2026年11月10日、Google DeepMindはGemini Robotics 2.5を発表した。同社史上最も高性能な視覚・言語・行動（VLA）モデルで、ロボットが学べる作業が増え、習得も速くなり、器用さ・信頼性・安全性の3点が向上したという。200を超える多様なタスクの評価では、従来のベースラインと比べ成功率が30%〜100%高く、タスク完了も20%〜30%速かった。これは研究室のベンチマーク更新ではなく、ロボットをそのまま自動車の生産ラインに送り込んだ発表だ。
最も分かりやすい証拠は、Apptronikとメルセデス・ベンツとの概念実証だ。Apollo 2人型ロボットはハンガリーのケチ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に入り、自動車部品のキッティングを自律的にこなした。バラ積みの箱から金属ブラケットをつかみ、車両ごとに必要な順序で仕分け容器に並べる作業で、成功率96%だった。モデルは2層で分担する。具身推論モデルのGemini Robotics ERが工程全体を把握し、Gemini Robotics 2.5の行動モデルが腕と手を動かす。研究そのものも新モデルの恩恵を受けた。Gemini 4 Argonがシミュレーションエンジンとなり、実際のカメラ映像から数千通りの練習を生成し、2.5が新しい場面や物体へ素早く汎化できるようにした。
96%の裏側：まだ買うことはできない
DeepMindは今回、モデルをロボティクスパートナーにのみ提供する。公開APIはなく、一般提供の時期も発表されていない。96%は概念実証の成績であって量産の約束ではない。残り4%のミスは、実際の生産ラインでは停止と手直しを意味する。安全面の進展も見逃せない。推論時の誘導により、障害物を避けて安全にタスクを完了できる割合が33%、人のそばでは43%向上した。あわせて公開されたASIMOV-Jailbreakベンチマークは、危険な指示を偽装した数百のプロンプトでロボットを試すもので、Gemini 4 Argonの脱獄耐性は99.5%。従来ベースラインのGemini Robotics ER 2の82%を大きく上回った。
ロボットを工場に入れる競争は加速している。エヌビディアのGR00T 2も人型ロボットの汎用スキルを狙っている。NVIDIA GR00T 2正式発表：ロボットが人間の動画を見て細かい作業を学ぶ進み方は違っても、目指すところは同じだ。まず管理された生産ラインでロボットを安定させ、そこからより乱雑な現実世界へ進むこと。Gemini Robotics 2.5の次の一手は、パートナーが96%を日常の当たり前にできるかどうかにかかっている。
