【Gemini 4 Argon】出力100万トークンに対応したGoogleの新フロンティアモデルを徹底解説！
- Gemini 4 Argonは、Googleが発表した出力上限100万トークンの新フロンティアモデル
- DeepSWE v1.1で77.9%、AutomationBenchで51.3%など実務系ベンチマークで首位級
- 2026年10月14日（日本時間）に一般提供が始まり、Gemini APIの有料枠とGoogle AI Pro・Ultraプランで利用可能
2026年10月1日、Googleが新たなフロンティアモデル「Gemini 4 Argon」を発表しました！Gemini 4 Argonは、複雑で長期にわたる業務フローでも深い推論を持続できるように設計されたモデルです。
さらに2026年10月14日には一般提供が始まり、Gemini APIやGeminiアプリから使えるようになりました。
とはいえ、「どこで使えるの？」「料金はどれくらいかかるの？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、Gemini 4 Argonの概要・仕組み・料金・ライセンスから、使い方、実際に使って検証した結果までを徹底解説します。最後まで読むことで、Gemini 4 Argonを自社のどの業務に活かせるのかが見えてくるはずです。ぜひ最後までご覧ください！
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Gemini 4 Argonとは？
Gemini 4 Argonは、Google DeepMindが開発したGeminiシリーズの新たなフロンティアモデルで、複雑で長期にわたるワークフローで、深い推論を持続させることを目的に構築されました。
実環境でのソフトウェアエンジニアリング・法務や金融などの企業向けナレッジワーク・サイバーセキュリティ防御の3領域で、フロンティア級の性能を発揮するとされています。
最大の変更点は、出力トークンの上限が従来の64Kから100万トークンへ拡張されたことです。1回の処理で数十万トークン規模の思考や生成を続けられるため、難しい問題を一度で解き切れるようになりました。
発表当初は、GoogleのFairwind Programを通じて、信頼できるサイバー防御の担い手に限定して提供されていました。Googleは米国政府による公開前モデルアクセスの自主的なプロセスにも参加しており、初期テスターの声をもとにガードレールを改善したうえで提供範囲を広げていく方針を示しています。
その後、2026年10月14日に一般提供が始まり、Gemini APIの有料枠やGoogle AI Studio、Google AI Pro・Ultraプランを契約しているGeminiアプリのユーザーが利用できるようになりました。
Gemini 4 Argonの仕組み
Gemini 4 Argonのパラメータ数や詳細なアーキテクチャは、2026年10月時点では公開されていません。公式ブログで明かされている情報をもとに、動作原理と構成要素を3つの層に分けて整理してみましょう。
長時間の推論を支える100万トークン出力
1層目は、モデル本体の推論エンジンです。Gemini 4 Argonは、1つの処理の流れで数十万トークンを生成しながら深く考え続けられるように、出力上限が100万トークンまで引き上げられています。
途中で出力が打ち切られにくいため、大規模なコード移行や長い調査レポートのように、何段階もの検討が必要な作業を最後まで進めやすくなりました。
また、テキストに加えてチャートの分析や長尺動画からの詳細の抽出、複数の文書をもとにした判断にも対応しています。公式ブログでも、視覚的な理解が必要なナレッジワークに強いモデルだと説明されているのです。
複数のエージェントで作業を分担する実行層
2層目は、モデルを使って実際のタスクを進めるエージェントの層です。Google社内では、複数の「Argonエージェント」がチームを組んで作業する使い方が紹介されています。
データセンターのメモリ最適化では、Argonエージェントのチームがフリート全体のプロファイリングデータを分析し、最適化を自律的に見つけて適用しました。動画デコーダーの改善では、プロファイルに基づく実験を何度も回し、コンパイラの出力を確かめながらコードを書き換えています。
人間が細かく指示を出すのではなく、仮説・検証・修正のサイクルをモデル側で回し続ける設計だといえるでしょう。
推論と行動を見張る安全監視レイヤー
3層目は、モデルの振る舞いを見張る監視の仕組みです。Googleは、Argonの思考の連鎖（Chain-of-Thought）と行動をモニタリングし、必要に応じて実行を止めるミスアラインメント対策を導入すると発表しました。
さらに、モデルの内部活性化を監視して悪用の兆候を捉える技術も強化しています。高リスクな訓練や評価を始める前には、サンドボックス環境を隔離・封鎖する運用も取り入れているとのこと。
推論エンジン・エージェント・監視レイヤーが組み合わさることで、長時間の自律作業を安全に任せられる構成を目指しているわけです。
Gemini 4 Argonの特徴
Gemini 4 Argonは、コーディングや企業のナレッジワーク、サイバー防御といった実務系のベンチマークで首位級のスコアを記録しています。ここからは、公式発表のベンチマーク結果とGoogle社内での成果を中心に見ていきましょう。
実務系ベンチマークで首位を獲得
Gemini 4 Argonは長期的なソフトウェア開発タスクを測るDeepSWE v1.1で77.9%を記録し、最高水準（SOTA）を更新したそうです。
コーディング以外でも、金融・コーディング・法務・税務の経済的インパクトを米国GDPへの寄与度で重み付けして測るVals Indexで首位に立っています。Zapierが提供するAutomationBenchでは51.3%で1位となり、業務フローを最初から最後まで実行する力も高く評価されました。
| ベンチマーク | 測定内容 | Gemini 4 Argonの結果 |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 実環境での長期的なソフトウェア開発タスク | 77.9%（SOTA） |
| Vals Index | 金融・コーディング・法務・税務における経済的インパクト | 首位 |
| Vals Finance Agent v2 | 多段階の金融リサーチ | トップクラス |
| Harvey’s Legal Agent Benchmark | 法務リサーチと文書作成 | トップクラス |
| AutomationBench | 主要な業務機能のエンドツーエンド実行 | 51.3%（1位） |
| LVBench | 長尺動画の理解 | 91.7%（SOTA） |
| CWE-bench v1 | セキュリティ脆弱性の修正 | 68%（1位タイ） |
ただし、すべての評価で1位というわけではありません。
第三者評価機関のArtificial Analysisが実施したTerminal Bench 4では57%で、Claude Sonnet 5.5やClaude Opus 5.5、GPT-6 Astraに次ぐ位置でした。得意・不得意を把握したうえで使い分けることが大切でしょう。
Google社内の開発現場で成果を上げている
ベンチマークだけでなく、Google社内での実績が具体的に公開されている点もGemini 4 Argonの見逃せない特徴です。
量子コンピューティングの研究では、重要なアプリケーションのボトルネックとなるサブルーチンの時空間リソース（量子ビット数×ゲート数）の最適化に活用されました。ある事例では、公開済みのベースラインをわずか数分で40%上回ったそうです。
データセンターでは、Argonエージェントが見つけたメモリ最適化の展開により300TiB以上のメモリが解放されました。最終的な節約量は500TiBから1PiBに達すると見込まれています。
脆弱性の発見から修正までを自律的にこなす
Gemini 4 Argonは、サイバーセキュリティ防御に強くなるよう訓練されています。重要なソフトウェアの脆弱性を自律的に発見・検証し、パッチまで当てられる点が大きな強みです。
セキュリティ企業Wizは、重要な公共インフラを無償で守る「Scan for Good」の取り組みでArgonを活用しているそうです。初期の実証では、世界中の病院で使われる医療系ソフトウェアに潜んでいた、機微な個人情報を露出させる重大な脆弱性を発見しました。これは従来のフロンティアモデルが見落としていたリスクだったといいます。
Gemini 4 Argonの安全性・制約
Gemini 4 Argonは高い能力を持つ一方で、段階的な提供と4つの領域での安全対策が前提となっています。ここからは、公式に発表されている安全性の取り組みと、2026年10月時点の利用上の制約を確認しておきましょう。
4つの領域で安全対策を強化
Googleは広く提供を始める前に、4つの領域で安全対策の強化を進めています。
1つ目は悪用の防止です。Frontier Safety Frameworkに沿って、サイバー攻撃やCBRN（化学・生物・放射性物質・核）攻撃につながる有害な要求を拒否しつつ、正当なデュアルユース研究は妨げないよう設計されています。社内外のレッドチームが手動と自動の攻撃手法を組み合わせ、安全策の頑健性を検証しました。
2つ目はプロンプトインジェクション対策です。Argonは、悪意ある指示を埋め込んで挙動を乗っ取る間接的なプロンプトインジェクションに対して、Googleのモデルの中で最も高い耐性を持つとされています。Gray Swanの間接プロンプトインジェクション評価でもトップの頑健性を示しました。
3つ目がミスアラインメントの監視、4つ目が訓練・評価環境の堅牢化です。前者では思考の連鎖と行動を監視して実行を止める仕組みを導入し、後者ではサンドボックスを隔離・封鎖してから高リスクな作業に入る運用を採っています。
2026年10月時点の利用上の制約
2026年10月14日に一般提供が始まったものの、使える環境にはいくつか制約があります。Gemini APIには無料枠がなく、有料枠でのみ利用可能です。
Geminiアプリで使えるのもGoogle AI ProとUltraの契約者に限られます。また、Google AntigravityはUltraプランが対象で、Proプランの契約だけでは利用できません。
信頼できる防御担当者とGoogle社内チームには、防御能力を最大限に引き出せるようサイバー関連のガードレールを外した状態で提供されるとのこと。
一般提供にあわせてFairwind Programの参加組織は数百規模へ広がりましたが、一般向けのバージョンには安全策が組み込まれているため、両者の挙動が同じになるとは限りません。
同じく限定提供から始まったClaude Mythosについてはこちら
Gemini 4 Argonの料金
Gemini 4 Argonは、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ドルの導入価格でスタートすると発表されました。キャッシュされた入力トークンは入力単価から95%オフになるため、同じ資料を何度も読み込ませる使い方ほどコストを抑えられます。
導入価格は2026年11月30日までで、12月1日からは単価が2倍になる点も押さえておきましょう。なお、Gemini 4 Argonには無料枠がなく、Gemini APIの有料枠でのみ利用できます。
| 項目（100万トークンあたり） | 導入価格（2026年11月30日まで） | 通常価格（2026年12月1日以降） |
|---|---|---|
| 入力 | 2ドル | 4ドル |
| 出力 | 10ドル | 20ドル |
| キャッシュ入力 | 入力単価の95%オフ（0.10ドル相当） | 0.20ドル |
| （参考）Gemini 3.8 Flash 入力 | 0.75ドル | 1.50ドル |
| （参考）Gemini 3.8 Flash 出力 | 3.75ドル | 7.50ドル |
Geminiアプリで使う場合はAPI料金ではなく、Google AI Pro・Ultraプランの月額料金の範囲で利用します。
特にロングデコードでは、途中の各ステップで生まれる思考トークンもすべて課金対象になるため、上限の設定がより重要です。
Gemini 4 Argonのライセンス
Gemini 4 Argonは、オープンソースやオープンウェイトのモデルではなく、Googleが提供するプロプライエタリモデルです。2026年10月時点でArgon専用の利用規約は公開されていませんが、有料APIで利用する場合は、既存のGeminiモデルと同じくGemini API追加利用規約に沿って利用する形が基本になると考えられます。
| 利用用途 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 | ⭕️ | Gemini APIはビジネス・業務目的の開発者向けに提供（Argonは有料枠でのみ提供） |
| 改変 | ❌️ | モデルの重みは非公開で、リバースエンジニアリングやモデルの抽出・複製は禁止 |
| 再配布 | ❌️ | モデル自体の配布は不可。Fairwind Programでもアクセス権の共有・転売は禁止 |
| 特許利用 | – | |
| 私的利用 | ⭕️ |
Gemini 4 Argonの使い方
2026年10月14日の一般提供により、Gemini 4 ArgonはGeminiアプリとGemini APIから使えるようになりました。
ここからは、それぞれの使い方と、サイバー防御組織向けのFairwind Programへの申請方法を順番に紹介します。
Geminiアプリで使う
もっとも手軽なのは、Geminiアプリから使う方法です。Google AI ProまたはGoogle AI Ultraプランを契約していれば、プランの利用上限の範囲で追加料金なしで利用できます。
Geminiアプリを開き、モデルの選択メニューから「4 Argon」を選んでプロンプトを入力しましょう。
Fairwind Programに参加申請して使う
サイバー防御を担う組織であれば、Fairwind Programに参加することで、サイバー関連のガードレールを外したArgonを利用できます。一般提供にあわせて、参加組織の募集も数百規模へ拡大されました。
対象組織かどうかを確認する
Fairwind Programは、社会の安定に欠かせない組織を優先して早期アクセスを提供する枠組みです。
対象として、政府や国家のサイバー当局・医療や通信、エネルギー、金融などの重要インフラ事業者・多数の利用者を抱える基盤的なテクノロジー企業が挙げられています。防御的なベンチマークに取り組む大学の研究室も申請可能とのことです。
申請フォームから応募する
Fairwind Programのページにある「Apply for access」から、申請フォームに必要事項を入力して送信します。
Googleは応募組織のセキュリティ上の経歴や倫理的な運営実績を確認したうえで、条件を満たす組織に順次連絡するとのことです。
利用条件にそって社内体制を整える
参加組織には、ユーザー単位の認証やフィッシング耐性のある多要素認証、適切なアクセス制御の導入が求められます。利用できるのは社内のサイバーセキュリティ・インシデント対応・ペネトレーションテストの担当チームに限られ、従業員の利用状況の記録も必要です。
Gemini API（有料API）から使う
一般の開発者や企業は、Gemini APIの有料枠からGemini 4 Argonを利用できます。無料枠では使えないため、課金設定を済ませたうえでAPIキーを発行しましょう。
SDKをインストールする
Googleの公式SDK「google-genai」をインストールします。
pip install -q -U google-genaiAPIキーと課金アカウントを用意する
Google AI StudioでAPIキーを作成し、環境変数に設定します。
Gemini APIが有料サービスとして扱われるのは、有効な課金アカウントに紐づいたCloudプロジェクト経由で利用する場合です。Gemini 4 Argonは有料枠でのみ提供されているため、必ず課金設定まで済ませておきましょう。
Gemini 4 Argonを呼び出す
モデルIDに「gemini-4-argon」を指定して呼び出します。公式ドキュメントのサンプルにならい、Interactions APIを使ったコードは次のとおりです。
from google import genai
client = genai.Client() # 環境変数GEMINI_API_KEYを自動で読み込む
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-4-argon",
input="次のリポジトリ構成案のリスクを3つ挙げ、それぞれの対策を示してください。",
generation_config={
"thinking_level": "medium", # low・medium・highから選択（既定はmedium）
},
)
print(interaction.output_text)
通常のリクエストでは、出力は最大65,536トークンで止まります。
難しい問題では応答に数分かかることもあるため、HTTPクライアントのタイムアウトは15分以上に設定しておくのがおすすめです。
【実践】Gemini 4 Argonを実際に使って検証してみた！
ここからは、Gemini 4 Argonの強みとされる「数値の読み解き」と「コーディング」が実際の業務でどこまで通用するのかを、Gemini API経由の2つのテストで検証します。
2つの検証では、次の共通コードを使いました。難しい処理では応答に数分かかることがあるため、バックグラウンド実行で結果を待つ形にしています。
コードはこちら
import time
from google import genai
client = genai.Client() # 環境変数GEMINI_API_KEYを自動で読み込む
def run_argon(prompt, generation_config):
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-4-argon",
input=prompt,
background=True,
generation_config=generation_config,
)
while interaction.status in ("in_progress", "queued"):
time.sleep(5)
interaction = client.interactions.get(id=interaction.id)
# 出力ステップのテキストを結合する
text = "".join(
content.text
for step in interaction.steps
if step.type == "model_output"
for content in step.content
if content.type == "text"
)
print("Status:", interaction.status)
print("Usage:", interaction.usage) # トークン数を確認して費用を把握する
return text
検証①：業績データに隠れた計算ミスと矛盾を見抜けるか
まずは、金融・法務などのナレッジワークで評価の高い「数値の読み解き」を検証します。架空企業の業績データと担当者メモをプロンプトに直接書き込み、分析レポートを作らせました。データには、計算ミスや事実と異なるメモを意図的に3つ仕込んでいます。
プロンプトはこちら
以下は架空の企業A社の2025年度・2026年度の業績データと、担当者のメモです。このデータだけを根拠に、経営会議向けの分析レポートを作成してください。
【業績データ（単位：百万円）】
項目｜2025年度｜2026年度
売上高｜12,400｜14,200
売上原価｜7,800｜9,100
売上総利益｜4,600｜5,300
販売管理費｜3,100｜3,350
営業利益｜1,500｜1,950
【担当者メモ】
・売上高は前年比20%増加した
・営業利益率は前年から3ポイント改善した
・販売管理費の増加は、主に広告費の増加によるもの
【依頼】
1. 売上高・売上総利益・営業利益・営業利益率の前年比を表で示す（計算過程も簡潔に記載）
2. データ内の計算の誤りや、担当者メモとデータの食い違いをすべて指摘する
3. データから判断できないことは「データからは判断できません」と明記する
4. 経営層への示唆を200字以内でまとめる出力結果はこちら
実行した結果、Gemini 4 Argonは仕込んだ3つの誤りと、データから判断できない広告費の件をすべて指摘できました。
特に優秀だったのは、売上総利益の計算ミスに気づいたうえで、前年比を「提示データの数値」と「修正値」の2パターンで示した点です。誤った数値のまま分析を進めず、どの項目が誤記なのかも「判断できない」と慎重に線引きしていました。
ちなみに、費用は約0.035ドル（約5円）と、気軽に試せる水準です。
検証②：経費精算アプリを1回の指示で作れるか
続いて、コーディング性能を検証します。中小企業の経費精算に使えるWebアプリを1回の指示で作らせ、出力されたHTMLをそのままブラウザで開いて動作を確かめました。見た目だけ整っていて機能が動かないケースがないかを確かめるため、未実装の機能は画面上に明記するよう指示しています。
プロンプトはこちら
中小企業の経費精算に使う、1ファイル（HTML・CSS・JavaScript）で動くWebアプリを作ってください。
要件：申請フォーム（日付・金額・費目・領収書メモ）、入力チェック（金額は正の整数、日付は必須）、一覧表示、費目別の合計と円グラフ、CSV書き出し、スマホ幅（375px）でも崩れないレイアウト。
データはブラウザのlocalStorageに保存すること。外部ライブラリは使わないこと。
重要：実装できない機能（社内システム連携など）を、できているように見せないでください。未実装の部分は画面上に「未実装」と明記してください。
出力はHTMLファイルの中身だけとし、説明文やコードブロックの記号は付けないでください。出力結果はこちら
実行した結果、要件どおりに動く経費精算アプリが1回の指示で完成しました。実際に操作してみても、データの登録から再読み込み後の保持、CSVの書き出しまで問題なく動作しています。
【業界別】Gemini 4 Argonの活用シーン
Gemini 4 Argonは、長時間の推論と自律的なタスク実行を得意とするモデルです。ここからは、公式に示されたベンチマークや社内事例をもとに、業界ごとにどのような使い方が向いているかを紹介します。
ソフトウェア開発・IT
ソフトウェア開発の現場では、大規模なコードベースの移行や性能改善に向いています。
Google社内では、C/C++のコードをRustへ移行する作業や、SIMDコードをコンパイラの自動ベクトル化に任せられる安全なRustへ書き換える作業にArgonが使われました。長期的な開発タスクを測るDeepSWE v1.1で77.9%を記録している点からも、日々のデバッグから大規模な移行作業まで幅広く任せられそうです。
レガシーシステムの刷新や技術的負債の解消に悩む企業にとって、心強い選択肢になるでしょう。
生成AIを搭載したSaaSについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
金融
金融業界では、多段階の調査が必要な金融リサーチに適しています。
Gemini 4 Argonは、多段階の金融リサーチを評価するVals Finance Agent v2で、トップクラスの性能を示しました。決算資料や市場データ、規制文書などを横断的に読み込み、分析結果を報告書としてまとめる一連の作業を任せる使い方が考えられます。
チャートの分析や複数の文書をもとにした判断も得意なため、アナリスト業務の下調べや比較資料の作成を効率化できるはずです。
金融業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
サイバーセキュリティ・重要インフラ
サイバーセキュリティの分野は、Gemini 4 Argonが最も力を入れて訓練された領域の1つです。
脆弱性の発見・検証・修正を自律的にこなせるため、セキュリティ診断の範囲を広げたり、パッチ作成までの時間を短くしたりする使い方が期待できます。WizのScan for Goodでは、世界中の病院で使われる医療系ソフトウェアの重大な脆弱性を見つけた実績も持っているのです。
医療・通信・エネルギー・金融などの重要インフラを担う組織であれば、Fairwind Programを通じた早期導入も検討に値するでしょう。
研究・学術
研究分野では、アルゴリズムの最適化や大規模な実験の反復に向いています。
Googleの量子コンピューティング研究では、サブルーチンの時空間リソースの最適化で、公開済みのベースラインを数分で40%上回りました。仮説を立てて実験し、結果を見て修正するサイクルを長時間回し続けられる点は、研究者にとって大きな助けになるはずです。
長尺動画の理解を測るLVBenchでも91.7%を記録しているため、実験映像や講義動画の分析にも応用できるかもしれません。
教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【課題別】Gemini 4 Argonが解決できること
続いては、Gemini 4 Argonが解決できる課題を紹介します。どのような悩みを持つチームに向いているのかを、Google社内の事例や公式発表のベンチマークとあわせて具体的に見ていきましょう。
大規模なコード移行を自動化できる
数十万行規模のコード移行は、人手だけでは何年もかかる大仕事です。Gemini 4 Argonは、80万行を超えるカーネルのRust移行にも取り組んでいるほど、大規模な作業に強みを持っています。
移行後のコードは、Googleでも自動・手動の監査やエミュレーションテストを経てから本番に投入されているとのこと。自社で活用する場合も、Argonに移行作業の大部分を任せつつ、テストとレビューの工程をしっかり設けるのが現実的な進め方でしょう。
何段階にもわたる長時間タスクを一度で進められる
調査・分析・実装・検証と工程が長いタスクでは、途中で出力が打ち切られたり、文脈が途切れたりしがちです。
Gemini 4 Argonは出力上限が100万トークンあるため、深い思考を保ったまま長い作業を一気に進められます。業務機能のエンドツーエンド実行を測るAutomationBenchで1位になった点からも、複数の工程をまたぐ業務の自動化に向いていることがうかがえるでしょう。
人が工程ごとに指示を出し直す手間が減れば、担当者は判断が必要な部分に時間を割けるようになるはずです。
見落とされていた脆弱性を発見・修正できる
セキュリティ診断の人手不足は、多くの企業が抱える課題です。Gemini 4 Argonは、従来のフロンティアモデルが見落としていた重大な脆弱性を見つけた実績を持っています。
脆弱性の修正能力を測るCWE-bench v1では68%で1位タイとなり、発見だけでなくパッチ作成まで任せられる点も魅力です。診断からパッチ適用までのリードタイムを縮めることで、攻撃を受けるリスクを抑えられるでしょう。セキュリティ人材が足りない組織ほど、恩恵は大きくなるはずです。
X上で話題になっているGemini 4 Argonのトピック
発表直後から、X上ではGemini 4 Argonの性能やコスト、提供状況をめぐる投稿が相次いでいる状況です。第三者による評価や一般ユーザーの反応の中から、話題性の高いトピックを紹介します。
Text Arenaで総合1位を獲得
AIモデルを人の評価で比べるArenaは、Gemini 4 Argon（High）がText Arenaで1525ポイントを獲得し、1位になったと発表しました。
Arenaによると、Text Arenaではコーディング・難しいプロンプト・指示追従・長いクエリ・創作文章の各カテゴリでも1位を獲得しています。Code ArenaのWebDev部門でも1679ポイントで8位に入り、前モデルのGemini 3.8 Flash（High）から大きく順位を上げたとのこと。
ベンチマークだけでなく、実際のユーザー評価でも高く支持されている点が話題を集めています。
GPT-6 Astraと同等の知能を6割のコストで実現
第三者評価機関のArtificial Analysisは、Gemini 4 ArgonがIntelligence IndexでGPT-6 Astraと並ぶ53を記録したと報告しました。
同社の試算では、導入価格のもとでの1タスクあたりの費用は1.99ドルで、GPT-6 Astraの約6割に収まるそうです。割引終了後は3.98ドルに上がる見込みとされています。
さらに、知らない質問に対してもっともらしい誤答をせず「わからない」と答えられるかを測るAA-Omniscienceでは、ハルシネーション率が15%となり、Intelligence Indexで45以上のモデルの中で最も低い水準でした。GPT-6 Astraの51%と比べると、その差は歴然です。
発表直後は「まだ使えないのか」と一般公開を待つ声も
発表への期待が高まる一方で、日本のユーザーからは一般公開されていないことを惜しむ声も多く見られます。
Gemini 3.1 Proのように発表と同時にプレビュー版が公開されたモデルとは異なり、Argonはサイバー防御組織への限定提供から始まりました。その後、2026年10月14日に一般提供が始まり、Google AI Proプランなどで試せるようになっています。
主要AI企業の新モデル発表ラッシュ
Gemini 4 Argonの発表は、他社の新モデルと時期が重なったことでも話題になりました。
上記のポストでは、AnthropicのClaude Sonnet 5.5、OpenAIのGPT-6.1 Sol、そしてGoogleのGemini 4 Argonの発表が相次いだ状況をユーモアを交えて投稿しています。
フロンティアモデルの競争が激しさを増す中で、Argonがどの程度の存在感を示せるかに注目が集まっています。
Gemini 4 Argonなど生成AIのご相談はWEELへ！
Gemini 4 Argonは、出力上限100万トークンと深い推論力を武器に、コーディング・金融や法務のナレッジワーク・サイバー防御で首位級の性能を示したGoogleの新フロンティアモデルです。
2026年10月14日からは、Gemini APIやGeminiアプリで一般提供が始まり、2026年11月30日までは入力2ドル・出力10ドルの導入価格で試せます。割安なうちに、Argonに任せる業務と工程を洗い出して検証を始めておくことが大切でしょう。
弊社では、AI導入を検討中の企業向けに、業務効率化や新しい価値創出を支援する情報提供・導入支援を行っています。最新のAIを活用し、効率的な業務改善や高度な分析が可能です。
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