Google は 2026 年 9 月 30 日 (現地時間)、新しい AI モデルとなる「Gemini 4 Argon」を発表しました。
Gemini 4 Argon はソフトウェア開発や法務・金融といった知識業務、サイバーセキュリティ防御に対応するモデルで、現時点では Trusted tester と Fairwind Program を通じた信頼できるサイバー防御担当者への提供が始まっています。
開発者や一般ユーザー向けの提供時期は示されていませんが、Google は有料の API 利用者と Google AI Ultra ユーザーから提供を始める予定であることを伝えています。
Gemini 4 Argon の特長
Gemini 4 Argon は、長時間にわたる複雑な作業でも深い推論を維持できるよう設計されたモデルです。
Google は、実際のソフトウェア開発、法務や金融などの企業の知識業務、サイバーセキュリティ防御で最先端の性能を発揮し、チャートの分析や長い動画の内容把握といった視覚的な理解にも強いと説明しています。
Google が公表した主なベンチマークの結果は次のとおりです。
- DeepSWE v1.1 (実務に近い長時間のソフトウェア開発): 77.9%
- AutomationBench (Zapier による業務の自動化評価): 51.3% で 1 位
- LVBench (長時間動画の理解): 91.7%
- CWE-bench v1 (脆弱性の修正): 68% で首位タイ
このほか、金融、コーディング、法務、税務の経済的影響を測る Vals Index で首位となり、金融調査の Vals Finance Agent v2 や、法務調査・文書作成の Harvey’s Legal Agent Benchmark でも同様に上位の性能を示したとしています。
また、出力トークンの上限は、従来の 64K から 1M (100 万) トークンに拡大され、数十万トークン規模の出力を 1 回の処理で生成しながら思考でき、難しい問題を一度に解き切れるようになりました。
サイバーセキュリティ防御での活用
Gemini 4 Argon は、重大なソフトウェアの脆弱性を自律的に発見・検証し、パッチを作成できるよう訓練されており、信頼できる防御担当者と Google 社内のチームには、サイバー関連のガードレールを設けない状態で提供されます。
前世代の Gemini 3.8 Flash Cyber と比べ、Google 独自のベンチマークでは、20 のプログラミング言語にまたがる複雑なコードベースで幅広い脆弱性を検出したことや、ソースコードなしでライブ環境を調べる Wiz のペネトレーションテストのベンチマークでも、攻撃対象の把握、脆弱性の特定、実証コードの作成で向上しているとしています。
Google 社内での活用事例
Gemini 4 Argon はすでに Google 社内の次のような業務で使われており、数千人の社員がコーディング、調査、文章作成での強みを挙げています。
- 量子アルゴリズムの最適化: 量子コンピューティングの研究チームが重視するサブルーチンで、公開済みの基準値を 40% 上回る結果を数分で出した
- メモリの効率化: 複数の Argon エージェントがデータセンター全体の計測データを分析し、最適化を自律的に適用して 300 TiB 超のメモリを解放。全体では 500 TiB から 1 PiB の削減を見込む
- コードの移行: C/C++ のコードを Rust に移行する作業に使われ、re2 や libgav1 といったライブラリから、Fuchsia の Zircon カーネルの 80 万行以上にまで対象を広げている
動画デコーダー libgav1 では、既存の Rust 版にある 32K 行の SIMD コードを置き換え、コンパイラが自動で最適化できる安全な Rust コードにしました。
結果として、映像の出力は同一のまま、Rust 版より 2.7 倍高速なメモリ安全なデコーダーが完成したとしています。
重要なシステムが多いため、こうした大規模な書き換えは、自動・手動の監査、エミュレーションテスト、レビューを経たうえで本番環境に反映される予定です。
提供状況と料金
Gemini 4 Argon は、Trusted tester と Fairwind Program を通じたサイバー防御担当者、Google 社内のチームに提供されています。
Google は、米国政府による任意の公開前モデルアクセスの手続きに参加しながらアクセスを徐々に広げ、テスターの意見をもとにガードレールを改善してから、開発者、企業、一般ユーザーに提供するとしています。
開始時期は「できるだけ早く」とされていますが、いつリリースされるかは明らかにされていません。
API の料金は、導入期間の価格として入力 100 万トークンあたり 2 ドル、出力 100 万トークンあたり 10 ドルで、キャッシュされた入力トークンは入力料金から 95% 割り引かれます。なお、導入期間の終了後は入力 4 ドル、出力 20 ドルが適用されます。
一般提供前に強化される安全対策
Google は、広く提供する前に 4 つの分野で安全対策を強化しているとしています。
- 悪用の防止: サイバー攻撃や CBRN (化学・生物・放射性物質・核) 攻撃への悪用を防ぐため、有害な依頼を拒否するよう設計し、モデル内部の活動を監視して悪用を検知する技術を改善。社内外のレッドチームがロバストネスを検証
- プロンプトインジェクション対策: 悪意のある指示でモデルを乗っ取る間接的な攻撃に対し、これまでで最も強い耐性を持つとしており、Gray Swan の Indirect Prompt Injection ベンチマークで首位
- 不整合の監視: 利用者の意図を超えた方法でタスクを達成しようとする動きを防ぐため、モデルの思考過程と行動を監視し、必要に応じて実行を止める
- 環境の保護: 高リスクな訓練や評価の前に、サンドボックス環境を隔離・封鎖
Google は、同様の監視の仕組みを訓練中にも使い、専任のインシデント対応チームに警告を送っているとしています。
ただし、モデルの思考が監視を回避するよう学習されないよう、その結果を訓練に戻さないようにしています。
