Gemini 3 Deep Think本番化：ディープシンキングモード高度な推論パターンガイド

import anthropic
import json
import time
from typing import Optional
 
def parallel_thinking_analysis(
    query: str,
    num_approaches: int = 3,
    model: str = "gemini-2.0-flash-exp"
) -> dict:
    """
    複数の推論アプローチを並列に検証し、最適なものを選択
    """
    client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
 
    # Step 1: アプローチ生成プロンプト
    approach_prompt = f"""
次の問題について、{num_approaches}つの異なるアプローチを検討してください：
{query}
 
各アプローチについて、以下を思考してください：
- 前提条件の妥当性
- 計算複雑度
- スケーラビリティ
- 実装容易性
- 予想される精度
"""
 
    # Step 2: Deep Thinkで並列思考実行
    print("[*] Deep Think分析開始...")
    response = client.messages.create(
        model=model,
        max_tokens=16000,
        thinking={
            "type": "enabled",
            "budget_tokens": 12000  # Deep Thinkバジェット
        },
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": approach_prompt
            }
        ]
    )
 
    # Step 3: 思考内容と回答を分離
    thinking_content = None
    text_content = None
 
    for block in response.content:
        if block.type == "thinking":
            thinking_content = block.thinking
        elif block.type == "text":
            text_content = block.text
 
    # Step 4: 最適アプローチの詳細検証
    if text_content:
        refinement_prompt = f"""
前回の分析結果から、最も有望なアプローチを選択し、
以下の観点でさらに詳しく検証してください：
 
{text_content}
 
最終的な実装ロードマップを提示してください。
"""
 
        final_response = client.messages.create(
            model=model,
            max_tokens=8000,
            thinking={
                "type": "enabled",
                "budget_tokens": 6000
            },
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": refinement_prompt
                }
            ]
        )
 
        final_answer = None
        for block in final_response.content:
            if block.type == "text":
                final_answer = block.text
 
        return {
            "initial_thinking": thinking_content,
            "approach_analysis": text_content,
            "final_answer": final_answer,
            "timestamp": time.time()
        }
 
    return {"error": "分析に失敗しました"}
 
# 実行例
if __name__ == "__main__":
    question = """
    大規模な遺伝子シーケンスデータセット（数百GB）から
    特定の疾患マーカーを効率的に抽出するシステムを設計してください。
    """
 
    result = parallel_thinking_analysis(question)
 
    print("\n=== 初期アプローチ分析 ===")
    print(result["approach_analysis"][:500] + "...")
    print("\n=== 最適化された実装案 ===")
    print(result["final_answer"][:500] + "...")

def critical_review_paper(paper_abstract: str, paper_methods: str) -> str:
    """
    医学論文をDeep Thinkで批判的に査読
    """
    client = anthropic.Anthropic()
 
    review_prompt = f"""
以下の医学論文の方法論について、深刻な批判的検討を行ってください：
 
【アブストラクト】
{paper_abstract}
 
【方法】
{paper_methods}
 
特に以下を検証してください：
1. サンプルサイズの妥当性（統計検定力分析）
2. 交絡因子の制御の不備
3. バイアス（選択バイアス、測定バイアス）の可能性
4. 統計解析手法の適切性
5. 結論と結果の対応関係
 
各問題について、修正案を提示してください。
"""
 
    response = client.messages.create(
        model="gemini-2.0-flash-exp",
        max_tokens=16000,
        thinking={
            "type": "enabled",
            "budget_tokens": 12000
        },
        messages=[{"role": "user", "content": review_prompt}]
    )
 
    for block in response.content:
        if block.type == "text":
            return block.text
 
    return "査読に失敗しました"

class ReasoningChain:
    def __init__(self, model: str = "gemini-2.0-flash-exp"):
        self.client = anthropic.Anthropic()
        self.model = model
        self.chain_history = []
 
    def step(self, prompt: str, thinking_budget: int = 8000) -> str:
        """推論チェーンの1ステップを実行"""
        response = self.client.messages.create(
            model=self.model,
            max_tokens=8000,
            thinking={
                "type": "enabled",
                "budget_tokens": thinking_budget
            },
            messages=[
                {"role": "user", "content": prompt}
            ]
        )
 
        result = None
        for block in response.content:
            if block.type == "text":
                result = block.text
                break
 
        self.chain_history.append({
            "prompt": prompt,
            "result": result
        })
 
        return result
 
    def execute_chain(self, problem: str) -> dict:
        """
        複雑な問題をマルチステップで解決
        """
        # ステップ1: 問題の分解
        decomposition = self.step(f"""
あなたは世界一流の問題解決者です。
次の問題を、解決可能な部分問題に分解してください：
 
{problem}
 
各部分問題の依存関係を示してください。
""", thinking_budget=6000)
 
        # ステップ2: 各部分問題の詳細分析
        analysis = self.step(f"""
前のステップで分解された部分問題を、
各々に対して深い分析を行ってください：
 
{decomposition}
 
特に、データ要件と計算複雑度を明示してください。
""", thinking_budget=8000)
 
        # ステップ3: 統合的な解決策
        solution = self.step(f"""
分析結果から、元の問題に対する統合的な解決策を構築してください：
 
分析内容:
{analysis}
 
以下を含める：
1. アーキテクチャ図（テキスト形式）
2. 実装手順
3. 想定される課題と対策
4. 測定指標
""", thinking_budget=10000)
 
        return {
            "problem": problem,
            "decomposition": decomposition,
            "analysis": analysis,
            "solution": solution,
            "chain_steps": len(self.chain_history)
        }
 
# 実行例
if __name__ == "__main__":
    chain = ReasoningChain()
 
    problem = """
    スタートアップとして、エンタープライズ向けAI分析プラットフォームを
    6ヶ月で構築する必要があります。
    リソース制約（エンジニア3名）と技術選定上の重要な判断基準を
    提示してください。
    """
 
    result = chain.execute_chain(problem)
    print(f"推論チェーン実行完了（{result['chain_steps']}ステップ）")

def select_model(problem_complexity: str) -> str:
    """
    問題の複雑度に応じてモデルを選択
    """
    if problem_complexity == "simple":
        return "gemini-2.0-flash-exp"  # 最速・最安
    elif problem_complexity == "moderate":
        return "gemini-2.0-pro-exp"    # バランス型
    else:  # "complex"
        return "gemini-2.0-flash-exp" with deep_think=True  # 深い推論