DatabricksにGemini 3 Pro登場：生成AI活用がさらに加速

本日より、パートナーである Google の最新フロンティアモデル、Gemini 3 Proを、Databricks 上でネイティブかつ安全に使用できるようになりました。この最先端のモデルは、エージェント的推論、コーディング、詳細な調査、視覚的推論の公開ベンチマークにおいて、Google の最高品質のモデルです。管理を簡素化し品質を向上させるため、Databricks Agent Bricks でエージェントを構築するエンタープライズユーザーが増えています。今後は、Agent Bricks を使用して Databricks 内で直接 Gemini 3 Pro を使ったエンタープライズエージェントを構築し、それをデータにデプロイできます。これらすべては Databricks のセキュリティ境界内で行われます。

このリリースでは、最新の Gemini モデルがデータやワークフローと同じ信頼性の高い統制された環境に導入され、強力な AI エージェントを大規模かつ安全に構築、統制、デプロイする機能が拡張されます。現在、Databricks は、OpenAI、Anthropic、そして今回追加された Google Gemini のすべての最先端モデルにネイティブにアクセスできる唯一のエンタープライズプラットフォームです。

Databricks での Gemini モデルの使用

Gemini 3 Proは、視覚的推論、ドキュメントの自動分析、エージェント的推論、ビジネスデータ処理のユースケースに優れています。Databricks の顧客がこれらのモデルの卓越したマルチモーダル機能を活用できるよう、本日より、Gemini 向けの REST API が画像をサポートするようになりました。また、DBSQL の ai_query は Lakehouse 内のデータから直接、大規模な画像推論をサポートします。

SQL でのモデルの使用

DBSQL の組み込み演算子により、LLM をエンタープライズデータに直接適用するプロセスが大幅に簡素化され、契約書、PDF、議事録、画像などの分析といった定型タスクを自動化できます。これらのクエリーをランすると、Databricks はバックエンドで Gemini モデルの容量を自動的に拡張し、数行から数百万行までのすべてを処理して、追加のセットアップなしで高速かつ信頼性の高い結果を保証します。

図 1: 今すぐ workspace で ai_query を使用して Gemini モデルをお試しください

図 2: Unity Catalog の画像で Gemini モデルを使用する

リアルタイム API

さらに、Gemini モデルは、リアルタイム API を介して大規模に利用できます。OpenAI のチャット補完クライアント、または私たちの REST API のいずれかをご利用いただけます。

図 3: Python のツールを使用して Gemini モデルでリアルタイムエージェントを構築する

Google の Gemini モデルはどのようなときに使用すべきですか？

Databricks Data Intelligence Platform から Google の最新モデル Gemini 3 に直接アクセスできるようになりました。

Gemini 3 Pro: 最先端のフロンティアモデル

Gemini 3 Proは、Googleの最先端のフロンティアモデルであり、幅広い公開ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、視覚的推論、エージェント推論、コーディング、会話形式のQ&Aにおいて新たな基準を打ち立てます。Gemini 3 Proは要求の厳しいタスクで優れた性能を発揮し、特にDatabricks上でお客様の企業データやユースケースのコンテキストと組み合わせることで、その真価を発揮します。

次のような場合は、Gemini 3 Pro を使用してください:

• 法的文書、契約書、研究論文などの大規模なマルチモーダル文書コーパスから知見を抽出
• 高度な推論を必要とする複雑なビジネスワークフローを自動化するための、エージェント型アプリケーションの構築
• 業界をリードする 100 万トークンのコンテキストウィンドウを活用し、非常に大規模なデータセットを対象に、要約、エンティティ抽出、分類といった高度なテキスト処理タスクを実行できます。
• 開発者の生産性と社内ツールをサポートする、高品質なコードと技術コンテンツを生成

Gemini 2.5 Flash: 推論、ツール、コスト効率の高いエージェントに最適化

フロンティアモデルの Gemini 3 と並んで、Gemini 2.5 Flash は市場で最速のモデルの1つとして優れており、超低レイテンシーと高 throughput を提供し続けています。

このモデルは、Google のハイブリッド推論モデルの1つで、「話す前に考える」ように設計されており、開発者はタスクに応じて「思考」のレベルを設定できます。構造化された問題解決、ツール（Python や電卓など）の使用、段階的なロジックに優れています。

次のような場合に Gemini 2.5 Flash を使用します。

• 構造化クエリーに対し、信頼できるステップバイステップの推論を提供します。
• リアルタイムでのトラブルシューティングや意思決定の自動化
• 単一のワークフローでテキストと画像の両方を詳細に分析
• サポート、オペレーション、ロジスティクスにわたり、軽量で費用対効果の高いエージェントを大規模にデプロイ

顧客が Gemini で構築できること

マルチモーダル製品インテリジェンス
Gemini 3 Pro は、画像、テキスト、構造化データを組み合わせたワークフローを実現します。小売業者は、製品の写真、ユーザーレビュー、在庫データをまとめて分析し、欠陥の検出や販売トレンドの予測ができます。

エンタープライズ規模での意思決定の自動化
Databricks のオーケストレーションとガバナンスを使用することで、企業は、レイテンシーには Flash を、精度には Pro を使い分けてバランスを取りながら、取引の分類、リスクのスコアリング、コンプライアンス レポートの生成といった構造化された推論タスクを毎分何千もランするエージェントを構築できます。

リアルタイムのカスタマーサポートエージェント
Gemini 2.5 Flash を使用すると、エンタープライズデータを安全に取り込みながら、ミリ秒単位で応答するチャットボットを構築できます。たとえば、通信会社は、人間のエージェントが介入する前に、問題を分類し、アカウント情報を取り出し、修正案を提示する自動サポートを提供できます。

次のステップ

• 続きを読む: Week of AI Agents
• Gemini モデルを試す: AI Playgroundと モデルサービング—セットアップは不要です。
• 読む AI エージェントのコンパクト ガイド