Googleが最先端のパフォーマンスを発揮する最強AIモデル「Gemini 4 Carbon」の提供を開始

Googleは2026年11月11日、同社最上位AIモデル「Gemini 4 Carbon」の提供を、開発者や企業の有料プランユーザーに向けてGoogle AI StudioのAPI、およびGemini for businessを通じて開始した。

価格はGemini 4 Argonと同じ導入特別価格（※1）として、入力トークン100万件あたり2ドル、出力トークン100万件あたり10ドルで利用できる。また同社では、個人のGoogle AI Ultra（月額(1万4500円）ユーザーにもGoogle Antigravity、Gemini アプリ、および Google検索の AI モードにて順次展開すると説明している。

※1　2026年11月30日に導入期間が終了した後は、100万入力トークンあたり4ドル、100万出力トークンあたり20ドルの料金が適用される。一般公開向けのCarbonモデル限定での適用となる。

本稿では、その概要を同社発表ブログをベースにお伝えする。

より高精度なナレッジワークと成果物の生成、データ分析

法務、財務、および企業の業務運営全般にわたり、Gemini 4 Carbonは最先端の視覚的理解力、推論能力、そして網羅的な情報検索を組み合わせることで、高密度な文書やデータの膨大なセットから、根拠に基づいたインサイトを統合して導き出す。

また、厳密な構造定義やフォーマットに正確に従い、洗練された精緻なスプレッドシート、プレゼンテーション、レポートを生成する。

今回、GoogleはArtificial Analysisと提携して、エージェント型ワークフローにおけるモデルのマルチモーダル性能を測定する新しいベンチマーク、Multimodal Knowledge Agentを立ち上げた。

既存のベンチマークでは、グラフ、画像、設計図、回路図、表などが密集したファイルをエージェントがネイティブに読み解き、どのように推論しているかを十分に評価できない、というのがGoogleの考え方だ。

Carbonは、このベンチおマークにおいてトップの性能を持つモデルと比較して、タスクあたりの平均コストを6分の1以下に抑えながら、第2位にランクインしたという。

Google Antigravity の新しい /swarm機能を使用し、1 つのプロンプトからGemini 4 Carbonのエージェント チームが歴史的な写真や工学図版を読み解き、1887 年〜 1889 年のエッフェル塔建設をテーマにし Three.js によるインタラクティブな3D展示コンテンツを構築した。

さらにリリース前の事前評価において、Carbonは HebbiaのE2E Financial Agentic評価における高度な財務調査で、テストされた最高性能モデルに匹敵するパフォーマンスを記録した。

そしてBalyasny Asset ManagementのGeneral Financial Intelligenceベンチマークでは、法務の専門知識、エージェントによるツール活用と実行、コーディングとデータ エンジニアリング、および認識と文脈理解の各領域にわたり、23のフロンティア モデル構成の中でトップにランクインした。

エージェント型コーディング、フルスタック開発、3D・UI デザインの向上

Carbonは、複数パッケージの移行、サブシステムをまたぐ根本原因の調査、複雑なアーキテクチャの再設計など、マルチエージェントの連携が求められるエンジニアリング タスクで極めて優れたパフォーマンスを発揮する。

ウェブアプリ開発においては、ビルドと検証のループを実行。エラーから自己回復しながら、コードとレンダリングされたUI の両方をチェックして、完全に動作するアプリケーションに仕上げる。

また、強化されたビジュアル デザイン、空間推論、そして環境の細部への配慮は、3D ゲーム開発やクリエイティブ コーディングにも活かされている。

Google Antigravityの/swarm 機能を使用し、CarbonはGBike に乗ったペリカンとしてGoogle のマウンテンビュー キャンパスを探索するオープンワールド 3D ゲームを構築した。サブエージェントを連携させ、OmniやNano BananaのリファレンスからBlenderで3D アセットをモデリングし、WebGLシェーダーを用いたThree.js でブラウザ ゲームを構築、さらに自動生成なWeb Audio効果音とLyri の音楽を組み合わせている。

最先端のサイバーセキュリティ機能

Gemini 4 Carbon for cyberは、Google史上最も強力なサイバーセキュリティ機能を提供。同社では、重要なソフトウェアを保護するために必要なエンドツーエンドのインテリジェンスをセキュリティ チームにもたらすと述べている。

実際、Fairwind Programを通じて利用できるCarbon は脆弱性の発見（SEC-bench Pro）、悪用実証（ExploitGym）、およびパッチ適用（CWE-bench v1）にわたる主要なベンチマークでトップに立っている。ソフトウェアを検査して、システム間で欠陥がどのように連鎖し得るかを追跡しながら検証済みの根本原因パッチを生成する。

科学的・数学的推論のさらなる強化

Gemini 4 Carbon は、物理学、数学、生命科学にわたる推論において大幅に向上した能力を示し、実験データの統合、仮説の検証、そして複数ステップにわたる専門領域の課題解決を力強く推論する。

薬物毒性研究企業のAxiom Bioにとって、Carbonは現在トランスレーショナル サイエンス（橋渡し研究：基礎研究の成果を実用化につなげる科学）において最高性能を誇るモデルとなっており、これまで見つけられなかった新たな毒性メカニズムの発見に貢献している。Axiomは現在、より安全な医薬品の開発を切り拓くため、実運用における科学分析とエージェントをCarbonとArgonの両方へと移行している。

Google全体の研究者たちも、自身の研究を加速させるためにGoogle Antigravity上でCarbonを活用している。

・コード検証
研究者たちは、「AlphaProof Code」と呼ばれる形式検証のための新しいエージェント型フレームワークを構築して、重大なセキュリティ課題に投入した。それは、Signalの暗号プロトコルの基盤となる実際のコードを数学的に証明すること。Carbon を他のモデルと併用して、研究者たちはセキュリティ目標を数学的定理へと変換。その後、AlphaProof Codeのエージェント Carbon を用いて、数学的証明を記述するためのコンピュータ言語であるLeanで数百万行のコードを生成し、主要なセキュリティ特性をわずか数週間で証明するのを支援した。

・酵素分析法の開発
実験ノートと生データのみが与えられた状態で、Carbonは標準的な分析を超え、解釈が困難なデータの異常値を洗い出した。そしてそれをもとに、深い穴のプレートにおける自動撹拌の不完全さなど、実験室における微細な実験上の人為的誤差を診断して、再現性の大幅な向上へと導いた。

・タンパク質構造予測
AlphaFold 3 のような構造予測モデルは、アミノ酸鎖がどのように折り畳まれるかを推測するために、進化上の近縁種の多重配列アライメントを使用する。そのため、標準的なデータベースに一致するものがほとんどない、研究が進んでいないウイルスや微生物、真核生物のタンパク質では苦戦することは珍しいことではない。マルチエージェント環境で作業するGoogleの研究者たちは、Gemini 4 Carbonを使用して、ペタ塩基規模のアノテーションなし配列アーカイブ、環境およびウイルス配列カタログ、そして 3D 構造データベース全体から、遠縁のホモログを自律的に発見した。

関連情報
https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-4-carbon/

構成／清水眞希