Gemini 4 Argon 書籍原稿の執筆を、ヒルトルフィリップ太郎さんが検証。仕事に入れる前に決めること

出典: 太郎さんの Gemini 4 Argon 検証動画（ヒルトルフィリップ太郎）

太郎さんは最近、Gemini をほとんど使っていませんでした。新しい Pro モデルが、しばらく出なかったからです。ChatGPT や Claude の方がいい、という見立てが動画の出だし。

公開日の10月14日に、一番上のプランへ。書籍の原稿やアプリのレビューを、実際の仕事でやらせています。その上で出たのが、1:05の結論です。

太郎さん（動画の中で・1:05〜）

まず先に結論を言うと、このGemini、4、Argon、一言で言うとかなりいいです

Opus 5 と比べても遜色ない。下手をすると GPT-6 Astra よりいいのでは、と続きます。Gemini も、他の2社に追いついてきた。

公式ページの説明は、エンジニアリング性能の向上。動画や3Dゲームも、簡単に作れるようになったとあります。

次に映るのは、Artificial Analysis のページ。画面は Intelligence Index の棒グラフです。

太郎さん（動画の中で・1:54〜）

Claude、Opus、5.5が、一番性能高いんですけれども、GPT-6、Astraが53ポイントなのに対して、Gemini、4、Argonの、Highエフォートのモデルです、GPT-6、Astraと並んだなって形で

ランキングの横には、触った印象が並びます。2:08の印象は、Claude Opus と大きく変わらない。

動画の比べ方の中心は、使い心地。書籍の原稿やアプリのレビューを、実際にさせた手応えです。

同じ日の発表の流れは、Gemini 4 Argonの発表を整理したニュース解説で追えます。動画は、仕事で試した側の話。

印象と数字が、同じ向きを指す。

ウェブアプリと Antigravity は、何が違うのか。分かれ目は、AIに何をさせるかと、プランの条件です。

使う場所の1つめは、ウェブブラウザの Gemini。Google AI Pro に入っていれば、このウェブアプリで Gemini 4 Argon が使えます。

ウェブアプリには、チャットとタスクがあります。タスクは、オンライン上の自動化。外部サービスとの接続、コネクタ、スキルを使います。

手元のパソコンでAIにプログラムを書かせるなら、ウェブだけでは限界がある。複雑な自動化やアプリ作りには、デスクトップアプリの Antigravity が要る、という整理です。

ただ、収録時点の Google AI Pro では、Antigravity で Argon を選べません。選べるのは Gemini 3.8 Flash まで。

太郎さん（動画の中で・4:06〜）

AntigravityでGemini、4、Argonを使うためには、Google、AI、Ultraという、一番上のプランを契約する必要があるので、そこがハードルが高いかなってとこです

4:16からは、Antigravity の向きの話。ChatGPT と Codex、Claude と Claude Code のように、チャットとコードを1つのアプリにまとめる方向です。

日本語には非対応で、まだ荒削り。

AIを考える場と動かす場に分ける話は、壁打ちと実行でAIを使い分ける出版の実演にも出てきます。

ウェブで足りる仕事なら、Google AI Pro のままでも Argon に届きます。

Gemini 4 Argon 書籍原稿は、Claude Opus 5.5 と比べてどこまで書けたのか。今回は執筆を、エフォートを細かく選べない「複雑なタスク向け」で進めています。

比べ方の元は、以前の別動画です。ChatGPT、Claude、Gemini 3.8 Flash に、同じプロンプトとスキルを渡しました。3.8 Flash は悪くない。ただ、文字数がだいぶ少なかった。

太郎さん（動画の中で・5:58〜）

実際に原稿を書いてもらって、原稿も13万文字という形で、GPT-6とかだと8万文字、9万文字ぐらいでしたけれども、この間Claude、Opusに書いてもらった時は、14万文字書いてもらいましたので、Claude、Opus、5.5に迫る文字数です

原稿の書き出しは、日曜日の夜の場面。スケジュール帳を前に、ため息をついていた頃です。語りかける相手は、コンサルタント、コーチ、士業、研修講師、一人社長。

太郎さん（動画の中で・6:58〜）

この間GPT-6、Astraに、書いてもらった原稿だと、「今日もお客様に同じ説明をしました」とか、なんじゃこりゃみたいな形で、おかしな結果だったんですけど、それに対してGemini、4、Argon、インパクトがある、心に刺さるような結構文章を、書いてくれていますので

7:20で明かされる元ネタは、太郎さん自身の動画の内容。日本語は Claude と遜色なく、試した限りでは ChatGPT より優れている、という評価です。

太郎さん（動画の中で・7:53〜）

ClaudeのOpusとどっちを選ぶかというと、好みかなというぐらい、かなりいい感じのクオリティで、原稿を書いてくれたなと感じます

文字数は、画面でも確かめられます。Obsidian の下部には、131,708 文字の表示。

3.8 Flash との差は、まず量。

同じ頼み方で書籍原稿をモデルごとに書かせる比べは、5つのAIモデルで書籍原稿を比べた回で並べて見られます。

2026年10月14日の朝LIVEで、私は、Kindleメーカーで本を作る話の中で、「この本を一冊作りました」と話しました。そのコンテンツがストックコンテンツとして大量にあると話し、量を「290ページ分」と言いました。

私ならこうします。13万文字のような横に広げる仕事は、AIに任せます。縦に掘る仕事は、人が持ちます。

8:04からの場面は、Antigravity でのレビューです。題材は、自作のオールインワンのサイト作成システム。脆弱性や改善点を、敵対的に見てほしいという頼み方でした。

重大な欠陥は、ありませんでした。それでも細かいバグを新しく拾い、開発中のアプリのバグを潰せた。新しいモデルが出るたびに、かけているレビューです。

太郎さん（動画の中で・8:43〜）

今までClaudeが見つけられなかった、新しい改善点なんかを見つけてくれましたので、アプリのコードレビューにも使えるなと感じます

次の題材は、講座を売るための動画と案内ページ。Google AI Studio で Gemini API をつなぎます。Google の読み上げモデルで、約16分のスライド形式のセールス動画に。

9:51からは、読み上げの比べ。GPT-6 Astra は、原稿を最後まで読まずに次のスライドへ行くことが何回かありました。Argon で起きたのは1回だけ。

太郎さん（動画の中で・10:15〜）

ほんのちょびっと気になるところは、まだあるんだけれども、1回修正したら、ほとんどこれでいいかなというレベルで、動画作ってくれましたので

商品資料から動画までは、割とすぐ。台本、スライド、音声の読み上げを経て、動画になります。

続けて、動画を埋め込んだ販売ページ。告知用のステップメールの原稿も、スキルを読ませて一気に書かせています。

長いページは、今年前半の Gemini 3.1 Pro では作れなかった。太郎さんはそう比べ、Claude と遜色ない所まで来た、と話します。

メールの原稿をどこまでAIに渡すかは、メルマガをAIに任せる範囲を整理した回で下書きと絞り込みに分けています。

販売に要る物が、全部そろいました。

2026年10月14日の朝LIVEで、私は、AIが束ねた白滝のレシピ帳を見て、「ちょっと表紙がおかしいですね」と話し、「今回は手抜きしてますね」と話しました。さらに、「そういうAIのサボり方が本当にあるので」、仕組み化していくのが大事かな、とも話しました。

私ならこうします。AIに任せる時は、手抜きを見つける仕組みを先に置きます。

5時間の枠を使い切った時、何を手前で決めておけばよかったのか。使用制限は、強いモデルを仕事に入れる前に置く問いです。

11:43からは、ここまでの仕事量の話。書籍、アプリのレビュー、動画とサイトとメール。これだけ任せた後の5時間の制限が、話の焦点です。

太郎さん（動画の中で・11:56〜）

もう5時間制限が、今リセットされたんですけど、もうゼロになりました

12:01の設定画面では、5時間の枠が100%に戻っています。リセット後の表示で、ゼロの瞬間は映っていません。困りどころは、週間の枠の減り方。

太郎さん（動画の中で・12:00〜）

週間制限も75%残りという形で、1週間の制限の25%、4分の1を、もう使ってしまったので、こんな感じでガンガン仕事をさせると、1週間もたんよなってところが、困るポイントかな

リフレッシュまでは、6日18時間。

手を打つ案は、エフォートを High から Middle に下げること。それもありかも、と話します。

2026年7月29日の朝LIVEで、私は、並列で仕事を回す話の中で、「コーデックスあっという間に上限達しちゃいますね」と話しました。同じ話の中で、Claude Code も「5本走ってる」と話し、作業量をやればやるほど出てくる、と続けました。

2026年7月6日の朝LIVEで、私は、Fable 5 を使い続ける時に有効なのは、「上限は当然決めておく」ことと、思考の深さをマックスにするかローにするかのエフォートの調整だ、と話しました。

私ならこうします。走らせる前に、上限と思考の深さを決めておきます。

書籍原稿も、売るための素材も書けるモデル。仕事に入れる前に、何を決めておくのか。

まとめで最初に挙がるのは、文章の性能。13万文字の書籍原稿でも見えた力です。

太郎さん（動画の中で・12:34〜）

文章執筆の性能は本当にすごくいいなと、Claudeに勝るとも劣らない性能で

昨年の Gemini 2.5 Pro の頃は、日本語がよくメインで使っていた。今回の Argon は、「その頃のGeminiが戻ってきた」と表されます。

動画、サイト、メール原稿という売る側の素材も、素早く質よく作れる、と続きます。

太郎さん（動画の中で・13:05〜）

こんな原稿でこんな成果物、作ってもらいたいという、明確なプロンプトとかスキルとかを用意していれば、かなりハイクオリティな素材を、作ってもらえますので

おすすめはできる。ただ今の時点では、一番上のプランが前提です。ChatGPT や Claude を使い込む人がプランを足すかは、別の問い。Pro なら、まずウェブアプリで試す手もあります。

14:12の締めで、太郎さんは任せる相手を従業員にたとえました。いつでも働いてくれる、優秀な従業員を雇う感覚です。

結びは、見ている人への問いかけ。

2026年10月12日のLIVEで、私は、共演者と話す中で、「AIだからどうこうじゃなくて、多分会社組織人と多分一緒なんで」と話しました。「人を雇ってマネジメントすることのやり方」について、「かなり近いというかほぼ一緒」とも話しました。

2026年10月14日の朝LIVEで、私は、AIと一緒に進める話の中で、自分がやるのは「自分の名前で出すもの」に対する責任を負うことと、それができているかの「よしあしの判断」だ、と話しました。

私ならこうします。一つの仕事のボールは、一人（一つのAI）に持たせ、終点まで引き受けてもらいます。名前で出す責任とよしあしの判断は、私が持ちます。

強いモデルを仕事に入れる前に、上限と思考の深さを決める。1件ごとに、任せる範囲と、終点まで引き受ける一人も決めておきます。

AIと人が同じルールで動く土台は、会社OSの作り方を扱った回で組み立て方から書いています。

モデルが変わっても、名前で出す責任と最後の判断は、人が持ちます。

ヒルトルフィリップ太郎さんの検証の結論は「かなりいい」。13万文字の書籍原稿、コードレビュー、セールス素材まで任せ、5時間の枠は「ゼロ」、週間は4分の1を使ったという話でした。

持ち帰りは1つ。上限と思考の深さ、任せる範囲と終点まで引き受ける一人を、走らせる前に決めることです。

どのモデルが勝ったかより、何を渡して、どこまで任せるか。

「AIに委ねて、人は積み減らして生き直す」は、委ねる範囲が決まってから効く言葉です。

次に新しいモデルを仕事に入れる日、私は、走らせる前に上限と思考の深さを決めます。任せる範囲と、名前で出す物の最後の判断を持つ人も、先に決めます。