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ジェミニ4 アルゴン

2026年10月14日原文(deepmind.google)

概要

Argon は、研究者やエンジニアと連携し、最先端の科学・数学・ロボティクス・サイバーセキュリティ分野で新たな可能性を切り拓くAIモデル。 Gemini 4 Argon は、実世界の科学・医療・法務・金融など多様な分野で高い精度と効率を実現。 Antigravity や Blender などのツールと連携し、3Dモデリングや自動化、シミュレーション生成を自律的に実行。 多様な企業や研究機関による 実証・評価 を通じ、現場での有用性と革新性を証明。 プロジェクト管理や設計支援、データ解析、デジタル遺産化など幅広い業務を効率化。

Argonによる最先端問題の解決

  • 研究者・エンジニア・セキュリティ専門家 がArgonと連携し、科学・数学・ロボティクス・サイバー防衛の限界に挑戦
  • Google や科学コミュニティと協力し、発見と社会実装の加速
  • ロボティクス分野 で、動画から物理精度の高いシミュレーションを自動生成し、環境再現やシミュレーションコード作成を自律実行
  • サイバーセキュリティ で、CWE-Bench脆弱性修正68%達成、間接プロンプトインジェクション耐性トップクラス、Fairwind Programパートナー拡大中

Argonの自律型3Dモデリング・ゲーム開発

  • Antigravity と連携し、マルチエージェント・クリティークループで写実的な寺院や複雑な3DシーンをBlenderで自動生成
  • 実写デスク写真 からミニチュアレースゲームを構築、Blender MCPでモデリング・衝突判定、Nano Bananaでテクスチャ作成、Three.jsで物理・音響統合
  • Pythonスクリプト自動生成 で3Dゲームの造形・リギング・アニメーション・PBRベイクを実行、GLSLシェーダやAIも統合
  • 外部ライブラリ不使用・純Python で3Dレイトレーシングエンジン構築、Gemini 3.8 TTS音声・Lyria 3.5音楽で動画生成
  • Nano Banana画像 からBlender MCPを自律操作し、ゴシック建築やオーディオ連動照明など高精度3Dシーンを制作

Argonの科学・医療・法務・金融分野での活用事例

  • Isomorphic Labs で新薬発見・設計ワークフローを高速化、複雑なPDF・特許情報の要点抽出を数時間で完了
  • Gemini 4 Argon は医療・科学分野で高精度な長文情報理解と問題リスト作成を実現、ICD-10コード特異度・リコール最高評価
  • Amplitude でカスタマーシグナルの可視化・分析、難解な課題抽出も高評価
  • Axiom Bio で複雑な実験データ解析やリスク評価を自動化、科学的根拠の多段階分析を実行
  • Box で全ドキュメント横断の証拠連携・多段階分析を高精度に実施、特に医療・ライフサイエンス分野で有用
  • Cartwheel で動画から物理対応3Dシーンを秒単位で生成、トークン使用量90%削減・ランタイム100倍短縮を達成
  • Deloitte で長時間ワークフローも100%成功率で完了、分野別タスクで深い推論と高精度出力
  • Kepler でSEC提出書類からの財務諸表作成や企業評価を自動化、複雑なワークフローも99%以上の精度
  • LexisNexis で法務知識・契約レビュー・リサーチメモ作成などで高評価、関連引用や詳細抽出も可能
  • MinutalA で日付・書類・計算・法的先例を結びつけ、重要な法的ディテール抽出で人間専門家を凌駕
  • Quadrillion で自律AI研究者「Qualia」に採用、複雑なマルチステップ研究タスクを同業他社比1.5倍速・1/4コストで完了
  • Quora でAIによるアイデアからツールへの変換・共有を強力にサポート
  • Roboflow で製造・物流・航空画像の物体検出・テキスト抽出でトップ評価、製品検査・在庫管理・マシン誘導に活用

Argonによるプロジェクト支援・設計自動化・デジタル遺産化

  • Gemini App で非構造化フォルダから提案資料を自動生成・メール送信、今後のクライアント依頼も自動ワークフロー化
  • Chaco Canyon の3Dデジタル遺産化で、50GB超のLiDAR・GIS・CAD・アーカイブを統合し、探索可能な3Dモデルを構築
  • Antigravity & Gemini macOS App でソファの新脚デザインを自動生成・3Dプリントファイル作成、写真と寸法スケッチから正確なモデル化
  • 壊れたソファ脚 の3Dプリント用カスタムビジュアライゼーション生成

Argonの物理・技能学習能力

  • 量子コンピューティング・核融合・希少疾患診断・酵素設計 など最先端分野への応用拡大
  • 物理スキル学習 では、コーンホールプレイ動画から環境座標・全身関節動作を推定し、シミュレーションコードを自動生成
  • Apptronik Apolloヒューマノイド へのスキルトランスファーでロボット動作を迅速実現

このように、 Argon は多様な業界・分野でイノベーションと効率化を推進し、現場の専門家と連携しながら最先端課題の解決に貢献しています。

Hackerたちの意見

APIを通してこのモデルを使ってるんだけど、英語（他の言語も）を書く能力が一番楽しみだね。Twitterで一番嫌なトレンドは、モデルの能力の代理として2Dイラストや3Dレンダリングを投稿すること。よく書かれた文章はバイラルになる可能性は低いけど、ファンタジーの世界を一発で描写することよりも重要だと思う。APIを使って試してみたけど、今のところモデルは素晴らしいよ。頭がクリアで、現実世界に疲れてないし、独特の文体があるし、大きなモデルの香りがする。とはいえ、このモデルではエムダッシュが復活してるね。それにしても、もし自分がGoogleチームにいたら、サンダー・ピチャイにすごくイライラするだろうな。このモデルの不完全なローンチは完全にキャパシティの問題みたいで、ピチャイは自分のチーム以外には喜んで配ってる感じがする。

└

エムダッシュを見逃しちゃった — 正直言って

└

何が失敗だったの？

このモデルは今日、導入価格として1百万トークンあたり2ドル、出力トークンは1百万トークンあたり10ドルで発売される（キャッシュされた入力トークンは95%オフ）。導入期間が終わった後の価格とその発効時期を言ってくれないの？ 重要な情報が常に10レベルも深く埋もれて、ログインページの裏に隠されてるSKILL.mdみたいなものがあるの？

└

どうでもいい情報だね、読者は毎週モデルを切り替えることを知ってるし。

└

12月1日に価格が倍になるよ: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing#gemini-4-argon 今日の価格は1百万入力トークンあたり2ドル、1百万出力トークンあたり10ドル。12月1日以降は4ドル/20ドルになる。

└

トークンコストを隠すのが新しいマーケティングのフロンティアだね。

予想通り、ペリカンは素晴らしい。GoogleだけがSVG出力のために特別にトレーニングしたことを公表してるラボだね - https://twitter.com/sunjiao123sun_/status/202455551655137292... - 過去にも素晴らしいペリカンの結果を出してるし（それも自分たちで披露してる - https://twitter.com/JeffDean/status/2024525132266688757）。低、中、高の結果があるけど、低でも他のラボのペリカンよりは良いよ: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht... 低コストは10.185セント、中は11.098セント、高は17.166セント。コストが似てるのは、すべてのペリカンで出力トークンの方が推論トークンより多く使われたからだね、高でも。

└

2025年の自分 https://news.ycombinator.com/item?id=44759781 > HNに載ってて、今やミームになってるなら、トレーニングセットに入るだろうね。 > どのAI企業にも、必死に自転車に乗った見栄えのいいSVGペリカンを作ろうとしてるインターンがいるのを想像するのはちょっと楽しい。Googleは聞いて、いくつかのインターンをそのタスクに割り当てたんだと思う。

└

ペリカンテストについてだけど、誰か知ってる人いるかな。現代のモデルはthree.jsでほぼフォトリアルなゲームを作れるのに、どうしてペリカンには苦労してるんだろう？

└

OAIは画像生成からSVGループに向かってヒルクライムしてるのは明らかだね。OAIのペリカンが黄ばんでるのは、OAIの以前の画像モデルの黄ばみと一致してるからだと思う。

└

わあ、今まで見た中で一番かっこいいペリカンだと思う！

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