Googleが次世代フロンティアAI「Gemini 4 Argon」を発表　出力上限は100万トークンへ拡大

要点

• 米Googleは2026年9月30日、高度な推論能力を備えた次世代フロンティアAIモデル「Gemini 4 Argon」を発表した。

• 最大出力トークン数が従来の6万4000から業界最高水準となる100万トークンへと大幅に拡張された。

• 提供価格は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり10ドルに設定されている。

• Google社内ではRustへの大規模コード移行やデータセンターのメモリ最適化、量子計算の効率化などに先行活用されている。

• まずはセキュリティ防御担当者向けに先行提供され、安全性検証を経て開発者や一般向けへ順次拡大される予定である。

• 米Googleは2026年9月30日（現地時間）、コーディングや企業向けナレッジワーク、サイバーセキュリティ防御などの複雑な業務に対応する次世代フロンティアAIモデル「Gemini 4 Argon」を発表しました。同モデルは一度に処理できる推論能力を大幅に強化しており、長時間を要する高度な問題解決に適した設計となっています。まずは特定のセキュリティ担当者向けに先行提供が開始され、検証を進めながら一般向けや開発者向けへの展開が進められる方針です。

出力上限100万トークンへの拡大と価格体系

Gemini 4 Argonにおける大きな技術的特徴の一つが、生成可能な出力トークン上限の大幅な拡張です。従来の6万4000（64K）トークンから、業界最高水準となる100万（1M）トークンへと引き上げられました。トークンとはAIがテキストを処理する際の最小単位を指します。出力の上限が広がったことで、AIは一連の推論プロセスの中で数十万トークン規模の思考やコードを生成できるようになり、複数のステップを要する難解な課題を一度のリクエストで完結させることが可能になったと説明されています。

あわせて提供価格も発表されました。初期導入時の料金体系として、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ドルが設定されています。また、キャッシュされた入力トークンについては、通常の入力価格から95%割り引かれた価格で提供される見込みです。

提供形態については、高度な性能に伴う安全性を重視し、段階的なアプローチが採用されています。現時点では「Fairwind Program」を通じて、信頼できるサイバーセキュリティの防御担当者向けに提供が開始されています。同社は米国政府による事前モデルアクセスの自主的プロセスにも参加しており、初期テスターからのフィードバックや安全対策（ガードレール）の改善を重ねた上で、開発者、企業、一般ユーザー向けへの提供を可能な限り速やかに拡大する計画です。

C/C++からRustへの大規模コード移行と最適化の実績

Google社内ではすでに数千人の社員がGemini 4 Argonを利用しており、専門的なプログラミング作業や調査、文章作成などで生産性向上に寄与しているとされています。

特に注目されるのが、大規模なコードベースをC/C++からメモリ安全性の高い言語であるRustへ移行・最適化する取り組みです。対象は「re2」や動画デコードソフトウェア「libgav1」といった数万行規模のコアライブラリから、次世代OS「Fuchsia」の「Zircon」カーネルにおける80万行以上のコードベースにまで及んでいます。これらの重要システムの書き換えにあたっては、自動および手動による厳格な監査、エミュレーション環境でのテスト、詳細なレビューを経て本番環境に適用されています。

具体的な成果として、オープンソースの動画デコーダ「libgav1」の事例が挙げられています。Argonのエージェントは、既存のRust移植版を対象にプロファイル主導の実験を多数実行し、コンパイラの出力を詳細に分析しました。その結果、3万2000行に及ぶSIMD（単一の命令で複数のデータを並列処理する技術）コードを、コンパイラが自動的にベクトル化できる安全なRustコードへと置き換えることに成功しました。これにより、出力される映像の同一性を保ちながら、従来のRust移植版と比較して2.7倍の高速化を達成し、高度に最適化されたC++版に迫る性能を実現したと報告されています。

インフラのメモリ削減と量子アルゴリズムの効率化

Gemini 4 Argonの活用は、データセンターの運用効率化や先端科学分野の研究にも広がっています。

データセンターインフラにおいては、Argonのエージェント群がシステム全体のプロファイリングデータを自律的に分析しました。これによりメモリの最適化ポイントを特定して適用し、展開段階ですでに300TiB（テビバイト）以上のメモリを解放したほか、全体では500TiBから1PiB（ペタバイト）規模のメモリ削減効果が見込まれています。

さらに量子コンピューティング研究の現場でも成果を上げています。主要な計算処理のボトルネックとなるサブルーチンにおいて、量子ビット数とゲート数を掛け合わせた「時空リソース」の最適化にArgonが活用されました。その結果、すでに学術論文などで公開されていた既存の基準値（ベースライン）を、わずか数分で40%上回る効率化を達成した事例が示されています。