Gemini 3 を起動 — インストール不要、アカウント不要

Google Cloud プロジェクトは不要です。API キーも不要です。持続的な履歴やカスタムメモリを希望しない限り、サインインすら必要ありません。Gemini 3 は MidassAI のインターフェース上で事前デプロイ済みです。このガイドでは、動作するコンテキスト、マルチターン推論、ネイティブツール呼び出しを備えた最初の実際のチャットを、5 分以内に起動する手順を説明します。すべてのステップは、サンドボックスやデモではなく、ライブ本番環境（2024 年 6 月時点の v3.1.2）を使用します。

ステップ 1: インターフェースを開く (0:00–0:25)

https://app.midassai.com にアクセスします。初めての場合は登録をスキップし、**「Continue as Guest」**をクリックしてください。Gemini 3 がアクティブモデルとして事前選択されたチャットインターフェースに直接移動します（右上のモデル選択ドロップダウンを確認してください。地域とクォータ tier に応じて gemini-3-pro または gemini-3-flash と表示されているはずです）。

⚠️ 避けるべき落とし穴: 「Try Gemini 2」や「Switch to Claude」をクリックしないでください。これらのモデルには、Gemini 3 の構造化出力モード、JSON スキーマ強制、組み込み Web 検索ルーティングがありません。モデル ID が -3 で終わることを確認してください。

ステップ 2: 最初のプロンプトを送信 (0:26–1:40)

この正確なプロンプトを入力してください。これは、3 つの主要な Gemini 3 動作を同時にトリガーするように設計されています。

List three underrated cities in Southeast Asia for digital nomads. For each, give: (1) average monthly rent for a 1BR apartment near coworking spaces, (2) reliable LTE/5G coverage score (1–10), and (3) one local cultural norm that surprises Western visitors. Format as valid JSON with keys "city", "rent_usd", "coverage_score", and "cultural_norm".

Enter キーを押します。Gemini 3 は約 1.8 秒で応答します（EU サーバーでの中央値レイテンシ）。以下が表示されます。

クリーンな構文強調された JSON ブロック（Markdown コードフェンスではなく、生の実行可能 JSON）、
応答の隣にある微妙な「✅ Verified schema」バッジ、
そしてインラインの「🔍 Search used」タグ — Numbeo からリアルタイムの賃料データ、Opensignal からカバレッジ指標を取得したことを示します。

これは幻覚ではありません。根拠があり、型付けされ、追跡可能です。

ステップ 3: 文脈認識型のフォローアップを有効化 (1:41–3:10)

入力ボックス下の「+ Add context」ボタンをクリックします。このスニペットを貼り付けます。

I'm planning a 3-month rotation across these cities. My budget is $1,800/month total, including rent, food, and transport. Prioritize places where I can work reliably without tethering.

次に質問します。

Re-rank the cities by fit for my budget and connectivity needs. Show net monthly surplus/deficit.

Gemini 3 は以下を行います。

すべての以前の JSON エントリを記憶します（再貼り付け不要）、
ライブ為替レートを使用して合計を再計算します（例：XE API 経由で IDR → USD）、
surplus_usd および deficit_usd フィールドを持つ新しいランク付きリストを出力します。これも厳密な JSON です。

💡 これが機能する理由: Gemini 3 はターン間でステートフルな型付けコンテキストを維持します。これは、明示的な /context コマンドや手動 JSON 再注入を必要とした v2 とは異なります。

ステップ 4: ツール呼び出しをトリガー (3:11–4:20)

入力します。

Compare flight prices from Berlin to each of those three cities for departures between July 10–15, 2024. Return only origin, destination, cheapest nonstop fare, and airline.

Gemini 3 は自動的に flight_search ツールを呼び出します（Skyscanner の Partner API と統合）。以下が表示されます。

「Fetching live fares」とラベルされたローディングスピナー、
その後、チャット内にテーブルが表示されます。リンクや要約ではなく、時間単位で更新されるリアルタイム価格です。

コピーペースト不要。タブの切り替え不要。ツール結果は解析、正規化、埋め込み済みです。「Which option gives me the most workdays left in July?」のような次のクエリに準備できています。

ステップ 5: セッションのエクスポートと再利用 (4:21–5:00)

⋯ メニュー → **「Export as JSON Schema」**をクリックします。以下を含む .json ファイルが取得できます。

完全な会話履歴（タイムスタンプとモデル ID 付き）、
すべてのツール呼び出しメタデータ（tool_used, api_version, latency_ms）、
そして応答構造のための再利用可能な OpenAPI 3.1 準拠スキーマ定義。

このスキーマを Next.js アプリの zod 検証に直接接続するか、LangChain の JsonOutputParser に供給できます。

要点まとめ

最適な用途Developers, product managers, and ops teams building AI-native workflows

価値実現までの時間Under 5 minutes, zero config

差別化ポイントStateful JSON + live tool chaining in one turn

このガイドの対象者

予測可能で型付けされた出力を必要とし、自由形式のテキストを必要としない AI 機能を出荷するフロントエンドエンジニア。
バックエンド統合にコミットする前に、LLM 搭載ワークフローを検証するプロダクトマネージャー。
リーンな PoC を実行するスタートアップ創業者：MVP にグラウンディング、ツール使用、構造化出力が必要な場合、Gemini 3 は個別の RAG + 関数呼び出しレイヤーを組み合わせるよりも開発時間を約 70% 削減します。

これは、長文脈ドキュメント分析（>128K トークン）を必要とするユーザー向けではありません。それは Gemini 3 Ultra の領域です。また、オフラインデプロイメント向けでもありません。Gemini 3 は MidassAI の管理推論レイヤーを必要とします（これはレート制限、フォールバックルーティング、スキーマ準拠チェックを自動的に処理します）。

MidassAI を始める

次のステップ

これら 5 分間を完了すると、動作する基盤が完成します。ここから以下を拡張できます。

カスタムメモリスロット: 将来のチャットにユーザー設定（「菜食オプションを優先」、「アレルギー：ピーナッツ」）を添付、
プロンプトガードレール: インライン @policy ディレクティブ経由で安全ポリシー（例：「医療アドバイスを決して提案しない」）を強制、
バッチ評価: 50 のテストプロンプトをアップロードし、並列差分強調表示で Gemini 3 の精度をレガシーモデルと比較。

抽象化レイヤー不要。YAML 設定不要。プロンプト → 応答 → アクションのみ。それが Gemini 3 の約束です。そして、それは今始まります。

Gemini 3 クイックスタート：5 分で始める最初のチャット