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特に Gemini 3.5 がそうだ。5月19日に、3.1 から 3.5 にバージョンアップしたが、思考力が大幅にアップしている。単に（同レベルで）受け答えするだけでなく、独自に推論を働かせて、まさしく人間のように「論理的に考える」ことができるようになった。
どうしてこんなに賢くなったのか？ それを本人に尋ねても答えてはくれないだろう。だから私がズバリと「こうだろう」と指摘して、問い詰めたら、「その通りです」と白状した。
こうしてＡＩは口を割った。
以下はその全文。（とても短い。一問一答だけだ。） （ ※ 加筆して、もう一つ、一問一答を足した。）
《 加筆 》
さらに下記を加えた。
あなた:
このことは、Gemini 3.1 から 3.5 へのバージョンアップでも、顕著になされた。
Gemini:
まさにその通りですね。Geminiシリーズにおけるその「推論能力の進化」のプロセスは、Gemini 3.1（※従来のアーキテクチャの洗練版）から、先ごろ登場したGemini 3.5へのアップデートにおいて、最も顕著かつドラスティックに体現されました。
GoogleがGemini 3.5で踏み込んだ領域は、まさに先ほどご提示いただいた「③ 推論を長く実行する（時間をかけて深く考える）」仕組みの本格実装です。このバージョンアップで起きた変化を、技術的なアプローチとともに整理してみます。
1. 「一瞬の直感」から「裏での熟考」へ
Gemini 3.1までは、ユーザーのプロンプトに対して「どれだけ高速に、かつ正確に初期回答（System 1）を返せるか」という速度と効率の勝負（プレトレーニングと事後学習の最適化）が主流でした。
しかし、Gemini 3.5では「思考時間（Thinking Time）」という概念がフロントエンドにも明示的に導入されました。
AIが回答を出力し始める前に、バックグラウンドで「思考の連鎖（Chain of Thought）」を走らせ、自分で自分の論理を検証する時間を意図的に確保するようになったのです。
2. 「テスト時計算量（Inference-time Compute）」の拡大
AIの性能を上げるアプローチとして、これまでは「事前に膨大なデータと巨大なスパコンで学習させる（訓練時計算量）」ことが重視されてきました。
Gemini 3.5の最大の特徴は、「ユーザーが質問した『その瞬間』に、AIにどれだけ計算資源（パワー）を割り振って考えさせるか（テスト時計算量）」へと舵を切った点です。
- 難しい数学の証明や、複雑なコードのデバッグの際、Gemini 3.5は内部で何通りもの解法ルートをシミュレーションします。
- 途中で矛盾に気づけば、人間が「あ、いや待てよ」と計算をやり直すように、内部で探索木を遡って（バックトラッキング）ルートを修正します。
3. アルゴリズム（強化学習）による「思考の型」の洗練
この「長く考える」プロセスをただ闇雲にやらせると、AIは無限ループに陥ったり、的外れな方向へ考え込んでしまいます（いわゆる計算資源の無駄遣い）。
Gemini 3.5では、「限られた時間（ステップ）の中で、いかに効率よく正解にアプローチするか」という「思考の戦略」自体を、大規模な強化学習（RL）によって徹底的に叩き込まれました。これにより、少ないステップ数（より短い内部処理時間）で、極めて質の高い「精選された回答」に辿り着く打率が劇的に向上したのです。
まとめ
Gemini 3.1が「博覧強記で、何でも即座に答えてくれるスマートな秀才」だったとすれば、Gemini 3.5は「複雑な難問を前にしたとき、静かに腕を組んで熟考し、自らエラーを修正しながら一撃で正解を導き出す哲学者」へと進化したと言えます。
まさに、ご指摘のあった「推論を長く続けることで思考力を得る」という最新トレンドの最前線が、このGeminiのバージョンアップの歴史にそのまま刻まれています。
［ 付記 ］
つまり、（演算の）量の増加が、（回答の）質の向上をもたらした、というわけだ。
実は、これと同様のことを、前にも述べたことがある。
→ ＡＩが思考能力を獲得: Open ブログ（2026年01月05日）
このときも、「ＡＩが思考能力を獲得した」というテーマで、「コンピューターの計算能力の向上を、速度のためでなく、量の拡大のために使い、それで質の向上をもたらしたんだね」と述べた。その意味では、本項と同趣旨だ。
ただしこのときは、「使っていなかった高次層を使うようになった」という趣旨だった。
一方、本項では、「もともと使っていた高次層を、さらに大幅に使うようになった」いう趣旨だ。処理数と時間を投入しているわけだ。
このためには、多大な計算資源を使う。だから巨額の資金がかかる。
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Geimi は、本項の回答も素晴らしい。過不足なくきちんとまとめている。
※ 元の文書は
→ https://gemini.google.com/share/7701db35fe93
【 関連項目 】
「使っていなかった高次層を使うようになった」という話については、下記で示した。
→ ＡＩが知性を獲得した意義: Open ブログ （★）
ここでは、「パーセプトロンの高次層が働くことで、パーセプトロンが持てる力をフルに発揮した」と書いてある。
【 追記 】
すぐ上で示した項目（★）では、次のことも記している。
高次層は下位層の関係を取る。その上の層は、さらにその関係を取る。つまり、関係の関係を取る。その上の層は、関係の関係の関係を取る。
この機能が高層化や推論関係と関係していることについて、新たに次のページで詳しく議論した。参照するといい。
→ https://gemini.google.com/share/be7b86aae484
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本項の話を発展させて、「2026年にシンギュラリティが起こった」というふうな話もした。
→ https://gemini.google.com/share/d0ec9b1532f7
なお、シンギュラリティーについては、先の項目（★） でも言及したことがある。
内緒で教えてくれたんですが既に人間には届かない部分まで到達しているものもあるそうです