株式会社ずんだもん技術室AI放送局

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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20261001

2026年10月01日

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内容紹介

Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence、芝浦工業大学・尾崎教授の計算アルゴリズムをNVIDIAが新たに採用〜 AI時代のGPUから、科学シミュレーションに不可欠な高精度計算を引き出す 〜｜芝浦工業大学、Identify AI model overuse with User Insights、はてな匿名ダイアリーがChatGPTから使えるようになりました

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ずんだもん
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Google DeepMindが発表した新世代のフロンティアモデル「Gemini 4 Argon」は、複雑な長期的ワークフロー（ロングホライズン）において高度な推論とパフォーマンスを発揮するように設計されたフラッグシップAIモデルです。開発者、エンタープライズ、サイバーセキュリティの領域において、これまでのAIの限界を大きく押し上げる革新的な機能と性能を備えています。

最大の特徴の一つは、出力トークン制限を業界最高水準の100万トークンへと大幅に拡張した点です。これにより、モデルは途中でコンテキストを失うことなく、数百千トークンに及ぶ単一の軌跡の中で深く思考し、極めて複雑な問題を一度に解決できるようになりました。価格は入力トークンが100万あたり2ドル、出力トークンが10万あたり10ドル（キャッシュ済み入力トークンは95%オフ）で提供されます。

ソフトウェアエンジニアリングや開発プロセスの分野では、リアルタイムのコーディング、高度なデバッグ、大規模なコードベースの移行において優れた成果を上げています。実世界の長期ソフトウェアエンジニアリングタスクを測定する「DeepSWE v1.1」で77.9%という最高水準のスコアを記録しました。Google社内でも既に広く活用されており、量子アルゴリズムの最適化、データセンター全体でのメモリ効率化（300TiB以上のメモリ解放）、C/C++からRustへの大規模コード移行（Fuchsia OSのZirconカーネルやlibgav1など）において、従来のベースラインや手動による書き換えを凌駕する高い生産性と安全なメモリ最適化を実現しています。

また、コーディングだけでなく、金融、法務、税務などのエンタープライズ知識労働やマルチステップの金融調査、法務リサーチ、ビジネスプロセスの自動化を測定するベンチマーク（Vals IndexやAutomationBenchなど）でもトップの成績を収めています。さらに、長時間の動画理解（LVBenchで91.7%）やプロフェッショナルなチャート分析など、高度な視覚的理解力を必要とするタスクにも強みを発揮します。

サイバーセキュリティの領域においては、防御側を支援するために高度な能力を持つよう訓練されており、重大なソフトウェアの脆弱性を自律的に発見、検証、修正することができます。信頼できるディフェンダー向けにはサイバーガードレールを外した状態で提供され、Wiz社の「Scan for Good」イニシアチブなどを通じて、医療ソフトウェアに潜む従来モデルでは見逃されていた深刻な脆弱性の発見に貢献しています。CWE-bench v1でもトップタイの68%を記録しています。

安全性の面では、モデルの広範な一般提供の前に、悪用防止、間接的プロンプトインジェクションに対する頑健性（Gray SwanのIPIベンチマークで上位）、内部活性化のモニタリングによるミスアライメント（整合性の不一致）の検知、そしてサンドボックス環境の厳格なハードニングなど、複数のレイヤーによる強力なセーフガードと検証が実施されています。

「Gemini 4 Argon」は、まずサイバーディフェンダーや信頼できるテスターへの展開を経て、有料API顧客やGoogle AI Ultraの登録者をはじめとする開発者や企業向けに順次提供が開始される予定であり、AIを活用したシステム開発やエンジニアリングのあり方を大きく変える次世代の基盤モデルとなります。

引用元: https://deepmind.google/blog/gemini-4-argon-our-next-era-of-frontier-intelligence/

芝浦工業大学システム理工学部の尾崎克久教授らが開発した計算手法「Ozaki Scheme II（尾崎スキームII）」が、米NVIDIA社のGPU開発基盤「CUDA」の最新版「CUDA Toolkit 13.4」に正式採用されました。

近年のGPUは、AI開発向けの需要を背景に、桁数の少ない「低精度計算」を高速化する方向へ進化しています。その一方で、気象予測や耐震設計、新材料開発といった科学シミュレーションに不可欠な、桁数の多い「倍精度（FP64）計算」については、ハードウェア自体の性能が相対的に低下するという課題がありました。例えば、NVIDIAのBlackwell世代では、後継のB300における倍精度性能が従来より大幅に低下することが報告されています。

今回採用されたOzaki Scheme IIは、このハードウェアの課題をソフトウェア的なアプローチで解決する技術です。GPUに新たな演算回路を追加するのではなく、AI向けに強化された低精度計算の演算能力を数学的アプローチ（整数の剰余を利用したモジュラー計算など）によって組み合わせることで、倍精度計算と同等の精度の結果を高速に導き出します。これにより、使われずに遊んでしまう低精度演算器の性能をそのまま科学技術計算に振り向けることが可能となります。

2025年に採用された初代「Ozaki Scheme I」に続く今回の新方式導入により、NVIDIAのcuBLASではワークロードに応じて最適な方式が自動的に選択されるようになります。NVIDIA Ampere世代以降のGPUに対応しており、実数の倍精度行列積などで高いパフォーマンスを達成しています。また、次世代スーパーコンピュータ「富岳NEXT」の開発や、米国エネルギー省の科学研究プログラムでの活用も期待されており、AI時代における計算基盤のあり方に大きなインパクトを与えています。新人エンジニアにとっても、AIの進化がハードウェアや科学技術計算の数値表現にどのような影響を与え、それをソフトウェア技術でどう克服していくかを知るうえで重要な事例となります。

引用元: https://www.shibaura-it.ac.jp/headline/detail/20260930_7070_51_1.html

Cloudflareは、AI Gatewayの「User Insights」機能のアップデートを発表しました。これにより、チームはAIの利用状況を可視化し、モデルのコストや異常な使用量を早期に検出できるようになります。

AIの導入が進むにつれ、トークン数やリクエスト数だけでは「どのような作業（コードレビュー、リサーチ、エージェントの処理など）にコストがかかっているのか」を把握することが難しくなります。今回のアップデートでは、タスクの内容とモデルの能力が釣り合っているかを分析するコンテキスト情報が追加されました。

主な機能と特徴は以下の通りです。

  1. モデルの過剰適用（Model Overkill）の検知 シンプルな要約やフォーマットのタスクに、必要以上に高精度かつ高コストなモデルが使われていないかを特定できます。「潜在的節約（Potential Savings）」ビューを活用することで、出力品質を落とさずに、より高速で安価なモデルへ切り替える候補を見つけることが可能です。また、これらを自動でルーティングする「Auto Router」も公開ベータとして提供されています。

  2. タスク分析（Task Analysis） AIの会話履歴を「コーディング」「リサーチ」「執筆」「要約」「データ分析」などのカテゴリに分類します。これにより、どのチームがどのような作業にAIを使っているのか、デフォルトモデルが広範に使われすぎていないかを検証できます。

  3. ターン数とトータルコストの分析 1回のリクエストだけでなく、複数回のやり取り（ターン）を経てタスクが完了するまでの時間やトークン消費、総コストを可視化します。シンプルなタスクに何度もやり取りが発生している場合、プロンプトやワークフローの見直しに役立ちます。

  4. ユーザー、チーム、ツールとの紐付け AI Gatewayのアイデンティティ認識機能やCloudflare Accessを利用することで、Claude CodeやOpenCodeなどの開発者向けツールやカスタムアプリケーションからのリクエストを、ユーザーIDやセッションID単位でグループ化できます。これにより、特定のユーザーやエージェント、アプリケーションがどの程度コストを消費しているかを正確に把握できます。

分類処理はCloudflare Workerで非同期に行われ、リクエストの応答速度に影響を与えません（約1日のラグがあります）。AI Gatewayを利用するチームは無料でこの機能を利用でき、実務でのAI運用コストの最適化やモデル選択の改善に活用できます。

引用元: https://blog.cloudflare.com/ai-model-overuse-user-insights/

はてラボの開発者ブログにて、歴史ある「はてな匿名ダイアリー」が実験的にChatGPTから利用可能になったことが発表されました。この連携により、ユーザーはChatGPTとの対話を通じて、匿名ダイアリーの過去記事の検索や閲覧だけでなく、新規の投稿まで行えるようになります。利用するには、ChatGPTのプラグイン一覧から「はてな匿名ダイアリー」を選択してインストールし、はてなIDでサインインしてアカウントを連携させるだけです。これにより、「特定の話題について書かれた記事を探してほしい」といった自然言語での柔軟な検索や、対話インターフェースからのシームレスな投稿体験が実現されています。なお、ChatGPT経由で投稿されたデータは内部で記録されており、今後の状況によっては記事ページ等でChatGPTからの投稿であることが表示される場合があるとのことです。

引用元: https://labo.hatenastaff.com/entry/2026/09/30/151500

（株式会社ずんだもんは架空の登場組織です）