Google、ロボット向けAI「Gemini Robotics 2」発表 ヒューマノイドの全身制御や指先作業を実現
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Google と Google DeepMind はヒューマノイドの全身制御や指先作業、複数ロボット連携を可能にする「Gemini Robotics 2」を発表し、VLA モデルと身体化推論モデルによる新技術の実現を示した。
AI深層分析を開く2026年7月31日 22:09
AI深層分析
キーポイント
3 つのモデル構成と機能
視覚と言語からモーター制御へ変換する VLA「Gemini Robotics 2」、高次の脳としてタスク計画を担う ER 2、およびオンデバイスで即座に適応する軽量 VLA「On-Device 2」の 3 モデルで構成される。
全身制御と指先作業の実現
従来の上半身限定を脱却し、足先から指先までの全身動作制御が可能となり、ひも結びやジップロック袋の閉鎖といった微細な作業もこなす。
低遅延な行動推論と高精度評価
ER 2 は処理中に動きが止まらない設計で、進捗判定精度 57.4% や決定的場面の特定精度 91.3% を達成し、計算コストを抑えつつ実行速度を 4 倍に向上させた。
安全性ベンチマークの公開
危険なツール呼び出しの拒否や不確実場面での人間への判断委譲を評価する新ベンチマーク「ASIMOV-Agentic」を公開し、人間の接近検知による自動停止機能を実装した。
重要な引用
従来のモデルはヒューマノイドの上半身によるテーブル上の作業に限られていたが、今回初めて全身の動作を制御できるようになった
ER 2 は行動しながら次の手順を「考える」設計で、処理のたびに動きが止まる不自然な間が生じないという
VLAからの危険なツール呼び出しを拒否できるか、作業が実行可能かを予測できるか、不確実な場面で人間の判断を求められるかなどを評価する
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編集コメント
Google はロボット制御の文脈において、単なる動作実行から「行動しながら考える」高次の推論へと進化を遂げた。これは実社会での複雑なタスク処理に向けた重要な一歩であり、開発者にとっては安全かつ効率的なシステム構築の新たな基準となる可能性がある。
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Google、ロボット向けAI「Gemini Robotics 2」発表 ヒューマノイドの全身制御や指先作業を実現
公開
2026年07月31日 10時27分
米Googleと同社傘下のGoogle DeepMindは7月30日（現地時間）、ロボット向けAIモデル群「Gemini Robotics 2」を発表した。ヒューマノイドロボットの全身制御、指先を使った細かい作業、複数ロボットの連携に対応したとしている。
Gemini Robotics 2（画像：Googleの動画より）
3つのモデルで構成する。「Gemini Robotics 2」は視覚と言語の入力をモーター制御に変換するVLA（Vision-Language-Action）モデルで、ヒューマノイドを足先から指先まで制御できる。「Gemini Robotics ER 2」はロボットの「高次の脳」として機能する身体化推論（embodied reasoning）モデルで、人間との対話、物理世界の理解、数分間に及ぶ複数ステップのタスク計画を担う。「Gemini Robotics On-Device 2」はロボット本体上でローカル実行する軽量VLAで、形状やセンサー、自由度が大きく異なる新しい双腕ロボットにも、200例未満のデータと数時間で適応できるという。
従来のモデルはヒューマノイドの上半身によるテーブル上の作業に限られていたが、今回初めて全身の動作を制御できるようになった。米Apptronikのヒューマノイドロボット「Apollo 2」に「じょうろを下段の棚の緑のビンに入れて」と指示すると、テーブルまで歩いてじょうろを持ち上げ、棚まで移動して所定の位置に置く。Apollo 2に搭載された5本指・22自由度のハンド「SharpaWave」では、ひもを結んだりジップロック袋を閉じたりといった作業もこなす。ただし動作速度にはまだ改善の余地があるとしている。
ER 2はGemini Live APIに統合され、双方向ストリーミングによって低遅延で動作する。行動しながら次の手順を「考える」設計で、処理のたびに動きが止まる不自然な間が生じないという。デモでは米Boston Dynamicsの「Spot」のAPIをER 2で制御し、自然言語の指示でポップコーンを運ばせている。作業の進捗を映像から5段階で判定する精度は57.4％、コーヒーを注ぎ終わる瞬間のような決定的な場面のフレームを特定する精度は91.3％（平均絶対誤差0.96秒）で、より大規模なモデルに迫る精度を、計算コストを抑えつつ4倍の実行速度で達成したとしている。
Gemini Robotics ER 2は、進捗状況分類タスクで57.4％の精度を達成（画像：Google）
安全性については、エージェントとしての安全な振る舞いを測る新ベンチマーク「ASIMOV-Agentic」を公開した。VLAからの危険なツール呼び出しを拒否できるか、作業が実行可能かを予測できるか、不確実な場面で人間の判断を求められるかなどを評価する。ER 2は人間が近づいたことを検知してロボットを安全に停止させ、周囲から人がいなくなると自動的に作業を再開できるという。
ER 2は「Gemini API」と「Google AI Studio」で開発者向けに公開済み。「Gemini Enterprise Agent Platform」ではプライベートプレビューとして提供する。VLA版とOn-Device版はアーリーアクセスパートナー向けの提供にとどまる。
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2026年07月31日 10時27分
米Googleと同社傘下のGoogle DeepMindは7月30日（現地時間）、ロボット向けAIモデル群「Gemini Robotics 2」を発表した。ヒューマノイドロボットの全身制御、指先を使った細かい作業、複数ロボットの連携に対応したとしている。
Gemini Robotics 2（画像：Googleの動画より）
3つのモデルで構成する。「Gemini Robotics 2」は視覚と言語の入力をモーター制御に変換するVLA（Vision-Language-Action）モデルで、ヒューマノイドを足先から指先まで制御できる。「Gemini Robotics ER 2」はロボットの「高次の脳」として機能する身体化推論（embodied reasoning）モデルで、人間との対話、物理世界の理解、数分間に及ぶ複数ステップのタスク計画を担う。「Gemini Robotics On-Device 2」はロボット本体上でローカル実行する軽量VLAで、形状やセンサー、自由度が大きく異なる新しい双腕ロボットにも、200例未満のデータと数時間で適応できるという。
従来のモデルはヒューマノイドの上半身によるテーブル上の作業に限られていたが、今回初めて全身の動作を制御できるようになった。米Apptronikのヒューマノイドロボット「Apollo 2」に「じょうろを下段の棚の緑のビンに入れて」と指示すると、テーブルまで歩いてじょうろを持ち上げ、棚まで移動して所定の位置に置く。Apollo 2に搭載された5本指・22自由度のハンド「SharpaWave」では、ひもを結んだりジップロック袋を閉じたりといった作業もこなす。ただし動作速度にはまだ改善の余地があるとしている。
ER 2はGemini Live APIに統合され、双方向ストリーミングによって低遅延で動作する。行動しながら次の手順を「考える」設計で、処理のたびに動きが止まる不自然な間が生じないという。デモでは米Boston Dynamicsの「Spot」のAPIをER 2で制御し、自然言語の指示でポップコーンを運ばせている。作業の進捗を映像から5段階で判定する精度は57.4％、コーヒーを注ぎ終わる瞬間のような決定的な場面のフレームを特定する精度は91.3％（平均絶対誤差0.96秒）で、より大規模なモデルに迫る精度を、計算コストを抑えつつ4倍の実行速度で達成したとしている。
Gemini Robotics ER 2は、進捗状況分類タスクで57.4％の精度を達成（画像：Google）
安全性については、エージェントとしての安全な振る舞いを測る新ベンチマーク「ASIMOV-Agentic」を公開した。VLAからの危険なツール呼び出しを拒否できるか、作業が実行可能かを予測できるか、不確実な場面で人間の判断を求められるかなどを評価する。ER 2は人間が近づいたことを検知してロボットを安全に停止させ、周囲から人がいなくなると自動的に作業を再開できるという。
ER 2は「Gemini API」と「Google AI Studio」で開発者向けに公開済み。「Gemini Enterprise Agent Platform」ではプライベートプレビューとして提供する。VLA版とOn-Device版はアーリーアクセスパートナー向けの提供にとどまる。
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