Gemini 4 Argonとは​ ──​使えるのは​「信頼された​サイバー防御者」だけ。​公開の​順番・価格・​性能の​数字を​整理し、​日本語版に​ない​脚注も​確かめた

気になるAI動向を、分かりやすく

2026年9月30日（米国時間）、Googleが新しい最先端のAIモデル「Gemini 4 Argon」を発表しました。ただ、この日に使えたのは、Googleが審査した「信頼されたサイバー防御者」だけです。開発者・企業・一般への公開は「できる限り早く」とあるだけで、日付はありません^[1]。

価格は、100万トークン（AIが読み書きする文字数の単位）あたり、入力$2・出力$10の「導入価格」です。英語版の公式ブログの脚注には「導入期間が終わると$4・$20」とありますが、日本語版のブログには、この脚注がありません^[1]。この記事では、公式の英語版・日本語版のブログ、評価方法のPDF、Fairwind Programのページ、米国の官報、第三者の測定など18ページを突き合わせて、次の順で整理します。

1. いま何が決まっていて、何が決まっていないか
2. Fairwind Program ── 誰が先に使えるのか
3. なぜ限定公開なのか ── 4つの安全策と米国政府の枠組み
4. 料金 ── 導入価格の終わりと、日本語版に無い脚注
5. 性能の数字 ── 18の評価を「誰が測ったか」で読む
6. 日本の読者が確かめること
7. 待つ間に決めておくこと

01 いま何が​決まっていて、​何が​決まっていないか

発表で決まっているのは、モデルの存在、出力の上限、性能の主張、導入価格、そして公開の順番までです。使える人の範囲と公開の日付は決まっていません。この記事の日付と条件は、2026年10月1日の午前に取得した公式ページによります。

表の「価格」の行は、動詞の時制が手がかりです。英語版の価格の文は「will launch at an introductory price」で、「これから導入価格で始める」という未来形です^[1]。価格も、これから始める条件として書かれています。

つまり、2026年10月1日の時点で、一般の利用者はまだ使えません。以降の章は、待っている間に判断できることを整理します。

02 Fairwind Program。​誰が​先に​使えるのか

Fairwind Program（フェアウィンド・プログラム）は、サイバー防御の担当者に先行して高性能なモデルを使わせる、Googleの仕組みです（Google DeepMindのサイトで案内されています）。公式ページには「世界で650社を超えるパートナーと協力している」とあります^[3]。Argonは、このうち一部のパートナーだけが使え、Googleのコード修復用エージェント「CodeMender」の中でも使えます^[3]。

優先されるのは、政府・国のサイバー当局、重要インフラの運営者（医療・通信・エネルギー・金融）、広く使われるソフトウェアの基盤を持つ企業の3つです^[3]。申請フォームがあり、審査のうえ、条件を満たす相手に返事をすると書かれています。審査にかかる期間の目安は書かれていません^[3]。

参加した組織が受け入れる条件

• Argonに触れられるのは、社内のサイバーセキュリティ・インシデント対応・侵入テストのチームだけです。利用者ごとの認証とフィッシングに強い多要素認証が必要で、誰がいつ使ったかを記録します^[3]
• 使ってよい二重用途の作業は、認可された脅威のシミュレーション・リバースエンジニアリング・マルウェアの解析（防御と学術研究の目的）です。マルウェアを作ることは認められません^[3]
• アクセスの共有・再配布・販売は禁止です。申請した組織には、セキュリティ履歴や活動の実績を確かめる身元調査が入ります^[3]
• ゼロデータ保持（入力を保存しない設定）は、Gemini Enterprise上の管理モデルとして使う場合に対応します^[3]

対象外だった場合について、Fairwindのページは「公開されているモデルと組み合わせたCodeMenderや、Googleのほかの脅威対策の製品で、コードを守れる」と案内しています。学生の利用には、Google Cloud上のCodeMenderを勧めています^[3]。

03 なぜ限定公開なのか。​4つの​安全策と、​米国政府の​枠組み

Googleは、広く出す前に、4つの領域で安全策を強めていると説明します^[1]。

ただし、同じ発表には、サイバー防御の担当者とGoogleの社内チームには、サイバーのガードレール（安全のための制限）を外した状態で出すとも書かれています^[1]。広く出す版と、防御者に出す版は、別の設定です。

もう1つの理由として、Googleは「米国政府によるモデルの事前アクセスに関する自主的なプロセスに積極的に参加している」と書いています^[1]。手続きの中身は発表に書かれていません。官報に載った大統領令14409（2026年6月2日）の第3節は、政府機関に、AI開発者との任意の枠組みを60日以内に設計するよう求めています。その枠組みで、開発者が選べることとして、次の3つが挙げられています^[5]。

• 国のサイバー能力の評価で、モデルが「対象モデル」の基準を超えるかを、政府に相談する
• 対象モデルを、ほかの信頼できるパートナーへ出す前の最大30日間、政府に使わせる
• 信頼できるパートナーを政府と一緒に選び、重要インフラのサイバー防御に先行して使わせる

一方で、同じ節は、新しいAIモデルの公開に許認可や事前の承認を義務づけるものではない、とも明記しています^[5]。

Googleは、この大統領令にも条文にも触れていません。Argonが条文の「対象モデル」に当たるかも、私たちが確認した公開文書には書かれていないので、両者が同じ手続きかは断定できません。ただ、Fairwindが政府・重要インフラ・基盤技術の事業者を優先する点は、条文が想定する「信頼できるパートナーへの先行提供」と重なります^[3][5]。Googleは自社の安全の枠組み（Frontier Safety Framework）に従うとも書いています^[4]。

同じサイバー能力の問題に、OpenAIは9月1日、当時未発表だったGPT-6 Astraが「重大」の水準に達したと公表し、追加の安全確認を入れる形で対応しました。Googleは、まず使える人を絞る形です。

関連記事 ｜ 同じ問題へのOpenAIの対応OpenAI Astra が「重大」なサイバー能力に到達 ──初の指定と、正当な業務まで止まりうる安全対策 →

04 料金。​導入価格の​終わりと、​日本語版に​無い​脚注

Argonの料金は、100万トークンあたり入力$2・出力$10の「導入価格」で始まり、キャッシュ済み入力（一度読ませた内容の使い回し）は入力価格の95%引きです。英語版のブログの脚注1に、導入期間が終わると入力$4・出力$20になるとあります^[1]。

日本語版のブログには、この脚注がありません。「導入価格として」と書いてあるので、一時的な価格だとは読み取れます。ただ、いくらに上がるかは、ページ全体を調べても見つかりませんでした（10月1日11時33分ごろに取得）^[1]。日本語版だけを読むと、$2・$10が続くように読めます。

導入期間の長さは、Googleの発表のどこにもありません。同じGoogleのGemini 3.8 Flashは、導入価格に「2026年12月31日まで」と終わりの日を書き、2027年1月1日から入力$1.50・出力$7.50に上がると料金ページに載せています^[2]。Argonにはこの記載がありません。第三者のArtificial Analysisは「少なくとも1か月」と書きますが、根拠は示していません^[6]。

比べやすいよう、主なモデルの単価を並べます（100万トークンあたり）。

Argonのキャッシュ読み込みは、Googleが「入力価格の95%引き」と書いている値から計算しました。導入価格の$0.10はArtificial Analysisの表記と同じです。導入期間後の$0.20は、95%引きが続くと仮定した計算で、Googleは書いていません^[1][6]。

導入価格の間、Argonの単価はGPT-6.1 SolとClaude Sonnet 5.5と同じです。導入期間が終わると、Claude Opus 5.5と同じ単価になります。GPT-6 Astraに対しては、導入価格で5分の1、導入期間後で5分の2の位置です。

ただ、単価が同じでも、1回の仕事にかかる費用は同じではありません。第三者のArtificial Analysisが、同じ課題群（Intelligence Index）を解かせたときの1課題あたりの費用は、Argon（導入価格）が$1.99、GPT-6.1 Solが$0.72でした。単価は同じ$2・$10なのに、Argonは約2.7倍です^[6]。理由は、答えるまでに出す文字数（出力トークン）の違いです。1課題あたりの出力は平均6.2万トークンで、GPT-6 Astra（2.7万）の約2.3倍です。指数全体では1.1億トークンと、同じ区分のモデルの中央値（8,200万）より多くなっています^[6]。

導入期間が終わると、Argonは1課題あたり$3.98になり、GPT-6 Astraの$3.26を上回ります^[6]。性能を表す総合指数は、ArgonとAstraが同じ53です。

出力の上限が、従来の6.4万から100万トークンになった点も、費用の上限に効きます。出力だけで100万トークンを使い切ると、導入価格で$10、導入期間後で$20です（100万トークン×出力単価）^[1]。Artificial Analysisは、この上限まで考え続けさせる新しい機能として、応答を途中で止めて続きの呼び出しで再開する「Long Decode Continuation」を挙げています。Googleの発表にも、Gemini APIの公開ドキュメントにも、まだ載っていません^[6][2]。

0​5 性能の​数字。​18の​評価を​「誰が​測ったか」で​読む

Googleは、DeepMindのページと評価PDFに、18の評価（AIの性能を測るテスト）の結果表を載せています。比較相手は、GPT-6 Astra・Claude Fable 5.1・Claude Opus 5.5の3つです^[9]。9月28日に出たClaude Sonnet 5.5と、9月29日に出たGPT-6.1 Solは、表に入っていません。9月22日にGPT-6 SolとOpus 5.5が同じ日に出たときも、互いの表に互いが載りませんでした。

関連記事 ｜ 同じ日に出たのに、互いの表に互いがいなかったGPT-6 Sol・Lunaとは ──同じ日に出たClaude Opus 5.5と、同じ課題で費用と時間を比べた →

結果は、Argonが最上位の評価が12、同点が1、他社が上の評価が5です。ブログ本文は、Argonが首位か首位タイの評価（DeepSWE v1.1の77.9%・AutomationBenchの51.3%・LVBenchの91.7%・CWE-benchの首位タイ）を挙げます。負けた5つ（FrontierSWE v2・Terminal-bench 4.0・PostTrainBench・Terminal-Bench Science 0.1・OSWorld-2.0）は、ブログ本文には出てこず、結果表で確かめられます^[1][9]。

評価PDFには、それぞれを誰がどう測ったかが書かれています。リーダーボードは、評価の運営者が公開している成績表のことです。整理すると3種類です^[9]。

数字の読み方は3つ

• 勝ちの大半（12のうち7）は、第三者のリーダーボードの値です。測り方がリーダーボード側で決まっているので、他社と同じ条件で並びやすい値です。
• ArgonだけGoogleが測った評価は、条件の差を見ます。Terminal-Bench Science 0.1では、Argonの測定だけ、検証のタイムアウトを6倍にしています。OSWorld-2.0は、3回の測定の最大値です。DeepSWE v1.1は、Google自身が測ったArgonの値を、他社の公開リーダーボードや公式資料の値と並べています。LVBenchは、動画から取り出すフレーム数がモデルごとに違います（Geminiは1秒に1枚、GPT-6 Astraは800枚、Claude Fable 5.1は300枚、Claude Opus 5.5は600枚。APIの制約のため）^[9]
• 同じ名前の評価でも、測る人で値が変わります。Opus 5.5のAutomationBenchは、9月22日のAnthropicの発表では40.0%（Zapierが早期アクセス中に測った値で、安全策が働いた課題は失敗として数え、「実際より低い」と注記）、9月30日のGoogleの表では42.5%（Zapierの公開リーダーボード）です。Astraの41.4%とFable 5.1の31.4%は同じで、Opus 5.5だけが動いています。理由は書かれていません^[8][9]。Terminal-bench 4.0も、Googleの表ではOpus 5.5が66.4%、Artificial Analysisの測定では60%です^[9][6]

第三者のArtificial Analysisは、独自の総合指数（Intelligence Index）で、Argonを53点としています。GPT-6 Astra・Claude Fable 5.1と同点、GPT-6.1 Sol（52点）の1点上、Claude Opus 5.5（58点）の5点下です^[6]。「最先端に並んだが、単独の首位ではない」という位置です。Googleの表に載らなかったClaude Sonnet 5.5は、同社のTerminal Bench 4ではArgon（57%）を上回り（64%）、AutomationBench-AAでは下回ります（71%に対しArgonは78%）^[6]。

06 日本の​読者が​確かめる​こと

日本で使えるかどうかは、英語版・日本語版のブログのどちらにも書かれていません（提供する国や地域の記述がありません）^[1]。公開の順番の先頭に挙げられた「Google AI Ultraの加入者」は、日本でも契約できます。Google Oneの日本語ページ（10月1日）では、Ultra 5xが月額¥14,500、Ultra 20xが¥32,000です^[10]。ただし、このプラン案内はモデルとしてGemini 3.1 Proを挙げていて、Argonの記載はありません^[10]。Ultraに入ればArgonが使える、とはまだ言えません。いつ、どの利用枠で使えるかが未発表だからです。

日本語版と英語版のブログを突き合わせて、見つかった違いは次の3点です。

評価の数字・公開の順番・安全策など、ほかの記述は、見た範囲では一致していました。日本語ページはこれから直る可能性があるので、この表は10月1日11時33分ごろの状態です。

07 待つ間に​決めて​おく​こと

使えるようになる前に、次の6点を担当者と決めておくと、公開された日に慌てません。

• 予算は、導入期間が終わった後の価格（入力$4・出力$20）で組む。導入期間の長さはGoogleが書いていません。日本語版のブログだけを読んでいる人は、英語版の脚注を確かめます^[1]
• 単価でなく、1課題あたりで比べる。第三者の測定では、同じ単価でもArgonはGPT-6.1 Solの約2.7倍かかりました^[6]。公開されたら、自分の仕事の課題を1つ決め、同じ課題を3回以上、条件をそろえて測ります
• 出力の上限は、自分で決める。上限が100万トークンになったので、1回の応答で最大$10（導入価格）から$20（導入期間後）まで伸びえます^[1]
• 性能の数字は、第三者のリーダーボードの評価から読む。ArgonだけGoogleが測った評価は、条件の違い（検証時間の延長・3回の最大値など）を先に確かめます^[9]
• 使えるようになった合図は、ドキュメントで見る。Gemini APIのモデル一覧・料金ページ・変更履歴にArgonが載れば、提供が始まる合図になります。10月1日11時33分ごろの時点では、3ページとも載っていませんでした^[2]
• サイバー防御の担当者は、Fairwindの対象か確かめる。政府・重要インフラ・基盤技術の事業者に当たるなら、申請フォームがあります。対象外でも、CodeMenderと公開モデルの組み合わせは使えます^[3]

発表の日に決まっていたのは、順番と導入価格まで。使えるかどうかは、日付と脚注の価格を見てから決める。