Gemini 3 Pro vs GPT-5.2：ベンチマーク・料金・実践テスト徹底比較（2026年）

しかし、実際に実際のアプリケーションでより良い結果をもたらすのはどのモデルでしょうか?この包括的な比較では、2026 年にどの AI モデルが注目に値するかを判断するために、パフォーマンス ベンチマーク、価格構造、技術的能力、実際の使用例を検討します。

目次

• 候補者について理解する: GPT-5.2 および Gemini 3 Pro
• パフォーマンス ベンチマーク: 直接比較
• 価格とアクセシビリティの比較
• 技術アーキテクチャと機能
• 実際のユースケースとパフォーマンス
• 長所と短所の概要
• 選択を行う: 意思決定の枠組み
• よくある質問 (FAQ)
• 評決

競合他社を理解する: GPT-5.2 および Gemini 3 Pro

GPT-5.2 とは何ですか?

• GPT-5.2 Instant: 会話のトーンが改善された、日常業務に適した高速で有能な主力製品。
• GPT-5.2 Thinking: 設定可能な努力レベル (なし、最小、低、中、高、xhigh) を備えた強化された推論モード。
• GPT-5.2 Pro: 最高の品質を必要とする複雑な専門作業向けの研究グレードのパフォーマンス。

このモデルでは、長いコンテキストの理解 (400K トークン コンテキスト ウィンドウ)、高度なツール呼び出し機能、およびタスクの複雑さに基づいて調整できる洗練された推論が大幅に改善されています。OpenAI は、スプレッドシート、プレゼンテーション、コーディング、画像認識などの専門知識を備えた作業に優れた GPT-5.2 を明示的に設計しました。

Gemini 3 Pro とは何ですか?

• テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、コードにわたる高度なマルチモーダルな理解を実現します。

• 広範なドキュメントを処理するための大規模な 200 万トークン コンテキスト ウィンドウ。
• Deep Think 推論モードにより、問題解決能力が強化されます。

• 検索、マップ、その他のサービスを含む Google のエコシステムとのシームレスな統合。

• コーディング、数学、科学的推論のベンチマークにおける最先端のパフォーマンス。 Google は、Gemini 3 Pro が「博士レベルの推論」機能を備えていると位置づけており、初期のベンチマークはこれらの大胆な主張を裏付けており、このモデルは主要な AI 評価指標 20 項目のうち 19 項目で最高スコアを達成しました。

パフォーマンス ベンチマーク: 直接比較

実際のパフォーマンスを理解するには、これらのモデルがさまざまな標準化されたベンチマークでどのようにパフォーマンスを発揮するかを調べる必要があります。これらの機能の包括的な比較は次のとおりです。

主要なベンチマーク結果

|ベンチマーク |説明 |GPT-5.2 |Gemini 3 プロ |勝者 |

これらのベンチマークが意味するもの

• 抽象推論 (ARC-AGI-2): GPT-5.2 の 54.2% スコアは、真の推論能力における重要な成果を表しています。このベンチマークは特に暗記に強く、流動的なインテリジェンスを必要とする研究状況やタスクにとって重要な、新しい問題解決のためのモデルの能力をテストします。Gemini 3 Pro の標準スコア 31.1% は、Deep Think を有効にすると 45.1% に向上しますが、この領域では GPT-5.2 が明確な優位性を維持します。
• マルチモーダル エクセレンス: Gemini 3 Pro は、GPT-5.2 の 79.5% と比較して、81.2% MMMU-Pro スコアで優れたマルチモーダル理解を示しています。この利点は、テキスト、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなデータ タイプをシームレスに統合することに重点を置いた Google のエンジニアリングを反映しており、リッチ メディア分析を必要とするアプリケーションに特に強力です。
• プロフェッショナルな知識作業: どちらのモデルもプロフェッショナルなタスクに優れており、GPT-5.2 は分析の深さと構造化されたワークフローで特に強みを示し、Gemini 3 Pro は Google エコシステムの統合と視覚的推論タスクを含むシナリオに優れています。
• コーディング能力: Gemini 3 Pro は、コーディング ベンチマーク、特に実際のコード修復能力を測定する重要な SWE ベンチ検証済み テストで優位に立っています。Terminal-Bench 2.0 (54.2% vs Gemini 2.5 Pro の 32.6%) および LiveCodeBench Pro (2,439 vs 1,775) でのパフォーマンスは、開発者にとって大幅な向上を示しています。

価格とアクセシビリティの比較

特に大規模に作業する企業や開発者にとって、コストの考慮はモデルの選択において重要な役割を果たします。料金体系の比較は次のとおりです。

サブスクリプションの価格

|プラン階層 |GPT-5.2 |Gemini 3 プロ |メモ |

|:--- |:--- |:--- |:--- |

API 価格 (100 万トークンあたり)

|モデルのバリエーション |入力トークン |出力トークン |メモ |

|:--- |:--- |:--- |:--- |

費用対効果の分析

• GPT-5.2 の価格設定戦略: GPT-5.2 のトークンあたりのコストは前世代よりも高くなっていますが、OpenAI は、効率の向上によりタスク完了コストの合計が実際には低くなる可能性があると主張しています。キャッシュされた入力の 90% 割引により、同様のコンテンツを繰り返し処理するアプリケーションのコストが大幅に削減されます。さまざまなサブスクリプション層を介して GPT-5.2 にアクセスできるため、さまざまなユースケースに柔軟に対応できます。
• Gemini 3 Pro の価値提案: Gemini 3 Pro を Gemini アプリのデフォルトの無料モデルにするという Google の決定は、積極的な市場ポジショニング戦略を表しています。API ユーザーにとって、Gemini 3 Pro の価格は競争力があり、検索グラウンディング機能 (2026 年 1 月 5 日から請求開始) により、GPT-5.2 では利用できない独自の機能が追加されます。Gemini 3 Pro のオプションを調べて、どの価格帯がニーズに合うかを確認できます。
• 隠れたコスト: GPT-5.2 の「思考トークン」は出力トークンと同様に請求されます。つまり、推論モードを頻繁に使用すると、コストが目に見える出力の 3 ～ 5 倍になる可能性があります。Gemini 3 Pro の Deep Think モードでも同様に追加の計算コストが発生します。

技術的なアーキテクチャと機能

コンテキスト ウィンドウとメモリ

推論能力

マルチモーダルな理解

実際の使用例とパフォーマンス

ソフトウェア開発者およびエンジニア向け

• GPT-5.2 強み: アルゴリズム設計とシステム アーキテクチャに対する優れた抽象的推論。複数ステップの論理推論を必要とする複雑なデバッグで優れたパフォーマンスを発揮します。エージェントワークフローのための優れたツールオーケストレーション。
• Gemini プロの 3 つの強み: SWE ベンチ スコアが高いほど、実際のコード修復機能が優れていることを示します。端末コマンドの理解が強化されました。マルチモーダル入力を使用した自然なシングルショット アプリ開発。IDE の統合が向上しました。
• 評決: Web 開発とフルスタック タスクでは、Gemini 3 Pro が現在リードしています。アルゴリズム設計や推論が必要な開発作業には、GPT-5.2 が優れています。

データサイエンティストおよびアナリスト向け

• GPT-5.2 強み: 複雑な分析ワークフローに対する優れたロングコンテキスト推論。構造化データの操作に優れています。ツールの助けを必要としない強力な数学的推論。
• Gemini プロの 3 つの強み: 優れたチャートとビジュアライゼーションの解釈。Google のデータ エコシステム (スプレッドシート、BigQuery) との強力な統合。データ、画像、テキストを組み合わせたより優れたマルチモーダル分析。
• 評決: GPT-5.2 純粋な分析の深さと推論。Gemini 3 Pro: マルチモーダル データ分析と Google エコシステム ワークフロー用。

コンテンツ作成者およびライター向け

• GPT-5.2 強み: 微妙な意味をより創造的かつ微妙に理解できる。非常に長い文書全体で一貫したトーンを維持するのが得意です。物語の構造に関する強力な推論。
• Gemini プロの 3 つの強み: 優れたマルチモーダル コンテンツ作成 (テキスト + 画像 + ビデオ)。ファクトチェックのためのより良い検索根拠。ビジュアルコンポーネントを使用したテクニカルライティングが得意です。
• 評決: GPT-5.2 クリエイティブな文章と微妙なコミュニケーション。Gemini 3 Pro は、マルチメディア コンテンツや研究中心の執筆に適しています。

研究者および学者向け

• GPT-5.2 強み: GPQA Diamond における博士レベルのパフォーマンス。新しい問題を定式化するための優れた抽象的推論。数学的証明における多段階の論理的推論が得意です。
• Gemini 3 プロの強み: 2M トークン コンテキストを備えた優れた文献レビュー機能。より優れた複合的な研究。最近の発見や引用のための優れた検索統合。
• 評決: GPT-5.2 理論的研究と抽象的推論。Gemini 3 Pro 実験研究および文献合成用。

長所と短所のまとめ

GPT-5.2

• 優れた抽象推論: ARC-AGI-2 で大幅にリード (54.2% 対 31.1%)。
• 構成可能な推論の深さ: インスタントから研究レベルまでの柔軟な作業レベル。
• 強力なツール オーケストレーション: エージェント ワークフローのための優れたマルチターン調整。
• 成熟したエコシステム: 広範なサードパーティ統合と開発者ツール。
• 一貫したパフォーマンス: さまざまなタスクにわたって、より予測可能な動作。
• 指示に従うのが得意: 複雑な仕様を遵守するのが得意。 ❌ 制限事項:
• トークンごとのコストが高い: 特に推論モードではプレミアム価格が設定されます。
• コンテキスト ウィンドウが小さくなります: 400K 対 Gemini の 2M トークン。
• 限定された無料利用枠: Gemini 3 Pro は無料で完全にアクセス可能です。
• 弱いコーディング ベンチマーク: SWE ベンチと Web 開発タスクのトレイル。
• マルチモーダル性が低い: リッチメディア処理よりもテキストに強い。

Gemini 3 プロ

• 大規模なコンテキスト ウィンドウ: 広範なドキュメント分析のための 200 万トークン。
• 優れたマルチモーダル: テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、コードにわたって優れています。
• 無料アクセス: Gemini アプリで完全な Pro モデルを無料で利用できます。
• コーディングの優秀さ: SWE ベンチとコーディング ベンチマークでより高いスコア。
• Google エコシステム: 検索、マップ、ワークスペースとのシームレスな統合。
• 費用対効果の高い: 強力な無料枠を備えた競争力のある API 価格設定。 ❌ 制限事項:
• 幻覚に関する懸念: 標準モードでの事実の捏造に関するいくつかの報告。
• 一貫性のない品質: タスクの種類が異なると、パフォーマンスのばらつきが大きくなります。
• 深い思考が必要です: 標準モードでは深みが欠けている場合があります。深く考えるとコストがかかります。
• パターン マッチングの傾向: 推論よりも暗記に依存する可能性が高くなります。
• 予測可能性が低い: 動作は GPT-5.2 よりも予測しにくい場合があります。

選択を行う: 意思決定の枠組み

「どちらが良いですか?」という質問普遍的な答えはありません。それは、特定のニーズ、予算、使用例に完全に依存します。意思決定の枠組みは次のとおりです。

次の場合に GPT-5.2 を選択します。

• 抽象的な推論が重要です: 研究、アルゴリズム設計、斬新な問題解決。
• 予測可能な動作が必要です: 一貫性が必要なミッションクリティカルなアプリケーション。
• 長文の分析作業: レポート、分析、複雑な文書。
• ツール オーケストレーションが重要: 洗練された複数ステップのエージェント システムを構築します。
• 予算があれば最高の品質が可能: 最高級の推論には喜んでより多くのお金を支払います。
• OpenAI エコシステムを推奨: 既存の統合とワークフロー。 👉 これらの専門知識の作業シナリオについては、GPT-5.2 にアクセスしてください。

次の場合に Gemini 3 Pro を選択してください。

• マルチモーダルな作業が不可欠です。 ビデオ、オーディオ、テキストと画像。
• 膨大なコンテキストが必要: コードベース全体または非常に長いドキュメントを処理します。
• コーディングが主な焦点です: Web 開発、ソフトウェア エンジニアリングのタスク。
• Google エコシステムの統合: ワークスペース、検索、マップを広範囲に使用します。
• 予算重視: 低コストで強力な機能が必要です。
• 無料利用枠は許容されます: 無料使用制限内で動作できます。 👉 Gemini 3 Pro を活用して、マルチモーダルでコスト効率の高い AI ソリューションを探してください。

次の場合は両方を検討してください。

• 多様なワークロード: 異なるタスクには、異なるモデルからメリットが得られます。
• 検証が重要: モデル間で重要な出力をクロスチェックします。
• 競合ベンチマーク: 複雑な問題に対するアプローチを比較します。
• 学習と実験: モデルの強みを直接理解します。

よくある質問

A: Gemini 3 Pro は全体的にコスト効率が優れています。Gemini アプリでは完全に無料で利用でき、API の価格は競争力があります (100 万トークンあたり約 2 ドル/12 ドル対 GPT-5.2 の 1.75 ドル/14 ドル)。ただし、GPT-5.2 の効率の向上により、トークンあたりのレートが高くなったにもかかわらず、完了したタスクあたりの総コストが低下する可能性があります。

A: それはビジネス ニーズによって異なります。GPT-5.2 は、専門的な知識作業、分析タスク、構造化されたワークフローに優れており、コンサルティング、調査、戦略に最適です。Gemini 3 Pro は、マルチモーダル機能、Google エコシステムの統合、またはコーディングの多い運用を必要とするビジネスに適しています。多くの企業は両方を戦略的に使用しています。

評決: 微妙な答えベンチマーク、価格、機能、実際のパフォーマンスを検討した結果、結論は明らかです。どちらのモデルも普遍的に「優れている」ということはありません。これらは異なるエンジニアリング哲学を表しており、補完的な領域で優れています。

1. 無料アクセスと幅広い機能を備えた Gemini 3 Pro から始めます。
2. 重要な推論が必要な専門的な仕事の場合は、GPT-5.2 にアップグレードします。

3. 検証と補完的な強みの両方を戦略的に使用します。

4. 2026 年を通じて両方のプラットフォームが進化するにつれて、継続的な改善を監視します。

2026 年の AI 競争における真の勝者は、単一のモデルではありません。各モデルの強みを理解し、それらを賢く適用して現実世界の問題を解決するユーザーです。特定のニーズに基づいて選択し、実際のワークロードで両方のモデルをテストし、これらの優れたテクノロジーが前例のない速度で進歩し続けるのに合わせて戦略を調整してください。