DIME MAGAZINE
主要な経済セクターにおける性能を測定するVals Indexで1 位を獲得
Googleは2026年10月13日（米国時間）、同社が開発したハイエンドAIモデル「Gemini 4 Argon（アルゴン）」の一般提供を開始した。
Gemini 4 Argonはコーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学など、多岐にわたる領域において、現実世界の複雑なタスクを深く掘り下げて遂行するディープ ワークに卓越した能力を発揮。主要な経済セクターにおけるモデル性能を測定するVals Index において1 位を獲得している
そんなGemini 4 Argonは、以下の要領で利用できる。
＜開発者＞
Gemini API の有料枠（有料プラン）で構築でき、Google AI Ultra ユーザーは、Google Antigravity、Google AI Studio、そして Android Studio で試すことができる。
＜企業＞
Gemini for business、Gemini API、および Google Antigravity で試すことができる。
＜一般ユーザー＞
Google AI Ultra または Pro ユーザーは、Gemini アプリおよび Google検索のAI モードで利用できる。
＜科学者および研究者＞
資格要件、処理能力、選考に基づき、Google Antigravity の最上位利用枠へのアクセスを順次、6 か月間無料で利用できる機会が用意される。現在、応募を受付中だ。
＜サイバーセキュリティ＞
サイバー ガードレールなしでArgonを利用できるアクセス権を順次取得できる、Fairwindプログラムへの参加申請を受け付けている。
料金は入力 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（キャッシュされた入力トークンは 95% オフ）という導入価格で提供される。
複雑なエンジニアリング タスクの解決に向けて
Googleは社内でも、最も困難なエンジニアリングの課題にArgonを活用しているという。実際、ここ数週間、ソフトウェア エンジニアたちは、かつてないスピードで高品質なコードを送り出している。
同社では、AntigravityでのArgonは、エージェントによるコード提出を35 %以上増加させるとともに、コードのロールバックをおよそ3分の1まで削減したと、説明している。
■Chrome におけるブラウザ機能コードの解きほぐし
Argon は、Chromiumの4000万行に及ぶコードベース内にあった約600万行のレガシーなブラウザ機能フォルダから、ウェブページのコア処理を分離する作業において、Chromeチームをサポート。Argonは整理された複数のコード変更を一度に連携させることで、数百ファイルにわたるアーキテクチャのリファクタリング完了を後押しし、通常なら数か月かかる作業を数週間で完了させた。
■本番環境のPythonコードベースを数時間で最適化
AntigravityにおけるArgonは、エンタープライズ向けエージェントを支えるGoogleのオープンソース フレームワーク「Agent Development Kit (ADK) 」の開発チームにおいて、パフォーマンス エンジニアリングのさらなる向上を支援。
チームがArgon に.agents/skills のルールブックと、既存のアプリケーションを壊さずにフレームワークのオーバーヘッドを排除するという1段落の目標を与えたところ、Argonは一晩で自律的に作業を進め、最適化手法を見つけ出した。
現在、google/adk-pythonに反映されているこの改善により、長時間のセッションにおけるインメモリ セッション準備時間が40 %短縮され、コールド インポートが21 %高速化したという。
■量子化学オープンソース パッケージの最適化
分子計算において最も引用されているオープンソースの量子化学パッケージの一つである xTB（半経験的量子化学計算プログラム: Semiempirical Extended Tight-Binding）は、科学者が分子の3D構造を予測して、膨大な数の創薬や新材料の候補をスクリーニングするために広く使用されている。
研究チームが Antigravity での Argon を活用したところ、xTB による分子構造予測が最大2.3倍、コンフォーマー探索が1.8倍高速化した。
■オープンモデルGemmaを約3倍に高速化
Argonを使用することで、vLLMを介した A100環境において、2.85倍のエンドツーエンド推論の高速化を達成した（Gemma 4 E2B において、スループットを毎秒約3万7900 トークンから10万8000 トークン超へと加速）。
トークンの完全な一致（100 % のパリティ）を維持して、同時に品質の低下をゼロに抑えながら、通常なら数か月かかるプロセスをわずか数日で成し遂げた。
ロボティクス開発を加速させるArgon
高度な視覚・意味論的推論、物理世界への深い理解、そして自律的なコード生成を融合させることで、Argonはロボティクス スタック全体にわたる新たなワークフローを切り拓き、物理世界における AGI の実現に向けた歩みを加速させる。
この能力の飛躍は、3次元の環境における物理的・空間的な問題を理解し解決する能力を測定する Embodied Reasoning（ERQA）ベンチマークにおけるArgon のパフォーマンスに如実に現れている。Argonは純粋な推論能力のみで、87 % というスコアを記録しており、他のすべてのフロンティア モデルを凌駕している。
これらの能力を実証するため、Argonが「見るだけ」で未知の物理スキルを習得できるかテストを実施した。
この社内テストにおいて、Argonは人間がコーンホール（穴の開いたボードに豆袋を投げるゲーム）をプレイしている動画を視聴。環境の空間座標をマッピングして、必要とされる全身の関節の動きを計算した。
その後、シミュレーション コードを自律的に構築。これをApptronikのヒューマノイド ロボットApollo へと移行したところ、実世界での試行において、ロボットは見事に7 回連続で成功させた。
■コーンホールを使った実験の様子を動画でチェック
最先端のサイバーセキュリティ機能を信頼できる防衛者へ
研究者、エンジニア、セキュリティの専門家たちは、サイバー ディフェンス、科学、数学、ロボティクスの可能性を広げるために、すでにArgonを活用している。
Googleではサイバー ディフェンスの担当者や研究者が仮説を検証、重要なコードベースや形式的証明を自律的に監査したり、見逃しやすいゼロデイ脆弱性や論理的欠陥を発見したりするのを強力に支援している、と説明している。
クラウドセキュリティ企業のWizは、公益のために重要な社会インフラを無償で保護するScan for Goodの取り組みにおいて、すでに Argonを導入している。この取り組みにより、Argonは単なる脆弱性の検出にとどまらず、数十万件におよぶ患者の個人医療記録を未然に守るという成果をもたらした。
また敵対的トレーニングと自動化されたレッドチーミングを通じて、Argon は間接的プロンプト インジェクション（IPI）の耐性を評価する Gray Swan ベンチマークでトップに立ち、15回の適応型攻撃試行における攻撃成功率を 0.7 % にまで抑え込んだという。
関連情報
https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/introducing-gemini4-argon/
構成／清水眞希
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