Google DeepMind、ヒューマノイド向け「Gemini Robotics 2」を発表 歩行と手先作業を同時に強化
3行解説
- Google DeepMindが、ヒューマノイド向けAIモデル「Gemini Robotics 2」を発表しました。
- 歩行や屈伸を含む全身制御、手先の細かな作業、複数ロボットの協調に対応します。
- 推論用のER 2と、機体に直接載せるOn-Device 2も用意されました。
Google DeepMindの「Gemini Robotics 2」とは
Google DeepMindは2026年7月30日、ヒューマノイドロボット向けAIモデルの最新版「Gemini Robotics 2」を発表しました。従来は上半身中心だった制御を広げ、歩行や屈伸を含む全身動作まで扱えるようにした点が大きな特徴です。
今回の発表では、用途に応じて3種類のモデルが示されました。「Gemini Robotics 2」は視覚と言語の入力を動作に変える役割を持ち、ヒューマノイドや双腕ロボットの制御を担います。「Gemini Robotics ER 2」は、数分に及ぶ複数手順の計画や、人とのやり取りを受け持つ推論モデルです。「Gemini Robotics On-Device 2」は、通信に頼らず機体側で動き、少ない学習データでも新しいロボットに合わせやすい設計です。
実証では、Apptronik社のヒューマノイドロボット「Apollo 2」が使われました。指示に応じてテーブルまで歩き、物を持ち上げ、棚へ運んで収納する動作を披露しています。手先の作業では、22自由度を持つ5指ハンド「SharpaWave」で紐を結ぶ、ジップロックを閉じるといった細かな動きも示されました。加えて、「Franka Duo」プラットフォームでの密な梱包作業や、複数ロボットの役割分担も紹介されています。
歩行と手先作業が同時に進むと、現場はどう変わる？
今回の「Gemini Robotics 2」は、単に腕を動かすだけでなく、移動しながら物を扱うところまで視野に入れています。倉庫や店舗のように、歩く・持つ・置くが連続する現場では、作業の切れ目が少ないほど使い道が広がります。Apptronikの「Apollo 2」で示した棚入れの動きは、その方向性を分かりやすく見せました。
一方で、実用化の鍵は見た目の派手さよりも、止まるべき場面で止まれるかどうかです。Google DeepMindが「ASIMOV-Agentic」という安全性の評価基準を入れたのは、そのためだと読めます。歩行や協調作業が増えるほど、現場では安全確認の手順も複雑になります。だからこそ、ヒューマノイドの導入は一気に広げるより、まずは限定した工程で確かめる進め方が現実的です。
Gemini Robotics 2の3モデルを整理すると
| 項目 | Gemini Robotics 2 | Gemini Robotics ER 2 | Gemini Robotics On-Device 2 |
|---|---|---|---|
| 主な役割 | 動作制御 | 長時間の推論 | 機体内で動作 |
| 得意分野 | 全身・双腕制御 | 計画と状態管理 | 通信なしの適応 |
| 特徴 | 視覚と言語を変換 | 数分のタスク対応 | 少量データで適応 |
こうした全身制御や器用さの向上は、ヒューマノイドの使い道を広げる流れを示しています。現場ごとに必要な動きや安全条件は違うため、導入を考えるときは用途を小さく切って見極める視点が欠かせません。
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出典: ロボスタ
