Gemini 3.8 Live with Live Avatar で、エージェント強化 → Live Avatar 機能を使用した会話型動画では、リップシンクが同期された動画アバターを生成できます。また、Gemini 3.8 Live は 97 の言語を理解して話すことができ、言語の自動検出にも対応しています。

Gemini4の最大恩恵はDeepResearchの調査プロセスを読むことかもしれん。今までの量的リサーチに対して深い考察・仮説で調査を連鎖させる、めちゃくちゃ学び

Gemini 4 Argon は、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学など、多岐にわたる領域で、複雑なタスクを深く掘り下げて遂行するディープ ワークに卓越した能力を発揮。 Amplitude、Deloitte、そして Rakuten 各社が、Argon の強みをそれぞれの視点で解説します。

Gemini at Work 開催 AI エージェントについて語りましょう✨ さまざまなセッションを通じて、組織全体で AI エージェントを構築、実装、拡張する方法をご紹介。Google Cloud エキスパートによる実践的なトレーニングに参加ください💪 ※日本語字幕でご視聴いただけます

『Gemini at Work 2026：仕事を任せる「Gemini agent」を発表』 Googleが発表したのは、自分のメールアドレスや役割を持ち、チームに加わるAIだ。PCを閉じても仕事を続け、必要に応じて別のエージェントへ作業を割り振る。「Gemini agent」を、目的を伝えて仕事を任せる共通の窓口にするという構想らしい。 GeminiはGoogleやAndroidにくっついてくるから手軽に使えること以外出遅れてる感があるような気がするけど、今後どうなるんだろうなー。 以下、詳細です。 ・会話が終わっても続く仕事 クラウド上で記憶と実行を維持し、数時間から数日かかる作業にも対応すると説明する。必要に応じて子エージェントを作り、並行作業や順番に進める作業を調整する設計だ。 ・チームに加わるAI Workspaceでは、専用のメール、カレンダー、Driveを持つエージェントを作成できると紹介する。人のアカウントを借りるのではなく、自分の名義で動き、共有された情報にアクセスする。チャットへの追加や文書のコメントから仕事を頼む例が示されている。 ・業務の背景と手順の共有 社内システムへの接続、仕事の手順をまとめたSkills、記憶を組み合わせる。チーム独自のSkillsを社内で共有する仕組みも設ける。データ分析では、指標の定義や業務ルールを参照するKnowledge Catalogを重視している。 ・モデルとエージェントを分ける Gemini agentの裏で使うモデルは、Geminiだけに限定しない。現時点でClaudeも対象とし、他のモデルへ広げる方針だ。仕事に応じてモデルを選び、精度と費用を調整する。 ・権限と行動の記録 各エージェントに識別情報と必要最小限の権限を与え、行動を記録する。コードは隔離された環境で実行し、通信にはAgent Gatewayで組織のルールを適用すると説明している。「何が、何をしてよくて、何をしたか」を管理する設計だ。 ・費用にも上限を設ける プロジェクトごとに利用額の上限を設定し、上限に達するとエージェントを停止する。トークンだけでなく実行環境の費用も追跡し、部門別の費用管理につなげるとしている。 記事はGoogle CloudのCEOによる基調講演をもとにした、自社製品の発表だ。紹介された機能すべての提供時期が明記されているわけではなく、金融・法務向けはプレビュー、政府・医療・小売向けは今後の予定とされている。 自分が見たいのは、AIがチームに加わったときに、人の仕事がどう変わるかだ。目的や完了条件を決め、必要な情報を渡し、結果を確かめる。その分担まで設計できれば、ツールを増やすことから、仕事の進め方を変えることへつながりそうだ。

Gemini4 Anthropic上場前にしっかりブツケてきましたな。自社チップTPU8の暴力とはいえ2ヶ月で仕上げるとは、、、しかもコスト構造違うから結果が本物なら収益で差がでてくるぞ、、 以下、Gemini 4 Argon、公式と噂を分けた整理 公式：9/30発表の次世代フロンティア。いま触れるのはFairwindだけ。政府・重要インフラ・防衛側650+。一般は有料APIとAI Ultraが次。日付なし。 公式の中身。 ・出力上限 64K → 100万トークン ・導入価格 $2 / $10、キャッシュ入力95%オフ。期限後は $4 / $20（Opus 5.5と同額帯） ・Astra / Fable（$10/$50）より導入時は1/5 ・DeepSWE v1.1 77.9% SOTA、Vals Index首位、法律Harvey 19.6%（他社は数%） ・全部勝ちではない。FrontierSWEや一部ターミナルはAstra/Opusが上 ・社内で300TiBメモリ削減、Fuchsiaカーネル80万行超のC++→Rust ・防衛向けはサイバーガードレールなし。一般向けは別 Flash同時出しはなし。安い枠はまだ3.8 Flash。 価格が安い＝小型、は公式と矛盾する。スポークスは「従来Proより大きい」と言っている。導入キャンペーン＋自社TPU推論原価＋シェア取り、が本線。 【噂・未確認】ここから下は公式ではない。 ・チェックポイント名 argon は発表前からArena等に出ていた ・事前学習「史上最も野心的」、7月開始→約2か月でポストトレ、という圧縮日程 ・入力1000万／永続メモリ／ロボット制御は発表と一致していない。公式が確約したのは出力100万 ・MLA＋FP4でKV圧縮、は技術リーク。Argon採用は未確認 ・業界全体としてはNVFP4等で知識・数学はBF16比おおむね1%前後、コードは数%落ちうる。Attentionまで全部FP4はまだ危ない、が2026年のコンセンサス ・第8世代TPUは学習8tと推論8iに分割済み。API単価を下げるなら8i側の話。Argonが8iで動くとは公式は言っていない 通向けの読み。 いまの安さの半分は時限。本価格でもAstraより安いが、Opusと同額。出せる長さと仕事系ベンチが売り。サイズ非公開のまま価格だけ先に置いている。 Fairwindは「高性能チャットの先行配信」ではない。脆弱性発見・パッチ生成をフルで渡す枠。同じモデル名でも権限が違う。 #Gemini4# #Argon#

Gemini 3.8 Flashに科研費の文章を読みやすくしてもらったら、確かに日本語はすごく自然なんですが、頭は良くないようで誤読して変換していることがあり注意が必要。。。

Gemini Enterprise Agent Platform 最新情報 長時間実行されるエージェントを、より高速で優れたメモリ管理で自動化。エージェントの保護、監査、一元化に役立つ機能を提供し、AI エージェントが稼働した後も、パフォーマンスの向上とエージェントの意思決定を最適化します。