3つの AI 会議アシスタントに関するメモがあります。小規模代理店向けのポジショニングギャップを見つけてください。
カテゴリーフレーム:会議記録とフォローアップ自動化。 パターン:既存企業は文字起こし精度と連携機能で競争している。 ギャップ:小規模代理店は、顧客にそのまま渡せる要約と行動責任の明確化をより必要としている。 リスク:プライバシー懸念が導入を妨げる可能性がある。 機会:汎用的なメモではなく、顧客への引き継ぎ品質を軸にポジショニングする。
Gemini 3 Pro は、マルチモーダルリサーチ、構造化分析、技術文書、Flash より強い推論に使える Rivya のより深い Gemini AI チャットモデルです。
出力例
プロダクトマーケティング、創業者リサーチ、ポジショニングレビューに適しています。
チャット
出力例
プロダクトマーケティング、創業者リサーチ、ポジショニングレビューに適しています。
計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。
競合分析統合のチャットプレビュー。
出力
プロダクトマーケティング、創業者リサーチ、ポジショニングレビューに適しています。
最適
対応
オンライン試用
入力設定
チャット設定
Rivya がいつウェブ検索を使うか、どの程度の推論を行うか、選択したモデルが対応している場合にモデルの思考内容を含めるかを選択します。
ウェブ検索
対応モデルが返信中にライブのウェブ検索結果を取得できるようにします。
推論
モデルのデフォルトを使うか、利用可能な場合はより強い、または軽い推論レベルを指定します。
思考内容
モデルのデフォルトに任せるか、提供元が対応している場合に思考トレースを含めるか非表示にするかを明示します。
会話を開始して、計画、プロンプト、クリエイティブ方針を再利用できる 1 つのスレッドにまとめましょう。
プロンプトスターター
空白のプロンプトより良い初回結果がほしい場合は、Gemini 3 Pro にすでに紐づけられたテンプレートを使えます。
モデル実例
上のオンライン試用を使い、その後これらの出力例と比較して、仕上がり、リズム、タスク適性を判断してから Studio でさらにクレジットを使ってください。
計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。
競合分析統合のチャットプレビュー。
出力
プロダクトマーケティング、創業者リサーチ、ポジショニングレビューに適しています。
主なサンプル
競合分析統合のチャットプレビュー。
入力
プロンプト + 任意の画像
注目ポイント
競合分析統合のチャットプレビュー。
1 回あたりのクレジット
従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
このモデルが合う理由
Gemini 2.5 Pro より強化された推論
最大 6 枚の画像に対応する画像理解
リサーチ統合と技術文書に強い
最適なタスク
モデル実例
判断材料
判断材料
最適なタスク
タスクがこのような場合に使えます
確認データ
プロバイダー
カテゴリ
チャット
機能
チャット
クレジットモデル
従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
入力経路
プロンプト + 任意の画像
プロンプト設定
最大 20,000 文字
開発者アクセス
モデルフィールド、参照メディアルール、クレジット挙動を確認した後、Public API v1 から Gemini 3 Pro を呼び出せます。
Gemini 3 Pro FAQ
代替モデルを比較
Rivya で使える OpenAI の高度な GPT チャットモデルです。ブリーフにより多くの余地が必要なときの複雑な推論、画像対応分析、リサーチ統合、構造化された文章作成に向いています。
検討する理由
このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合。
Rivya で使える OpenAI の上位 AI チャットモデルです。より複雑な分析や文章作成タスクに向けて、構造化入力の扱い、推論制御、ツール志向の会話プロジェクトが強化されています。
検討する理由
このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い戦略ブリーフと意思決定メモ。
Rivya で使える OpenAI の上位 Codex モデルです。要求の高いリポジトリ規模の開発プロジェクトに向けて、より強いコーディング、構造化推論、ツール志向の協業を備えています。
検討する理由
このタスク適性に合う場合に検討できます: リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー。