Google Gemini Roboticsモデルがよりスマートなロボットを実現

数十年にわたり、ロボットは未来の象徴として、研究所やSF映画、最先端産業のプロトタイプ展示などに登場してきました。現在では、最近の人工知能 (AI)の進歩により、これらのプロトタイプは管理された環境を越え、現実世界のアプリケーションへと進出しています。

具体的には、Gemini Roboticsによって、Googleはよりスマートなロボットの構築に必要な技術へ一歩近づいています。2025年3月12日に発表されたGemini Roboticsモデルと、そのコンパニオンモデルであるGemini Robotics-ER（身体性推論）は、Google DeepMindの最新のイノベーションです。

これらは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな種類のデータを処理・生成でき、より柔軟で自然なインタラクションを可能にするマルチモーダル大規模言語モデル (LLM)であるGemini 2.0を基盤に構築されています。これらのモデルはGemini 2.0のマルチモーダル機能を物理世界に持ち込み、より器用でインタラクティブ、かつインテリジェントなロボットを実現します。

たとえば、固定された指示に従う従来のロボットとは異なり、Gemini Roboticsモデルを統合したロボットは視覚と言語を処理できます。これにより、リアルタイムで意思決定を行い、変化する環境に適応できるようになります。

この記事では、Gemini RoboticsとGemini Robotics-ER、それらのモデルの仕組み、主な機能とアプリケーションについて詳しく説明します。それでは始めましょう。

図1. Gemini Roboticsは、ロボットによる複数タスクの効率的な実行を支援します。

Google Gemini Roboticsの紹介#

GoogleのGemini Roboticsは、ロボットに物理世界を認識し、推論し、インタラクションする能力を与えるために設計された高度なAIモデルです。視覚・言語・行動 (VLA)モデルとして、ロボットは指示を処理し、周囲の環境を解釈し、高い精度で複雑なタスクを実行できます。

一方、Gemini Robotics-ERモデルは、物体の配置や動き、相互作用など、物体間の空間的な関係をロボットが理解する能力を向上させます。これにより、ロボットは動作を予測し、それに応じて動きを調整できます。

たとえば、ロボットがヘッドフォンにワイヤーを巻き付ける必要があるタスクを考えてみましょう。Gemini Robotics-ERは、ロボットがシーンを理解し、ワイヤーの形状と柔軟性を認識し、ヘッドフォンの構造を特定し、ワイヤーが動く際にどのように曲がるかを予測できるようにします。続いて、Gemini Roboticsはこの理解を行動へ変換し、両手を連携させてワイヤーを滑らかに操作し、絡まりを避けるようにグリップを調整しながら、確実に巻き付けます。

認識と行動を組み合わせることで、Gemini RoboticsとGemini Robotics-ERは、動的な環境でロボットが器用なタスクを効率的に実行できるインテリジェントなシステムを構築します。

図2. Gemini Roboticsモデルファミリーの概要です。

ロボティクスにおけるAI：Gemini Roboticsの仕組みを探る#

次に、各モデルを詳しく見て、Gemini RoboticsとGemini Robotics-ERがどのように連携し、柔軟性と迅速な動作を両立しているのかを理解しましょう。

一方、Gemini Robotics-ERは、ゼロショットコード生成と少数ショットのコンテキスト内学習 (ICL)という2つの主要なメカニズムを活用しています。ゼロショットコード生成では、追加学習を必要とせず、タスクの指示、画像、リアルタイムデータに基づいてロボットを制御するコードをモデルが生成できます。

同様に、少数ショット学習では、モデルは少数の例から学習することで新しいタスクに適応し、大規模な学習の必要性を軽減します。これらの手法を組み合わせることで、ロボットは複雑なタスクを迅速に実行し、最小限の労力で新たな課題に適応できます。

一方、Gemini Roboticsは速度と効率性を重視して構築されています。クラウドベースのバックボーンとオンボードのアクションデコーダーで構成されるハイブリッドシステムを使用しています。クラウドベースのバックボーンは情報を迅速に処理し、クエリから応答までのレイテンシは160ミリ秒未満です。

次に、オンボードデコーダーがこのデータをリアルタイムの動作へ変換します。この統合システムは、約250ミリ秒の全体応答時間と、毎秒50アクションの制御速度を実現します。

図3. Gemini Roboticsがリアルタイムのロボット制御を支援する仕組みです。

Gemini Roboticsの主な機能#

Gemini Roboticsの主な機能を簡単に紹介します。

• 汎用性：精度を維持しながら、照明、背景、物体の変化に適応できます。また、言い換えられた指示や多言語の指示を理解し、さまざまな条件に合わせて動きを調整できます。

• インタラクティビティ：このモデルは幅広い自然言語の指示を処理し、直感的に応答できます。また、環境のリアルタイムな変化に基づいて動作を調整できるため、人間とロボットの協働に適しています。

• 器用さ：このモデルを搭載したロボットは、折り紙を折ったり、壊れやすい物体を扱ったりするなど、複雑で精密なタスクを実行できます。手順に沿った処理でも迅速な動作でも、モデルは効率的な実行を支援します。

• 複数の身体形態：バイアームシステムやヒューマノイドロボットなど、さまざまなロボットプラットフォームで、わずかなファインチューニングによって動作します。高い性能を維持しながら、新しいタスクにも迅速に適応します。

図4。Google Gemini Roboticsは、さまざまなロボットプラットフォームで動作します。

Gemini Robotics-ERの主な機能#

ロボットが世界を理解し、インタラクションするのを支援するGemini Robotics-ERの主な機能を紹介します。

• 物体検出とトラッキング：2D空間と3D空間の両方で物体を識別し、追跡するために使用できます。自然言語によるクエリを使用することで、種類、位置、機能のいずれかに基づいて、ロボットが物体を見つけ、その位置を予測できるようにします。

• ポインティング：この機能により、モデルは正確な座標を使用して画像内の特定の物体や部分を特定できます。ロボットが物体全体、物体の一部、さらには何もない空間を見つけるのに役立ちます。

• 把持予測：Gemini Robotics-ERは、形状や機能に基づいて物体を最適にグリップする方法を判断できます。バナナやカップの取っ手など、どこを把持すべきかを予測し、ロボットが物体を丁寧に扱えるようにします。

• 軌道推論：モデルは、動作のシーケンスを予測して移動経路を計画できます。たとえば、ロボットの手を工具へ導いたり、特定のタスクのウェイポイントを定義したりして、ロボットによるタスクの効率的な完了を支援します。

• マルチビュー対応付け：この機能は、異なる角度から見た物体の外観を比較することで、モデルによる3D構造の理解を支援します。空間推論を強化し、動的な環境でロボットが物体とより適切にインタラクションできるようにします。

図5. Gemini Robotics-ERはさまざまなタスクを処理できます。

Google Gemini Roboticsモデルのアプリケーション#

Gemini RoboticsとGemini Robotics-ERの主な機能を説明したところで、さまざまな業界における実世界のアプリケーションを見ていきましょう。

Google Gemini Roboticsは製造業で活用できます#

製造業では、精度と速度が重要ですが、すべてを円滑に進めるうえで本当に重要なのは適応性です。たとえば、Geminiを搭載した産業用ロボットは、適切な部品を特定して正しく配置し、柔軟なゴムバンドを正確な力で扱うことで、プーリーシステムを組み立てられます。

ロボットはバンドを伸ばし、プーリーの周囲に輪を作り、破損や位置ずれなしに固定できます。セットアップが変わったりタスクが異なったりしても、大規模な再プログラミングを必要とせずに適応できます。このスマートオートメーションにより、エラーが減少し、効率が向上し、製造プロセスが円滑に維持されます。

図6. バイアーム産業用ロボットがゴムバンドをプーリーシステムに正確に取り付けています。

Gemini Roboticsが実現するスマートホーム#

忙しいスケジュールでは、家事をこなすのが難しくなることがあります。スマートロボットは、掃除や食料品の仕分け、食事の準備の補助などを担い、日常生活をより楽にします。

たとえば、ロボットがランチバッグに食品を詰める際、食品を慎重に選んで中に配置し、果物や缶など壊れやすい物を守るようにグリップを調整する様子が考えられます。配置が変わってもロボットは自律的に適応でき、最小限の監督で日々の家事の負担を軽減します。

図7。ヒューマノイドロボットがランチバッグに慎重に食品を詰めています。

Gemini Robotics活用のメリットとデメリット#

Gemini Roboticsは、精密な製造からスマートホーム支援まで、ロボットにできることを広げています。さまざまなアプリケーションでGemini Roboticsを使用する主なメリットは次のとおりです。

• 最小限の トレーニング 要件：従来のロボットとは異なり、Gemini Roboticsを利用するロボットは少数のデモンストレーションから学習できるため、トレーニングコストを削減し、導入を容易にします。
• 安全性の向上：危険な環境では、Gemini Roboticsを統合したロボットが危険なタスクを実行できるため、人間の作業員が負傷するリスクを軽減できます。
• カスタマイズ可能な機能：Gemini Roboticsの柔軟性により、さまざまな業界や個々の企業の具体的なニーズに合わせて調整でき、専門的なアプリケーションや独自のソリューションを実現できます。

Gemini Roboticsには複数のメリットがありますが、以下の制限にも対処することが重要です。

• 空間的関係に関する課題：これらのモデルは、長い動画シーケンスにわたって空間的な関係を追跡することが難しい場合があり、時間の経過に伴う物体の追跡や理解に影響します。
• 数値精度の不足：点やバウンディングボックスなどのモデルの予測は、繊細なロボットタスクのように微細な制御を必要とするタスクには十分な精度でない場合があります。
• 複雑なタスク：Gemini Roboticsは、複数段階の推論と精密な動きを必要とする複雑なタスク、特に新しい状況や不慣れな状況への対応に苦戦する場合があります。

ロボティクスにおけるAIの未来#

AIが進歩し続ける中、Gemini RoboticsやGemini Robotics-ERのようなモデルがロボティクスの未来を切り開いています。今後の改善では、複数段階の推論を強化し、ロボットがタスクを論理的な手順に分解して、より高い精度を実現できるようにすることが重視されるでしょう。

Google DeepMindが取り組む予定のもう1つの重要な開発分野は、シミュレーションベースのトレーニングです。実世界に導入する前に仮想環境で学習することで、ロボットは意思決定と動きを洗練させ、実際のアプリケーションにおけるエラーを最小限に抑えられます。

これらのテクノロジーが進化すれば、ロボットがより自律的で適応性に優れ、日常生活で人間とシームレスに協働できる未来への道が開かれる可能性があります。

主なポイント#

Gemini Roboticsは、デジタルインテリジェンスと現実世界の物理的なタスクをつなぐ、AI主導のオートメーションにおける大きな前進です。視覚、言語、行動ベースの学習を組み合わせることで、これらのロボットは複雑なタスクを精度と適応性をもって処理できます。

ロボットがさらにスマートになり続けるにつれて、日常生活で果たす役割は大きくなり、人間と機械の協働方法が変わっていくでしょう。この進歩により、AI主導のオートメーションが産業と日常のタスクの両方を強化する、よりインテリジェントでつながりの深い世界に近づいています。

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