Google DeepMindは2026年11月10日、Gemini Robotics 2.5を発表した。今回のアップグレードでは、ライブ映像とテキストの指示をロボットの動作に変換する視覚・言語・行動（VLA）モデルを採用。DeepMindによると、新バージョンはより繊細な作業に対応し、動作も速くなったほか、障害物が現れるとロボットを停止させる安全制御機能も備える。ApptronikのヒューマノイドロボットApollo 2を使った試験運用では、ハンガリーとドイツのMercedes‑Benz生産ラインで自動車部品を仕分けし、成功率96%を達成した。
Gemini Robotics 2.5の新機能
このモデルは、トングを使った料理の配膳から、リボン結び、液体のピペット操作まで、200種類以上のタスクで試験された。DeepMindによると、旧バージョンと比べて成功率は30%‑100%高く、ラボでの作業速度は20%‑30%向上した。目を引くデモでは、5本指の手を持つApollo 2がリボン結びを披露した。リボンは形が変わりやすいため、難しい作業だ。安全性の向上には、推論時の判断でロボットを危険から遠ざける仕組みを活用。障害物がある場合、安全に作業を完了する割合は33%、人が近くにいる場合は43%上昇したという。
公開された安全性ベンチマーク
業界基準の向上を目指し、DeepMindはロボットに危険な行動をさせようとする1,500件のプロンプトを集めたオープンソースのデータセット「ASIMOV‑Jailbreak」を公開した。社内試験では、このベンチマークでGemini 2.5の耐性スコアは98.8%となり、旧モデルのGemini ER 2の73.5%を大きく上回った。データセット全体はHugging Faceで公開されており、身体性AIに取り組む人なら誰でも利用できる。
なぜ重要か
工場では、信頼性の向上により、反復的で体力を要する作業をロボットに任せ、人間の技術者がより複雑な仕事に取り組めるようになる可能性がある。公開された安全性ベンチマークは、危険な行動をロボットが避けられるかを開発者が評価し、改善する手段となる。ロボットを管理されたラボから日常の空間へ送り出すうえで、これは欠かせない。
