DatabricksでのGemini 3 Proの起動

本日より、GoogleのパートナーであるGoogleの最新の最先端モデルである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。この最先端モデルは、エージェント推論、コーディング、ディープリサーチ、およびビジュアル推論の公開ベンチマークにおいて、Googleで最も高品質なモデルです。ますます多くのエンタープライズユーザーが、管理の簡素化と品質の向上を目的として、Databricks Agent Bricksでエージェントを構築しています。今回、Agent Bricksを使用してDatabricks内で直接Gemini 3 Proでエンタープライズエージェントを構築し、Databricksのセキュリティ境界内でデータをデプロイできるようになりました。

このリリースにより、強力なAIエージェントを安全に大規模に構築、ガバナンス、デプロイする機能が拡張され、最新のGeminiモデルがデータやワークフローと同じ信頼され、ガバナンスされた環境に統合されます。Databricksは、OpenAI、Anthropic、そして今回Google Geminiのすべての主要な最先端モデルへのネイティブアクセスを提供す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、ビジュアル推論、自動ドキュメント分析、エージェント推論、およびビジネスデータ処理のユースケースに優れています。Databricksのお客様がこれらのモデルの優れたマルチモーダル機能を活用できるように、本日より、GeminiのREST APIは画像をサポートし、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の組み込みオペレーターは、LLMをエンタープライズデータに直接適用するプロセスを劇的に簡素化し、契約書、PDF、トランスクリプト、または画像の分析のような定型タスクを自動化できます。これらのクエリを実行すると、DatabricksはバックエンドでGeminiモデルの容量を自動的にスケーリングして、少数の行から数百万行までを処理し、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: 今すぐワークスペースでai_queryを使用してGeminiモデルを試してください

図2: Unity Catalogの画像を使用して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経由で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REST APIのいずれかを使用できます。

図3: Pythonでツールを使用してリアルタイムエージェントを構築するためにGeminiモデルを使用する

GoogleのGeminiモデルはいつ使用すべきですか？

Googleの最新のGemini 3モデルに、Databricks Data Intelligence Platformから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、ビジュアル推論、エージェント推論、コーディング、および会話型Q&Aの新しい基準を設定します。Gemini 3 Proは、特にDatabricks上のエンタープライズデータとユースケースのコンテキストと組み合わせると、要求の厳しいタスクに優れています。

Gemini 3 Proを使用する必要がある場合:

• 大規模なマルチモーダルドキュメントコーパス（法律文書、契約書、または研究論文など）からインサイトを抽出する
• 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エージェントアプリケーションを構築する
• 業界をリードする1Mのコンテキストウィンドウを使用して、非常に大規模なデータセット全体で要約、エンティティ抽出、および分類のような高度なテキスト処理タスクを実行する。
• 開発者の生産性と内部ツールをサポートするために、高品質なコードと技術コンテンツを生成する

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

フロンティアGemini 3モデルと並んで、Gemini 2.5 Flashは市場で最も高速なモデルの1つであり続け、超低遅延と高スループットを提供します。

このモデルはGoogleのハイブリッド推論モデルの1つであり、「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、ツールの使用（Pythonや電卓など）、および段階的なロジックに優れています。

Gemini 2.5 Flashを使用する必要がある場合:

• 構造化クエリに対して信頼性の高い段階的な推論を提供する
• リアルタイムでトラブルシューティングまたは意思決定を自動化する
• 単一のワークフローでテキストと画像の分析を深く行う
• サポート、運用、またはロジスティクス全体で、軽量でコスト効率の高いエージェントを大規模にデプロイする

お客様が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、および構造化データを組み合わせたワークフローを可能にします。小売業者は、製品写真、ユーザーレビュー、および在庫データを組み合わせて分析し、欠陥を検出したり、販売トレンドを予測したりできます。

エンタープライズ規模での意思決定自動化
Databricksのオーケストレーションとガバナンスを使用して、組織は毎分数千もの構造化推論タスクを実行するエージェントを構築できます（トランザクションの分類、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など）。Flashをレイテンシのために、Proを精度のためにバランスさせます。

リアルタイム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、エンタープライズはミリ秒単位で応答するチャットボットを構築し、エンタープライズデータを安全に取得できます。たとえば、通信会社は、問題を分類し、アカウント情報を取得し、人間のエージェントが介入する前に修正を提案する自動サポートを提供できます。

次に何が？

• 当社の AIエージェントウィークについてさらに読む
• セットアップ不要の AI Playgroundおよび Model ServingでGeminiモデルを試してください。
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(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事