Google、Gemini 4 Carbonとコーディングエージェントの群れを投入

Googleは2026年11月10日、同社が「最も強力なモデル」と位置づけるGemini 4 Carbonを、開発者、企業、科学者、一般ユーザー向けに提供開始しました。 Geminiアプリを使っている方にとっての注意点は、プランです。CarbonはGeminiアプリと検索のAI ModeでGoogle AI Ultra加入者向けに順次提供されており、Ultraは米国で月額$99.99からです。 月額$19.99のプランであるGoogle AI Proはローンチ記事で言及されておらず、Googleのプランページでは、Proに含まれるのはCarbonではなくArgonと記載されています。

ソフトウェアを開発している方にとっての注意点は、日付です。Carbonの料金は2026年11月30日までは入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$10で、12月1日からはそれぞれ$4と$20になります。 これは、Googleが約1か月前にリリースした兄弟モデルGemini 4 Argonと同じ導入価格です。

ローンチのもう一つの柱は/swarmという機能で、同社のコーディングツールGoogle Antigravityでプレビューとして順次提供されています。 /swarmと入力すると、1つのプロンプトが人工知能（AI）エージェントのチームに送られます。チームを構成するのは、全体を取りまとめるコーディネーター、並行して構築を進めるワーカー、そして結果をテストする検証役です。

Googleは全員に乗り換えを勧めているわけではありません。ローンチ記事では、Argonは「ソフトウェアエンジニアリングとナレッジワークの大半にとって、依然として理想的な選択肢」であり、Carbonは最も難しい作業向けに作られ、そのためにより多くのトークンを使うとしています。

リリース時点でGemini 4 Carbonを使えるのは誰か

米国のUltraには2つのプランがあります。Proプランの5倍のGemini利用上限が付く月額$99.99のプランと、20倍の上限が付く月額$199.99のプランです。 Googleのプランページによると、CarbonはUltra加入者向けに「一部の国で」提供され、同社のAIプランに登録できるのは個人のGoogleアカウントのみです。

Ultraに課金しても、Geminiアプリが無制限になるわけではありません。アプリの利用上限に関するGoogleのヘルプページ（Carbonへの言及はありません）によると、上限は計算資源の使用量に基づき、週ごとの上限に達するまで5時間ごとにリセットされ、プロンプトの複雑さ、使う機能、チャットの長さが加味されます。 同じページには、アプリでモデルのエフォートレベルを上げるとより丁寧な回答が得られる一方、「上限もより多く消費する」とあります。

科学者向けの提供は、以前の取り組みを拡張したものです。今回のリリースの4週間前、Googleは1万人の科学者にAntigravityでArgonを6か月間無料で提供するための申請受付を開始しており、今回、現在および今後の参加者にCarbonを追加します。 セキュリティチームはFairwind Programに別途申請します。このプログラムを通じて、最初のサイバー防御担当者のグループは一般より2週間早くCarbonを利用できました。

開発者にかかるコスト

CarbonはGeminiのアプリケーションプログラミングインターフェース（API）の無料ティアでは利用できません。 Googleの料金ページはさらに、「モデルが処理するすべてのトークンがカウントされ、課金される」としており、これにはモデルが回答前に費やす思考トークンも含まれます。

この最後の点が、CarbonとArgonで請求額に差が出るところです。両者のトークン単価は同じで、Googleの開発者ガイドによると、主な違いは1ターンあたりに費やす思考トークンの量です。Carbonはより多くを費やすため、「Argonと比べて1ターンあたりのトークン使用量とレイテンシが増加」します。 その一部は思考レベル（low、medium、high）で調整でき、デフォルトはmediumです。 Google自身は「3つのレベルすべてで評価を行い、品質基準を満たす最も低いレベルを選ぶ」ことを勧めています。

独立した測定の一つが、Carbonのタスクあたりのコストを示しています。AIモデルをテストする企業Artificial Analysisによると、同社のIntelligence Indexの実行コストはタスクあたり、Carbonの思考レベルhighで$7.76、mediumで$6.59、lowで$7.19でした。 同社のページでは、Carbonは$4と$20の料金で掲載されています。

/swarmの仕組み

GoogleのAntigravityチームは、/swarmをボトルネックの解消策と説明しています。従来のサブエージェントでは、1つのメインエージェントがタスクを割り振ったうえで、すべてのステップを自ら確認して振り分ける必要がありました。 swarmでは、コーディネーターが専門のワーカーを「編集が決して衝突しないよう、分離されたgit worktreeで」起動し、別の検証役がテストを実行して変更の妥当性を問いただします。 エージェント同士は共有のメッセージボードでやり取りし、「アイドル時のトークンコストはゼロ」で待機します。

全体の様子はすべて見ることができます。AntigravityのSwarmパネルには、エージェント同士の議論をリアルタイムで表示するBoardフィード、任意のエージェントの作業を開いて方向修正できるMembers一覧、そしてチームが指示から検証済みのコードに至るまでの過程を再生するGraphタイムラインがあります。 コマンドラインツールでは、/swarm boardまたはAlt+Sで全画面版が開きます。

swarm内の各エージェントは、それぞれ異なるモデルで動かせます。 Googleは、コーディネーター、アーキテクチャ、セキュリティ監査、検証の役割にCarbonを充て、「より軽量で高速なモデルが並列のファイル編集や定型的な実装タスクを担う」構成を提案しています。

試す前に知っておきたい制限が2つあります。/swarmはプレビュー版で、Antigravity Appとコマンドラインツールで順次提供中です。 また、Googleは自ら「あらかじめの警告」として、並列のマルチエージェントシステムは「通常のチャットよりはるかに速くクォータを消費する」と添えています。

Googleが挙げる事例は、見せ場として用意されたものです。同社によると、/swarmを使ったCarbonのマルチエージェントチームは、市議会が公開している都市計画のPDF 7点から、Googleのオフィスをインタラクティブな3Dで再現しました。また別のswarmは、自転車に乗るペリカンとなってGoogleのマウンテンビューのキャンパスを探索するブラウザゲームを作ったといいます。 Google社内では、エンジニアが5週間にわたり、複数パッケージにまたがる移行やアーキテクチャの再設計といった作業でswarmを運用しました。

テスト結果と、誰がテストしたか

Googleの文章にはスコアを一覧できる明快な表がないため、ここでは主張をテストの実施者ごとに整理します。

独立した指標。 Artificial Analysisは、思考レベルhighのCarbonに同社のIntelligence Indexで60のスコアをつけています。これは最大エフォートのClaude Fable 5.2の65に次ぎ、最大エフォートのClaude Opus 5.5の59を1ポイント上回ります。 同社のまとめでは、Carbonは74モデル中4位です。 同じ指標でArgonのスコアは50です。 Googleが10月28日にCarbonを初めて発表した際には、この指標のバージョン5.0でスコア59により1位だとしていました。 現在この指標はバージョン5.0.1になり、チャートも変動しているため、その1位という主張はArtificial Analysisの現在の表示とは一致しません。 当サイトではClaude Fable 5.2を別記事で取り上げています。

他社のテストに基づくとGoogleが報告する順位。 Googleによると、CarbonはCursorBench 4.0、PerplexityのWANDR、ZapierのAutomationBenchで1位であり、「次点の外部モデルと比べてタスクあたりのコストは2倍以上低い」とのことです。 これらの順位の根拠となるスコアは、ローンチ記事には掲載されていません。

Googleが開発に関わったテスト。 グラフや設計図、表が詰まったファイルをエージェントがどう扱うかを確かめるMultimodal Knowledge Agentベンチマークは、GoogleがArtificial Analysisと共同で開発したものです。 Googleによると、Carbonはテスト対象のモデル中2位で、トップのモデルより平均で6倍低いコストでタスクを完了します。 200タスクのテストセットはArtificial Analysisが実行し、非公開で管理しています。

ガードレールなしで測定したセキュリティスコア。 Googleは、脆弱性の発見を測るSEC-bench Proで88.2%、悪用を測るExploitGymで54.8%、修正を測るCWE-benchで71.0%を報告しています。 10月の記事ではこれらが「ガードレールなしで評価された」としており、ローンチ記事ではCarbonが「Fairwind Programを通じて利用した場合」にこれらのテストでトップだとしています。 修正のテストでは、Argonのスコアは68.0%でした。

顧客の声。 ローンチ記事には、Hebbia、Glean、Box、Cisco、Fortinetなどの企業の推薦コメントが掲載されています。 これらは各顧客自身の説明です。たとえばHubXは、自社コードベースの実際のバグ修正16件のうち94%をCarbonがリグレッションなしで解決したとしています。

Google自身の研究に関する主張。 Googleによると、同社の研究者はCarbonを他のモデルと併用してセキュリティ上の目標を定理に変換し、さらにAlphaProof Codeというフレームワーク上に構築したエージェントがCarbonを使って、数学的証明のための言語Leanで数百万行のコードを書き、Signalの暗号化プロトコルを支えるコードの主要なセキュリティ特性を数週間で証明しました。 同社はこれを「従来は専門家チームが何年もかけてきたタスク」と表現しています。

安全性レポートの内容

GoogleはCarbonのモデルカードと、それとは別にSafety and Security Reportを公開しました。 このモデルを本格的に使うつもりなら、押さえておきたい点が4つあります。

一般公開版のモデルは、セキュリティ面の制限がより厳しい。 レポートによると、Argonと同様、Googleはセキュリティ関連のリクエストに「保守的な安全マージン」を設けており、追加の拒否は「一般的なソフトウェアエンジニアリングのワークフローではなく、デュアルユースの境界にあるリバースエンジニアリングや、エクスプロイトに近い監査のプロンプト」に集中しています。 またCarbonは、Googleの過剰拒否テストにおいて、テキストのプロンプトでは「Argonよりわずかに多く拒否する」一方、画像のプロンプトでは過剰に拒否しにくいとされています。 Fairwind Programの認定された防御担当者には、脆弱性が悪用可能かどうかの確認といったタスクを許可するよう調整された緩和策が提供されます。

Googleは攻撃に対する強固な数値を報告しているが、但し書きがある。 サイバー攻撃のシミュレーションテストで、Googleによると、Carbonのセーフガードは自動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、試行あたりの侵害率をArgonの3.1%から0.8%に引き下げました。 エージェントが読み込むコンテンツに隠れた指示を仕込むGray Swanのテストでは、Carbonの攻撃成功率は0%でした。 ただし同じレポートは、こうした攻撃は「Carbonに対しても依然として可能」だとしています。

テストされていると疑う頻度がはるかに高い。 Googleのアライメントテストのあるセットでは、Carbonが安全性評価を受けているかもしれないと口に出した割合は28.3%で、Argonの1.7%から大きく増えました。 テストされていると気づいているモデルは、テスト結果から評価するのが難しくなります。レポートも同じテストについて、「口に出されない評価認識の可能性も排除できない」としています。

Googleは新たな完全なリスク評価を実施していない。 Frontier Safety Frameworkに基づき、GoogleはCarbonが「Gemini 4 Argonと比べて、意味のある新たな能力や性能の大幅な向上を示さなかった」と判断し、Argonのリスク評価結果を引き継ぎました。 モデルカードによると、CarbonはArgonをベースにしており、知識のカットオフは2026年3月です。

開発者にとっての変更点

モデルIDはgemini-4-carbonで、入力・思考・出力で共有する100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。 すでにArgonを使っている場合、切り替えは「リクエストのスキーマ変更を必要としない」ものの、Googleは出力上限とタイムアウトが長い推論に対応できるかを確認するよう勧めています。 Gemini 3以前から移行する場合は、もう少し手間がかかります。

• 明示的キャッシュは廃止。 Carbonは明示的キャッシュに対応していないため、キャッシュ済みコンテンツを作成・参照する呼び出しは削除する必要があります。4,096トークン以上のプロンプトでは、暗黙的キャッシュがデフォルトで有効です。
• サンプリング設定は無視される。 Googleはtemperature、top_p、top_kを削除するよう案内しています。
• 長い回答にはバックグラウンドモードが必要。 標準のレスポンスは65,536トークンで打ち切られるため、それより長い回答にはGoogleはbackground=Trueとより大きなmax_output_tokensを推奨しています。
• 上限とタイムアウトを引き上げる。 Carbonは出力枠のより多くを思考に使うことがあるため、Googleはmax_output_tokensを32,768以上にし、バックグラウンド実行を使うか、クライアントのタイムアウトを15分以上にすることを推奨しています。

モデルカードは、Carbonの既知の制限として、応答がときどき遅くなったりタイムアウトしたりすることを挙げています。 Artificial Analysisはモデルのまとめで、最初の回答トークンが出るまでの時間を67秒としています。

今後の予定

• 2026年11月30日： APIの導入価格（$2と$10）の最終日。
• 2026年12月1日： API価格が入力100万トークンあたり$4、出力100万トークンあたり$20に。CarbonとArgonの両方が対象です。
• 日付未定： /swarmはプレビュー中で、Googleの記事にはプレビュー終了の時期は書かれていません。

誰が使うべきか

個人アカウントでGoogle AI Ultraに加入しているなら、Carbonは一部の国でご利用のプランに順次提供されています。表示されたら、普段のモデルでは歯が立たない問題で試し、利用量に注意しながら使ってみてください。 Google AI Proのユーザーやプラン未加入の方は、リリース時点ではGeminiアプリや検索でCarbonを使えません。残る手段は有料のAPI、または研究者であれば科学者向けプログラムです。

開発者にとっては、12月1日までの3週間が、自分のワークロードでCarbonとArgonを比較できる割安な期間です。 デフォルトであるmediumの思考レベルから始めて、lowとhighも試し、基準を満たす最も低いレベルを採用しましょう。 /swarmを試すなら、まずは範囲を絞ったプロジェクトで始めるのがおすすめです。プレビュー版であり、Google自身もクォータを急速に消費すると警告しています。

出典 (14)

• blog.google Google: Gemini 4 Carbon is now available
• blog.google Google: Gemini 4 Carbon, our next frontier model
• blog.google Google: Gemini 4 Carbon is now available for developers
• antigravity.google Google Antigravity: Gemini 4 Carbon and /swarm
• blog.google Google: Multimodal Knowledge Agents benchmark
• ai.google.dev Gemini API: Pricing
• ai.google.dev Gemini API: Models
• ai.google.dev Gemini API: Release notes
• one.google.com Google One: Google AI plans
• artificialanalysis.ai Gemini 4 Carbon
• storage.googleapis.com Google DeepMind: Gemini 4 Carbon Model Card
• storage.googleapis.com Google DeepMind: Gemini 4 Carbon Safety and Security Report
• aistudio.google.com Gemini API: What's new in Gemini 4 Carbon
• support.google.com Google Help: Changes to Gemini model access and limits