2026年9月30日、Googleが新しいAIモデル「Gemini 4 Argon」を発表しました。
一番大きな変化は、AIが一度に書き出せる量の上限が、これまでの6万4千トークンから100万トークンへと一気に広がったことです。
何が発表されたのか
Gemini 4 Argon（アルゴン）は、Googleが「フロンティアモデル」と位置づける最上位のAIモデルです。
公式発表では、得意分野として次の3つが挙げられています。
- 実際の現場に近いソフトウェア開発（コーディング）
- 法務や金融といった企業のナレッジワーク
- サイバーセキュリティの防御
共通しているのは、どれも手順が多く、時間のかかる仕事だという点です。
Googleは、複雑で長い工程の仕事に強いモデルだと説明しています。
ただし、発表と同時に誰でも使えるようになったわけではありません。
まずはセキュリティの専門家に限定して提供が始まり、一般向けの提供はこれからです。
何ができるようになるのか
出力の上限が100万トークンに
トークンとは、AIが文章を扱うときの単位のことです。
Argonでは、出力トークンの上限が従来の6万4千から100万へ引き上げられました。
Googleはこれを「業界最高水準」と表現しています。
AIに長いコードや文書を書かせると、途中で出力が切れてしまい、「続きを書いて」と頼み直すことがあります。
上限が広がることで、大きなプログラム一式や長い報告書を、一度の指示で最後まで書き切らせやすくなります。
ベンチマークの結果
公式発表には、性能を測るテスト（ベンチマーク）の結果がいくつも載っています。
- DeepSWE v1.1（実際のソフトウェア開発タスク）：77.9%
- AutomationBench（業務の自動化）：51.3%で1位
- LVBench（長い動画の理解）：91.7%
- CWE-bench v1（脆弱性の修正）：68%で1位タイ
このほか、金融・法務・税務などの実務力を測るVals Indexや、法律分野のHarvey’s Legal Agent Benchmarkでもトップの成績だとされています。
なお、これらはGoogleが自社の発表の中で示している数字です。
Google社内での使用例
Googleは、社内でArgonを使った成果も紹介しています。
- 量子アルゴリズムの最適化で、公開されている基準値から40%の改善
- データセンター全体で300TiB以上のメモリを削減
- 80万行を超えるC/C++のコードをRustへ移行
安全対策
能力が高いぶん、悪用への対策にも多くの説明が割かれています。
- 悪用を検知するための監視
- プロンプトインジェクション（外部の文章に仕込まれた指示でAIを操ろうとする攻撃）への耐性
- AIの思考過程を監視し、問題があれば実行を止める仕組み
- 隔離された実行環境（サンドボックス）の強化
実務で何が変わるか
ここからは私の見方です。
中小企業や個人にとって一番効いてくるのは、ベンチマークの点数よりも出力上限の拡大だと思います。
これまでは、長い成果物を頼むときに「分割して頼む」「あとでつなぎ直す」という作業が必要でした。
100万トークンあれば、この手間はかなり減るはずです。
使いどころとしては、次のような場面が考えられます。
- 複数ファイルにまたがる業務システムのコードを、まとめて書き出す
- 古いスクリプトやマクロを、別の言語や仕組みへまとめて移し替える
- 契約書や規程などの長い文書を読み込ませ、詳細なレビュー結果や修正案を出してもらう
- 長時間の会議や研修の録画から、詳しい議事録やマニュアルを作る
AutomationBenchで1位という結果も、業務の自動化を仕事にしている立場としては気になります。
ただ、1位といってもスコアは51.3%です。
最上位のモデルでもまだ半分ほどという数字なので、自動化を任せきりにできる段階ではないと思います。
また、一度に大量に書かせられるということは、確認する量も増えるということです。
出力が長くなるほど、どこをどう検証するのかを先に決めておく必要が出てきそうです。
出力が増えればそのぶん料金もかかるため、何でも長く書かせればよいわけでもありません。
使えるのはいつから、いくらか
現時点では、「Fairwind Program」という枠組みを通じて、信頼できるサイバー防御の専門家に向けた提供が始まっている段階です。
Googleは、初期テスターの意見を集めて安全対策を調整したうえで、開発者・企業・一般ユーザーに「できるだけ早く」提供するとしています。
最初に対象となるのは、有料のAPI利用者とGoogle AI Ultraの契約者です。
具体的な日付は公表されていません。
API（プログラムからAIを呼び出す窓口）の料金は次のとおりです。
- 導入期間の価格：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
- 導入期間が終わったあとの価格：入力100万トークンあたり4ドル、出力100万トークンあたり20ドル
- キャッシュされた入力トークン（一度読み込ませた内容の再利用）：入力価格から95%引き
導入期間がいつまで続くのかは、発表には書かれていません。
Google AI Ultra以外のプランでいつ使えるようになるのかも、今回の発表では示されていません。
まとめ
Gemini 4 Argonは、「賢くなった」というより「長い仕事を任せられるようになった」モデルだと感じました。
出力上限が15倍以上になったことで、AIへの頼み方そのものが変わる可能性があります。
これまでは作業を細かく区切って渡すのがコツでしたが、今後は成果物を丸ごと頼み、人は検証に集中するという分担になっていくのかもしれません。
一方で、最初の提供先がセキュリティの専門家に絞られている点からは、Google自身がこのモデルの能力を慎重に扱っていることが伝わってきます。
一般に使えるようになるまで少し時間がありそうなので、その間に「長く書かせたい仕事は何か」を洗い出しておくとよいと思います。
参考リンク
