2026年9月30日、Google DeepMindはGemini 4 Argonを発表しました。ソフトウェアエンジニアリング、ナレッジワーク、サイバー防御のための新しいフロンティアモデルです。このモデルはソフトウェアの重大な脆弱性を自律的に発見、検証、修正でき、1回の応答の上限をこれまでの64,000トークンから100万トークンへと引き上げます。まだ一般には提供されていません。Googleはまず Fairwind プログラムを通じて信頼できるサイバー防御者に提供し、その後、有料のAPI顧客とGoogle AI Ultraの契約者に展開します。導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$10です。

本当のニュースは、Googleが最も強力なモデルを、システムを攻撃するかもしれない人々に届く前に、システムを守る人々に渡すことを選んだ点です。この判断だけでも、今後1年でセキュリティリスクがどこへ向かうのかがわかります。

Googleが発表した内容を数字で見る

  • 出力上限：1回の応答で100万トークン。従来の上限は64,000トークンでした。
  • 導入価格：入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$10で、キャッシュされた入力は95%割引です。
  • 導入期間終了後の価格：100万トークンあたり入力$4、出力$20です。予算はリリース時の価格ではなく、この数字をもとに組んでください。
  • 公開されたベンチマーク結果：ソフトウェアエンジニアリングのDeepSWE v1.1で77.9%、1位となったAutomationBenchで51.3%、脆弱性対応のCWE-bench v1で1位タイの68%、長尺動画の理解を測るLVBenchで91.7%です。

これらはGoogle自身が示した数字です。独立したテストには数週間かかり、第三者による初期の結果はまちまちです。実際の業務をどのモデルに移す場合でも、その前に自社のタスクで試すべきだということを改めて思い出させてくれます。

なぜ防御者が先なのか：Fairwindプログラム

Fairwindは、政府機関、医療機関、通信会社といった優先度の高い防御者に、先進的なモデルへの早期アクセスを提供するGoogleの仕組みです。これにより、モデルが誰でも使えるようになる前に、防御者は攻撃者より一歩先に進むことができます。Googleはまた、リリース前のモデルへのアクセスに関する米国政府の自主的なプロセスに参加していること、そしてArgonが社内外のレッドチームによるテストを経ており、モデルの思考の連鎖と行動を監視するセーフガードが備わっていることも明らかにしています。

理屈は単純です。脆弱性を見つけて修正できるモデルは、悪意ある者の手に渡れば、脆弱性を見つけたうえで放置することもできます。防御者に先行のスタートを与えることで、攻撃者が優位に立つ時間の窓を狭められます。

GoogleによるArgonの社内での成果

Googleの報告によると、Argonは同社のシステム全体で300 TiBを超えるメモリの解放に貢献し、Fuchsia Zirconカーネルの800,000行を超えるコードをRustへ移行する作業にも貢献しました。これは巨大企業が自社のインフラで出した結果ですが、このモデルがどのような仕事のために作られたのかを示しています。短いチャットの回答ではなく、長く複数のステップからなるエンジニアリング作業です。

100万トークンの上限は実務で何を変えるのか

ほとんどのモデルは、大きなタスクを終える前に書くのをやめてしまいます。100万トークンの上限があれば、モデルは1回の処理で、システム内の古いモジュールの完全な移行、技術レポート一式、あるいはコードベース全体の徹底したセキュリティレビューを作成できます。これは便利ですが、注意しないと高くつきます。100万トークンをすべて使い切る1回の応答は、導入価格で$10、通常価格で$20かかります。これに試行回数と従業員数を掛ければ、請求額はすぐに膨らみます。本当の指標は完了したタスクあたりのコストであり、これについてはタスクあたりのAIコストに関する記事で説明しました。

セキュリティの教訓はアクセスを待ってくれない

今日Argonを使えないとしても、状況はほとんど変わりません。方向ははっきりしています。脆弱性を自ら見つけるAIはやって来ます。しかも攻撃側と防御側の両方にです。パッチが当たっていない古いシステムは、これまでより速く見つけ出されるでしょう。このパターンは、修正が公開されてから数時間以内に始まったWordPressへの攻撃や、脆弱性が積極的に悪用されているネットワーク機器でも見られました。今すぐ始める価値のあるステップは次のとおりです。

  • 自社で何を動かしているかを把握する。事業が依存しているすべてのシステム、プラグイン、ライブラリと、それぞれの更新を誰が担当しているのかを、最新のリストとして維持してください。
  • パッチ適用までの時間を短縮する。重大な更新の適用に数週間かかっているなら、その空白期間はすでに攻撃者が必要とする時間よりも長くなっています。
  • ソフトウェア提供会社に直接尋ねる。誰があなたのシステムの脆弱性を監視しているのか、修正を提供するまでにどれくらいかかるのか。そのうえで、その回答を契約書に書き込んでください。
  • 国の管理策に照らして自己点検する。国家サイバーセキュリティ庁（NCA）が発行する必須サイバーセキュリティ管理策は、サウジアラビアの組織にとって実践的な基準です。

新しいモデルを導入する前に

Argonが有料APIで使えるようになると、「乗り換えるべきか」という疑問が必ず出てきます。私たちの助言は、どのリリースのときも同じです。システムを単一の提供会社に縛りつけないでください。同じタスクでGemini、Claude、GPTを比較し、価格や品質の変化に応じて切り替えられる中間レイヤーを構築しましょう。これについてはGPT-6 AstraとClaude Fable 5.1を比較した際にも取り上げました。また、顧客や従業員の個人データがモデルを通過する場合は、それがどこで処理されるのか、そしてその移転が個人データ保護法（PDPL）に適合しているかを確認してください。

Origamiでは、あなたが管理するレイヤーを通じてAIを自社のビジネスデータにつなぐシステムを構築しています。モデルを選ぶのも、モデルが何を見てよいかを決めるのもあなたで、すべてのタスクのコストを測定できます。より強力なモデルが登場したとき、そこへの切り替えは作り直しではなく、設定の変更で済みます。

出典