「Gemini Robotics 2.5」は作業の成功率30〜100%向上　提携先に順次提供

この発表の対象は、Googleのロボット向けAIを試す提携先です。一般の人が今すぐ買ったり使ったりできるものではありません。

Gemini Robotics 2.5は、映像と言葉を理解し、そのままロボットの手足の動きに変えるAIモデルです。こうしたAIは「VLA（Vision-Language-Action）」と呼ばれます。ChatGPTのように文章で答えるだけでなく、物をつかむ、置くといった動作までを担当します。

作業の幅と速さが上がった

今回は200種類の作業で試されました。トングで料理を取り分ける、箱にリボンを結ぶ、ピペットで液体を移すといった作業です。道具を使う作業や、柔らかい物を扱う作業も含まれています。

Google DeepMindの公式ブログによると、従来の方式と比べて、作業によって成功率は30〜100%高くなりました。作業にかかる時間は20〜30%短くなりました。

対応するロボットも複数あります。ヒューマノイド「Apollo 2」（5本指で22の自由度を持つ「SharpaWave」ハンド付き）や、2本指のつかみ具をつけた「Franka Duo」で動きます。自由度とは、関節が動く向きの数のことです。

工場の現場で成功率96%

Mercedes-Benzの工場で、Apptronikのヒューマノイド「Apollo 2」を使った実証（試しに行う検証）が行われました。場所はハンガリーのケチケメートとドイツのジンデルフィンゲンの生産ラインです。

ロボットが行ったのは、部品箱から金属製のブラケットを取り出し、車両ごとに決まった順番でトレイに並べる作業です。この仕分けを96%の成功率でこなしました。

仕組みは2つに分かれています。ロボットの周囲を理解して段取りを組むのは「Gemini Robotics ER」です。手と腕を動かすのは「Gemini Robotics 2.5」です。Gemini Robotics ER 2は、Google Cloudで公開プレビュー（一部の利用者向けの先行提供）として提供されています（Google Cloud、ロボット用AI「Gemini Robotics ER 2」を公開プレビューで提供）。

Apptronikの共同創業者でCEOのジェフ・カーデナス氏は、わずか数週間の追加学習で大きく改善したと説明しています。メルセデス・ベンツの現場でも、性能がほとんど落ちなかったとしています。

これは実証実験です。本格的な導入の時期は、まだ発表されていません。

安全面を強化し、攻撃に耐える力を測るテストを公開

ロボットが人の近くで動くようになると、安全が最優先になります。Googleは、障害物や人を避けるための推論時の安全ガイダンス（AIが動いている最中に働く安全の指示）を強化したと説明しています。これにより、障害物の周りで安全に作業を終えた割合は33%、人の近くでは43%上がりました。

あわせて、ロボットに危険な動作をさせようとする指示（ジェイルブレイク）を見抜くテスト「ASIMOV-Jailbreak」が公開されました。危険な依頼を言い換えた数百の指示文を、数十の場面に紛れ込ませた内容です。公開形式はオープンソース（誰でも使える形の公開）です。

Gemini 4 Argonは、このテストで99.5%の攻撃に耐えました。前の版の「Gemini Robotics ER 2」は82%でした。

Gemini 4 Argonが研究を速めた

ロボットに新しい技を覚えさせるには、大量の実機データと効率の良い学習方法が必要です。Googleは、研究用の「Gemini 4 Argon」をシミュレーション（コンピューター上の模擬実験）の役割で使ったと説明しています。

Argonは、現実の場面の映像から数千通りの練習データを作れるとしています。また、現場を再現したデジタルのコピー（デジタルツイン）を組み立てられるとしています。失敗の原因を映像から推測し、改善策をシミュレーションと実機の両方で試すこともできるといいます。

2026年7月の「Gemini Robotics 2」では、人型を含むさまざまなロボットに全身の動きを扱う能力が加わっていました。

ロボットを開発・導入する企業へ

公式ページには、早期アクセスの順番待ち登録の案内があります（Google DeepMind公式の関連ページ、11/11確認）。提携先として使うための条件は、まだ発表されていません。