Gemini 3 Pro が Cursor に来たのはかなり大きい
実際に Cursor のモデル選択に Gemini 3 Pro が追加されたため、この記事では開発現場での使い勝手を中心にまとめる
ただ「何がどう良いのか」は用途によって違うので、重要ポイントだけきれいに整理するよ
公式ブログから読み解く Gemini 3 Pro の背景
Google 公式ブログでは、Gemini 3 の進化ポイントとして
推論力、文脈把握力、マルチモーダル理解、ツール利用能力、エージェント性能
の 5 つが大きく強化されたと説明されている。
特に CEO の Sundar Pichai 氏はこう述べている。
“Gemini 3 is our most intelligent model, built to grasp depth and nuance… much better at figuring out the context and intent behind your request, so you get what you need with less prompting.”
これは、この記事でまとめている「長時間の対話でも文脈が安定する」「複雑な指示の理解が強い」という Gemini 3 Pro の実務的な強みと完全に一致している。
DeepMind チームの公式発表でも次のように説明されている。
“Gemini 3 Pro significantly outperforms 2.5 Pro on every major AI benchmark… delivering state-of-the-art reasoning and multimodal understanding.”
実際に Gemini 3 Pro は、LMArena、SWE-bench Verified、MMMU-Pro、Video-MMMU などで最高水準のスコアを記録しており、これは本記事で紹介する 「コード解析・画像理解が強い」 というポイントの裏付けになっている。
さらに、Google は Gemini 3 を Cursor / GitHub / JetBrains / Replit などサードパーティ IDE へ即日提供 したと明言している。
“Gemini 3 is available today in third-party platforms like Cursor, GitHub, JetBrains, Manus, Replit and more.”
この記事で紹介する「Cursor で Gemini 3 Pro を使うメリット」は、これらの 公式情報に基づいた実務視点の解説 になっている。
コーディング作業での文脈保持が強い
Gemini 3 Pro の最大の強みは、超ロングコンテキストに対応してること
なお、公式ブログでは Gemini 3 Pro の推論性能・マルチモーダル性能・コード生成能力について詳しいベンチマークと使用例が紹介されている。
これが Cursor との相性で抜群に効いてくる
大規模なリファクタリングをやるとき、複数ファイルを跨いで修正していく場面があるやん
Claude（Sonnet）でも長い対話に強いけれど、タスクによっては途中で文脈の保持が不安定になることがある。
Gemini 3 Pro は非常に長いコンテキストに対応していて、長時間の対話でも比較的安定して文脈を保持しやすい。
設計書とコードを同時に参照しながら、何往復もやり取りするような作業でも安定してる
例えば、API の仕様書を読み込ませて「この仕様に沿って実装を修正して」って依頼したとき、その仕様を最後まで覚えててくれるのが地味に助かる
長時間の対話が必要な複雑なタスクほど、この文脈保持力が効いてくるよ
リサーチ寄りのタスクが速い
Gemini 系は「調査系の質問への回答」や「情報整理・統合」が得意な傾向がある。
これは Gemini の得意領域やな
エラーメッセージをそのまま投げて「これ何が原因？」って聞いたとき、Gemini は学習済みの知識を総合して説明してくれるので、実務で求める調査・比較の流れを自然に補完してくれる。
ライブラリ選定で「Next.js で状態管理するなら何がいい？」って聞いたら、一般的に知られている特徴や設計思想を踏まえて、使い分けを整理して比較してくれる。
特に「外部知識とコードを混ぜた説明」が上手で、理論と実践を繋げて教えてくれるから理解しやすい
新しい技術を学ぶときとか、知らないライブラリに触れるときに Gemini に聞くと、学習効率がめっちゃ上がるよ
コードの解釈力が高い
Gemini は元々コード理解能力が強いモデルとして設計されてる
これが Cursor で効いてくるのは、既存コードを読む場面やな
レガシーコードベースに入って「このコード何してるん？」ってなったとき、Gemini に読ませると意図まで説明してくれる
コードから設計意図を推測するのが得意で、「このロジックは Strategy パターン的な構造」などの判断もしてくれる場合がある
複雑なロジックの読み解きも強い
例えば、再帰処理が絡んだアルゴリズムとか、複雑な状態管理のコードとか、一見しただけじゃ理解しづらいコードでも、Gemini は丁寧に分解して説明してくれる
既存仕様の読み取りも正確で、「この API はどういう仕様で動いてるん？」って聞いたら、コードから仕様を逆算して説明してくれるから、ドキュメントがない古いプロジェクトでもめっちゃ助かる
こういう「読む力」が強いから、引き継ぎ案件とか、他人のコードを理解する場面で Gemini は頼りになるよ
画像付きのデバッグ能力が高い
画像理解精度は現行の大規模モデルの中でも高いレベルにある。
UI のスクリーンショット、PDF の図解、システムの構成図、エラー画面のキャプチャ、こういうのを読み取る力が非常に強いんよね
これが Cursor に統合されることで、画像からコード提案してもらうフローがめちゃくちゃ強化される
例えば、デザインのモックアップを見せて「これをコンポーネント化して」って依頼したら、画像から UI の構造を読み取って、ちゃんと動くコンポーネントを生成してくれる
PDF の技術仕様書とか、図解が多いドキュメントを読ませて「この図の通りに実装して」って言っても、ちゃんと理解して実装してくれるから、視覚的な資料からコードへの変換がスムーズなんよ
エラー画面のスクショを投げて「これ直して」って言うだけでも、画面から状況を把握して原因を特定してくれるから、説明する手間が省ける
UI 開発とか、デザインからコードに落とし込む作業が多い人にとっては、この画像理解能力はかなりのアドバンテージやな
モデル切替による最適化が可能になる
Cursor では複数のモデルを使い分けられるようになってる
Gemini 3 Pro が加わることで、モデルの役割分担がハッキリできるようになったんよね
例えば、こんな感じで使い分けられる
泥臭いデバッグや既存コードの解析は Gemini に任せる
一般的な傾向としては
- 既存コードの解析やデバッグは Gemini
- 抽象設計や文章化は Claude
- 実装のスピードは GPT または Claude
という使い分けがしやすい。
こういう風に、タスクの性質に合わせてモデルを切り替えることで、それぞれの強みを最大限に活かせるようになる
Gemini 3 Pro が加わったことで、Cursor が「万能 IDE AI」として完成度が一気に上がったと感じてる
モデルごとの得意分野を理解して使い分けるだけで、開発効率がめちゃくちゃ変わるよ
コストパフォーマンスが高い
Gemini は大量のコンテキストを扱う割にコストが低めに設定されてる
Gemini は大量コンテキストの割に API 単価が抑えめなので、Cursor と組み合わせても比較的コストを気にせず使いやすい
長時間の対話や、大量のコードを読ませる作業が多い人にとっては、このコスパの良さは無視できない
Claude だとコンテキストが長くなるほどコストが跳ね上がるけど、Gemini ならそこまで気にせず使えるから、気軽に大規模なコードベースを読ませられる
特に、プロトタイプ段階とか、試行錯誤が多いフェーズでは、コストを気にせず何度も聞き直せるのがありがたい
開発の初期段階で色々試したいときとか、学習目的で使いたいときに、Gemini はめっちゃ使いやすいよ
実際の使い分けパターン
ここまでの話を踏まえて、実際にどう使い分けるかを具体的に整理するね
まず、新規プロジェクトの立ち上げフェーズやと、設計や構造を考える部分は Claude に任せる
Claude はアーキテクチャ設計とか、コンポーネント設計とか、抽象的な思考が得意やからな
で、実装フェーズに入ったら、ガンガンコードを書く部分は GPT か Claude に任せる
スピード感が大事な場面では、このあたりのモデルが強い
既存コードのリファクタリングとか、レガシーコードの理解が必要な場面では Gemini を使う
コードを読む力と、長い文脈を保持する力が活きてくるからな
デバッグ作業では、エラーメッセージを投げて調査してもらうのは Gemini が得意
リサーチ力と情報統合力が効いてくる
UI 開発で、デザインからコンポーネントを生成する場面でも Gemini が活躍する
画像理解能力が高いから、モックアップから直接コードを生成してもらえるんよね
ドキュメント作成では、技術仕様書とか API ドキュメントみたいな構造化された文章は Claude に任せる
読みやすい文章を書く力は Claude が強いからな
こんな感じで、フェーズやタスクに応じてモデルを切り替えることで、それぞれの強みを引き出せるよ
Cursor での設定方法
Gemini 3 Pro を Cursor で使うための設定も簡単やから、ここで軽く触れとくね
Cursor の設定画面から、モデルの選択肢に Gemini 3 Pro が追加されてるから、そこから選ぶだけ
API キーの設定が必要な場合もあるけど、基本的には Google の AI Studio でキーを取得して、Cursor の設定に貼り付けるだけ
あとは、Cursor の Composer とか Chat 機能で、モデルを切り替えながら使えるようになる
デフォルトモデルを Gemini にするか、タスクごとに切り替えるかは好みやけど、自分は基本的にタスクごとに切り替えてる
理由は、さっき話した通り、モデルごとの得意分野が明確やから、適材適所で使った方が効率がいいんよね
設定自体は 5 分もかからんから、まだ試してない人はぜひ試してみてほしい
Gemini 3 Pro の弱点も知っておこう
ここまで Gemini のメリットばかり話してきたけど、弱点も知っとかんとフェアじゃないよな
Gemini は事実ベースの処理が得意な分、クリエイティブ生成や抽象的な文章化では Claude の方が自然な表現を出す場面が多い
例えば、技術ブログの記事を書いてもらうとか、ユーザー向けのドキュメントを作ってもらうとかは、Claude の方が自然で読みやすい文章を書いてくれる
あと、Gemini は事実ベースの情報処理が得意な分、推測や創造が必要な場面では保守的になりがちやな
「こういう設計にしたらどう？」って提案を求めるより、「この設計の問題点を指摘して」って聞く方が得意
だから、アイデア出しとか、ブレインストーミング的な使い方は Claude の方が向いてる
実装フェーズでは GPT が高速に返す場面も多い
Gemini は正確性を重視する分、慎重になる傾向があるんよね
こういう弱点を理解した上で、適材適所で使い分けるのが一番賢いやり方やと思う
今後の展望
Gemini 3 Pro の登場で、AI アシスタントを使った開発の幅がめちゃくちゃ広がった
今後は、さらに多くのモデルが Cursor に統合されていく可能性が高いし、モデル間の連携とか、自動切り替えみたいな機能も出てくるかもしれん
例えば、タスクの性質を自動判定して、最適なモデルを提案してくれる機能とか、複数のモデルを同時に使って回答の質を高める機能とか、そういう進化が期待できる
Gemini 自体も進化し続けてるから、今後のアップデートでさらに性能が上がっていくはず
特に、コード生成の精度とか、推論能力の向上とか、そのあたりが強化されたら、Cursor での開発体験がさらに良くなるよな
AI アシスタントを使った開発は、まだまだ発展途上やけど、Gemini 3 Pro の登場で一つの大きな節目を迎えたと感じてる
まとめ
Gemini 3 Pro が Cursor に統合されたことで、開発環境が一気に進化した
超ロングコンテキストでの文脈保持力、リサーチと情報統合力、コードの解釈力、画像理解能力、そしてコストパフォーマンス
この 5 つの強みが、Cursor での開発体験を大きく変えてくれる
特に、情報の統合力と長文処理能力は、複雑なプロジェクトや大規模なコードベースを扱う人にとって、めちゃくちゃ価値がある
Claude や GPT と使い分けることで、それぞれのモデルの強みを引き出せるから、Cursor がまさに「万能 IDE AI」として機能するようになったんよね
実際に使ってみると分かるけど、モデルごとの得意分野を理解して使い分けるだけで、開発のスピードと質が段違いに変わる
まだ Gemini 3 Pro を試してない人は、ぜひ一度使ってみてほしい
特に、既存コードの理解とか、長時間の対話が必要なタスクで使ってみると、その強さが実感できるはず
最初は Claude や GPT との違いが分かりにくいかもしれんけど、使い込んでいくうちに「あ、このタスクは Gemini の方が得意やな」って感覚が掴めてくる
モデルの使い分けを意識するだけで、開発効率が大きく変わるから、試してみる価値は十分ある
