GPTs と Gem（＝Gemini 側の Gems ）」の基本的な能力・性能比較
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- 純推論・数学・実務コーディングの“勝ち筋”を取りにいく：GPT-5.2が堅い（AIME / SWE-benchで優位、出力も長く出せる）
- マルチモーダル（画像/動画理解）と超長文一括処理：Gemini 3 Pro が強い（MMMU/Video-MMMU、1M input）
- “作業導線”で勝つ（Googleドキュメント/メール/スプレッドシート内で回す）：Gems + Workspace統合が効く
- “業務専用AI”を育てる（知識を厚く、外部APIで動かす）：GPTs（Knowledge 20ファイル + Actions）が設計しやすい
| 観点 |
ChatGPTのGPTs |
GeminiのGems |
| 位置づけ |
ChatGPT内で作る「自分専用のAI」 |
Gemini内で作る「自分専用のGem」 |
| カスタム方法 |
指示文＋（任意で）Knowledge＋ツール（Web/ファイル/Actions等） |
指示文＋Knowledge（ファイル追加） |
| Knowledge（ファイル） |
GPTごとにKnowledgeとしてファイルを持てる（上限あり） |
GemのKnowledgeにファイルを追加できる |
| ファイル上限（目安） |
Knowledgeは最大20ファイル |
1プロンプトに最大10ファイル（運用上の目安） |
| Driveの「最新版」反映 |
自動追随の明確な仕様は読み取りにくい（運用設計が必要） |
Driveから追加したファイルは「最新バージョン」を利用し、Drive側の変更が反映される |
| 外部連携（API等） |
Actionsで外部API呼び出しが可能（運用時はセキュリティ・公開要件あり） |
Workspace統合（Docs/Sheets/Slides/Drive等）との導線が強い |
| 公開・共有 |
Private / Link-only / Store公開などの形で共有可能 |
Public / リンク共有 / 組織内 / Private（共有権限の設計がしやすい） |
表1：GPTsとGems（カスタム助手機能）の比較
| 項目 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
|---|
| 最大コンテキスト（入力） | 400,000 | 1M |
| 最大出力 | 128,000 | 64k |
| Knowledge cutoff | 2025-08-31 | 2025-01 |
| SWE-bench Verified | 80.0%（GPT-5.2 Thinking） | 76.2% |
| GPQA Diamond（no tools） | 92.4%（GPT-5.2 Thinking） | 91.9% |
| AIME 2025（no tools） | 100.0%（GPT-5.2 Thinking） | 95.0% |
| τ2-bench（ツール使用の巧さ） | 98.7%（Telecom） | 85.4% |
GPTs と Gem（＝Gemini 側の Gems ）」の基本的な能力・性能比較
