Gemini for Research で発見を加速する

Gemini モデルは、さまざまな分野の基礎研究を進めるために使用できます。 Gemini を研究に活用する方法は次のとおりです。

• モデルの出力を分析して制御する: さらに分析するために、 モデルによって生成されたレスポンス候補を CitationMetadata使用して調べることができます。responseSchema、topP、topK など、モデルの生成と出力のオプションを構成することもできます。詳細
• マルチモーダル入力: Gemini は画像、音声、動画を処理できるため、さまざまな研究の方向性を探ることができます。詳細
• 長いコンテキスト機能: Gemini 3.0 Flash と Pro には、100 万トークンの コンテキスト ウィンドウが付属しています。詳細
• Grow with Google: API と Google AI Studio を使用して、本番環境のユースケース向けに Gemini モデルにすばやくアクセスできます。Google Cloud ベースのプラットフォームをお探しの場合は、Gemini Enterprise Agent Platform で追加のサポート インフラストラクチャを利用できます。

学術研究をサポートし、最先端の研究を推進するため、Google は Gemini Academic Programを通じて、科学者や学術研究者に Gemini API クレジットへの アクセスを提供しています。

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-flash-preview",
    contents="How large is the universe?",
)

print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3-flash-preview",
    contents: "How large is the universe?",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-flash-preview:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "How large is the universe?"}]
    }]
   }'

注目の学術研究者

「私たちの研究では、Gemini をビジュアル言語モデル（VLM）として調査し、堅牢性と安全性の観点から、さまざまな環境におけるエージェントの動作を調査しています。これまでのところ、VLM エージェントがコンピュータ タスクを実行する際のポップアップ ウィンドウなどの妨害に対する Gemini の堅牢性を評価し、Gemini を活用して、動画入力に基づいてソーシャル インタラクション、時間的イベント、リスク要因を分析しています。」

「Gemini Pro と Flash は、長いコンテキスト ウィンドウを備えており、オープンボキャブラリー モバイル操作プロジェクトである OK-Robot で役立っています。Gemini を使用すると、ロボットの「メモリ」に対して複雑な自然言語クエリとコマンドを実行できます。この場合、ロボットが長期間の操作で取得した過去の観測結果です。Mahi Shafiullah と私も Gemini を使用して、ロボットが現実世界で実行できるコードにタスクを分解しています。」

Gemini Academic Program

対象国の資格のある学術研究者（教員、スタッフ、博士課程の学生など）は、サポートされている 国で研究プロジェクトの Gemini API クレジットと高いレート上限を受け取るために申し込むことができます。このサポートにより、科学実験のスループットが向上し、研究が進みます。

特に、次のセクションの研究分野に関心がありますが、さまざまな科学分野からの応募を歓迎します。

• 評価とベンチマーク: 事実性、安全性、指示の遵守、推論、計画などの分野で強力なパフォーマンス シグナルを提供できる、コミュニティで承認された評価方法。

• 人類に役立つ科学的発見の加速: 希少疾患や顧みられない病気、実験生物学、材料科学、持続可能性などの分野を含む、学際的な科学研究における AI の潜在的な応用。

• 具現化とインタラクション: 大規模言語モデルを活用して、具現化された AI、アンビエント インタラクション、ロボット工学、人間とコンピュータのインタラクションの分野における新しいインタラクションを調査する。

• 創発的な機能: 推論と計画を強化するために必要な新しいエージェント機能を調査し、推論中に機能を拡張する方法（Gemini Flash の活用など）。

• マルチモーダルなインタラクションと理解: さまざまなタスクにおける分析、推論、 計画のためのマルチモーダル基盤モデルのギャップと 機会を特定する。

対象者: 有効な学術機関または学術研究機関に所属する個人（教員、研究者、または同等の者）のみが申し込むことができます。API アクセスとクレジットは、Google の裁量で付与および削除されます。お申し込みは毎月審査されます。