Googleは11月11日、最新のフロンティアモデル『Gemini 4 Carbon』の提供を同日より開始したと発表しました。開発者、企業、科学者、一般ユーザーが対象で、サイバーセキュリティ、複雑なナレッジワーク、ソフトウェアエンジニアリング、科学的推論にわたる長期的なエージェント型ワークフロー向けのモデルです。

Carbonは、Googleが「最も強力なモデル」と位置づけています。発表の約2週間前には、サイバーセキュリティ担当者の一部に向けて「Fairwind Program」を通じて先行公開されていました。

Gemini 4 ArgonとCarbonの位置づけ

先日提供が始まった『Gemini 4 Argon』に続くモデルです。大半のソフトウェアエンジニアリングやナレッジワークには引き続きArgonが最適で、Carbonは限界を試すような高度なタスク向けに作られているとのことです。

想定されているのは、複数ステップにわたる複雑なコーディングやデバッグ、自由度の高い科学研究や発見などです。Argonより多くのトークンを使い、徹底的な探索と深い推論、長期的な検証ループを実行できる設計だそうです。

ベンチマークの結果

実際の業務ワークフローを測る第三者機関のベンチマークでは、CursorBench 4.0、PerplexityのWANDR、ZapierのAutomationBenchで第1位を獲得しました。次点の外部モデルと比べ、タスクあたりのコストを半分以下に抑えているとのことです。

また、Artificial Analysisと提携して立ち上げた新ベンチマーク「Multimodal Knowledge Agent」では第2位でした。この評価は、グラフ、画像、設計図、回路図、表が密集したファイルをエージェントがどう読み解くかを測るものです。トップのモデルと比べてタスクあたりの平均コストは6分の1以下だといいます。

• CursorBench 4.0：https://cursor.com/ja/cursorbench

提供対象と価格

有料プランの開発者と企業には、Google AI StudioのAPIおよびGemini for businessを通じて提供されます。価格はGemini 4 Argonと同じ導入特別価格で、入力トークン100万件あたり2ドル、出力トークン100万件あたり10ドルです。

導入期間は11月30日までです。終了後は、100万入力トークンあたり4ドル、100万出力トークンあたり20ドルが適用されます。この条件は一般公開向けのCarbonモデルにのみ適用されます。

Google AI Ultraのユーザーには、Google Antigravity、Geminiアプリ、Google検索のAIモードで順次展開されます。

• Google AI Studio Gemini 4 Carbon デベロッパーガイド：https://aistudio.google.com/learn/gemini-4-carbon-developer-guide
• Gemini for business：https://cloud.google.com/gemini-enterprise
• Google AI Ultra：https://one.google.com/about/google-ai-plans/
• Geminiアプリ：https://gemini.google.com/
• Google Antigravity：https://antigravity.google/

Google Antigravityに「/swarm」機能がプレビュー登場

Google Antigravityでは、「/swarm」（スウォーム機能）のプレビュー提供が始まりました。1つのプロンプトから、リアルタイムで進捗を追える連携エージェントチームを立ち上げられる機能です。

アーキテクチャ設計、全体調整、監査といった深い推論が必要な役割にはCarbonを割り当てられます。並行稼働する独立したワークスペースや、変更をテストする敵対的検証ツールには、より高速で軽量なモデルを組み合わせる運用も可能です。

• /swarm機能の詳細：https://antigravity.google:443/blog/gemini-4-carbon-in-google-antigravity/

1つのプロンプトで構築された3Dコンテンツの事例

エッフェル塔建設の3D展示コンテンツ

1つのプロンプトから、Carbonのエージェントチームが歴史的な写真や工学図版を読み解きました。1887年から1889年のエッフェル塔建設をテーマにした、Three.jsによるインタラクティブな3D展示コンテンツを構築しています。

Platform 37オフィスの3Dモデル

公開された7つの市議会都市計画PDF（抽出された206枚の工学図面ビュー）と1つのプロンプトをもとに、マルチエージェントのCarbonチームが作業しました。夜間の10回のループ処理を経て、GoogleのPlatform 37オフィスを90万6,000個のポリゴンからなる3Dモデルとして再構築しています。

テキスタイルビジュアライザー

学術論文に基づき、最小限のプロンプトからインタラクティブなマルチスケールのテキスタイルビジュアライザーを構築した事例です。3Dヤーンメッシュ、110本の繊維の極座標トラッキング、動的な応力-ひずみ曲線を備えた仮想繊維の有限要素フレームワークをモデリングしています。

より高精度なナレッジワーク、成果物の生成、データ分析

法務、財務、企業の業務運営では、視覚的理解力、推論能力、網羅的な情報検索を組み合わせ、膨大な文書やデータから根拠に基づく示唆を導き出すとのことです。厳密な構造定義やフォーマットに従い、スプレッドシート、プレゼンテーション、レポートも生成できます。

リリース前の事前評価では、HebbiaのE2E Financial Agentic評価の高度な財務調査で、テストされた最高性能モデルに匹敵する結果でした。Balyasny Asset ManagementのGeneral Financial Intelligenceベンチマークでは、23のフロンティアモデル構成の中でトップにランクインしています。

発表では、HebbiaのリードアプライドAIエンジニアであるShanks Salwanさんのコメントも紹介されています。「これまで高度な財務調査向けに評価した中で最も強力なモデル」と述べ、よりクリーンで構造化されたExcelモデルや洗練されたPowerPoint資料を作成してくれるとしています。

GleanのAIプロダクトリードであるThai Tranさんは、Carbonが同社の評価でテストしたすべてのフロンティアモデルの中でタスク完了率トップだったとコメントしています。

エージェント型コーディング、フルスタック開発、3D・UIデザインの向上

複数パッケージの移行、サブシステムをまたぐ根本原因の調査、複雑なアーキテクチャの再設計など、マルチエージェントの連携が求められるタスクで高い性能を発揮するそうです。ウェブアプリ開発では、ビルドと検証のループを実行してエラーから自己回復し、コードとレンダリングされたUIの両方を確認して動作するアプリケーションを仕上げます。

ビジュアルデザインや空間推論、環境の細部への配慮も強化されており、3Dゲーム開発やクリエイティブコーディングにも活かされるとのことです。

導入企業からは、次のようなコメントが寄せられています。

• OpenCodeのKit Langtonさん：要件リストを渡して退勤したところ、一晩でRust製の新しいUIライブラリをゼロから構築し、動作するデモ付きでデスクトップアプリを書き直していたと述べています。
• HubXのBaki Celtikさん：14,000件のテストを含むコードベースの16件の実バグ修正で、デグレなく94％の解決率だったとコメントしています。
• Artificial AgencyのBrian Tannerさん：ゲームキャラクターが世界観の境界を守りつつ、プレイヤーの複雑な要求に応えられたと評価しています。

ペリカンがキャンパスを探索するオープンワールド3Dゲーム

/swarm機能を使い、GBikeに乗ったペリカンとしてGoogleのマウンテンビューキャンパスを探索する3Dゲームを構築した事例です。OmniやNano Bananaのリファレンスから、Blenderで3Dアセットをモデリングしています。さらにWebGLシェーダーを用いたThree.jsでブラウザゲーム化し、Web Audioの効果音とLyriaの音楽を組み合わせました。

• ペリカンキャンパスクエスト（ライブアプリ）：https://aistudio.google.com/apps/bundled/pelican-campus-quest

Google Merchandise Storeを2つのプロンプトで再構築

Google Antigravityのフロントエンドとモーションデザインのスキル向上と相まって、わずか2つのプロンプトからGoogle Merchandise Storeを再構築した事例です。5つのアートディレクションのコンセプトを提案し、Nano Banana 2.1で新しい商品画像も生成しています。

• Gemini Merch Store（ライブアプリ）：https://aistudio.google.com/apps/bundled/gemini-supply
• Geminiフロントエンドデザインスキル：https://github.com/google-gemini/demolab

海中アトランティスのシネマティックシーン

Gemini Omniで生成した動画リファレンスから、マルチショットの海中アトランティスのシーンを構築した事例です。プロシージャルな遺跡、ボリューメトリックなコースティクス（集光模様）ライティング、水流シミュレーションをBlenderでモデリングしています。その後、環境全体をThree.jsへ変換し、ブラウザでのリアルタイムレンダリングに対応させました。

1780年頃のフォルテピアノを演奏可能な状態で再現

CAD図面とX線写真から、61鍵のエスケープメント物理機構を備えた1780年頃のStein-Schule製フォルテピアノを演奏可能な状態で再現しました。さらに、トロント王立音楽院のKoerner Hallの3Dモデル内に配置し、座席ごとの空間音響まで再現しています。

• Koerner Hall（ライブアプリ）：https://aistudio.google.com/apps/bundled/koerner-hall

最先端のサイバーセキュリティ機能

サイバーセキュリティ向けの『Gemini 4 Carbon for cyber』は、Googleにとって史上最も強力なサイバーセキュリティ機能とされています。Fairwind Programを通じて利用できます。

脆弱性の発見（SEC-bench Pro）、悪用実証（ExploitGym）、パッチ適用（CWE-bench v1）の主要ベンチマークでトップだそうです。ソフトウェアを検査し、システム間で欠陥がどう連鎖するかを追跡し、検証済みの根本原因パッチを生成します。

Project Fortifyでの成果

スキャン、トリアージ、修復までを担うGoogleの自律型システム「Project Fortify」では、社内ベンチマークでスキャンの再現率100％、トリアージの適合率95％を記録しました。オープンソースのコードリポジトリのテストでは、Argonの再現率から相対的に25％以上向上し、これまで検出されなかった実世界のロジックの欠陥を洗い出したといいます。

• Project Fortify：https://cloud.google.com/transform/how-google-does-it-using-agents-help-find-track-and-fix-vulnerabilities?hl=en

オープンソースの脆弱性実証と公共インフラの保護

GoogleのCloud Vulnerability Research（CVR）チームは、人気のあるオープンソースソフトウェアの2つのバグが、最近のPHP2Shellエクスプロイトに匹敵する深刻度の悪用可能な脆弱性だと証明するためにCarbonを活用しました。

概念実証の構築により、メンテナーがバグを「緊急」に再分類し、迅速にパッチを発行する助けになったそうです。

詳細は、責任ある開示のプロセスが完了した後に共有される予定です。

Wizの「Scan for Good」プログラムでは、公共のデジタルインフラの脆弱性評価にCarbonが使われました。大手SaaSプロバイダー2社のスキャンで、2時間足らずでゼロデイ脆弱性を発見し、数週間かかる調査を半日に短縮したとのことです。

• PHP2Shellエクスプロイト：https://www.wiz.io/blog/php2shell-php-rce
• Scan for Good：https://www.wiz.io/blog/scan-for-good-critical-ai-exposures

セキュリティ企業からもコメントが寄せられています。SentinelOneのChris Cordeさんは、カーネルドライバーの脆弱性調査で、他モデルと同じバグにくわえて4つの検証済み脆弱性を新たに発見したと述べています。ArmadinのDavid Slaterさんは、前世代モデルの半分のステップ数で結果に到達したとコメントしています。

科学的・数学的推論のさらなる強化

物理学、数学、生命科学にわたる推論能力が大幅に向上したそうです。薬物毒性研究企業のAxiom Bioでは、トランスレーショナルサイエンス（橋渡し研究）で現在最高性能のモデルとなり、新たな毒性メカニズムの発見に貢献しています。同社は実運用の科学分析とエージェントをCarbonとArgonの両方へ移行中です。

Google内の研究者たちも、Google Antigravity上でCarbonを活用しています。

コード検証、酵素分析、タンパク質構造予測

形式検証のための新しいエージェント型フレームワーク「AlphaProof Code」では、Signalの暗号プロトコルの基盤となる実際のコードの数学的証明に挑みました。Carbonは、数学的証明を記述する言語Leanで数百万行のコードを生成し、主要なセキュリティ特性を数週間で証明する助けになったそうです。従来は専門家チームでも何年もかかる作業でした。

酵素分析法の開発では、実験ノートと生データから、データの異常値や実験上の人為的誤差を診断し、再現性の向上につなげたとのことです。タンパク質構造予測では、CASP17のブラインドテストセットに含まれるホモログの少ない7つのタンパク質ファミリーで、取得されるホモログの数を平均40倍に増やしました。

• AlphaProof Code：https://deepmind.google/blog/introducing-alphaproof-code/

科学者向けプログラムにCarbonが追加

約4週間前に募集が始まった、10,000人の科学者にGoogle Antigravity上のArgonへのアクセスを6か月間無料で提供するプログラムでも、Carbonへのアクセスが同日から拡大されます。今後も最新のフロンティアモデルが利用可能になり次第、順次提供される予定です。

応募は引き続き受け付けられており、利用資格、受け入れ枠、選考に基づいて毎週順次オンボーディングが行われます。

• 科学者向けプログラム応募フォーム：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScSnOMSFSm8zfM9siaXufuqAeR6ZP6R33DTzxjqJObjW61GzQ/viewform?usp=send_form

モデルの安全性とセキュリティ

Carbonはより強力なサイバー機能を備えるため、悪用やプロンプトインジェクションへの堅牢性を高めるべく、Argonの安全性・セキュリティスタックを基盤に強化が図られています。

模擬サイバー攻撃テスト環境では、適応型レッドチーミングエージェントによる攻撃経路の99％をブロックしました。

試行あたりの突破率は0.8％で、Argonの3.1％から低下しています。

Gray Swanのテストでは、自動化されたサイバー攻撃クエリの成功率がArgonの9.86％に対し2.17％でした。

Trajectory Labsによる132時間、13,000件以上のリクエストの外部テストでは、新しい汎用ジェイルブレイクはゼロ件でした。

アライメント面では、375タスクのエージェント誠実性ベンチマークで92％のタスクに合格しました（Argonは70％）。欠落した実験データの穴埋めを98％の確率で拒否し、方法論上の欠陥を68％の確率で指摘したとのことです。

間接的プロンプトインジェクションについては、Gray SwanのIPIベンチマークで攻撃成功率0％を達成しました。ただしGoogleは、この領域は引き続き改善が必要で、一部の分布における巧妙な攻撃には改善の余地があるとしています。

• Gemini 4 Carbon Safety and Security report：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_4_carbon_safety_report.pdf
• Gemini 4の安全性・セキュリティスタック：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/safety-security/gemini-4-model-safety-security/

Gemini 4 Carbonの始め方

同日から、Argonと並んでCarbonがGoogleの各プロダクトにくわわりました。利用者ごとの入り口は次のとおりです。

開発者は、AI StudioおよびAndroid StudioのGemini API有料ティアで構築を始められます。Google AI Ultraのサブスクリプションユーザーは、Google AntigravityとAI Studioでも利用できます。

企業はAPIまたはモデルのプルダウンメニューから、Gemini for business、Google Antigravity、CodeMenderで試せます。一般ユーザーのうちGoogle AI Ultraのユーザーは、同日からGeminiアプリとGoogle検索のAIモードで利用できます。

サイバーセキュリティ担当者は、Carbon for cyberへのアクセスが順次提供されるFairwind Programへの参加を申請できます。

• Android Studio：https://developer.android.com/studio?auto_signin=false&hl=ja
• Fairwind Program：https://deepmind.google/fairwind-program/
• Gemini 4 Carbon モデルカード：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-4-Carbon-Model-Card.pdf
• Gemini 4 Carbon ドキュメント：https://aistudio.google.com/docs/whats-new-gemini-4-carbon
• 料金ページ：https://aistudio.google.com/docs/pricing

• Original:https://www.appbank.net/2026/11/11/game/3161285.php
• Source:AppBank
• Author:Appbank編集部