Google、Gemini 4 Argon フロンティアモデルをコーディングおよびサイバー防御向けに発表

Googleは2026年9月30日にGemini 4 Argonを発表し、これを実務的なソフトウェアエンジニアリング、法務や財務といったエンタープライズ知的業務、そしてサイバーセキュリティ防御向けの新たなフロンティアモデルと位置付けました。このモデルはGoogleのFairwind Programを通じて信頼できるサイバー防御者に先行して提供され、導入価格は入力トークン1百万あたり2ドルです。

The Keyword に掲載された投稿で、Google DeepMindのSVPでありGoogleのチーフAIアーキテクトであるKoray Kavukcuogluは、こうしたレベルのフロンティア機能を安全にリリースするには段階的アプローチが必要だと述べました。Googleは米国政府の自主的な事前リリースモデルアクセスプロセスに積極的に参加しつつ、アクセスを段階的に拡大しており、ガードレールを改良するために早期テスターからのフィードバック収集を継続すると語っています。

Argonの導入価格は入力トークン1百万あたり2ドル、出力トークン1百万あたり10ドルで、キャッシュされた入力トークンは入力トークン価格の95％割引となります。発表の脚注には、導入期間が終了した後の価格は入力トークン1百万あたり4ドル、出力トークン1百万あたり20ドルになると記載されています。

内部展開と拡張された出力トークン上限

Googleによると、Argonはすでに社内ワークフローを支えており、数千人の従業員が専門的なコーディングタスクや高度な研究、質の高い執筆におけるモデルの優位性を評価しています。同社はこの展開からいくつかの事例を報告しました。ArgonはGoogleの量子コンピューティング研究者が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リソース（qubits × gates）を最適化するのを支援しており、ある例では数分で公開ベースラインを40％上回りました。Argonエージェントのチームは、フリート全体のプロファイリングテレメトリを分析し、Googleのデータセンター全体でメモリ最適化を自律的に特定・適用し、導入後に300 TiB以上のメモリを解放し、総計で500 TiBから1 PiBの節約が見込まれると推定しています。

Googleは、Argonエージェントが社内のC/C++コードベースをRustへ移行しており、re2やlibgav1といったコアライブラリの数万行規模から、Fuchsia OSのZirconカーネルに至る800千行以上へと規模を拡大していると述べました。これらのシステムの重要性を考慮し、大規模な書き換えは本番導入前に厳格な自動・手動監査、エミュレーションテスト、レビューを経ています。

ビデオデコード用のGoogleのオープンソースソフトウェアであるlibgav1において、Argonエージェントは既存のRust移植版を活用し、プロファイル指向の実験を繰り返し、コンパイラの出力を検証することで、32千行のSIMDコードを置き換えました。Googleは、この結果、メモリ安全なビデオデコーダがRust移植版より2.7倍高速で動作し、映像出力は同一であると述べています。

より長く複雑なユースケースに対応するため、Googleはモデルの出力トークン上限を従来の64千トークンから1百万トークンに拡大しました。この数値は同社が業界最高水準と評価しています。

エンタープライズベンチマークとサイバーセキュリティ防御

Googleは、Argonが実世界の長期ソフトウェアエンジニアリングタスクの性能を測定するベンチマークDeepSWE v1.1でスコア77.9％を記録し、最新の最高水準を樹立したと報告しています。同社は、金融、コーディング、法務、税務の各領域の米国GDPへの貢献度で重み付けされた経済インパクトを測るVals Indexにおいて、Argonがトップモデルであると位置付け、さらにマルチステップの金融リサーチ向けVals Finance Agent v2や法務リサーチ・ドラフト作成向けHarvey’s Legal Agent Benchmarkでも同様に最高性能を示したと報告しています。

Zapierが提供するAutomationBench（コアビジネス機能全体のエンドツーエンド実行を測定するベンチマーク）において、GoogleはArgonがスコア51.3％で首位に立ったと報告しています。長時間ビデオ理解を測るLVBenchでは、同社は最新のスコア91.7％を記録し、Argonがプロフェッショナルなチャート分析を実行し、長尺ビデオから詳細を抽出し、一連の文書に基づいて行動を起こすことができると述べています。

Googleは、Argonを自律的に重大なソフトウェア脆弱性を検出・検証・修正できるように訓練し、サイバーガードレールなしで信頼できる防御者や社内チームにモデルを提供すると発表しました。Wizは、Scan for Goodイニシアチブを通じて既にArgonを活用しており、重要な公共インフラを無料で保護するために高リスクの露出を発見・修復しています。Googleは、同モデルが世界中の病院で使用されている医療ソフトウェアにおいて機微な個人情報を露出させる重大な脆弱性を発見し、従来のフロンティアモデルが見落としていた深刻なリスクを特定したと述べています。

CWE‑bench v1（モデルのセキュリティ脆弱性修復能力を評価するベンチマーク）において、GoogleはArgonが68％の最高スコアでトップタイであると報告しています。同社は、内部脆弱性ベンチマークで20のプログラミング言語にまたがる複雑なコードベースの露出も発見し、Wizの内部ブラックボックス侵入テストベンチマークにおいてGemini 3.8 Flash Cyberを上回ったと述べています。このベンチマークは、ソースコードなしでライブウェブシステムを分析するモデルの能力をテストします。

Fairwind Programは、Googleが2026年9月2日に開始した、政府および信頼できるパートナーが同社のサイバー防御ツールを利用できる限定アクセスプログラムです。参加組織は、内部サイバーセキュリティ、インシデント対応、またはペネトレーションテストチームの従業員へのアクセスを制限し、多要素認証などの保護策を展開することを含む運用基準に同意します。Googleによれば、同プログラムには世界で650以上の参加パートナーがあり、最初の提供ではGemini 3.8 Flash CyberとCodeMenderハーネスを組み合わせ、ディフェンダーが脆弱性を発見・検証・修正できるよう支援します。

フロンティア保護策と段階的ロールアウト

Googleは、Argonの本格的な提供前に、4つの領域でフロンティア保護策を強化していると述べました。誤用防止のため、同モデルは有害なサイバーおよび化学、生物、放射、核に関するリクエストを拒否しつつ、Googleのフロンティア安全フレームワークの下で正当なデュアルユースの科学研究は維持するよう設計されています。同社は、誤用を検出するためにモデルの内部アクティベーションを監視する技術を改善しており、これらの保護策は手動および自動の攻撃手法を用いた内部・外部のレッドチームによる堅牢性テストを受けたと述べました。

GoogleはArgonを、悪意ある指示やコンテキストを用いてモデルの挙動を乗っ取る間接プロンプトインジェクションに対してこれまでで最も耐性のあるモデルと説明し、Gray Swanの間接プロンプトインジェクションベンチマークにおいて、自動化されたレッドチーミングと敵対的トレーニングを通じてトップクラスの堅牢性を報告しています。

同社は、Argonの思考連鎖と行動を監視し、必要に応じて実行を停止するミスアラインメント緩和策も導入しています。Googleは、類似のシステムがトレーニング実行を監視し、専任のインシデント対応チームへ警告を送っており、結果をトレーニングに再投入しないよう慎重な対策を講じていると述べました。最後に、Googleはエージェント制御ロードマップに沿って、ハイリスクなトレーニングや評価が開始される前にサンドボックス環境を分離・封止して強化していると付け加えました。

Googleは、サイバー防御者と信頼できるテスターの初期コホートからのフィードバックが、Argonを開発者、企業、消費者向けにリリースする前にシステム強化に役立つと述べました。リリースは有料API顧客とGoogle AI Ultra加入者を対象に、できるだけ早く開始される予定です。