Googleの新しいAIモデル「Gemini 4 Argon」が、一般ユーザー向けにも使えるようになりました。Googleは2026年10月13日付の公式案内で、GeminiアプリのGoogle AI Pro・Ultra加入者などへの提供開始を発表しています。
僕は最近、Geminiをそこまで使っていませんでした。今回のArgonで、どれだけ実用的になったのか。そこをちょっと試してみたいと思っています。
この記事では、ギズモード・ジャパンの紹介記事とGoogleの公式資料をもとに、今回の提供開始と主な特徴をまとめます。情報の確認日は2026年10月14日です。
僕がGeminiをあまり使っていなかった理由
正直、Geminiは性能・能力の面で、僕の中ではそこまで使う機会が多くありませんでした。最近はChatGPTやCodex、Claudeを使っていました。
でも、Gemini 4 Argonが出てきたので、今はどれだけ実用的になっているのか、ちょっと試してみたい。これが今回の僕の所見です。
現時点では、僕がArgonを使い込んだうえでの性能評価ではありません。これまでのGeminiへの印象と、今回のモデルを試したいという気持ちを書いています。
Gemini 4 Argonは、どこで使えるのか
Googleの公式案内では、提供先によって対象プランが異なります。
- Geminiアプリ、検索のAI Mode：Google AI Pro・Ultra加入者向け。
- Google Antigravity：Google AI Ultra加入者向け。AIがコードの作成や修正などを進める開発環境です。
- Gemini API：有料枠で提供。開発者が自分のアプリや業務の仕組みに組み込むための利用方法です。
これはGoogleが案内した提供範囲です。自分のアカウントで使えるかは、各サービスのモデル選択画面で確認することになります。出典：Google公式・10月13日付の提供開始案内、開発者向け案内。
複雑な作業を長く続ける能力が特徴
GoogleはArgonを、ソフトウェア開発、金融・法律分野の資料調査、サイバーセキュリティなど、複数の手順を必要とする難しい仕事に向けたモデルとして紹介しています。9月30日の発表後、今回、利用できる対象が広がりました。出典：Google公式・Gemini 4 Argonの発表。
API仕様では、文章、画像、動画、音声、PDFを入力として扱えます。入力・思考・出力を合わせた処理枠は約100万トークンです。トークンは、AIが文章などを処理するときの単位です。
長い出力にも対応しますが、通常の同期応答の出力上限は65,536トークン。より長く生成するには専用の長文生成の仕組みを使い、入力や思考も含めた全体の枠に収める必要があります。Geminiアプリでも常に100万トークンを出力できる、という意味ではありません。出典：Gemini APIモデル仕様、トークンと処理枠の説明。
ベンチマークでは、得意な分野と差がつく分野がある
Google DeepMindが公表した2026年10月時点の評価表から、ソフトウェア開発の2つのテストを抜き出すと、次のようになります。
| 評価テスト | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.9 | 74.1 | 74.2 |
| FrontierSWE v2 | 55.0 | 65.5 | 62.3 |
DeepSWE v1.1では、この3モデルの中でArgonの数値が最も高い一方、FrontierSWE v2ではGPT-6 AstraやClaude Opus 5.5を下回っています。Googleの公表値を見ても、すべてのテストでArgonが上回るわけではありません。出典：Gemini 4 Argonモデルカード。
この表はGoogle側の評価条件による結果です。普段使っているChatGPT、Codex、Claudeというサービス全体の使いやすさや、日本語の記事制作の完成度をそのまま順位にしたものではありません。
ギズモードは、資料の見やすさと日本語を評価
ギズモード・ジャパンの10月14日付記事では、筆者がArgonにノーベル賞を受賞した研究の内容を、操作できる資料にまとめさせた体験を紹介しています。レイアウトの見やすさ、グラフなどを動かして理解できる構成、細かな指示が少なくても比較的自然な日本語が出た点を評価しています。
これは同記事の筆者の使用感です。僕自身が同じ課題を試した結果ではありません。出典：ギズモード・ジャパン「待ってた。Geminiで強力なフロンティアAI『Gemini 4 Argon』が使えるように」。
実用性は、普段の作業で確かめたい
記事や資料の制作で実用性を比べるなら、同じ資料と同じ依頼を使い、内容の正確さ、日本語の読みやすさ、修正の指示への対応、使える状態まで仕上げる手間を見ると、違いが分かりやすくなります。
最近はChatGPT、Codex、Claudeを使ってきた僕にとって、Gemini 4 Argonはもう一度試してみたいモデルです。どれだけ実用的になっているのか、実際に使って確かめてみたいと思います。
執筆・検証：カネさん（政経プラスチャンネル運営）＋ ChatGPT
