不明点を明確にしたり、関連トピックを探求したりする。
• 生成されたレポートは常に批判的に評価し、提供された引用を使用して重要な情報を検証する。絶対的なものとして扱わない。このユーザーガイダンス（具体的なプロンプト、計画の絞り込み）と批判的評価の必要性は依然として最重要です。自動化にもかかわらず、Deep Researchは人間の研究者を支援するためのツールであり、彼らの判断を完全に置き換えるものではありません。
• 公式リソース:

• Google Workspaceブログ記事 (例: ¹)
• Google AI / DeepMindブログ記事 (例: ²)
• Gemini概要/機能ページ (例: ⁴)
• Geminiアップデートページ (例: ⁵)
• 公式デモビデオ (利用可能な場合 – 例: ² のアニメーション、²³ の一般的なGeminiデモ)
• 主要な機能ページとして ⁴ と ² へのリンクを推奨します。

VIII. 結論：AI駆動型リサーチの未来

Gemini Deep Researchは、Gemini Advanced内で提供される強力なエージェント的AI機能であり、リサーチプロセスを自動化します。Gemini 2.5 Proのような先進的なモデルを活用し、包括的で引用付きのレポートを生成することで、ユーザーの時間を大幅に節約します ¹。その主な利点は、効率性、深さ、構造化、情報源の追跡可能性、そして対話性にあります。

このツールは、AIが知識労働を変革し、洗練されたAIアシスタントが開発されているという大きなトレンドの中に位置づけられます。Gemini Deep Researchは、AIが目新しさから、既存のワークフロー（リサーチや分析など）に統合される実用的な生産性ツールへと移行していることを示しています。Googleドキュメントへのエクスポートや音声概要といった統合機能 ¹ は、人々がすでに働いている方法に適合させようとする努力を示しており、これは専門的および学術的な環境における具体的な有用性へのAIアプリケーションの成熟を表しています。

このようなツールの成功は、技術的な能力だけでなく、ユーザーの信頼にもかかっています。信頼は、透明性（計画の提示、引用の提供）と信頼性（精度、複雑なタスクの処理能力）を通じて構築されます。ユーザーがリサーチのためにAIに依存するためには、その出力を信頼する必要があります。ユーザーが修正可能な計画 ¹ や引用 ¹ のような機能は透明性に貢献します。Googleが最高のモデルを使用することを強調していること ³ は信頼性を目指しています。しかし、矛盾に関するユーザーレポート ⁹ は、この信頼を築き維持するには、モデルの改善、安全性、そして能力と限界に関する明確なコミュニケーションにおける継続的な努力が必要であることを示しています。

Gemini Deep ResearchのようなAIは、人間の知性を拡張し、発見を加速させる可能性を秘めていますが、責任ある開発と人間による批判的な監視の継続的な重要性を忘れてはなりません。AIが進化し続ける中で、これらのツールを効果的かつ倫理的に活用する方法を模索していくことが、今後の重要な課題となるでしょう。

おまけ

Geminiが描く「AIを使いこなすサラリーマン風の猫のイラスト」

引用文献

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2. Try Deep Research and our new experimental model in Gemini, your AI assistant, 4月 12, 2025にアクセス、 https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/
3. Deep Research is now available on Gemini 2.5 Pro Experimental. – Google Blog, 4月 12, 2025にアクセス、 https://blog.google/products/gemini/deep-research-gemini-2-5-pro-experimental/
4. Gemini Deep Research – your personal research assistant, 4月 12, 2025にアクセス、 https://gemini.google/overview/deep-research/
5. ‎Gemini Apps’ release updates & improvements – Google, 4月 12, 2025にアクセス、 https://gemini.google.com/updates
6. Ethical considerations with Google DeepMind scientist | Google Workspace Blog, 4月 12, 2025にアクセス、 https://workspace.google.com/blog/ai-and-machine-learning/thinking-through-ethics-ai-assistants-iason-gabriel-google-deepmind
7. Gemini 2.5: Our most intelligent AI model – Google Blog, 4月 12, 2025にアクセス、 https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/
8. Gemini – Google DeepMind, 4月 12, 2025にアクセス、 https://deepmind.google/technologies/gemini/
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10. Announcing the latest AI capabilities in Google Workspace with …, 4月 12, 2025にアクセス、 https://workspace.google.com/blog/product-announcements/new-ai-drives-business-results
11. Which one are you going to 1st for a highly technical research deep dive? : r/singularity – Reddit, 4月 12, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1jhmmu5/which_one_are_you_going_to_1st_for_a_highly/
12. Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era – Google Blog, 4月 12, 2025にアクセス、 https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/
13. Creating the worlds that enable research – Google DeepMind, 4月 12, 2025にアクセス、 https://deepmind.google/about/careers/creating-the-worlds-that-enable-research/
14. Research – Google DeepMind, 4月 12, 2025にアクセス、 https://deepmind.google/research/
15. Google announces Sec-Gemini v1, a … – Google Online Security Blog, 4月 12, 2025にアクセス、 https://security.googleblog.com/2025/04/google-launches-sec-gemini-v1-new.html
16. I pitted ChatGPT Deep Research against Gemini Deep Research – here’s how Google’s free tool compares to OpenAI’s paid offering | TechRadar, 4月 12, 2025にアクセス、 https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/i-pitted-chatgpt-deep-research-against-gemini-deep-research-heres-how-googles-free-tool-compares-to-openais-paid-offering
17. OpenAI’s Deep Research Tool DESTROYS Google Gemini (With Proof) – YouTube, 4月 12, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=-1ZQHC3jxBE&pp=0gcJCfcAhR29_xXO
18. Introducing Gemini: Google’s most capable AI model yet – Google Blog, 4月 12, 2025にアクセス、 https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/
19. AlphaCode 2 – Google’s AI Game-Changer? – Labelify, 4月 12, 2025にアクセス、 https://www.datalabelify.com/en/alphacode-2-googles-ai-game-changer/
20. 2023: A year of groundbreaking advances in AI and computing – Google Research, 4月 12, 2025にアクセス、 https://research.google/blog/2023-a-year-of-groundbreaking-advances-in-ai-and-computing/
21. (Repost) AlphaCode 2 Technical Report – AI2Magic, 4月 12, 2025にアクセス、 https://www.ai2magic.com/blog/AlphaCode-2-Technical-Report
22. Gemini Deep Research has been updated, now powered by 2.0 flash thinking. – Reddit, 4月 12, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1jacwpl/gemini_deep_research_has_been_updated_now_powered/
23. Google’s newest AI in 90 seconds | Gemini – YouTube, 4月 12, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=_TVnM9dmUSk
24. Gemini: Google’s largest and most capable AI model – YouTube, 4月 12, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/playlist?list=PL590L5WQmH8cSyqzo1PwQVUrZYgLcGZcG