1. 結論：物理的知能（フィジカル・インテリジェンス）の進化を象徴する新モデル
Google DeepMindは2026年11月10日、ロボット工学用AIモデルの最新版となる「Gemini Robotics 2.5」を発表しました。
本モデルは、ロボットが現実世界の複雑な環境を理解し、安全かつ正確に行動するための高度な制御機能を備えています。卓上型のコンパクトなロボットアームから全身型の人型（ヒューマノイド）ロボットに至るまで、異なる形状や大きさの機体を単一のAIモデルで統一的に制御可能である点が大きな強みです。
2. 何が発表・変更されたか：シミュレーション活用による開発の加速
「Gemini Robotics 2.5」の開発プロセスにおいては、先進的な「Gemini 4 Argon」が高度なシミュレーションエンジンとして機能し、仮想空間での事前学習を大幅に加速させました。
これにより、従来のモデルでは個別に対応が必要だった様々なハードウェア形態に対し、柔軟に適応できる汎用性が実現しています。さらに、実際の製造現場や人の動線が存在する複雑な環境への適応力も飛躍的に高まりました。
3. 確認済みの具体情報：工場実証で「96%」の成功率を記録
本モデルの真価を示すデータとして、実際の製造現場における評価結果が公開されています。
メルセデス・ベンツの生産ラインで実施された実地実証実験では、Apptronik社の人型ロボット「Apollo 2」に「Gemini Robotics 2.5」を組み合わせ、自動車部品の仕分けタスクが行われました。その結果、実稼働環境において96%という極めて高いタスク成功率を達成しています。
研究室内の実験にとどまらず、精密さが求められる実際の自動車製造ラインにおいて高い精度を示したことは、実用化に向けた大きな一歩と言えます。
4. 安全性と防護性能：対人配慮と99.5%の脱獄耐性
物理世界で動作するロボットにおいて、事故や不適切な動作を防ぐ安全機能は極めて重要です。「Gemini Robotics 2.5」では、推論時間に基づくガイダンスを活用して物理的な危険物をリアルタイムで回避し、障害物周辺での安全なタスク完了率が33％、近くにいる人周辺での安全なタスク完了率が43％向上しました。
- 障害物周辺での安全なタスク完了率：従来のベースラインと比較して33％向上
- 近くに人がいる環境での安全なタスク完了率：従来のベースラインと比較して43％向上
敵対的攻撃への対策（ASIMOV-Jailbreak）
また、悪意ある命令による不当な操作（脱獄：Jailbreak）を防ぐセキュリティ面も強化されています。ロボット特有の敵対的脱獄に対するテストを行うための新しいオープンソースベンチマーク「ASIMOV-Jailbreak」を導入し、99.5%の脱獄耐性を達成している。
この評価において「Gemini Robotics 2.5」は99.5％の脱獄耐性を達成。前世代のベースラインモデルである「Gemini Robotics ER 2」の82％から大きく数値を伸ばし、堅牢な安全性を裏付けました。
5. 利用者・開発者・企業への影響
現在、「Gemini Robotics 2.5」はGoogle DeepMindのロボットパートナー向けに展開されています。
汎用的な制御モデルの登場により、今後の産業現場では、用途に応じてロボットごとに異なる制御AIを用意する手間が軽減される可能性があります。また、人と作業エリアを共有する工場や物流現場において、安全性と作業効率の両立を支える基盤技術となることが期待されます。
6. 未確定点
現時点で判明しているのはパートナー企業向けの展開と実証結果であり、一般の開発者や一般企業に対する公開時期、価格体系、提供範囲に関する詳細は確認されていません。
7. まとめ
「Gemini Robotics 2.5」は、異なる形態のロボットを統合制御する柔軟性、メルセデス・ベンツ工場での96%の仕分け成功率、そして大幅に高められた安全基準（推論時間に基づくガイダンスを用いたリアルタイム回避、人周辺でのタスク完了率43%向上、新しいオープンソースベンチマーク「ASIMOV-Jailbreak」による99.5%の脱獄耐性）を併せ持つ最先端のロボティクスAIです。実社会で安全に働くAIロボットの実現に向け、今後の展開が注目されます。
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