Gemini 4 Argonの概要と公開
皆さんこんにちは、矢野 哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、Googleの新モデルGemini 4 Argon登場、ChatGPTやClaudeとの違い、について話していきます。
この番組は、3倍早くメモできる音声入力アプリ、Nokiの提供でお送りします。
はい、ということで今日は、Gemini 4 Argonについて話します。
このGemini 4 Argonというのは、Googleが9月の末に発表して、10月の13日に一般公開されたGoogleの最新のAIモデルです。
GoogleはGemini 4から名前付けを少し変えてきています。
今まではGemini ProとかGemini Flash、そういった名前だったんですけど、今回からおそらくArgonは元素が由来になっていると思います。
Gemini 4 Argonという名称でモデルを発表しました。
今回このArgonを話す理由としては主に2つあります。
1つ目は、前々回のポッドキャストでArgonそろそろ公開されそうですねと話をしていました。
ちょうど先週一般公開されたので早速このポッドキャストでも取り上げようと思いました。
そして2つ目の理由はGoogleのモデルとしては久しぶりの最上位モデルの発表だからです。
今年Googleは5月にGemini 3.5 Proを予告していました。
ですが結局このGemini 3.5 Proを出さなかったんですよね。
その後はFlash系の軽量モデルの更新が続いていました。
今回ようやく出てきたのがこのArgonです。
一応Googleの発表ではオープンAIやクロードの最上位モデルと比較をして
多くの項目で上回ったと発表しています。
久しぶりにGoogleがAIモデルのトップ争いに戻ってきたのかなという感じです。
対応タスクとChatGPT・Claudeとの比較
今回のエピソードではリスナーの皆さんにArgonはどのようなタスクに向いているのか
そして誰が使えるのかこのような情報を持ち帰ってもらえればと思います。
今日話すポイントは主に3つです。
1つ目にGemini 4 Argonとは何なのか。
誰が使えるのか。料金はいくらか。
そして2つ目に外部の評価。
Chat GPTやクロードと比べてどうなのか。
そして最後3点目にArgonの得意なこと不得意なこと。
これら3点を中心に話していきます。
あと最後にArgon以外のGoogleの気になるトピックについても話していきます。
Synth IDというトピックと
あとはGoogle AI StudioでAndroidアプリが簡単に開発できるようになったと。
このようなトピックです。
では早速話していきましょう。
まずはArgonとはどんなモデルなのか。
まずはここから整理していきます。
このArgonが発表されたのはちょうど先月の末の話です。
ただこの時は一般公開はありませんでした。
最初はサイバーセキュリティの防御をしている
信頼できる組織だけに限定して提供されていました。
そして10月の13日、開発者、企業、そして私たち一般ユーザーにも公開されました。
GoogleはArgonのことをフロンティアモデルと呼んでいます。
最先端のモデルという意味です。
このArgon何に向いているモデルなのかというと
Googleは3つの領域を挙げています。
1つ目が実際の現場でのコーディング
2つ目が金融やホームなどの専門的な知識を使う仕事
そして3つ目がサイバーセキュリティの防御です。
共通しているのはどれも長い時間をかけて何段階もの作業をこなす仕事だということです。
つまりAIエージェントとして自律的に長時間動作をする
そういったタスクに向いているモデルです。
このGoogleのArgonをChatGPTやCloudとちょっと簡単に比較をしていきたいと思います。
まずChatGPTとCloudの最上位モデル
FableやAstra
スペックで比較すると結構似たり寄ったりの部分があります。
例えばインプットできるのはテキストと画像とファイル
あとはFableとAstraはAPIのコストも同じ価格です。
ここに比較対象としてArgonを加えるとちょっと変わってきます。
例えばインプットできる情報はテキスト画像ファイル
これにプラスして音声と動画もインプットできます。
つまり音声や動画もAIに処理してもらうことができるようになると
これはArgonの話です。
あとはCloudやChatGPTに比べてAPIの価格がだいたい5分の1ぐらいの価格になっています。
1点だけ補足するとこの安い価格は発売記念の価格になります。
11月30日までの期間限定です。
12月1日からは今の2倍の価格に値上げされることが既に発表されています。
その値上げをした後でもやはりAstraやFableよりもArgonは安いです。
ちょっと一旦整理します。
GoogleのArgonはFableやAstraと比較するとインプットできる媒体が多いです。
音声と動画も処理ができます。
そしてAPIのコストもFableやAstraに比べると安いです。
Google社内での活用事例と利用条件
今回Argonの発表にあたってGoogleが社内でどう使っているのかという事例もいくつか紹介されています。
これはGoogle自身の発表なので多少割引必要あるんですけど面白いので紹介します。
一つ目がChromeのコード修正。
私たちが普段使っているChromeのブラウザーあるじゃないですか。
これのプログラム全部で4000万行ぐらいあるそうなんですけど
そのうちの約600万行分のコードの整理をArgonにお願いしたと。
人間がやると数ヶ月かかる作業をArgonは数週間で完了したと発表しています。
もう一つがロボットの事例です。
人間の動きをArgonに見せてそこから体の動きや物理的な条件を読み取ってもらうと。
それからシミュレーションのプログラムを作って実際の人型ロボットに人間の動きを移していくと。
数週間かかるシミュレーション作りが数時間でArgonでは対応できたと発表しています。
こういったGoogleが公開している事例。
普段私たちの仕事からはピンとこない部分はあります。
ですが共通しているのは大量の資料や大量のデータ
そういったものを読み込んで長い時間考えてそして成果物まで作る。
こうした一連の流れをArgonは高いレベルで行えるというものです。
チャットで一問一答するような使い方よりも仕事を丸ごとAIに任せる。
AIエージェントのような使い方に向いているというわけです。
ちなみにArgonでは回りくどい表現や同じ内容の繰り返しこういったものも減っています。
AIの回答がより分かりやすくなったとGoogleは説明しています。
で今回発表されたのがGemini 4 ArgonというGeminiの4のバージョンですけど
この4のバージョンは今後他のモデルも出てくるそうです。
Argonよりも軽いモデルフラッシュ系のモデルとして今後発表を控えているという話があります。
Argon元素で機体の名前と考えるとあのより軽い機体の名前でもしかしたら登場するかもしれないですね。
Gemini 4 〇〇みたいに。
ではこのArgon誰が使えるのかという話をしていくと
Argonが使えるのは有料プランの加入者に限定されます。
ここは大事なんですけど無料プランと月額725円のGoogle AIプラスでは現状Argonは使えません。
直近の放送でもお伝えしましたけど10月の9日からGoogleでは無料プランとプラスで使えるモデルはフラッシュ系に限定されます。
なのでArgonを使いたい場合は最低でもプロプランが必要です。
とりあえずArgonを使ってみたいという人はAPI経由で使うのが一番早いと思います。
月額プランとか払う必要はなくて使った分だけ支払う形で利用できます。
ちなみにGoogle AI StudioでもArgon使えるんですけど無料で使えるモデルには分類されていないのでここも注意が必要です。
Googleって今まで割と最新モデル最上位モデルでも無料でユーザーに使ってもらうみたいなスタンスが多かったんですけど
最近は上位モデルは無料開放しない方向に舵を切っている印象です。
これはGoogleに限らずオープンAIやアンソロピックも同じような流れです。
公式・外部評価から見る性能
では次にChatGPTやクロードとの違いを見ていきます。
Argonは実際のところChatGPTやクロードと比べてどうなのかという点です。
Googleの公式発表やあとは外部の評価などから違いを見ていきます。
まずGoogleの公式の比較。GoogleはオープンAIのGPT-6 Astra、アンソロピックのクロードフェイブル5.1、そしてクロードオーパス5.5
この3つのモデルと比較した情報を公開しています。
あくまでGoogleが発表している内容ということでその点は割り引いてみる必要はあります。
全部で19目ありましてArgonが1位、あとは同率の1位を含めて1位を取ったのが14項目あります。
数字だけを見るとかなりArgonは強いと言えます。
特に強いのが金融やホームなどの専門職の仕事を評価する項目です。
金融アナリストの仕事をAIエージェントにやらせる課題とか
あとはホームの調査などをやらせる課題で他社に大きく差をつけています。
あとは長い資料を読んで情報をたどる課題、長い動画を理解する課題、
科学の実験系の課題、これらでも1位でした。
一方で負けている項目もあります。
AIが自分でコマンドを打ちながらコードを書いていくような
ターミナル系のコーディング課題ではクロードオーパス5.5が上でした。
難しいソフトウェア開発の課題でもGPT-6アストラの方が上です。
あとはパソコンの画面操作こういった課題でもアストラの方が上でした。
これは公式の発表なのであくまで参考として見る必要はあるんですけど
多くの項目でアルゴンが他社よりも良い結果を残していると
特に強いのが金融やホームなど専門職のタスクとのことです。
では次に外部の評価です。
まずアーティフィシャルアナリシス総合的な賢さのランキングです。
結論から言うと総合1位は変わらずクロードオーパス5.5のマックスでした。
その下にクロードのフェイブルとアストラとアルゴンこれが横並びで並んでいます。
アルゴンはトップグループに入ったけれど1位ではないという評価でした。
ただここで面白いのがコストです。
アーティフィシャルアナリシスではテストを一通り動かした後に
費用も出しているんですけどアルゴンは3分の1くらいの費用で済んだというように発表しています。
賢さはトップグループでもコストはその中で一番安いという結果でした。
2つ目がスライドを作る調査レポートを書くバグを直すこのような長時間のタスクです。
この10月14日版の結果を見ると総合1位はクロードのフェイブルでした。
アルゴンは今回比較した中では下の方の結果に終わっています。
ただ項目別に見るとはっきり得意不得意が出ています。
推論つまり深く考えるような課題ではアルゴンが1位です。
データ分析もアルゴンが1位。
ブラウザを操作して情報を集める課題も上位です。
一方で長時間のエージェント作業デザインやコーディング
こういったタスクではクロードやチャットGPTの方が上でした。
ここはあのちょっと意外でした。
深く考える力は一番なのに長いエージェント作業を安定してやりきる力では
クロードやチャットGPTに負けていると。
3つ目がバルスAIの外部評価です。
金融やホーム税務といった実務寄りの課題を集めたベンチマークです。
ここでもアルゴンは金融のAIエージェントの課題で1位。
実務系の総合指標でもトップクラスです。
専門職の仕事に強いというGoogleの主張、これは外部のデータでも裏付けされた形です。
実際私もアルゴン使ってみました。
コーディングに関してはアルゴン、他のモデルに比べるとちょっと弱いみたいな話もありましたけど
私がテストした感じではそこまでその違いは感じなかったかなと思います。
割と簡単なタスクでは特にモデルの違い、こういったものは感じないレベルかもしれないです。
ただアルゴンの方がコストが安いことを考えると選択肢としては十分ありかなと思います。
あとは文章作成やレポート作成のタスク、こういったものでも結構日本語が自然だなと感じました。
Argonの得意分野と不得意分野
はい、ではここまでの話を一旦整理します。
まずアルゴンの得意なこと。
一つ目は金融やホームのような専門的な知識を使う仕事です。
ここはGoogle公式の発表でも外部の評価でも一貫して強かった領域です。
そして二つ目は音声や動画の理解です。
アルゴンは他社のモデルと比較して唯一動画と音声を渡すことができます。
ここはアイデア次第で結構いろいろな使い方ができるかなと思いました。
例えばパソコンの操作画面、これを録画してアルゴンに渡すと。
その動画から業務マニュアルを作成してください。
このようなことにも転用できるかなと思いました。
動画と音声に関してはGPTのアストラもクロードのフェイブルもインプットとして受け付けていないので
ここはアルゴンの強みが出ると思います。
あとはコストが安い点。
オープンAIのアストラ、あとはアンソロピックのフェイブル。
こうしたモデルに比べてコストは安く設定されています。
次に不得意なことと注意点です。
1つ目はターミナルで自律的にコードを書くようなエージェントコーディングです。
ここは今のところクロードオーパス5.5やアストラの方が評価が高いです。
デザイン系の仕事もクロードの方が上という結果でした。
なので普段クロードコードやあとはコーデックス
こういったコーディング系のツールを使っている人は
わざわざアルゴンに乗り換える必要はないかなと思いました。
あと注意点としては日常の軽いタスクには向いていないというものです。
ちょっとした質問やメールの下書きこういったものであれば
Flash系のモデルで十分です。
アルゴンはここぞという重い仕事。
例えば大量のファイルを処理するとか
金融やホームのような専門的なタスクで使用したい時とか
こういった場面で活躍します。
はい以上がアルゴンの内容でした。
SynthIDとGoogle AI Studioの新機能
そして以降はアルゴン以外のGoogleのニュースを2つ短めに紹介します。
1つ目がSynthIDです。
10月の15日にGoogleのSynthIDが
アメリカのタイム市のベストインベンションズ2026
今年の最も優れた発明に選ばれました。
でこのSynthID何かというと
AIが作ったコンテンツに目に見えない電子スカシを入れるというものです。
こういった電子スカシというと画像をイメージする人も多いと思うんですけど
画像に限らず音声や動画あとはテキスト
この4種類に対応しています。
例えばGoogleの画像AIで作った生成物には
このSynthIDのスカシが入っています。
見た目にはわからないんですけど
これはAIが作ったものですよという印が埋め込まれていると。
Googleの発表ではこれまでに画像と動画で1800億以上にスカシを入れたそうです。
私たちユーザーにとって大事なのは
AIが生成したものかどうかを判別できるということです。
例えば害虫した画像や動画の生成物
これがAIで生成されているものかどうかをチェックする
そういったことに使えます。
あとは反対に自分がAIで作った画像や動画
これはAIで作ったものであると判定される可能性がある。
このポッドキャストでも度々話しているんですけど
AIで作ったものはちゃんとAIで作りましたよと明記することをお勧めします。
2つ目はGoogle AI Studioのニュースです。
以前この番組でGoogle AI Studioを使ってバイブコーディングをする
こういったものを紹介しました。
かなり前だったと思うんですけど
AIと会話をしながらコードを書かずにアプリを作れるというものです。
10月13日のGoogle Playの発表で
AI Studioで作ったAndroidアプリを
自分のスマホにインストールして使えるようになりました。
ここのポイントは開発者のアカウントがいらないことです。
普通のGoogleアカウントがあれば使えます。
この作ったアプリは非公開でストアには出ないです。
自分の端末だけで動作します。
今後数ヶ月で家族や友人と
アプリを共有できるようになる予定とのことです。
これ何が嬉しいのかというと
AIを使って自分専用のアプリをさっと作れるということです。
例えば普段Androidで使っているアプリがあると
でもこのアプリこういった機能を追加してほしいなとか
こういったデザインにするともっと使いやすくなるのに
と思っているケースがあるとします。
こういった時にGoogle AI Studioを使って
自分だけが使うアプリを作ることができます。
例えば在庫チェックのアプリとか
日報のアプリとかタスクアプリとか
そういう自分だけの業務アプリを作って業務を効率化する
このような使い方ができるようになります。
ただここ注意点なんですけど
現時点ではアメリカを含む一部地域からの展開で
18歳以上が対象です。
日本でいつ使えるようになるか
まだ明言されてないんですけど
近い将来Google AI Studioを使って
Androidアプリをより簡単に開発できる
そして使用できる
特にAndroidユーザーの方は
AI活用の選択肢の幅を広げる意味でも
覚えておいて損はないと思います。
エピソードのまとめ
はい、それでは今日のポイントをまとめます。
一つ目にGemini 4 Argonは
Googleが一般公開した最上位モデルです。
利用にはGoogleの有料プラン
プロ以上のプランが必要です。
もしくはAPI経由で利用できます。
二つ目に外部の評価では
総合の賢さはトップグループに入りました。
ですが一位はまだクロードです。
ただし深く考える力や金融、ホームなどの
専門職の仕事ではトップクラスの結果が出ています。
そしてチャットGPTやクロードに比べて
コストは安いです。
最後3点目
Gemini 4 Argonの不得意な点を挙げると
ターミナルで自律的にコードを書くような
コーディングエージェントの使い方
こちらは不得意という結果が出ています。
はい、今日はこのへんということで
本日もお付き合いいただきありがとうございました。
番組ではこのように
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毎週水曜朝に更新しています。
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そして私が開発した3倍早くメモできる音声入力アプリ
Nokiのリンクも概要欄に添付しています。
ちょうどあの公開して1ヶ月が経ちました。
でこの1ヶ月の間にどのぐらいですかね
約20回ぐらいバージョンアップして
色々機能追加しています。
直近ではAIによるメモの情報整理
こういった機能も追加しました。
興味のある方はぜひチェックしてみてください。
お相手は耳で学ぶAIの矢野てっぺいでした。
また次の配信でお会いしましょう。