最近数学圈发生了一件很有意思的事。

世界顶级数学家陶哲轩在解决一个 Erdős（埃尔德什）的经典问题时，全流程都在用 AI 做助手——从证明草案，到简化证明，再到形式化验证。

Erdős 是20世纪最高产的数学家之一，一辈子发表了1500多篇论文，提出了无数开放问题。数学圈有个著名的"埃尔德什数"——如果你和他合作过论文，你的埃尔德什数就是1；和他的合作者合作过，就是2，以此类推。爱因斯坦的埃尔德什数是2。

后来有人专门做了一个网站，把他的很多未解决/已解决问题系统整理出来，这就是 Erdos Problems 网站。

陶哲轩讲的是其中的第 367 号问题，属于数论里的一个具体问题，专业数学研究级别的问题。

解决过程大概是这样的：

一位数学家 Wouter van Doorn 先给出一个人类手写的反例证明草案，但里面有一个关键恒等式他没完全证明，只是说：“相信有人能帮我确认一下”。

陶哲轩把这个恒等式扔给 Google 的 Gemini Deepthink 模式。大概十分钟后，Gemini 给出了一份完整证明，还顺带确认了整套论证是成立的。

Gemini 的证明用到了 p-adic 等比较高级的代数数论工具，对这个具体问题来说有点杀鸡用牛刀。于是陶哲轩花了半小时，把 AI 的证明手工转化成更基础、更易懂的版本。

两天后，另一位数学家 Boris Alexeev 用一个叫 Aristotle 的工具（基于 AI + Lean）完成了全套形式化证明，还特意手动检查最终结论，以防 AI 在形式化过程中存在编造。

陶哲轩觉得还没完，又用 Deep Research （同时用了 ChatGPT 和 Gemini）做了一轮文献搜索，看这个问题有没有前人类似工作。结果找到了若干关于连续幂数的相关论文，但没有直接解决第 367 号问题。

整个流程：人类提出猜想 → AI暴力证明 → 人类简化优化 → AI辅助形式化验证。

都在说 Gemini 3 已经到了博士生水平，看来所言非虚，这些事情真的需要数学博士级别才能做的出来，但另一方面，真正的数学家也并没有被 AI 代替：是人类决定哪个问题值得解决，是人类判断AI的p-adic方法太重了需要简化，是人类手工完成最终的形式化表述以验证 AI 的结果是否准确。

AI 做的是那些需要大量计算、符号推演、但方向已经明确的体力活。在 AI 时代，问对问题、甄别结果，比以前更重要了。 December 12, 2025

「え、Geminiさんは、広告運用歴10年以上のプロすか？もはや腰を抜かしました笑」

正直、Gemini 3 Proを広告運用の分析で使ったら、その精度の高さと凄さに、ただ圧倒された。

今回は、広告運用初心者でも上級者でも使えるGemini 3 Proの分析テクニックを超簡単にご紹介します。

↓

※長いので、時間がない方はブクマして後でお読みください。

まず前提として、私が使っているのはGemini 有料プランですが、無料でも思考モード(3 Pr)を数クレジット使用し高精度な分析が可能です。

また、私のClaude活用投稿がプチバズを起こし、それを見てClaude信者になった方、本当にごめんなさい。
正直、3 Proの登場で、Claudeを使ってる場合ではないのです。。

■生成AI別の広告運用分析ランク
初めに、私が実際に使って感じた、各主要生成AIの分析ランクは以下。

・ChatGPT
広告運用1年目で、何もわかってない広告運用オペレーターレベル。正直使い物にならない。視座もネクストアクションも甘い。無料だろうが有料だろうが精度は変わらない。

・Claude
広告運用5年目で、簡単なプロンプトでも高精度で分析できる。ただし、毎回の出力に波があり、予期せぬ発狂をすることがある。(出力結果が毎回違うのと、数値の抜け漏れが激しいのが悩みの種)

・Gemini (3 Pro前提)
広告運用10年目以上のマスターで、分析の精度とネクストアクションの指示がフルパワーで、しかもクリエイティブとLP解析までできる。解析精度もトップクラスに高い。ぶっちゃけ、広告運用12年の私ですら、「か、かてない。。」と感じてしまうことがある。

■Geminiが優れている点
分析精度が他の主要生成AIよりもずば抜けて高く、その精度は約20倍の開きがある体感。これを実現しているのが、3 Proの登場である。

例えば、分析したいデータをPDF化し、無言エンターでも、実績の集計、傾向分析、傾向から見えるネクストアクション出しまで、かなり高精度で実績も狂いなく出力される。

比較でClaudeも試したことがあるが、Claudeは複雑なプロンプトと相性が悪く、数値が微妙にずれていることがあり、訂正や矯正をしても過去のデータを引きずり直らない時が多い。

だが、3 Proは何回やっても1ミリも数値に狂いがなく、正確に出力できる。
分析数値に狂いがないと、安心して任せられるのが嬉しい。

また、特に分析からの視座出しの精度が高く、内容を読み取った後の改善アクションも逸脱で、まさに広告運用10年以上のプロ感、マスター感が強い。

■3 Pro活用例
こちらは以前Claude分析の投稿でも挙げたが、Meta広告のパフォーマンスを見るために、クリエイティブ別×週別実績で見ると良い。

手順は下記。

① クリエイティブ別×週別実績をアップロード(自動取り込みでもOK)
補足で、配信クリエイティブとLPも一緒にアップロードすると良い。

②以下の分析ポイントを指示
・前前週 VS 前週の週別差分でCPA、CPC、CVRで数値変動があったクリエイティブを特定して

・前週でコンバージョン数TOP 3の傾向と、ワースト3のCR傾向を分析して

・良かった、悪かったCRの内容を読み取り、想定される要因を推察して

・数値の傾向を読み取り、停止対象CRの候補とネクストCR案を出して

3 ProとClaudeの差を見た時に、特に優れているのがクリエイティブとLPの解析精度。

・バナー内のコピー、デザインを解析
・LPの構成を解析
・CRとLPの改善案を提示

この分析精度が特に優れている。

今までの生成AIは、クリエイティブもLPも読み取る精度が低く、プロンプトの指示で苦労していた。

それがまったくなくなり、ノンストレス。仕舞いには高精度で解析できてしまうという。すごい。

特に最近の広告は、クリエイティブとLPのエモーションリレーがキーポイントとなるため、それをセットで分析してくれるのは優秀すぎる。

■Gemの活用
有料プランだとGemのコントロールが可能なため、予め分析内容プロンプトを保存しておけば、いつでも誰でも簡単に分析ができてしまうから驚き。

例えば、先ほどの分析プロンプトに、キャンペーン名指定や期間指定を入れるだけで分析できるようにすると、少ないクレジットで一瞬で分析ができてしまう。

特にGoogle Workspace環境で優位なため、企業内で活用するのはよさそう。他の人への共有もGood。

■総括
数週間前までClaude信者だったが、Geminiに完全にスイッチした。Claudeの有料プランはもうやめた笑

広告運用で活用できる例はかなりあるのに加えて、普通に3 Proで思考の整理も高精度でできてしまうから訴求案作成やCRM、SNS分析などもできるし、Deep Researchと組み合わせると無限にリサーチ業務が捗るからすごい。

まさに事業戦略家のプロマーケターである。

完全にゲームチェンジしてしまった体感はあるので、皆様もぜひ活用してみてくださいね。 December 12, 2025

NotebookLMにインフォグラフィックとスライド資料作成が降臨！

Gemini 3 / nano bananaによって内容理解と画像生成のクオリティが劇的に向上しました！

Gemini 3 / nano banana pro / antigravity についてDeep researchで調べた結果をインフォグラフィック・スライド資料作成で生成してみた結果をご紹介します

もう資料作成に迷うことはありません

これを使いましょう😅

倭国語の描画精度も問題ないレベルです

一部おかしな部分もあるかもしれませんが、それはマニュアルで修正すればいいでしょう

しかも今回は特にカスタムもしていませんので、プロンプトを打たず、デフォルトで生成させました

この情報が役に立ったよ、という方は「いいね＆ブックマーク」していただけると嬉しいです👍

※リプ欄にはボタン配置と設定画面のスクショを載せておきます December 12, 2025

Gemini 3 によるスライド資料作成の革命

これまではスライド資料作成に特化した生成AIの方が良いものができていましたが、もう別々のツールを使う必要はなくなりそうです

SVGで図解を描画し、プレビュー可能なHTMLファイルに埋め込むことをGemini 3 のCanvasを使って実行します

今回は事前にGemini 3 / nano banana pro / antigravity についてDeep researchしたものを用意して、それを以下のプロンプトで生成しています

―――――――――――
実際に試してみたプロンプト
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以下の内容についてエンドユーザー向けに魅力が伝わる要点図解を作成して。

- すべてSVGで図解を描画し、プレビュー可能なHTMLファイルに埋め込む。
- SVG画像ファイルのみダウンロードできるボタンを設置する。
- アイコンは、Web標準で安定して表示されるSVGアイコンデータ（Lucide/Heroicons互換）を使用する。
- アイコンは適切なサイズに拡大縮小すること
- デザインは学術スタイルのような感じにする。
- 背景は白とし、ダークテーマにはしない。

（以下、Deep researchの文章をコピペ）
―――――――――――

スタイルを変えれば好みの資料を作成できます

また、svgをダウンロードしてPowerPointに貼り付けて「図形に変換」としてあげれば細かい図形に分かれるので、図形ごとの修正が可能になります

完成版はリプ欄にあるので確認してみてくださいね！

プロンプトを後で見返したい場合は「いいね＆ブックマーク」しましょう👍 December 12, 2025

NotebookLM完全解説。無料でも十分に使えて、間違いなく“世界最高峰”のAIチャットボット。

知人から「800万円のチャットボット開発の見積が来てどうしよう…」と相談され、NotebookLMを紹介したところ、追加開発なしで課題が即解決。（Googleユーザーだったので費用ゼロ）

AI導入は“知識不足＝損失”につながるので、まずは無料で良いから触って「何ができるか」を知るのが大切。

■ツール比較
GPTs・Gems < NotebookLM < Dify・n8n < スクラッチ開発

■NotebookLMの強み
①高精度
・ハルシネーションが極めて少ない

②引用表示
・PDF/画像/エクセルをそのまま表示

③多機能
・多すぎるので主な機能を下記に整理

■主な機能
○ソースの自動取得
・Google Drive ←New
・Deep Research ←New

○対応ファイル
・Google Drive
・URL / YouTube / PDF / Docs / 各種ファイル
・最大300ファイル（無料50ソース）

○アウトプット
・音声解説（ポッドキャスト風）
・動画生成（スライド＋音声）
・マインドマップ
・レポート（ブログ形式）
・フラッシュカード
・テスト
・インフォグラフィック
・スライド資料 ←New

○その他
・引用元表示（PDF/画像/Excelも可）
・利用状況の分析
・社内共有
・社外共有（※個人アカウントのみ）

■セキュリティ
・データは学習に利用されない
　∟ NotebookLM内の回答生成のみに使用

・Cloud/Workspace版は人間レビューなし

・個人アカは「フィードバック送信時のみ」確認の可能性

・アップロードしたファイルは自分（組織）だけに保存

・GCPプロジェクト内で保管（リージョン設定・IAM対応）
・ソースは“アップロード時点のコピー”自動同期なし

勉強用、社内Q&A、社外向けチャットボットなど用途は幅広い。

正直これだけ揃って、ほぼ無料。使わない理由が見つからない。

【タイムスタンプ】
00:00 世界最強AIチャットボット紹介
01:22 Google Drive連携
02:48 Deep Research
04:00 引用提示・ハルシ防止
06:40 音声/マインドマップ/テスト
09:17 スライド・動画生成
11:35 活用事例（ルンバ解説）
14:48 無料 vs 有料、セキュリティ
16:38 企業の活用まとめ

■YouTube
https://t.co/KKkuS7c6NP December 12, 2025

今話題の複数AIが議論して最高の結果を出す「llm-council」を試してみた。

■概要
・複数LLM（GPT・Gemini・Claude・Grok）に同時質問
・各LLMの回答をタブで一覧比較
・LLM同士が匿名でお互いをレビュー＆ランキング
・議長モデルが全回答を統合して「最終ベスト回答」を生成

■所感
・業界最高峰のAIを同時に叩けて、AI同士がレビューした後に回答を出せるのは良いのが、如何せん回答が遅い。

・Web検索＋Deep Research機能付きで回答をミックスできれば価値を感じる。
※ローカルで公開されているものを使うとウェブ検索はない。

アプローチは面白いが、上級者向け機能という所感。

個人的にはブラウザ操作でGemini、ChatGPT、Claudeの最上位モデルでDeep Researchして結果を統合してと指示すればできそうな気もするが。

API経由だと高くなるので、ウェブ版で完結したい気もある。 December 12, 2025

去年の今頃だと、o1 previewが最強だったかな？
初の、思考モードが付いたモデル。

geminiは、日経は一番倭国語理解が出来るモデルと持て囃していたけど、
o1＞claude3.5≫gemini1.5といったイメージでした。

その後、12月にopenAIがo1 proを発表するなどして、話題を攫おうとしたけど、
自分らの判定は、deep researchを発表したGoogleの勝ちで、
自分はこの時から、gemini課金勢なんよな。

openAIは、GPT4.5の失敗からよく立ち直れたと思うけど、
Googleとイーロンマスクという、既に成功した巨大資本が
凄い勢いでのalの成長を見せたのが今年の総括と言えるのでは？

ただ、単純な思考スピードで言うと、
使ってる人なら分かるけど、2〜3割くらいしか違わない。

異次元になったのは、思考力とかマルチモーダルとかで、
言ってみれば、何となくモノマネをしてた去年と比べて、
AIが、人間と同等の知能体になり始めたのが今年なのかな?とも思う。
得にgeminiのマルチモーダル性能の伸びは体感6〜7倍と凄まじく
去年は人間みたいに物を見れたら良いのに〜と思ってたけど、
今は、もう手書き文字を読むスピードが人間を超えてる。

来年になると、恐らくは、人間の代わりに仕事を任せて遜色ないレベルにはなるだろう。勿論、あらゆるタスクで万能に、とは言えないが、プロンプト次第でどんな仕事にも対応する汎用AIが、来年には出来ているだろうね。 December 12, 2025

１時間半のドキュメンタリーを見るのは大変なのでGemini Pro 3.0 Deep Researchに観てもらって音声化してもらいました。 https://t.co/rjhjVNOfeu漫画も作ってもらった😅 https://t.co/vezPxhEJlH https://t.co/EZiuFsSzBT December 12, 2025

【保存版】経営者が実践すべきAI活用３選

これだけをマスターするだけで経営が加速する。経営陣こそ最先端AIを使いこなすべき。

決断に必要な情報を最速で集められる。

①調査：Deep Research
・用途：事業の壁打ち、市場調査
・ChatGPT 5.1 Proが最高性能
・プロジェクトに会社資料を入れて壁打ちが最適

②資料作成：Manus
・アイディア整理〜メンバー共有に最適
・デザインセンスは個人的にManusが一番

③簡易アプリ作成：Google AI Studio
・アイディアを即プロトタイプ化
・AI搭載アプリを知識ゼロで作成可能
・投資・新規事業のコスト試算にも活用 December 12, 2025

ご紹介頂きありがとうございます😊

今回のセミナーでは、こちらの組み合わせプロンプトや、Deep Research用のプロンプトなど役立つ情報満載でお届けします...！

神経PT学会では時間が限られていましたが、今回はお時間を長めに頂いていますので、ボリュームを大幅に増やしてお話しする予定です！ https://t.co/f1YC3D5ZEH December 12, 2025

特に調査系タスクはGPTが一番使いやすいと思う。

プロンプトインジェクション対策が効きすぎているのかな。

自分が詳しい内容で、Deep Researchした時に、Geminiはハルシネーション多いことに気づく。
大量にコンテキスト放り込めるけど、ざっと読みました！って感じ。
https://t.co/IlMKF0EM6T December 12, 2025

同意見です。Gemini 3では安心してお仕事をお任せできない感じで。回答をひとつずつ検証しないと怖くて表に出せないなみたいな。Deep Researchも的外れのレポートを出してきたりして、信頼できる相棒かというと、そうではないです。でも、Nano Banana Proは他の追随を許さない感じで、画像は超すごい https://t.co/eqfiT0ztiI December 12, 2025

NotebookLMのスライド生成で、プロンプトを工夫する前と後の劇的な変化を見せる、最高のビフォーアフター素材ですね！

ご指示通り、右側の画像（文字が多い方）をBefore、左側の画像（視覚的な方）をAfterとして、SNS投稿用のテキストと合成画像を作成しました。

📱 SNS投稿用テキスト案（Xツリーの1投稿目）
NotebookLMでスライド生成してみたけど… 「えっ、文字多すぎ…？😱」って絶望したことありませんか？

Deep Researchでせっかく良い情報を集めても、そのまま投げると読む気が失せる「文字の壁」が出来上がります。（画像の左側←注目！）

でも、諦めるのは早いです。 実は「魔法のプロンプト」を1行足すだけで、ここまで劇的に変わります。

👉 右側（After）を見てください。 同じ情報ソースなのに、要点が絞られ、視覚的で、そのまま会議に出せるレベルです✨

この違いを生む具体的な「呪文（プロンプト）」は、ツリーの続きで公開します👇 後で使えるように【保存】推奨です🔖 December 12, 2025

@tanukiponkich 寝てる時も飯食ってる時も、裏ではdeep researchで何かを調べさせておかないともったいない気がしてる。

知識を得るためのコストの要素から、労力という項目がなくなって、所要時間という項目だけが残った感じ。 December 12, 2025

昨日から色々試しているNotebookLM。今度は、「POTAはどうしてこんなに世界中で普及したの？」って問いかけただけで、Deep Researchして作ってくれた動画がコレ。間違いも多いんですが、完成度は高いですよね。😆 https://t.co/n8tnbiis6L December 12, 2025

これ、どうやって作ったかというと、GeminiのDeep Researchを使いました。

リサーチ指示はこちら。

一条工務店の図面を、よりリアルな一条工務店の内装に置き換えるnano bananaようのプロンプトを以下のように考えています。ウェブで一条工務店の商品についてしっかりとリサーチし、床やキッチンや風呂、タイルなど、リアルな一条工務店ぽさに最大限近づけてください。

——

[前提指示]
入力された2D建築平面図を基に、真上から見下ろした（トップダウン視点の）フォトリアルな3D建築パースを生成してください。
[詳細ルール]
1. 構造の忠実な再現:
• 入力図面に描かれている全ての壁、柱、ドア、窓、階段の配置と形状を、正確に3Dモデルとして立ち上げてください。
• キッチンカウンター、トイレ、浴槽、洗面台などの固定設備も、図面の位置通りに配置してください。
2. 用途に基づく家具配置（自動化）:
• 図面に記載された部屋名に基づき、その部屋の用途にふさわしい一般的な家具やインテリア小物を、自然なレイアウトで配置してください。
3. マテリアルと質感の適用（指示反映の強化）:
• 各エリアの用途に応じて、リアルで高品質な建築素材を適用してください。（基本は木質フローリング、水回りはタイル等）
• 【重要】床張り方向の指示反映: 図面内に「床張り方向」を示す矢印や記号（例：image_4.pngの左下にある「↑1階床貼り方向」のような記号）がある場合は、必ずその指示に従ってください。フローリング材の長辺が、矢印の示す方向と平行になるようにテクスチャを貼り付けてください。
• 図面に床暖房の範囲などが示されている場合は、フローリングの質感の上にその境界線がうっすらと分かるように表現してください。
4. ライティングと雰囲気:
• 天気の良い日の自然な昼光が、真上から全体を明るく均一に照らし、柔らかな影を落とすリアルなレンダリングとしてください。
5. 【最重要】元情報の維持（オーバーレイ表示）:
• 入力された元の2D図面に記載されている全ての情報（テキスト、寸法線、記号など）を、生成された3D画像の上にそのまま重ね合わせて表示し、完全に読める状態を維持してください。 December 12, 2025

今回のnotebookLMの超アップデートの、様々な解説出てますが、
高橋さんのnoteめちゃくちゃ待ってました。

そのうち出してくれるんじゃないかと思って、Deep Researchくらいしかしてなかった。
ありがとうございます！

notebookLMの生みの親もリプするnotebookLM第一人者！
https://t.co/pfcT7pPsIM https://t.co/xhEmk4lA27 December 12, 2025

これ。antigravityとかコーディング系にリソース全振りして、
それ以外のチャットボット用途に関しての機能は他LLMよりかなり遅れを取っている印象。
AI proプランのDeep research上限が緩い事以外、優れている部分が思い付かないのが悔しい。 https://t.co/t6Ih8j7ITL December 12, 2025

2025/5/19更新: 【Deep Research】 米国におけるAI規制10年モラトリアムとは──連邦vs州、イノベーションvs規制の新たな戦場https://t.co/DkYXqtGl9D December 12, 2025

最後にgeminiとnano bananaを使ったこのマンガの超簡単な作り方です‼️

1⃣ 登場人物（生徒役と先生役）の三面図をnano bananaで生成
2⃣ gemini deep researchでテーマ（今回はnano banana）について調査、結果をpdf保存
3⃣ gemini pro 3.0に調査結果のpdfファイルを添付して、その解説マンガの画像を生成するプロンプトをyaml形式で生成
4⃣ 生成されたyaml形式のプロンプトをnano banana proに読み込ませてマンガの画像を生成

なお、ベースになったdeep research出力の資料は文字ビッシリで１４ページあるのでかなり歯ごたえがあります。こういうのをマンガで分かりやすく解説する需要はこれから増えていきそうですね。

ちなみに詳しいコマンドとかはそのうち誰かがnoteで解説してくれる、ハズ。。。 December 12, 2025