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難しい問題を段階的に考える
調査、数学、科学の問題を分解し、前提や計算を確認しながら、追加の検証が必要な根拠を明らかにします。
研究
今すぐ Gemini 4 Argon を使う
コード、調査課題、視覚的なアイデアを Gemini 4 Argon に伝えましょう。Wery で複雑な問題を整理し、前提を確認しながら次の行動につなげられます。
01
Gemini AI とは？
Gemini は、Google のマルチモーダル AI モデル ファミリです。テキストと視覚情報を横断して機能し、長いコンテキストを推論し、コーディング タスクをサポートし、複雑なソース素材を整理するように設計されています。
Wery では、このページが作業の出発点になります。質問と対応ファイルはワークスペースへ引き継がれ、前提の検証、構成の変更、結果の改善を続けられます。
- 01深い推論
- 02複雑なコード
- 03ビジュアル試作
02
Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon は、複雑なソフトウェア開発、複数段階のタスク、数学や科学の問題に向けた Google のフラッグシップ推論モデルです。
フラッグシップ推論モデル- 共有コンテキスト枠
- 100万トークン
- 標準の最大出力
- 64Kトークン
- 思考レベル
- 低・中・高
- リリース状況
- 安定版
100 万トークンの枠は入力・思考・出力で共有されます。これらはモデルの仕様であり、利用できるモデルや上限は Wery のワークスペースとプランによって異なります。
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質問、ファイル、画像をまとめて扱う
Gemini は、タスク、証拠、および予想される出力が明示されている場合に最も役立ちます。
02
長い文書を読む
レポートを要約し、決定事項とリスクを特定し、セクションを比較し、提供された資料からレビュー チェックリストを作成します。
文書03
ビジュアル試作を計画する
画像や空間的なアイデアをもとに、コードで作る 3D ビジュアライゼーションを計画します。実装前に形状、レイアウト、技術の選択を検討できます。
画像04
複雑なコードに取り組む
バグを追跡し、リファクタリング案を比較して、対象を絞った修正と検証手順を考えます。
コード04
より強力な Gemini 結果を得る方法
- 01
質問を組み立てる
決定事項または成果物を定義します。結果が誰にとって何に役立つのかを説明します。
- 02
根拠を添付する
関連するファイルだけを追加し、重要なセクション、画像、制約、矛盾する点を Gemini に示します。
- 03
レビュー可能な形式をリクエストする
洗練された最終的な答えだけでなく、仮定、証拠、不確実性、次のアクションも求めてください。
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Wery で分析からアクションに移行
役立つ回答は、多くの場合タスクの始まりにすぎません。Wery はプロンプトと対応する資料を設定済みのワークスペースへ引き継ぎ、同じ背景情報のまま作業を続けられます。
- 01質問、制約、画像、ドキュメント
- 02情報源が裏付けていること、矛盾していること、または未解決のままにしていること
- 03確認して編集を続けることができる実用的な形式
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Gemini AI チャットに関するよくある質問
はい。Gemini の API キーを別途用意する必要はありません。Wery アカウントでサインインしてください。利用可否と上限は、プランと有効なランディング設定によって決まります。
実際の資料を Gemini で調べる
参考資料から、より明確な次の一手へ。
質問、参考文書、コードの一部を Gemini 4 Argon に渡し、Wery ワークスペースで結果を確認しながら改善しましょう。