Gemini Roboticsとは？物理世界を拡張するロボティクス向けAIモデルの性能・メリット・課題を徹底解説！

もしロボットが、曖昧な指示を理解し、自ら計画を立てて未知の状況に適応できるとしたら可能性はどう広がるでしょうか。その疑問に答えを出しつつあるのが、Google DeepMindが開発を進めるロボティクス向けAIモデルGemini Roboticsです。

Gemini Roboticsは世界モデル（World Model）を採用しており、AIが現実世界の因果関係を理解しながら、自律的にタスクを遂行することを可能にしています。

本記事では、Gemini Roboticsの仕組みから性能、活用メリット、そして実用化に向けた課題について詳しく解説します。Gemini Roboticsが実現し得る技術まで理解できる内容となっております。

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Gemini Roboticsとは？

Google DeepMindが開発したGemini Roboticsとは、Googleのマルチモーダル生成AIであるGeminiを基盤とするロボティクス向けAIモデルです。人間の指示を自然言語で受け取り、環境情報や文脈をもとに最適な動作を選択・実行することを目的としています。

Geminiシリーズがテキスト・画像・音声といったマルチモーダルな推論を強化してきたのに対し、Gemini Roboticsには新たに「行動（Action）」が加わりました。

AIを「情報の世界（デジタル）」から「物理の世界（リアル）」へと進出させ、ロボットが自ら見て、聞いて、考え、計画し、実行することを可能にする、自律型エージェントを構築することです。

例えば、「机の上のコップを取って冷蔵庫に入れて」と指示を与えると、モデルが状況を認識し、ロボットが自律的に行動を完遂します。これは座標等で詳細に指示を与える必要があった従来の手動プログラミング型ロボットでは不可能だった領域です。

2025年9月には「Gemini Robotics 1.5」ファミリーを発表

2025年9月、Google DeepMindは「Gemini Robotics 1.5」ファミリーを正式に発表しました。従来のGemini Roboticsに比べ、実世界でのタスク遂行能力と汎用性を大幅に強化したアップデート版と位置づけられています。

技術的には、視覚-言語-行動を一貫して制御するGemini Robotics 1.5 (VLA)と、物理世界を理解して詳細な行動計画を練るGemini Robotics-ER 1.5 (VLM)という二つの重要なモデルで構成されているのが特筆すべきポイントです。

特に、ロボティクスAIにおける以下の3つの軸で大きな進化を遂げています。

• 推論精度
• 反応速度
• 環境適応性

Gemini Robotics1.5ファミリーでは、複数のロボットが共通の指示プロンプトでタスクを遂行できるよう設計されています。また、AIが環境をリアルタイムに検知し、計画と実行を同時進行で最適化できるため、予期しない障害物や作業対象のズレにも対応可能です。

さらに、プロンプトに対する安全性のフィルタリング機能も拡張されました。

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Gemini Roboticsが持つ4つの高性能とは？

Gemini Roboticsは、学習・適応・安全の3つの側面が高性能に設計されており、思考プロセスを通じて最適な行動を導き出しながら、安全かつ効率的にタスクを遂行します。以下では、その高性能機能について解説します。

同一の指示で異なるロボットを動作・タスク達成できる学習能力

Gemini Roboticsの特徴として、同一の指示で異なるロボットを動作させ、タスクを達成できる学習能力を持つことが挙げられます。従来のロボットは、特定機種・用途に合わせた動作プログラムが必要でした。

しかし、Gemini Roboticsでは共通プロンプトを通じて複数のロボットに指令を出し、それぞれが自律的に最適な行動を選択できます。

この仕組みを支えているのが、DeepMindが開発したクロスロボット学習（Cross-Robot Learning）とロボティクス基盤モデル（Foundation Models for Robotics）のアプローチです。AIはロボットを抽象化して理解し、タスクの目的と物理的手段、つまり実行動作を分離して学習します。

そして、特定のタスク専用に学習するのではなく、膨大なデータで事前学習された基盤モデルを用います。そのため、多様なタスクや、異なる形状のロボットハードウェア（例：アーム型、人型）にも柔軟に適応できます。

また、Gemini Roboticsは模倣学習を通じて動作の成功・失敗を逐次評価し、他のロボットにもその知見を共有します。これにより、ある一つのモデルが得た知識が他のモデルにも転移し、全体の学習効率と精度が向上するという仕組みが構築されています。

思考→行動のプロセスで動かせる適応能力

Gemini Roboticsは状況をリアルタイムに理解しながら思考し、最適な行動を選択することで、人間のような適応能力・柔軟性を獲得しています。このプロセスを実行するために、Gemini Roboticsでは以下のプロセスが統合されています。

• 認識（Perception）
• 推論（Reasoning）
• 行動（Action）

AIは取得した情報を解析し、対象物の状態・位置・形状・動きなどを理解します。その上で、今、何を、どうすべきか思考し、最適な動作コマンドをロボットに出力します。このサイクルは常に更新されており、外的環境の変化に応じて修正することが可能です。

例えば、従来のロボットは「座標X, Y, Zにある物体Aを掴み、座標P, Q, Rに運べ」という厳密な指示が必要でした。しかし、Geminiは「キッチンのカウンターがこぼれてるから、拭いておいて」といった曖昧な指示で動きます。

言語情報（「こぼれてる」）と視覚情報（カメラ映像）を同時に理解し、「こぼれている液体」が「どの範囲にあるか（セグメンテーション）」を特定し、「拭く」ために必要な道具（布巾など）を探す計画を立てることができます。

指示プロンプトの安全性を評価できる

生成AIをロボティクス分野で応用するには、プロンプトが曖昧だったり間違っていたりすることで危険な動作が実行されるリスクがあります。Gemini Roboticsはそのリスクを最小限に抑えるため、プロンプト指示を評価・検証します。

例えば「高温の液体を持ち上げて移動させる」という命令を受け取った場合、AIは以下のような要素をシミュレーションし、実行可否を決定します。

• 温度による危険性
• 適切な器具の有無
• 安全な経路

危険と判断した場合は動作を停止し、ユーザーにプロンプトが正しいか確認することを促すよう設計されています。このような機能は、産業、医療、建設など、危険性の高い領域での活用を現実的なものにします。

例外処理への柔軟な対応

Gemini Roboticsは自己モニタリング機構を搭載しており、タスク実行中でも挙動を監視します。外的要因に応じて動作を修正し、安全基準を維持する仕組みが整っています。

従来のロボットは、プログラムされたルート上に障害物が現れたり、掴むべき部品がいつもと違う向きで流れてきたりすると停止するかエラーを出すしかありませんでした。しかし、Gemini Roboticsは、予期せぬ事態（例：掴んだ物が手から滑り落ちそうになる）を検知すると、即座に計画を修正（「掴み直す」「力を強める」など）してタスクの達成を試み続けます。

このアプローチにより、Gemini Roboticsは従来のAIロボットが苦手としていた、不確実な環境下での対応を実現しています。

Gemini Roboticsを活用するメリット

Gemini Roboticsの活用によるメリットは、企業の生産性や安全性を変革する可能性を秘めています。

少量データでの学習が可能

Gemini Roboticsは、少量のデータでも高精度な学習が可能です。大量のデータや映像データを収集・ラベリングする必要があった従来のAIモデルに比べ、Gemini Roboticsはわずかなデータからでも新しい動作を習得できます。

これにより、過去に学習した知識を再利用しながら、新しい環境にも柔軟に適応可能です。初めて見る工具や部品に対しても、過去データから推論し、最適な扱い方を自動的に判断することが可能です。

少量データでの学習は、現場導入のスピードを飛躍的に高めるのに加え、導入コストの削減も期待できます。製造業や物流業のように、さまざまな作業内容が更新される環境では毎回膨大なデータを用意せずともAIロボットを再学習・再運用できます。

危険な作業をロボットに任せられる

高度な判断力と自律制御技術を兼ね備えるGemini Roboticsは、人間が立ち入るには危険な環境や高リスクな作業を代行できるだけの安全性があります。リアルタイムの状況理解と意思決定によって、未知の環境にも適応できます。

高温・高圧・有害物質を扱うプラント現場や、災害・倒壊リスクのある建設現場などでは、人間が直接作業することは極めて危険です。そこで、Gemini Roboticsがセンサーやカメラを通じて周辺状況を把握し、安全な動作経路を選択します。

加えて分析結果から予測されるリスクの度合いに応じて、行動を停止・修正することが可能です。

Gemini Roboticsが導入されれば、人間が危険を冒す必要がなくなり、人が考え、AIが動くという業務を分担した次世代的な体制が実現するでしょう。

作業の自動化・精度向上

Gemini Roboticsでは、作業の自動化と精度向上を同時に実現することが可能です。

認識・推論・実行を統合した世界モデルをアーキテクチャとすることで、作業中に生じる変化を理解し、行動を最適化します。カメラやセンサーから得られる情報を瞬時に解析し、物理特性を把握・遂行する能力は人間と同等かそれ以上の精度になるでしょう。

例えば製造ラインでの部品組み立てや品質検査では、わずかな誤差が不良品を生むことがあります。Gemini Roboticsが自ら誤差を検知・修正するため、自立的に製品のばらつきを抑えることが可能です。

Gemini Roboticsによる作業が浸透すれば、AIが作業の履歴データを蓄積し、工程全体の最適化を図ることで自律した製造ラインを実現できるかもしれません。それほどの技術を可能にする可能性がGemini Roboticsにはあるのです。

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Gemini Roboticsが抱える課題

Gemini Roboticsは革新的な技術である一方、実用化に向けていくつかの課題も抱えています。

精度が低いと安全性が保証されない

Gemini Roboticsによる高度な知覚と判断を組み合わせた動作が可能なのは、精度の高さがあってこそです。AIが環境を誤認識したり、動作判断を誤ったりするような低い精度であれば安全性は保証されません。

この問題の背景には、AIが学習プロセスに依存して動作を最適化しているという性質があります。そのため、訓練データが不十分であったり、実環境が学習環境と異なる場合、AIは予期せぬ判断を下す確率が高まります。

透明な素材や光の反射、動的な障害物など、人間でも見誤りやすい条件ではロボットの認識精度が一時的に低下することがあります。

Gemini Roboticsは安全性を重視した設計思想を持っていますが、現実世界での動作で安全を保証するには精度を高水準で維持し続けなければいけません。

ロボットとの統合・インターフェースの調整が必要

Gemini Roboticsは極めて高い知能と適応能力を持つ一方で、AIが想定する動作を実際に再現できるためにはハードウェア側の限界が課題になるでしょう。AIが思考したタスクを現実世界で精密に再現するには、機構設計・制御系・通信インターフェースといった複数の要素が密接に連携する必要があります。

現状では、AIの進化速度にハードウェア技術が追いついていません。

例えば、Gemini Roboticsは「卵を優しく掴む」という指示に対し、圧力、角度、接触面の摩擦係数まで理論的に理解できます。しかし、それを実際に実現するための、繊細で反応速度が高いロボットハンド（アクチュエーター）は、まだ一般的に普及していません。

AIが描く理想的な行動を現実の動作へと変換する上では、このギャップが大きな障壁となっています。

また、Gemini Roboticsを既存ロボットに統合する際には、通信規格や動作制御プロトコルの差異を吸収するためのインターフェースを設計することが不可欠です。異なるメーカーやモデル間で共通の言語をもたないロボットを連携させるには、AI側の出力を最適化するレイヤーが求められます。

つまり、Gemini Roboticsの真価を引き出すためには、AIの性能自体を向上させるだけでなく、ハードウェアとの協調的な進化・標準化が避けられません。

Gemini Roboticsの可能性が示す将来展望

Gemini Roboticsは、世界モデルや物理AI、エコシステムの拡張、そして汎用人工知能（AGI）への道筋を示す可能性すら秘めており、さらなる進化が期待されています。

世界モデル・物理AI

Gemini Roboticsの根幹を支える技術が、世界モデル（World Model）と物理AI（Physical AI）です。従来のAIモデルでは、テキストや画像といったデジタル情報を処理することに長けていましたが、現実世界の物理的な因果関係を理解することは困難でした。

世界モデルとは、AIが実世界を理解し、物理法則や因果関係を推論する技術をさします。Gemini Roboticsはこのモデルを用いて、「物体を掴むとどう動くか」「力を加えたときにどのような変化が生じるか」といった物理法則を自己学習します。

これにより、AIは行動の結果を想定しながらタスクを遂行できるようになりました。

さらに、世界モデルを拡張した物理AIでは、実世界をシミュレーションし、何が起こるかを再現する能力を持ちます。これにより、製造・物流・医療・農業など、物理的環境が常に変化する産業領域でも応用が進みつつあります。

Gemini Roboticsが実現する世界モデルと物理AIは、ロボットが現実世界に介入し、持続的に学び続けることを可能にする重要なマイルストーンと言えるでしょう。

エコシステム形成

Gemini Roboticsの発展において注目すべきなのが、エコシステムの形成です。単一のAIモデルとして閉じたプラットフォームではなく、多様なロボット・デバイス・ソフトウェアが相互に連携する開かれたプラットフォームとして進化している点にあります。

これにより、研究者・ロボットメーカー・開発者・ユーザーが共通基盤のもとで協働し、価値を創出する仕組みが構築できます。

Gemini Roboticsは、DeepMindのGeminiモデル群と共通のアーキテクチャを持ち、言語・視覚・動作の統合的理解を共有しています。そのため、他のGeminiシリーズとの接続も可能で、音声指示・画像認識・行動制御をまたいだアプリケーション開発が可能です。

今後は、Google CloudやAndroidロボティクスAPIとの連携も想定されており、開発者は同じ開発環境上でロボットを学習・制御できるようになります。

このようなエコシステムは、標準化・安全性・相互運用性といった観点から、AIロボティクスの社会実装を加速させる役割を果たします。

汎用人工知能（AGI）

Gemini Roboticsが目指す最終的な到達点は汎用人工知能（AGI）の実現です。AGIとは、人間のように幅広い領域で理解・学習・応用ができる人工知能を指します。

Gemini Roboticsの技術は、AGIへの実現にも貢献するだけの革新性があります。

Gemini Roboticsは世界モデルによる因果推論と自律行動を備えており、自ら試行錯誤する能力を持っています。これは、AIが与えられた答えを出す補助的ツールから、自ら問いを立て、行動によって学ぶ自律的な存在へ進化することを意味します。

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Gemini Roboticsについてよくある質問まとめ

まとめ

Gemini Roboticsは、AIが思考と行動を統合し、物理世界に働きかけるという新たな可能性を実用化する可能性を秘めています。単なるロボット制御技術の延長ではなく、知能そのものを実世界へ拡張する試みと言えます。

AIがタスクを理解し、目的に応じて動作を最適化することで、人間がこれまで担ってきた判断・操作・学習のプロセスを包括的に支援する未来が、現実味を帯びつつあります。

Gemini Roboticsは、産業・医療・生活領域の境界を越え、AIと人間が協働する社会を築くための基盤技術となり得ます。

「自社のあの工程に適用できるか？」「安全性を担保する設計ポリシーはどうあるべきか？」といった具体的な導入検討や、社内エンジニアとの技術的な議論を深めるためには、AIとロボティクスの両方に精通した専門家の知見が不可欠です。

私どもは、AI導入コンサルティングのプロフェッショナルとして、最先端の技術動向を踏まえつつ、お客様の事業課題に即した現実的な導入計画の策定をご支援します。Gemini Roboticsを活用した次世代の事業構想について、ぜひ一度お聞かせください。