GoogleがGemini 4 Argon発表 料金と提供時期

室谷代表取締役

いや、来ましたね。Googleが2026年9月30日に発表したのが、新しいフロンティアモデル「Gemini 4 Argon」です。

Google DeepMindのSVPでChief AI Architectを務めるKoray Kavukcuogluさんの名義でブログが出ていて、いきなりサイバー防御の担当者向けに提供が始まるという攻めた出し方をしてきています・・・

テキトー教師DotAI 認定講師

単に「また新しいモデルが出ました」という話じゃないんですよ。今回の軸は「長時間ワークフロー」です。

法律や金融のような企業ナレッジ業務、実務レベルのソフトウェアエンジニアリング、そしてサイバー防御。これまでAIが途中で指示を見失ったり、自信を持って間違えたりしがちだった領域を、真正面から狙ってきているんです。

室谷代表取締役

そこなんですよね。一問一答のチャットではなく、調査して、実装して、検証して、また戻って、を何十手も自律的に進める。

MYUUUでもそういう使い方をしたい場面が増えているので、この方向性はかなり気になります。

テキトー教師DotAI 認定講師

まず発表の中身を整理しましょうか。

室谷代表取締役

発表の骨格はこうです。Googleは新たなフロンティアモデル Gemini 4 Argon を発表しました。

これはFairwind Programを通じて、信頼できるサイバー防御の担当者に向けてロールアウトが始まっています。複雑で長時間にわたるワークフローの中で深い推論を維持するように作られていて、実務のソフトウェアエンジニアリング、法律・金融などの企業ナレッジ業務、サイバー防御という領域でフロンティア性能を発揮すると説明されています。

提供は段階的で、米政府のリリース前モデルアクセスの自主的枠組みに参加しつつ、順次アクセスを広げていく方針。導入価格は入力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入力トークン価格から95％引きです。

テキトー教師DotAI 認定講師

この時点で押さえるべきは4点ですね。何が変わるのか、料金、いつから使えるのか、そして安全対策。

順に見ていきましょう。

「Gemini 4 Argon」とは何か — Google DeepMindが放つ次世代フロンティアモデルの正体

テキトー教師DotAI 認定講師

まず用語の整理から。フロンティアモデルというのは、各社が持つ最高性能の生成AIモデルを指す言葉です。

その最前線に、Google DeepMindがGemini 4 Argonを置いてきた、という構図になります。

室谷代表取締役

Geminiの系譜でいうと、2024年の1.5で長大なコンテキスト処理を打ち出し、その後2.0、2.5と世代を重ねて、長文処理やコーディングで急速に性能を伸ばしてきた流れがあります。Argonはその延長線上にある最新のフロンティアモデル、という位置づけですね。

テキトー教師DotAI 認定講師

ここで注意したいのが、「Argon」という名前の由来です。発表では名称の意味や由来についての説明はなく、現時点では明らかにされていません。

化学のアルゴンから来ているのか、何かのコードネームなのかは、こちらで想像しないほうがいいと思います。

室谷代表取締役

ですね。事実として言えるのは、発表元がGoogleで、著者がGoogle DeepMindのKoray Kavukcuogluさん、日付が2026年9月30日、そしてこれが新たなフロンティアモデルだという点です。

そこを混ぜずに読んでいきたいです。

テキトー教師DotAI 認定講師

講座でもよく言うんですが、新モデルのニュースは「名前」と「実体」を切り分けるのが大事なんですよ。今回は実体として、Google社内のワークフローをすでに動かしている、という具体的な話が公開されているのが大きいです。

何がすごいのか — 法律・金融・実務コーディング・サイバー防御で狙う「長時間ワークフロー」性能

室谷代表取締役

ここが一番おもしろいところです。発表では、Gemini 4 ArgonがすでにGoogle社内のワークフローを動かしていて、数千人規模のGooglerが、専門的なコーディングタスク、より深いリサーチ、そして文章の品質といった強みを挙げているとされています。

テキトー教師DotAI 認定講師

具体的な事例が3つ出ています。整理するとこうです。

• 量子アルゴリズム最適化：量子コンピューティング研究者のサブルーチン最適化（qubits × gates の時空間リソース）で、公開ベースラインを40％上回った例がある。しかも数分のオーダーだったとされています
• メモリ効率：Argonエージェントのチームがデータセンター全体のプロファイリングテレメトリを分析し、メモリ最適化を自律的に特定・適用。展開後に300TiB超のメモリを解放し、最終的には500TiB〜1PiBの削減を見込んでいるといいます
• 大規模コードベースの移行と最適化：Google社内でC/C++からRustへの移行を進行中。re2やlibgav1といったコアライブラリの数万行規模から、Fuchsia Zirconカーネルの80万行超まで対象が広がっています

室谷代表取締役

80万行超のカーネル移行って、普通に考えると人の年単位の仕事ですからね・・・。しかも重要なシステムだからこそ、自動・手動の厳格な監査、エミュレーションテスト、レビューを経てから本番に展開する、というプロセスまで書かれています。

テキトー教師DotAI 認定講師

見落としがちなのがlibgav1の例です。既存のRustポートに対して、Argonエージェントがプロファイル誘導の実験を何ラウンドも回し、コンパイラの出力を研究しながら、コンパイラがベクトル化できるような安全なRustを生成して、3万2千行のSIMDコードを置き換えたとされています。

これは「コードを書く」というより「性能を測定しながら試行錯誤する」仕事です。

室谷代表取締役

長い作業の途中で文脈を失わない、というテーマは、ChatGPT長期記憶のすべてでも扱っている話ですよね。記憶や文脈の扱いがうまくなると、作業の長さそのものが武器になる。

今回のArgonはまさにそこに賭けているんだと思います。

テキトー教師DotAI 認定講師

リサーチを深掘りする方向だと、NotebookLMで読書が変わる？のような使い方も、長時間ワークフローの入り口になります。受講生さんでも「調べる→整理する→書く」を一気にやらせたい、というニーズはすごく多いんですよ。

料金はいくら？ — 入力100万トークン2ドル／出力10ドル、キャッシュ95％引きの意味

室谷代表取締役

ここは実務に直結します。Argonは導入価格として、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。

そしてキャッシュされた入力トークンは、入力トークン価格から95％引きとされています。

テキトー教師DotAI 認定講師

トークン課金の基本から整理しておくと、APIの利用料は文章を細かく分割したトークン単位で決まります。同じ長い指示や資料を何度も送るような使い方では、入力側のコストがじわじわ効いてくるんですよ。

室谷代表取締役

そこでキャッシュが95％引きというのは大きいですよね。長時間ワークフローって、同じ前提資料やコードベースを何十回も参照しながら進むじゃないですか。

そこで入力コストがほぼ消えるなら、設計が変わります。

テキトー教師DotAI 認定講師

もう一点、発表では「導入価格（introductory price）」という表現が使われています。恒久的な価格ではなく、導入期の価格だという位置づけで書かれている点は、そのまま受け取っておくのが正確です。

室谷代表取締役

全社展開のコストが導入の壁になっていた、という業界の状況を考えると、この価格設定は「まず使ってもらう」ためのメッセージですよね。価格の改定時期や条件については、発表の中では触れられていません。

いつから使えるのか — Fairwind Programでの限定提供と、開発者・企業・一般向け開放の見通し

室谷代表取締役

ここは誤解が多いところなので丁寧に。Argonは今すぐ誰でも使えるわけではありません。

まずFairwind Programを通じて、信頼できるサイバー防御の担当者に向けてロールアウトが始まっています。

テキトー教師DotAI 認定講師

発表の表現を素直に読むと、段階的にアクセスを広げていき、早期テスターからのフィードバックを集めながらガードレールを反復改善したうえで、開発者・企業・消費者向けに「できるだけ早く」提供する、という流れです。

室谷代表取締役

つまり開発者向けAPIや一般向けの提供時期については、日付が明示されていないんですよね。ここは「現時点では明らかにされていません」と正確に伝えておきたいです。

テキトー教師DotAI 認定講師

いつから使えるのか、どこで使えるのか、というのは検索でも知りたいポイントですからね。答えられるのは「まずFairwind Programの限定提供から」というところまでです。

提供順序としては、サイバー防御の担当者が先行、そのあとに開発者・企業・一般という流れが示されている、と理解しておくのがいいと思います。

安全性をどう担保するのか — 米政府の事前アクセス枠組みと段階的リリースの狙い

室谷代表取締役

今回の発表で個人的に一番「変わったな」と思ったのがここです。Googleは米政府の、リリース前モデルアクセスの自主的プロセスに積極的に関与していると明記しています。

テキトー教師DotAI 認定講師

これは単に「安全です」と言っているのではなくて、能力の高いフロンティアモデルを安全に出すには段階的なアプローチが必要だ、という考え方を最初に置いているんですよ。だからこそ限定提供から始めて、ガードレールを反復しながら広げていく。

室谷代表取締役

技術的な安全策も発表の中に入っています。大規模なコードベースの書き換えについては、重要システムであるがゆえに、自動・手動の監査、エミュレーションテスト、レビューを経てから本番展開する、と。

能力を上げる話と、検証を厚くする話がセットで書かれているんですよね。

テキトー教師DotAI 認定講師

ガードレールや利用制限の考え方に近いテーマは、ChatGPT警告の種類と対処法でも扱っています。新しい高性能モデルが出るたびに、できることと制限のバランスは変わっていくので、利用者側も前提をアップデートしておきたいところです。

室谷代表取締役

企業で使う立場からすると、能力が高いモデルほど「どこまで任せるか」の線引きが必要になります。段階的リリースは、提供側の都合というより、社会との合意形成のプロセスとして読むべきなんでしょうね。

よくある質問

テキトー教師DotAI 認定講師

ここからは、よく聞かれる点をまとめておきますね。まず「Gemini 4 Argonはどこで使えるのか」。

これは発表の範囲では、Fairwind Programを通じた信頼できるサイバー防御の担当者向けの先行提供が最初の入り口です。開発者・企業・消費者向けには、できるだけ早く提供するとされていますが、具体的な窓口は示されていません。

室谷代表取締役

次に「いつから使えるのか」。これも日付の明示はなく、現時点では明らかにされていません。

順次アクセスを広げる、という方針だけが示されています。

テキトー教師DotAI 認定講師

「日本語対応はどうなのか」。これも発表の中では言及されていませんので、現時点では明らかにされていません、と正直に伝えるのが正確です。

室谷代表取締役

「ベンチマークは？」というのも多いと思います。一般的なベンチマークスコアの一覧は今回の発表では示されていません。

公表されているのは、量子アルゴリズム最適化で公開ベースラインを40％上回った例、メモリ最適化で300TiB超の解放（見込み500TiB〜1PiB）、Fuchsia Zirconカーネルの80万行超の移行、libgav1で3万2千行のSIMDコードを置き換えた、といった社内事例の数値です。

テキトー教師DotAI 認定講師

そして「料金はいくらか」。導入価格として入力100万トークン2ドル、出力100万トークン10ドル、キャッシュされた入力トークンは95％引きです。

価格の適用条件や改定については発表に記載がありません。

室谷代表取締役

まとめると、今回の発表は「性能の数字を並べて終わり」ではなく、社内での実利用、価格、段階的な提供、そして政府の枠組みまでを一つのパッケージとして出してきたのが特徴です。開発者・企業・一般向けの開放がいつになるのか、そこは公式の続報を待ちたいですね。

テキトー教師DotAI 認定講師

そうですね。長時間ワークフローというのは、講座で教えていても一番伸びしろが大きくて、一番設計が難しい領域です。

Argonの登場で、そこがどう変わるのか、引き続き追いかけていきましょう。