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tags: ai-models,gemini,cybersecurity,robotics,science
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# Google、Gemini 4 Argonを提供開始 AI ProとUltra加入者向け

Googleは、Gemini 4 Argonを本日よりGoogle AI ProおよびUltraの加入者向けに提供すると紹介している。あわせてFairwind Programのパートナーを数百社拡大し、安全対策や研究・セキュリティプログラムへの応募受付も示している。

Google DeepMindのGeminiページでは、Gemini 4 Argonの提供開始とともに、パートナー企業の評価、ベンチマーク結果、安全対策が掲載されている。

![Gemini 4 Argonのページ画像](https://lh3.googleusercontent.com/pEa4IQJNosJGcfAlxA90TGiKO9Yzfgmw9NjA3ZwfYYJDB65VywXAXa2e9Gl_uOhBl69XRLwLEb3w3S2OCTMqB0ExIUzJvYobUeoADWgX8fpVOtvI=w1440-rw-lo)

## 提供状況と参加プログラム

Gemini 4 Argonは本日よりGoogle AI ProおよびUltraの加入者が利用できる。Argonは数百のFairwind Programパートナーへ拡大される。

- 学術研究者と独立系科学者は、Google Antigravityの最上位利用枠を6か月間無償で申請できる。対象は資格、キャパシティ、選考による。
- サイバーセキュリティの防御担当者は、Fairwind Programへの参加を申請できる。
- Wizは、Scan for Goodの取り組みでArgonを使い、hundreds of thousands patient recordsを保護している。同社はこの取り組みで重要な公共インフラを無償で守っている。

## ベンチマークと企業の評価

Googleによると、ArgonはCWE-Benchの脆弱性修正で68%を記録し、#1に並んだ。また、間接的なプロンプトインジェクションに対して最も耐性の高いモデルだとされる。ベンチマーク表ではGPT-6 Astra、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5.5と比較されている。

![ベンチマーク結果の画像](https://lh3.googleusercontent.com/etQmTnZWB6UO9TnO03KKfmmI2lxPzkOX8dr83vm0HMzkDnqB9X-Ffg2SZr_NiefIYhKomnuu2hoB3AqIvUbJLrg2wLxGuYiyKf2Y85sNmmUOOmPw=w1440-rw-lo)

ベンチマーク表に掲載されたGemini 4 Argonのスコアは以下のとおりである。

- Vals Index: 68.9%
- DeepSWE v1.1: 77.9%
- GraphWalks up to 128k BFS F1: 99.7%

パートナー企業からは以下の評価が示されている。

- Boxは、Gemini 3.1 Proと比べて精度が14%向上したと評価している。
- Cartwheelは、実行時間を nearly 100× 短縮し、トークン使用量を90%削減したと述べている。
- Deloitteは、評価において長時間タスクを100%成功裏に完了したとしている。
- Keplerは、アナリストが構築した参照モデルと99%を超える数値で一致したとしている。
- Quadrillionは、評価を1.5x速く完了し、タスク単価は競合モデルの a quarter だったとしている。
- Isomorphic Labsは、通常数週間かかるPDFや特許の統合処理を数時間に短縮できるとしている。
- Ambience Healthcareは、200件の複雑な合成縦断カルテで評価を行ったとしている。

> 「Gemini outperformed every model we tested — cutting runtime nearly 100× and token usage by 90%, unlocking physics ready and watertight 3D asset creation for our customers.」
> — Andrew Carr, Co-founder and Chief Scientist, Cartwheel

## 安全対策と社内検証

Googleは、Argonを Frontier Safety Framework に基づき設計したと説明している。有害な要求は拒否する一方、正当な二重利用の科学研究は維持するとされる。

Googleは、Argonのchain-of-thoughtと行動を監視し、必要に応じて実行を停止する誤整合の緩和策を導入している。また、高リスクな学習や評価を始める前に、サンドボックス環境を隔離して密閉し、強化しているという。

社内テストでは、Argonが人がコーンホールをする生の動画を視聴し、環境の空間座標を把握して全身の関節動作を算出し、シミュレーションコードを自律的に構築したとされる。さらに、Apptronikのヒューマノイドロボット Apollo は、このシミュレーションコードの移植後、実環境の試行で連続7本のシュートを決めたと報じられている。

*この記事は元記事の事実のみに基づいて自動生成されました。*

## 出典

- 媒体: Google DeepMind
- 原題: Gemini
- URL: https://deepmind.google/models/gemini/