Gemini 4 Argonとは？Googleの成功例から考える「任せられる仕事」の条件

Q: ベンチマークでの「要件達成率が90パーセント以上」は、実務の9割を任せられるという意味ですか？

個別の作業要件を満たす能力と、プロジェクト全体を最後まで完遂する能力は異なります。AIの評価機関であるValsが報告したHarveyの法務エージェントベンチマークにおいて、Gemini 4 Argonは個別の採点基準を平均94.04パーセント満たしましたが、すべての基準を完全に満たして「タスクの完了」と判定された割合は19.6パーセントでした。実務の何割を任せられるかを知りたいなら、自社の仕事を課題にして、完成した成果物の割合を測ります。

Gemini 4 Argonは、Googleが2026年9月30日に発表した、ソフトウェアエンジニアリングや法務、金融、サイバー防御といった複雑で長い専門業務に向けたAIモデルです。ツールを使い、実行結果を確認して修正しながら、複数工程にわたる仕事を進めるように設計されています。

自社への導入を考える際に参考になるのは、GoogleがAIにコードの変更、実験、結果の確認、再修正を繰り返させた事例です。Googleは映像データを処理するソフトウェア「libgav1」の処理速度を改善したと報告しています。

ただし、コード改善で確認できた能力と、別の仕事でも最後まで完了できるかは分けて考える必要があります。たとえば法務の評価課題では、個別の採点基準の平均達成率が94.04パーセントに達した一方、全条件を満たして完了できたタスクの割合は19.6パーセントでした。

この記事では、Googleの改善手順と法務の評価結果をもとに、自社で試す仕事と完成条件を考えます。

Gemini 4 Argonが対象にするのは長い専門業務
1. 「長く考え続ける」ための仕様変更
2. 誤回答の少なさと業務自動化の評価
Googleのコード改善は測定と修正を繰り返した
高い採点項目の達成率でも仕事の完了率は別になる
1. 作業の代行と最終承認を分ける設計
サイバー防御への先行提供は能力と制御を一緒に確かめる
提供状況と料金を踏まえて自社の試行を決める
1. 単価の安さと仕事の総費用は異なる
2. 提供開始に備えた自社の試行アプローチ
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Gemini 4 Argonが対象にするのは長い専門業務

発表資料と空欄の公開モデル一覧を照合する手 — 発表資料と公開モデル一覧を照合する概念図。能力の発表と一般利用の開始を区別します。

Google公式発表に掲載されたGemini 4 Argonのキービジュアル — Google公式発表に掲載されたキービジュアル。

GoogleがGemini 4 Argonの対象として挙げているのは、ソフトウェアエンジニアリングや法務、金融、サイバー防御です。共通するのは、一度の回答で終わらず、ツールを使って途中の結果を確認し、次の作業へ進むという仕事の進め方です。

「長く考え続ける」ための仕様変更

複雑な問題を解く能力を支える仕様として、AIモデルの出力上限が従来の6万4000トークンから100万トークンへと大幅に拡大されました。これは入力として読み込める資料の量ではなく、AIが一度の指示を受けて思考し、出力し続ける長さの限界を引き上げたことを意味します。

トークンは文章やコードを処理する際の単位で、文字数とは一致しません。第三者評価機関のArtificial Analysisは、Gemini 4 Argonの評価において、AIの推論を含む長い応答を一時停止させ、後続の呼び出しへ継続する「Long Decode Continuation」というAPIの新機能を用いたと報告しています。

誤回答の少なさと業務自動化の評価

長い工程をAIに任せる際には、途中で事実と異なる回答（ハルシネーション）をしないかも確認したいところです。

Artificial Analysisの調査によると、同モデルのハルシネーション発生率は15%と、同等の知能指数を持つ主要な上位モデルの中で最も低い水準を記録しました。評価機関はこの結果について、知らない答えを誤って推測するよりも、回答を控える傾向が強いと説明しています。

業務自動化の評価では、Gemini 4 Argonはビジネス機能全体の自律的な実行能力を測るAutomationBenchにおいて、トップの成績を収めています。

Googleのコード改善は測定と修正を繰り返した

コード紙、速度計、同じ映像を示す二枚のフィルム — コード変更後の速度と映像出力を確認する概念図。

自律的な実験と評価のループ

Googleは、圧縮された映像データを再生できるように復元（デコード）するオープンソースソフトウェア「libgav1」のコード改善において、Gemini 4 Argonを用いたエージェントを活用しました。この事例では、メモリの安全性を特徴とするプログラミング言語Rustの既存移植版に含まれる、3万2000行に及ぶSIMD（複数のデータを同時に処理する技術）コードを安全なRustコードへ置き換える作業が行われました。

ここで注目すべきは、AIが単にコードを一気に書き換えて終わりにしたわけではない点です。エージェントは処理の測定結果をもとに実験を何度も行い、コンパイラ（コードを実行可能な形へ変換するソフトウェア）の出力を分析しながら、コンパイラが自動で最適化できるようにコードを修正しました。AIはコードを書くだけでなく、測定結果を見て次の修正まで進めています。

この反復作業の結果、生成されたメモリ安全な映像デコーダは変更前と同じ映像を出力しながら、既存のRust移植版と比較して処理速度が2.7倍に向上しました。この2.7倍という数値は、既存の最適化されたC++を上回ったわけではなく、C++の性能水準に肉薄したことを意味しています。

大規模な変更を支える監査とテスト

Googleの社内では、数万行規模のコアライブラリだけでなく、80万行を超える基本ソフトの中核であるFuchsia Zirconカーネルに至るまで、CやC++からRustへの大規模なコード移行にGemini 4 Argonのエージェントが取り組んでいます。

さらに、データセンター全体への最適化にも応用されています。AIエージェントのチームが、システムの動作状況やリソース消費を記録したプロファイリングデータを自律的に分析してメモリ最適化を特定・適用し、すでに300TiBを超えるメモリを解放しました。全体では500TiBから1PiBもの節約が見込まれています。

これほど大規模でクリティカルなシステムへAIの成果物を適用するにあたって、Googleは本番環境へ展開する前に、厳格な自動および手動の監査、エミュレーションテスト、そしてレビューを実施していると明言しています。この運用では、AIが変更案を作る工程と、その変更を本番へ出してよいか確かめる工程が分かれています。

自社業務へ導入するための体制づくり

Googleの事例を自社で試すなら、AIにコードの変更、テストの実行、結果の確認、再修正を任せる方法が考えられます。

担当者は、変更後も出力が正しく、処理速度が改善したかを確認します。

では、AIが各要件を満たす割合と、仕事全体を完了する割合には、どの程度の差があるのでしょうか。

高い採点項目の達成率でも仕事の完了率は別になる

トヨタ、ホンダ、日産の資料と空欄の比較表 — 資料比較の概念図。各項目の正確さと、表全体を判断に使える状態を分けて確認します。

業務自動化プラットフォームを提供するZapierは、AIエージェントが実際の業務システムで現実のワークフローを実行できるかを測定する「AutomationBench」を公開しています。この模擬環境の評価（版1.0.6）において、Gemini 4 Argonの高推論（High）設定は51.29パーセントのスコアを記録し、対象モデルの中でトップに立ちました。

この評価は、AIが生成した回答の文章を採点するのではなく、ツールを操作した後に残されたシステム側の「最終的な環境データ」を検証する仕組みです。たとえば、営業部門の案件処理を想定したタスクでは、類似した顧客名を正確に区別し、表計算ソフトの古い情報を避けて最新の数値を引き出し、メールの中に埋もれた転送の規則を見つけ、親会社に関連する重大なサポート案件を確認したうえで、正しい部署へ通知を送るといった複数の手順が求められます。

ここで重要なのは、それらの手順のうち大半を完璧にこなしても、最後の1つの宛先を間違えれば「タスクとしては不合格」と判定される点です。この評価では、タスクに設定された全条件を満たした場合だけ合格になります。

高度な専門業務においても、要件を個別に満たすことと全体の仕事が完了することの差は顕著に表れます。AIの評価機関であるValsが報告したHarveyの法務エージェントベンチマークにおけるGemini 4 Argonの成績を見ると、個別の採点基準の達成率は平均94.04パーセントという極めて高い水準を示しました。

しかし、すべての要件を完全に満たさなければならない厳格な「タスク解決率（完了率）」で見ると、そのスコアは19.6パーセントにとどまっています。この評価では、個別の採点基準の多くを満たせても、全条件を満たして完了と判定されたタスクは約5件に1件でした。

また、別の評価機関であるArtificial Analysisの調査でも、AIのビジネス文書作成能力を測る評価において、Gemini 4 Argonは65パーセントという過去最高の採点基準達成率を示した一方で、分析の質や表現の質といった他の項目では相対的にスコアが伸び悩むことが指摘されています。指示された項目を盛り込むことと、分析や伝え方を仕上げることを、別々に評価しているのです。

作業の代行と最終承認を分ける設計

自社で試す際にも、AIの成果物がどの完成条件を満たし、どの条件を満たしていないかを確認する方法を決めておきます。

たとえば、複数企業の財務資料や公開データから特定の数値を抽出して比較表を作る業務を想定してみましょう。この試行では、AIに大量の資料を読み込ませ、各社の売上、年度、定義、出典を拾い出して仮の比較表を作成させます。

担当者は、各社の会計基準や注記を確認し、並べた数値が同じ条件で比較できるかを判断します。比較表を作れた時点で終えるのではなく、各社の数値を同じ条件で比較できると確認できた時点を完成とします。

サイバー防御への先行提供は能力と制御を一緒に確かめる

開いた報告書の脚注を指で示し、比較表を未完成にする場面 — 資料の注記を確認する概念図。業務資料の内容と、AIへ実行させる指示を分けて扱います。

GoogleはGemini 4 Argonの強力な能力を検証し、安全に展開するための取り組みとして、サイバー防御を担う専門機関に対する先行提供の段階を設けています。

脆弱性を自律的に探して修正する能力

Gemini 4 Argonは、ソフトウェアの重大な脆弱性を自律的に発見し、検証し、修正パッチを作成する能力を備えています。

Wizという企業が無償で提供する重要公共インフラ向けのプログラムにおいて、Gemini 4 Argonは世界中の病院で使用されている医療ソフトウェアに潜む重大な脆弱性を発見しました。この脆弱性は個人情報の漏洩につながる深刻なリスクを抱えていながら、これまでの最先端AIモデルでは見逃されていたものです。

また、セキュリティの脆弱性修正能力を評価する「CWE-bench v1」において、Gemini 4 Argonは68パーセントのトップスコアを記録し、同率首位に立っています。こうした高度な問題解決能力は防御側にとって強力な武器となりますが、もし制御を欠いた状態で利用されれば、逆に深刻なサイバー攻撃を自動化する脅威にもなり得ます。

利用対象と権限を限定する「Fairwind Program」

この強力な技術を防御側へ安全に届けるため、Googleは広い提供の前に、政府機関や重要インフラの運営者など、信頼できる防御担当者に限定して「Fairwind Program」を通じた先行提供を行っています。

プログラムの参加機関は、AIモデルを脅威シミュレーションやリバースエンジニアリングといった防御的および学術的な研究目的にのみ利用することが許可され、アクセス権の他者への共有や販売は固く禁じられています。

利用機関には、フィッシング耐性のある多要素認証（MFA）を含むユーザーレベルの認証システムを導入し、内部のサイバーセキュリティや侵入テストを担うチームにのみ利用権限を与えることが求められます。さらに、誰がAIにアクセスしたかの利用記録を残すことも義務付けられており、事前には利用機関の倫理的な運営履歴を確認するデューデリジェンス（適格性の事前審査）まで行われます。

意図せぬ動作や悪用を防ぐセーフガード

特定の機関向けに厳格なルールを設ける一方で、GoogleはGemini 4 Argonをより幅広い開発者や企業へ提供するために、モデル自体の安全性やシステム側のセーフガードの強化を進めています。

たとえば、外部からの悪意ある指示によってAIの行動を乗っ取ろうとする「プロンプトインジェクション攻撃」への防御能力が強化されています。自社の業務において、AIに外部から集めた調査資料や顧客からのメールを読み込ませる場合、その文章の中にAIの動作を変えようとする不正な命令が混ざっている可能性があります。複雑で長い業務を任せるのであれば、AIが予期せぬ指示に引きずられず、本来の目的を見失わない堅牢性が必要です。

また、AIが利用者の意図から逸脱する行動（アライメントのずれ）を監視し、必要に応じて実行を停止する仕組みも強化中です。AIに長時間の自律的な作業を許すということは、途中で手順を間違えたり、意図しないデータを消去したりするリスクを伴います。このような誤操作を止めるには、実行中の操作を監視し、処理を停止できるようにします。

こうした認証や停止の仕組みは、Argonの一般提供が始まる前でも、自社の試行環境で準備できます。

提供状況と料金を踏まえて自社の試行を決める

同じ資料から二つの作業席へ分け、人が結果を確認する図 — 同じ入力と完成条件で現行手段と改善案を比べる概念図。

GoogleはGemini 4 Argonの幅広い一般提供を、有料APIの顧客とGoogle AI Ultraの加入者から順次始める予定としています。しかし、具体的な提供開始日は明言されておらず、2026年10月2日時点の公式APIドキュメントにおけるモデル一覧を確認しても、Argonはまだ掲載されていません。そのため、自社のシステムに組み込むための運用要件を整理しつつ、正式な公開を待つ状況となります。

提供開始に向けた計画を立てる上で欠かせない料金体系については、基本となる単価がすでに予告されています。導入時の特別価格として、100万入力トークンあたり2ドル、100万出力トークンあたり10ドルに設定されています。また、入力資料を繰り返し参照する際に使うキャッシュされた入力トークンについては、入力単価から95パーセントの割引が適用されます。

この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ドルの通常価格へ移行する予定ですが、その導入期間がいつまで続くのかは具体的に示されていません。

単価の安さと仕事の総費用は異なる

1件のコード改善にかかる費用は、トークン単価に加えて、何回の実験と修正を行うかで変わります。

前述のGoogle社内におけるコード改善の事例が示すように、AIが自律的にコンパイラの出力を確認し、エラーを検証してコードを書き直すというループを何度も回すことになります。AIが深く推論し、試行錯誤を重ねるほど消費されるトークン数は膨れ上がります。

したがって、AIに長い仕事を任せる費用対効果を測るには、AIの利用料金だけでなく、AIが自己修正を繰り返すためのシステム実行コストや、最終確認を担う人間の人件費までを含めた「プロセス全体の総費用」を見積もる必要があります。

提供開始に備えた自社の試行アプローチ

Googleのコード改善を自社の仕事で試すなら、まず変更前後の結果を比較できる処理を選びます。

たとえば、社内で日常的に使われているデータ集計用スクリプトのパフォーマンス改善をAIに委ねる試行を想定してみましょう。AIには既存のプログラムコードに加え、期待される正しい出力結果のデータや、現在の処理時間といった客観的な実績値を入力として与えます。

その上で、本番環境からは完全に隔離されたサンドボックス環境を用意し、AI自身に変更案を作成させ、テストを実行して結果を測定し、必要に応じて修正を繰り返す権限を与えます。このとき、集計結果が合わなかったり、一定の処理時間を超えたりした場合は、AIにエラーを返して再試行を促し、それが規定回数を超えれば作業を強制停止するようなルールをシステム側に組み込んでおきます。

そして最終的に、処理速度が改善され、かつ期待される出力結果と完全に一致した有望な変更案だけを、人間のエンジニアがコードレビューし、本番環境への反映を承認します。

提供開始に備えるなら、まず改善したい処理と、その処理が正しく完了したと判定するテストを用意しておきます。