Gemini 4 Carbon（ジェミニフォー・カーボン）は、Google DeepMindが2026年10月28日に発表した次世代のフロンティアモデルで、サイバーセキュリティ防御と長時間・多段階のタスク遂行能力で最先端（SOTA）を達成したとされています。
室谷代表取締役Gemini 4 Carbonは、Google DeepMindが2026年10月28日に発表した次世代フロンティアモデルで、サイバー防御と長時間タスクで最先端を狙うモデルなんですよね。前モデルのGemini 4 Argonからわずか2週間での投入というのがまず驚きで・・・。
テキトー教師DotAI 認定講師単に「また新モデルが出た」という話じゃないんですよ。今回は提供の順番が独特で、まずサイバー防御の専門家に限定して出して、フィードバックを集めながらガードレールを調整してから一般に広げるという段階的な設計になっています。
Gemini 4 Carbonとは？何が発表されたのか
まとめ
Gemini 4 Carbon 発表の要点
- Google DeepMind史上最強のモデルという位置づけ
- サイバーセキュリティとロングホライズン能力でSOTAを達成
- 発表者はGoogle DeepMind SVP兼Chief AI ArchitectのKoray Kavukcuoglu氏
- ロングホライズン=数日にわたる複雑な多段階タスクを行き詰まらず近道もせず遂行する能力
- 社内チームがCarbonを数日間走らせ、大規模コードベースや低レイヤシステムの微妙なバグの原因特定・修正に従事させた
- 2週間前の10月13日付モデルカードで投入されたGemini 4 Argonが直近の比較基準で、そこからさらに積み上げた形
室谷代表取締役公式ブログによると、Carbonは「Google DeepMind史上最強のモデル」という位置づけで、サイバーセキュリティとロングホライズン能力でSOTAを達成したとされています。発表者はGoogle DeepMindのSVPでChief AI ArchitectのKoray Kavukcuoglu氏です。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで言う「ロングホライズン」というのは、数日にわたるような複雑な多段階タスクを、行き詰まらず、近道もせずに遂行する能力のことです。公式ブログでは、社内チームがCarbonを数日間走らせて、大規模コードベースや低レイヤのシステムに潜む微妙なバグの原因特定と修正にあたらせたと書かれています。
室谷代表取締役2週間前の10月13日付モデルカードで投入されたGemini 4 Argonが直近の比較基準で、そこからさらに積み上げてきた形なんですよね。MYUUUでも新しいモデルは出たそばから触るようにしてますけど、2週間で次が出るこのペースは、追う側もかなり大変ですw
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも「モデルの世代交代が速すぎて追えない」という受講生さんの声をよく聞きます。ただ今回は、性能の話と同じくらい「どう提供されるか」が重要な発表なので、そこを丁寧に見ていきましょう。
Gemini 4 Carbonでできること——サイバー防御とロングホライズン能力
Gemini 4 Carbonのサイバー防御ライフサイクル
- 01脆弱性の発見SEC-bench Proで88.2%
- 02悪用可能性の検証ExploitGymで54.8%。悪用可否を検証し優先順位をつける
- 03根本原因の修正CWE-benchで71.0%。動くコードの修正まで落とす
室谷代表取締役サイバー防御の部分がかなり具体的で、脆弱性の発見・悪用可能性の検証・根本原因の修正という防御ライフサイクル全体でSOTAを主張しています。発見はSEC-bench Proで88.2%、悪用検証はExploitGymで54.8%、修正はCWE-benchで71.0%です。
テキトー教師DotAI 認定講師この3つが揃っているのがポイントなんですよ。見つけるだけでなく、本当に悪用できるかを検証して優先順位をつけ、最後は動くコードの修正まで落とす。
単に脆弱性を指摘するだけのモデルとは性質が違います。
単に脆弱性を指摘するだけのモデルとは性質が違います。
室谷代表取締役実利用の話も出ていて、Chromeチームは高品質なパッチ生成で「別ラボの大規模フロンティアモデルより10倍以上良い」と報告し、クラウドセキュリティのWizもWebペネトレーションテストのベンチマークでCarbonが優位だと観測したと。自社の宣伝だけでなく、外部の現場チームの声が入っているのは説得力がありますよね。
テキトー教師DotAI 認定講師長時間タスク側の信頼性改善も見逃せません。Terminal-Bench 4.0での「不正に成功した割合」が0.0%、 cheatingの試行自体が0.4%まで下がったとされています。
社内のライブコーディング環境では高重大度の不整合アラートが約80%減、根拠のない主張はArgon比で約2倍削減です。
社内のライブコーディング環境では高重大度の不整合アラートが約80%減、根拠のない主張はArgon比で約2倍削減です。
室谷代表取締役曖昧な状況での振る舞いも変わっていて、推測して突き進むのではなく、関連ソースを取りに行って食い違いをユーザーに提示してから動く。さらに過剰な踏み込みが26%減、逆にサービス不足が29%減と、両方向に調整されているんですよね。
これはエージェントを実務で回すときに一番効いてくる部分です。
これはエージェントを実務で回すときに一番効いてくる部分です。
テキトー教師DotAI 認定講師プロンプトインジェクション耐性も、Argonの間接プロンプトインジェクション攻撃成功率0.7%から、Carbonは0.0%になっています。評価されたすべての攻撃試行を防いだという主張です。
エージェントを業務に組み込む立場だと、ここは性能数値以上に大事です。
エージェントを業務に組み込む立場だと、ここは性能数値以上に大事です。
Gemini 4 Carbonの性能をベンチマークで確認する
まとめ
Gemini 4 Carbonのベンチマーク結果
- Artificial Analysis Intelligence Index v5.0：59（1位）
- SEC-bench Pro（脆弱性発見）：88.2%
- ExploitGym（悪用検証）：54.8%
- CWE-bench（修正）：71.0%
- WebDev Arena：1769（4位、+89elo）
- Terminal-Bench 4.0の不正成功：0.0%（試行0.4%）
- 間接プロンプトインジェクション攻撃成功率：0.0%
- 外部ベンチマークは「ガードレールなしで評価」と公式に注記
- Carbon自身の他モデル比較表は今回の発表では未提示
- Carbonのコンテキスト長は明示されておらず、Argonの最大1Mトークンを踏襲する可能性はあるが未確認
室谷代表取締役総合指標では、Artificial Analysis Intelligence Indexのv5.0で59を記録して1位。コーディングとエージェント系タスクで大きく伸びたとされています。
Web開発ではWebDev Arenaが+89eloポイントで4位（1769）です。
Web開発ではWebDev Arenaが+89eloポイントで4位（1769）です。
テキトー教師DotAI 認定講師数字を整理するとこうです。
- Artificial Analysis Intelligence Index v5.0：59（1位）
- SEC-bench Pro（脆弱性発見）：88.2%
- ExploitGym（悪用検証）：54.8%
- CWE-bench（修正）：71.0%
- WebDev Arena：1769（4位、+89elo）
- Terminal-Bench 4.0の不正成功：0.0%（試行0.4%）
- 間接プロンプトインジェクション攻撃成功率：0.0%
室谷代表取締役ただ、このあたりの外部ベンチマークは「ガードレールなしで評価した」と公式に注記されているんですよね。防御側に渡す前提のモデルだから、評価時は制限を外しているという整理です。
テキトー教師DotAI 認定講師前モデルのArgonのモデルカードには、GPT-6 AstraやClaude Fable 5.1、Claude Opus 5.5といったモデルが並ぶ評価表があります。ただCarbon自身の比較表は今回の発表では示されていないので、他モデルとの直接比較は現時点では明らかにされていません。
数字の横並びを見たい人は、続報を待つしかないですね。
数字の横並びを見たい人は、続報を待つしかないですね。
室谷代表取締役あと、Carbonのコンテキスト長について明示した記述は今回の発表にはありません。Argonのモデルカードでは入力・出力合わせて最大1Mトークンとされているので、その流れを踏襲する可能性はありますが、Carbonについては現時点では明らかにされていません。
Gemini 4 Carbonの料金と提供範囲——日本ではいつから使える？
室谷代表取締役料金はArgonと同じ導入価格で、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。キャッシュ入力は入力トークン価格から95%割引です。
導入期間が終わった後は入力4ドル、出力20ドルになります。
導入期間が終わった後は入力4ドル、出力20ドルになります。
テキトー教師DotAI 認定講師ここは読者が一番気にするところなので整理するとこうです。
- 導入価格：入力100万トークン2ドル／出力100万トークン10ドル
- キャッシュ入力：入力トークン価格の95%割引
- 導入期間終了後：入力100万トークン4ドル／出力100万トークン20ドル
室谷代表取締役提供範囲はかなり限定的です。今週から一部のサイバー防御関係者に提供を始め、Fairwind Programを通じて信頼できるパートナーへ段階的に広げる。
開発者・企業・消費者向けには「できるだけ早く」提供すると書かれているだけで、具体的な日付は示されていません。
開発者・企業・消費者向けには「できるだけ早く」提供すると書かれているだけで、具体的な日付は示されていません。
テキトー教師DotAI 認定講師日本での提供開始時期についても、今回の発表では明らかにされていません。米政府のリリース前テストの任意プロセスにも参加していると明記されていて、安全側に倒した展開を優先している段階だと読めます。
室谷代表取締役日本のユーザーとしては、GeminiアプリやGemini APIでいつ触れるようになるかが気になるところですけど、そこは続報待ちですね。Googleのモデル展開の速さについては、GoogleがGemini 4を予告、Sundar Pichaiが語る次世代AIへの自信でも整理しているので、あわせて読むと流れがつかみやすいです。
Gemini 4 Carbonの使い方・アクセス方法——現状は限定提供
室谷代表取締役現時点で一般ユーザーがCarbonを使う方法はありません。まずサイバー防御関係者、次にFairwind Programの信頼パートナーという順番です。
公式ブログでは、初期の防御関係者からのフィードバックを集めてガードレールを反復改善すると書かれています。
公式ブログでは、初期の防御関係者からのフィードバックを集めてガードレールを反復改善すると書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師これはArgonのときと同じ設計です。ArgonもFairwind Program経由で信頼できるサイバー防御関係者に配られ、その後、開発者・企業・消費者へと広げる方針が示されていました。
Carbonはその進め方をさらに明確にしてきた形ですね。
Carbonはその進め方をさらに明確にしてきた形ですね。
室谷代表取締役なので、今すぐ試したい人がやるべきことは、Gemini APIのチェンジログや公式ブログの更新を追うことになります。モデル名や提供開始のアナウンスは、こうした公式チャネルで出るはずです。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも「新しいモデルが出たときは、まず公式の発表とモデルカードを読む」と伝えているんですよ。ベンチマークの数字だけが独り歩きしやすいので、どの条件で測った数字なのかまでセットで確認する癖をつけたいところです。
室谷代表取締役あと、サイバー防御に振り切ったモデルだからこそ、業務で使うときは権限設計が重要になります。Carbonは過剰な踏み込みを26%減らしたとされていますが、それは「勝手に何でもやらない」という意味でもあるので、エージェントにどこまで任せるかは人間側が決める必要があります。
Gemini 4 Argonとの違いとモデルラインナップ上の位置づけ
室谷代表取締役整理すると、Argonが2026年10月13日付のモデルカードで登場した直近のフロンティアモデルで、Carbonはその2週間後に出た後継の位置づけです。ArgonはCWE-bench v1で68.0%、間接プロンプトインジェクション耐性は攻撃成功率0.7%でした。
Carbonはそれぞれ71.0%、0.0%に改善しています。
Carbonはそれぞれ71.0%、0.0%に改善しています。
テキトー教師DotAI 認定講師Argonの特徴は、出力トークン上限を従来の64Kから1Mへ拡大したことでした。長時間の思考を一気に生成できるようにしたわけですね。
Carbonはその路線をさらに伸ばし、数日単位のタスクを完遂する方向に振っていると読めます。
Carbonはその路線をさらに伸ばし、数日単位のタスクを完遂する方向に振っていると読めます。
室谷代表取締役ラインナップとしては、Gemini 4ファミリーの中でArgonが汎用的なフロンティア、Carbonがサイバー防御とロングホライズンに振った最先端という住み分けに見えます。ただ、CarbonがArgonを完全に置き換えるのか併存するのかは、今回の発表では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師同じGemini 4世代でも、モデルごとに得意分野がはっきり分かれてきたのは面白い傾向です。Gemini 3.6 Flashなどの軽量系の展開についてはGoogle DeepMind、Gemini 3.6 Flashなど3モデルを発表で、ロボティクス方面はGoogle DeepMind「Gemini Robotics 2」全身制御AI発表でそれぞれ解説しているので、ファミリー全体の地図として眺めると理解しやすいです。
室谷代表取締役個人的には、フロンティアモデルの競争軸が「ベンチマークの点数」から「何日間ちゃんと働けるか」「悪意ある入力に耐えられるか」に移ってきているのを強く感じます。Carbonはその象徴的な発表なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師教育の現場でも同じで、1回のプロンプトで正解を出す力より、長い作業を任せても崩れない力のほうが実務では効きます。Carbonの「近道・ごまかしの抑制」は、まさにそこを突いた改善だと思います。
よくある質問
室谷代表取締役最後に、読者から出そうな質問をまとめておきますね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい、ソースで答えられる範囲で整理しましょう。
Gemini 4 Carbonはいつから使えますか？
テキトー教師DotAI 認定講師2026年10月28日の発表時点では、まず一部のサイバー防御関係者に提供が始まり、Fairwind Programを通じて信頼できるパートナーへ段階的に拡大されます。開発者・企業・消費者向けは「できるだけ早く」とされているだけで、具体的な提供日は現時点では明らかにされていません。
Gemini 4 Carbonは日本で使えますか？
室谷代表取締役日本での提供開始時期や地域展開について、今回の発表では明らかにされていません。現状は限定されたサイバー防御関係者向けの提供なので、一般の日本ユーザーが使える段階ではないという理解でよいと思います。
Gemini 4 Carbonの料金はいくらですか？
テキトー教師DotAI 認定講師導入価格は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり10ドルで、キャッシュ入力は入力トークン価格の95%割引です。導入期間終了後は入力4ドル、出力20ドルになります。
Gemini 4 Carbonのコンテキスト長はどのくらいですか？
室谷代表取締役Carbonのコンテキスト長について明示した記述は、今回の発表にはありません。前モデルのArgonは入力・出力合わせて最大1Mトークンとモデルカードに記載されていますが、Carbonの数値は現時点では明らかにされていません。
Gemini 4 Carbonはどんなベンチマークで成果を出していますか？
テキトー教師DotAI 認定講師Artificial Analysis Intelligence Index v5.0で59を記録して1位、SEC-bench Proで88.2%、ExploitGymで54.8%、CWE-benchで71.0%、WebDev Arenaで1769（4位）です。これらはガードレールなしで評価された数値だと公式に注記されています。
Gemini 4 CarbonとGemini 4 Argonの違いは何ですか？
室谷代表取締役Argonは2026年10月13日付のモデルカードで登場したフロンティアモデルで、Carbonはその2週間後に発表された後継です。CWE-bench v1が68.0%から71.0%、間接プロンプトインジェクション攻撃成功率が0.7%から0.0%へ改善したとされています。
Gemini 4 Carbonは安全面でどんな対策がされていますか？
テキトー教師DotAI 認定講師Argonと同じ多層の安全・セキュリティ構成を引き継ぎ、モデル訓練、リアルタイムの悪用防御、プロンプトインジェクション耐性、思考プロセスのモニタリングを組み合わせています。加えて、複雑・高圧なタスクにも適切に応答するよう訓練したと説明されています。
室谷代表取締役というわけで、Carbonは「性能がすごい」だけでなく「出し方を慎重に設計している」発表なんですよね。一般に触れるようになったら、また実践レポートをしたいと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師そのときはぜひ講座でも事例として扱わせてください。まずは公式の続報を追いかけましょう。
