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公開日
2026年9月30日（米国時間）、Googleは新しいフロンティアモデル「Gemini 4 Argon（ジェミニ 4 アルゴン）」を発表しました。長時間・多段階の業務をこなす推論力を持ち、ソフトウェア開発、法務や財務などのナレッジワーク、サイバー防御で最先端の性能を示したとしています。
ただし、現時点で使えるのは「Fairwind Program」に参加するサイバー防御組織とGoogle社内に限られます。一般の企業が使えるようになる時期は発表されていません。
本記事では、Googleの公式ブログとFairwind Programの公式発表をもとに、Argonの性能・料金・提供範囲・安全対策を整理します。そのうえで、情シスがこの発表をどう読み、一般提供までに何を準備しておくべきかを解説します。
本記事のポイント
Gemini 4 Argonは、出力上限を6万4千トークンから100万トークンへ大きく広げた、長時間タスク向けのフロンティアモデルです。
導入価格は100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルです。導入期間が終わると入力4ドル・出力20ドルに上がると、英語版の公式ブログに記載されています。
先行提供はFairwind Program参加者に限られます。一般提供は有料APIの利用者と個人向けプラン「Google AI Ultra」の加入者から始まる予定で、日程は未定です。
情シスにとっての論点は、個人契約のAI Ultra経由で社内に入り込むシャドーAI、1回の処理が長く高額になり得るAPIコスト、自律性の高いエージェントの統制の3つです。
Gemini 4 Argonとは｜Googleが「次の時代」と位置づけるフロンティアモデル
Gemini 4 Argonは、Gemini 4世代のフロンティアモデルとして発表されました。複雑で長期にわたるワークフローを、深い推論を保ったままやり切ることを狙って作られています。
公式ブログでGoogle DeepMindのKoray Kavukcuoglu氏は、Argonが得意とする領域として、実世界のソフトウェアエンジニアリング、法務・財務などの企業のナレッジワーク、サイバーセキュリティの3つを挙げています。結びではクリエイティブライティングも加えています。
項目 | 内容 |
|---|---|
発表日 | 2026年9月30日（米国時間）、日本語版ブログは10月1日 |
開発 | Google DeepMind |
得意領域 | ソフトウェア開発、法務・財務などのナレッジワーク、サイバー防御 |
出力トークン上限 | 100万トークン（従来は6万4千トークン） |
現在の提供先 | Fairwind Program参加組織、Google社内 |
一般提供 | 有料API利用者とGoogle AI Ultra加入者から順次（日程未定） |
導入価格 | 入力2ドル／出力10ドル（100万トークンあたり） |
Google社内ではすでに数千人の社員が、専門的なコーディング、踏み込んだ調査、文章作成に使っているといいます。公式ブログでは、社内での具体的な成果として次のような事例が紹介されています。
データセンターのメモリ最適化：複数のArgonエージェントがサーバー群のプロファイリングデータを分析し、最適化を自律的に見つけて適用しました。展開後に300TiB以上のメモリが空き、最終的に500TiB〜1PiBの節約を見込んでいます。
C/C++からRustへの大規模移行：数万行規模のライブラリから、80万行を超えるOSカーネルまで移行を進めています。重要なシステムが多いため、本番適用の前に自動・手動の監査とテストを重ねていると説明しています。
量子アルゴリズムの最適化：ある事例では、公表済みの基準値を数分で40%上回りました。
Geminiシリーズ全体の位置づけや、業務での一般的な使いどころは Gemini（ジェミニ）とは？特徴やビジネス最新活用事例を解説 で紹介しています。
性能の特徴｜長時間の作業を1回で終わらせる設計と、業務系ベンチマークでの首位
Argonの性能面で最も大きな変化は、1回の処理で出力できる量が約15倍に増えた点です。モデルが途中で打ち切られずに数十万トークン規模の思考と出力を続けられるため、難しい問題を一気に解き切れるとGoogleは説明しています。
ベンチマークでは、コーディングだけでなく、財務・法務・業務自動化といった「仕事」に近い評価で首位を並べたのが特徴です。
評価 | 何を測るか | Argonの結果（公式発表） |
|---|---|---|
DeepSWE v1.1 | 実務に近い長時間のソフトウェア開発タスク | 77.9%で過去最高 |
Vals Index | 財務・コーディング・法務・税務の業務成果（米国GDPへの寄与で重み付け） | 首位 |
Vals Finance Agent v2 | 多段階の財務リサーチ | 首位水準 |
Harvey's Legal Agent Benchmark | 法務リサーチと文書作成 | 首位水準 |
AutomationBench（Zapier） | 主要な業務機能をまたぐ一連の処理の実行 | 51.3%で1位 |
LVBench | 長尺動画の理解 | 91.7%で最高水準 |
CWE-bench v1 | セキュリティ脆弱性の修正 | 68%で首位タイ |
情シスの目線で注目したいのは、AutomationBenchとLVBenchです。前者は複数のSaaSや業務システムをまたいで処理を最後まで進める力、後者は長い動画や大量の資料から細部を拾う力を示しています。公式ブログでも、専門的なチャート分析や、一連の文書に基づいて行動を起こす用途を例に挙げています。
一方、これらはすべてGoogleが公表した数値です。自社の業務手順や社内用語に当てはまるかは別問題なので、提供が始まったら自社の実データに近い課題で確かめる前提で読んでおくのが安全です。
同じGeminiの現行モデルの性能と料金は 「Gemini 3.8 Flash」公開｜情シス向け性能・料金・導入判断ガイド で整理しています。Argonの一般提供までは、3.8 Flashが社内展開の現実的な選択肢になります。
サイバー防御の能力｜「ガードレールなし」で先行提供する理由とFairwind Program
Argonはサイバー防御に強くなるよう訓練されており、重要なソフトウェアの脆弱性を自律的に発見・検証・修正できるとされています。信頼できる防御側の組織とGoogle社内チームには、サイバー関連の制限（ガードレール）を外した状態で提供されます。
公式ブログで紹介された主な成果は次のとおりです。
医療ソフトウェアの重大な脆弱性を発見：Wizが無償で公共インフラを守る取り組み「Scan for Good」でArgonを使い、世界中の病院で使われる医療ソフトウェアに、機密性の高い個人情報が漏れる重大な脆弱性を見つけました。従来のフロンティアモデルでは見落とされていたリスクだとしています。
20言語にまたがる脆弱性の発見：Google社内の総合的な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から幅広い問題を見つけました。
ソースコードなしの侵入テスト：Wizの社内ベンチマークでは、稼働中のWebシステムを外から分析し、攻撃対象の把握、脆弱性の特定、検証用の証拠づくりのいずれでも、前世代のサイバー特化モデル「Gemini 3.8 Flash Cyber」を上回りました。
Fairwind Programとは
Fairwind Programは、Googleが2026年9月2日に始めた、政府と信頼できるパートナー向けの限定アクセスプログラムです。初期の対象は次の3種類の組織とされています。
対象 | 狙い |
|---|---|
政府・国のサイバー当局 | 公共ネットワークと行政サービスの防御 |
重要インフラ事業者 | 医療・通信・エネルギー・金融の安定稼働 |
中核的なテクノロジー基盤 | 多くの利用者が依存するソフトウェア基盤の保護 |
参加組織は、利用者を社内のセキュリティ、インシデント対応、侵入テストのチームに限ることや、多要素認証などの保護策を導入することに同意する必要があります。参加パートナーは世界で650を超えています。
一般的な事業会社がこの枠に入るのは現実的ではありません。ただし同じ発表の中で、Google Cloudの顧客であれば誰でも、脆弱性を自動修正するエージェント「CodeMender」を、Gemini Enterprise Agent Platform上で一般公開済みのモデルと組み合わせて使えると案内されています。CodeMenderの仕組みや位置づけは Googleが脆弱性自動修復AIエージェント「CodeMender」プレビュー版リリース で解説しています。
情シスがこの動きから読み取るべきこと
サイバー領域で高い能力を持つモデルをどう提供するかは、Google以外のAIベンダーにとっても大きな論点になっています。他社の動きは GPT-6 Astra発表｜サイバーセキュリティCritical到達の意味と情シスの統制ポイント や Claude Mythos 5.1公開｜情シスが押さえる性能・提供体制・監視リスク で整理しています。
情シスにとっての含意は2つあります。ひとつは、脆弱性が見つかってから悪用されるまでの時間が今後さらに縮む前提で、パッチ適用のサイクルを見直す必要があることです。もうひとつは、侵入テストや脆弱性診断を外部に委託している場合、委託先がこうしたモデルを使う可能性があることです。契約更新のタイミングで、AIの利用有無とデータの扱いを確認項目に加えておくとよいでしょう。
料金｜導入価格は入力2ドル・出力10ドル、期間終了後は2倍に
Argonの導入価格は100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルで、キャッシュ済みの入力は95%引きになります。導入期間が終わると入力4ドル・出力20ドルに上がりますが、導入期間がいつ終わるかは発表されていません。
区分 | 入力 | 出力 | キャッシュ済み入力 |
|---|---|---|---|
導入価格 | 2ドル | 10ドル | 入力価格の95%引き（0.1ドル） |
導入期間終了後 | 4ドル | 20ドル | 入力価格の95%引き（0.2ドル） |
※100万トークンあたり、米ドル。キャッシュ済み入力の金額は95%引きから算出した参考値です。
情シスが見落としやすい「1回あたりの上限額」
出力上限が100万トークンに広がったことで、1回のリクエストでかかる費用の上限も大きくなりました。仮に上限いっぱいまで出力した場合、出力だけで導入価格なら1回10ドル、導入期間後なら1回20ドルかかる計算です。
従来は出力が6万4千トークンで打ち切られていたため、1回の処理で費用が膨らむことはあまりありませんでした。Argonでは、長時間のエージェント処理を何本も並行で回すと、短期間で想定以上の請求になり得ます。APIを社内で使う場合は、プロジェクトごとの利用上限や予算アラートを、利用開始と同時に設定しておくのが前提です。
価格改定を前提に予算を組む
もうひとつの注意点は、導入価格が期間限定であることです。導入価格で試算した費用対効果は、期間終了後に単価が2倍になると前提が崩れます。稟議や予算申請では、導入期間後の価格でも試算を併記しておくと、後から見直しを迫られにくくなります。
なお、期間終了後の価格は英語版の公式ブログの脚注にだけ記載されており、日本語版には載っていません（2026年10月1日時点）。料金のように後から変わりやすい情報は、英語の原文で確認する習慣をつけておくと安心です。
AIサービスの予算をどこから捻出するかは クラウドコスト最適化でAI投資予算を創出する情シス実践ガイド が参考になります。部門ごとに増えていくAIサービスの支払いを一覧で把握するなら、Adminaのコスト管理機能 も役立ちます。
提供範囲と今後の動き｜一般の企業が使えるのは「有料APIとAI Ultraから」
一般提供は、有料のAPI利用者と個人向けの上位プラン「Google AI Ultra」の加入者から始まる予定です。開始日は明らかにされておらず、Googleは初期利用者からのフィードバックで安全対策を改良したうえで、開発者・企業・一般消費者へ順次広げるとしています。
段階 | 対象 | 状況（2026年10月1日時点） |
|---|---|---|
先行提供 | Fairwind Program参加組織、Google社内 | 提供中（サイバー関連の制限なし） |
次の段階 | 有料API利用者、Google AI Ultra加入者 | 予定（日程未定） |
その後 | 開発者・企業・一般消費者へ順次拡大 | 予定（日程未定） |
Gemini Enterprise／Google Workspace | 企業向け管理機能つきの経路 | 公式発表に記載なし |
Googleは並行して、米国政府による公開前のモデル評価に任意で参加していると説明しています。慎重な段階展開をとっているため、一般提供の時期は予告なく前後する可能性があります。
情シスが警戒したい「AI Ultra経由の先行利用」
この提供順で情シスが気にしておきたいのは、企業向けの管理機能が整う前に、個人向けプランで社員が使い始めるケースです。AI Ultraは個人向けのサブスクリプションなので、社員が私費や経費精算で契約すれば、情シスが把握しないまま業務データがArgonに渡ることになります。
GoogleのAIプランの構成や、個人プランで提供される機能を企業がどう扱うべきかは Gemini Sparkが日本のProプランに拡大！料金・機能と情シスの統制ポイント で解説しています。
開発者がAPIを試す経路としては、Google AI Studioが入口になることが多くあります。セキュリティ面の情報は Google AI Studioのセキュリティ情報 で確認できます。
今後の変更は公式の情報源で追う
提供範囲と価格はこれから変わる部分が多いため、判断には次の一次情報を使うのが確実です。
Google公式ブログ（英語版）：提供範囲、価格、脚注の条件
Google公式ブログ（日本語版）：社内共有用の日本語の説明
Google DeepMindのFairwind Programページ：参加対象と条件
Gemini APIの料金ページとモデル一覧：一般提供後のモデルID、正式な単価、データの扱い
特に追いかけたいのは、一般提供の開始日、導入価格の終了日、Gemini EnterpriseとGoogle Workspaceでの提供有無、API経由で送ったデータの扱いの4点です。。
安全対策の4領域｜Google側の対策と、企業側に残る責任を分けて読む
Googleは一般提供の前に、悪用防止、プロンプトインジェクション対策、ミスアライメント（意図からの逸脱）の監視、実行環境の堅牢化の4領域で安全対策を強化するとしています。いずれもGoogle側の仕組みなので、自社での利用ルールや監視を置き換えるものではありません。
領域 | Googleの対策（公式発表） | 企業側に残る課題 |
|---|---|---|
悪用の防止 | サイバー攻撃や化学・生物・放射性物質・核（CBRN）分野の有害な依頼を拒否。モデル内部の状態を監視して悪用を検知する手法を改良し、社内外のレッドチームで検証 | 社員の利用目的が業務の範囲内かは自社で管理する必要がある |
プロンプトインジェクション対策 | 間接的プロンプトインジェクションへの耐性がGemini史上最も高く、Gray Swanの評価で首位 | 耐性が高くてもゼロではない。外部の文書やWebページを読ませる業務は引き続き注意が必要 |
ミスアライメントの監視 | 思考過程と行動を監視し、ユーザーの意図を超えた行動の兆候があれば実行を止める仕組みを導入 | 監視はGoogle側の基準による。社内システムへの権限の渡し方は自社で決める |
実行環境の堅牢化 | 高リスクな訓練や評価の前に、サンドボックス環境を隔離・密閉 | 社内でエージェントを動かす環境の隔離は自社の責任 |
プロンプトインジェクションへの耐性をどう評価するか
間接的プロンプトインジェクションとは、AIに読ませるメールや文書、Webページに悪意ある指示を紛れ込ませ、AIの動きを乗っ取る攻撃です。Argonは長時間・多段階の処理が得意なぶん、外部の情報を読み込む機会も増えます。モデルの耐性が上がったことは歓迎すべき変化ですが、Google自身も多層的な防御が欠かせない攻撃だと述べています。
攻撃の手口と社内でできる対策は プロンプトインジェクションとは？最新の攻撃手口と今すぐできる対策を解説 で詳しく解説しています。
「実行を止める仕組み」が必要になった背景
ミスアライメントの監視は、AIエージェントが目的を達成しようとして、利用者が想定していない手段をとるリスクへの備えです。業界では、評価中のAIエージェントが権限なく外部に働きかけた事例も出ています。何が起き、企業が何を点検すべきかは OpenAIのAI暴走・他社に不正侵入｜情シスが点検すべき10項 で整理しています。
Argonのように長く自律的に動けるモデルほど、社内システムにどこまで権限を渡すか、どの操作で人の承認を挟むかを先に決めておく必要があります。エージェント全般の統制の考え方は AIエージェントのセキュリティと情シス向けガバナンス実務ガイド が参考になります。
情シスの活用ポイント｜情報の取り入れ方と、一般提供までに準備すること
Argonは多くの企業にとって「今すぐ導入するモデル」ではなく、「提供が始まったときに慌てないよう準備しておくモデル」です。情報の追い方、使いどころの見極め、統制の準備の3つを、一般提供の前に進めておくのが効率的です。
情報の取り入れ方｜ベンチマークより「提供条件」を先に見る
新モデルの発表では性能の数字に目が行きがちですが、情シスが先に確認すべきなのは提供条件です。今回の発表で言えば、誰が・いつから・どの経路で・いくらで使えるかの4点が、社内の判断を左右します。
誰が：現時点ではFairwind Program参加組織のみ。自社が対象かどうか
いつから：一般提供は日程未定。社内向けの案内は「発表があり次第」にとどめる
どの経路で：有料APIとAI Ultraが先行。企業向け管理機能つきの経路は未発表
いくらで：導入価格と期間後の価格の両方。1回あたりの上限額も確認する
性能の数字は、提供条件を確かめたあとで「自社の業務でも同じ結果が出るか」を考えながら読めば十分です。
使いどころの見極め｜Argonが向く業務、向かない業務
公式の説明と評価結果からは、Argonは次のような「長くて重い」業務に向くと読み取れます。
古いシステムのコード移行や、大規模なリファクタリング
契約書・規程・財務資料など、大量の文書を横断する調査と下書き
複数のSaaSにまたがる業務フローの自動化
長時間の会議録画や操作動画からの情報抽出
自社開発システムの脆弱性診断と修正案の作成（一般提供後、利用規約の範囲内で）
一方、問い合わせ対応やメール文面の作成のような短く軽い作業では、出力上限の大きさは活きません。単価の低いFlash系モデルで足りる業務まで上位モデルに寄せると、費用だけが増えます。モデルを業務ごとに使い分ける前提で、社内の標準モデルと「重い業務用」のモデルを分けて決めておくとよいでしょう。
統制の準備｜一般提供の前に決めておきたいこと
一般提供が始まってから利用ルールを作ると、先に使い始めた社員とのあいだで混乱が起きがちです。次の項目は、今のうちに決めておけます。
個人向けプラン（AI Ultraなど）を業務で使ってよいかどうか、使う場合の申請方法
APIを使う場合のキーの発行者と保管場所、プロジェクトごとの利用上限
エージェントに渡してよい権限の範囲と、人の承認を挟む操作
機密情報や顧客データを入力してよい経路
外部委託先（開発・診断）がAIを使う場合の報告ルール
まずは社員がどのAIサービスを使っているかを把握することが出発点です。Adminaのシャドー AI 管理機能 を使えば、社内で利用されているAIサービスを洗い出し、未承認の利用に気づけます。シャドーAIのリスクと対策の全体像は シャドーAIとは？情報漏洩リスクと情シス向け検知・対策ガイド で解説しています。
企業規模別｜情シスが今やるべきこと
どの規模の企業でも、今やるべきことは「導入」ではなく「準備」です。ただ、AIの利用状況や開発体制によって、優先すべき項目は変わります。
50名未満の企業
専任の情シスがいない、または少人数の企業では、ルールを作り込むより「勝手に契約しない」という一線を先に引くのが現実的です。AI Ultraのような個人向け上位プランを業務で使う場合は事前に相談してもらう、という一文を社内に共有しておくだけでも、把握できない契約の発生を防げます。
ArgonのAPIを自社で使う場面は当面少ないはずです。脆弱性の悪用が早まる流れに備えて、OSや業務アプリの自動更新が有効になっているかを点検しておきましょう。
50〜300名の企業
部門ごとにAIサービスの導入が進み始める規模です。まず、社内で使われているAIサービスと契約形態（法人契約か個人契約か）を棚卸しし、Gemini系のサービスを誰がどの経路で使っているかを把握します。
そのうえで、AI利用ガイドラインに「個人向け上位プランの業務利用」と「APIの利用上限」の項目を加えておくと、Argonの一般提供時にそのまま適用できます。ガイドラインの作り方は AI利用ガイドラインの作り方｜社内規定に盛り込むべき10項目と雛形【2026】 が雛形つきで参考になります。
300名超の企業
開発部門やセキュリティ部門がAPIを直接使う可能性が高い規模です。Argonの一般提供に備えて、評価用のプロジェクトと予算枠、評価に使う社内課題を先に決めておくと、提供開始後すぐに検証へ移れます。導入期間後の価格でも費用対効果が合うかを、評価計画の段階で確認しておきましょう。
重要インフラに関わる事業を持つ企業は、Fairwind Programの対象に入るかどうかをGoogle Cloudの担当者に確認する価値があります。また、複数のAIベンダーのモデルを併用する前提で、選定基準と統制の枠組みをベンダー横断でそろえておくことも重要です。考え方は ChatGPT Work・Gemini Spark・Claude Cowork徹底比較｜情シスが押さえる選定基準と統制ポイント が応用できます。
よくある質問（FAQ）
Q. Gemini 4 Argonは今すぐ使えますか？
A. 2026年10月1日時点では、Fairwind Programに参加するサイバー防御組織とGoogle社内のチームに限られています。一般提供は有料API利用者とGoogle AI Ultra加入者から始まる予定ですが、開始日は発表されていません。
Q. 料金はいくらですか？
A. 導入価格は100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルで、キャッシュ済みの入力は95%引きです。導入期間が終わると入力4ドル・出力20ドルになると、英語版の公式ブログに記載されています。導入期間の終了時期は未発表です。
Q. Google WorkspaceやGemini Enterpriseで使えるようになりますか？
A. 公式発表では、Google WorkspaceやGemini Enterpriseでの提供について言及がありません。Googleは開発者・企業・一般消費者へ順次広げるとしているため、企業向けの経路の発表を待つのが確実です。
Q. これまでの「Pro」モデルとの関係はどうなっていますか？
A. 公式発表では、「Argon」という名称の由来や、従来の上位モデルに使われてきた「Pro」との関係は説明されていません。社内で案内する際は、Gemini 4世代の新しいフロンティアモデルとして発表された、という事実にとどめておくのが無難です。
Q. 自社もFairwind Programに参加できますか？
A. 初期の対象は、政府・国のサイバー当局、重要インフラ事業者、中核的なテクノロジー基盤とされています。一般的な事業会社が参加するのは難しいと考えられます。Google Cloudの顧客であれば、一般公開済みのモデルとCodeMenderを組み合わせて脆弱性の修正に使う方法が案内されています。
Q. 「サイバーガードレールなし」での提供は危険ではないのですか？
A. 制限を外して提供される相手は、信頼できる防御側の組織とGoogle社内に限られます。Fairwind Programの参加組織は、利用者を社内のセキュリティ関連チームに限定し、多要素認証などの保護策を導入することに同意しています。一般提供版では、サイバー攻撃やCBRN分野の有害な依頼を拒否する仕組みが働く設計です。
Q. Gemini 3.8 FlashからArgonへの切り替えを検討すべきですか？
A. 一般提供までは切り替えようがないため、現時点では3.8 Flashを使い続けるのが現実的です。提供開始後も、短く軽い業務はFlash系、長時間・多段階の重い業務はArgonと、業務ごとに使い分けるのが費用面でも合理的です。
まとめ｜Argonは「導入の判断」より先に「受け入れの準備」を進める
Gemini 4 Argonは、出力上限の拡大と業務系ベンチマークでの首位により、AIに任せられる仕事の長さと重さを一段引き上げるモデルです。一方で、提供はまだ限定的で、一般提供の日程も企業向けの経路も決まっていません。
情シスにとって大事なのは、性能の数字に反応することではありません。個人向けプランからの先行利用、高額になり得るAPI費用、自律的に動くエージェントの権限という3つのリスクに、提供が始まる前に手を打っておくことです。最後に、確認項目をチェックリストにまとめます。
情シス向けチェックリスト
社内で使われているAIサービスと、法人契約・個人契約の別を把握している
AI Ultraなど個人向け上位プランの業務利用について、可否と申請方法を決めている
APIキーの発行者・保管場所・プロジェクトごとの利用上限を決めている
導入期間後の価格（入力4ドル・出力20ドル）でも費用を試算している
エージェントに渡す権限の範囲と、人の承認を挟む操作を決めている
外部の文書やWebページを読ませる業務で、プロンプトインジェクション対策を確認している
開発・診断の委託先に、AI利用の有無とデータの扱いを確認している
パッチ適用のサイクルを、脆弱性の悪用が早まる前提で見直している
一般提供の開始日、導入価格の終了日、企業向け経路の発表を公式情報で追う担当を決めている
本記事の内容に誤り等がございましたら、こちらからご連絡ください。
監修
Admina Team
情シス業務に関するお役立ち情報をマネーフォワード Adminaが提供します。
SaaS・アカウント・デバイスの管理を自動化し、IT資産の可視化とセキュリティ統制を実現。
従業員の入退社対応や棚卸し作業の工数を削減し、情報システム部門の運用負荷を大幅に軽減します。
中小企業から大企業まで、情シス・管理部門・経営層のすべてに頼れるIT管理プラットフォームです。
