Gemini Robotics 2.5、メルセデス工場の部品仕分けで成功率96%

Google DeepMindは、ロボットを制御する新モデル「Gemini Robotics 2.5」を発表し、ロボット開発企業のApptronik、メルセデス・ベンツと共同で、稼働中の生産ラインで試験しました。人型ロボット「Apollo 2」が金属部品を仕分け、Google DeepMindはその成功率を96%としています。これらの数字は2026年11月10日の発表に基づくもので、The Decoderが報じました。

The Decoderによると、Gemini Robotics 2.5はビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルと呼ばれる種類のモデルです。こうしたモデルは、視覚情報を処理し、言葉による指示を理解して、そこからロボットの動作を導き出します。今年初めに発表された前モデルを土台にしており、前モデルはロボットに初めて全身の制御をもたらすとされていました。Google DeepMindは、この種のモデルとしてこれまでで最も高性能だと位置づけています。

モデルに期待されている能力

Google DeepMindによると、Gemini Robotics 2.5は200を超えるさまざまなタスクで試験されました。例えば、トングで料理を取り分ける、ギフトボックスにリボンを結ぶ、液体をピペットで移すといった作業です。タスクの種類によっては、同社のこれまでの基準値より成功率が30〜100%高く、作業が20〜30%速く終わるとされています。

ここには注意が必要です。ブログCellCogの分析は、発表が比較対象となる基準値を名指しもせず、数値も示していないと指摘しています。そのため絶対的な成功率は分からず、30〜100%という向上幅も位置づけることができません。

このモデルはさまざまな種類のロボットでの利用を想定しています。名前が挙がっているのは、22の自由度を持つ5本指のハンドを備えたApptronikの人型ロボットApollo 2と、2本指の平行グリッパーを備えたプラットフォームFranka Duoです。

メルセデス・ベンツでの実証試験

実地試験は、ハンガリーのケチュケメートとドイツのジンデルフィンゲンで、稼働中の生産ラインを使って行われました。ロボットが担ったのは「キッティング」と呼ばれる作業です。ばら積みの容器から金属部品を一つずつ取り出し、ラインを流れる各車両に必要な順番どおりにトレイへ並べます。複数のコンポーネントが連携して動きました。

• Gemini Robotics ERが作業の流れを監視した。
• Gemini Robotics 2.5がロボットの手と腕を制御した。
• ApptronikのApollo 2が把持と配置の動作を実行した。

Google DeepMindは、この試験の成功率を96%としています。CellCogによると、同社自身がこれを概念実証(プルーフ・オブ・コンセプト)と呼んでおり、この比率が何回の把持動作に基づくのかは明らかにしていません。Apptronikのジェフ・カルデナスCEOは、発表の中で、訓練から工場での運用への移行について次のように述べています。

数週間のポストトレーニングでモデルが劇的に改善し、性能をほとんど落とさずにメルセデス・ベンツの生産に移行できるのを確認しました。

安全性とシミュレーション

Google DeepMindによると、Gemini Robotics 2.5はリアルタイムの制御を用いており、ロボットが作業中に物理的な危険を回避できます。同社の自社評価では、障害物の近くでの安全な作業完了が33%、人の近くでは43%改善したとされています。これらの数値について、独立した検証はありません。

同社はあわせて、オープンソースのベンチマーク「ASIMOV-Jailbreak」をHugging Faceで公開しました。危険な要求を数十のシーンの中に紛れ込ませた数百のプロンプトを含み、ロボティクスモデルが危険な行動へ誘導されないかを調べるためのものです。言語モデルのGemini 4 Argonはジェイルブレイク耐性99.5%に達し、前モデルのGemini Robotics ER 2は82%だったとされています。重要な点として、CellCogによれば、この数値はGemini Robotics 2.5自体ではなくGemini 4 Argonのものです。ロボット向けモデルについては、発表は数値を示していません。

Argonは訓練でも、シミュレーションエンジンとして役割を果たしました。実際のカメラ映像の場面から数千回のシミュレーション訓練を生成し、デジタルツインを構築できます。実際のデモンストレーションと組み合わせることで、ロボットが新しい場面や物体へ素早く一般化できるようになるとされています。さらにArgonは、動画からエラー原因の仮説を導き、それをシミュレーションと実機で検証できます。

まだ分かっていないこと

Google DeepMindによると、Gemini Robotics 2.5はパートナーのAgile、Apptronik、メルセデス・ベンツに順次提供されます。CellCogによれば、価格、公開インターフェース、より広い提供時期は示されておらず、モデルに関する技術論文もありません。すべての数値はGoogle DeepMindまたはそのパートナーから出たものです。

試験後にロボットがラインに常設されるのかどうかも不明です。パイロット試験は試行であり、交替勤務での継続運用は別の主張になります。注目すべき点は、第三者機関による結果、他の研究所によるASIMOV-Jailbreakでの測定、そしてパートナー以外の開発者への提供です。

日本企業にとっての意味

日本の部品メーカーや機械メーカーにとって、このニュースは製品というより兆しです。部品を正しい順番で供給するキッティングは多くの工場に存在する作業で、まさにそこで汎用の制御モデルを備えたロボットが試されています。Gemini Robotics 2.5は現時点では購入も導入もできません。自動化を検討する企業は動向を追いつつ、サプライヤーに具体的な情報を求めるとよいでしょう。成功率の裏にあるサンプル数、把持の失敗への対処、人の近くでの挙動、新しい部品を覚えさせる手間などです。

こうした答えがそろうまでは、96%はパイロット試験に基づくメーカー発表の数字であり、日々の製造現場で実証された標準ではない、という点を押さえておく必要があります。