メルセデス工場でロボットが96%の成功率 — GoogleのGemini Robotics 2.5が産業現場への実装を現実にした

11月11日、Carolina Paradaが「Gemini Robotics 2.5: Accelerating Physical Intelligence」と題した記事を公開した。Google DeepMindの最新ロボティクスモデル「Gemini Robotics 2.5」の能力と、メルセデス・ベンツ工場での実証実験について詳しく紹介している。

産業用ロボットは長年、定型的な動作を繰り返す「プログラム通りの機械」に留まってきた。腕の位置や動作手順を事前に細かく設定し、少しでも環境が変わると止まってしまう——そうした限界が、ロボットを汎用的な労働力として扱うことを難しくしてきた。今回の発表は、大規模言語モデルの推論能力をロボット制御に組み込むことで、その壁を突き崩せることを実環境で示した点で注目に値する。

メルセデス工場で96%の成功率——産業現場への実装が現実になった

ロボットの性能を語る上で、研究室の数字よりも実際の工場での結果の方が重みを持つ。今回の発表で最も注目すべき点は、Apptronik社の人型ロボット「Apollo 2」がハンガリーのKecskemétとドイツのSindelfingen、メルセデス・ベンツの2つの稼働中の自動車生産ラインで自律的な部品キッティング作業を96%の成功率で実行したことだ。

キッティングとは、バルクのパーツ収納ビンから個別の部品を取り出し、各車両の組み立て順序に合わせた専用トレイに並べていく単純反復作業である。作業員にとって負担が大きい一方、精度も求められる工程で、ロボットの実用性を試すには適している。従来の産業用ロボットアームであればあらかじめ設定された位置・姿勢のみに対応できるため、ビン内のパーツの向きや配置がばらつく実環境への適応は困難だった。

このシステムでは、ワークフローの追跡・状況把握にGemini Robotics ER（Embodied Reasoning）モデルを使い、実際の腕・手の動作制御にGemini Robotics 2.5のアクションモデルを組み合わせる二層構成を採用している。Apollo 2はビン内の金属ブラケットを掴み、順序トレイに配置しながら、欠損があれば自律的に補正する。

200タスクで検証した性能向上

Gemini Robotics 2.5は、以下の3領域で前世代から大きく向上している。

巧緻性（Dexterity）：トングを使った食事の盛り付け、ギフトボックスへのリボン結び、液体のピペッティングなど200以上の異なるタスクを評価。タスクの種類に応じて前世代比30〜100%の成功率向上、実行速度は20〜30%向上
信頼性（Reliability）：前述のメルセデス工場での96%成功率がこれを裏付ける
安全性（Safety）：推論時にリアルタイムで物理的な危険を回避する「推論時ガイダンス」を導入。障害物周辺での安全タスク完了率が33%向上、人の近辺では43%向上

対応ロボットはApptronik Apollo 2（5指・22自由度のSharpaWaveハンドを搭載）とFranka Duoプラットフォーム（2指平行グリッパー）。

Gemini 4 ArgonがERモデルとアクションモデルの開発を加速

ロボット学習の最大のボトルネックは、実世界での大量のデモンストレーションデータ収集にある。Gemini Robotics 2.5の開発では、Gemini 4 Argonがこの課題を解消する役割を担った。

ここで役割分担を整理しておく。Gemini Robotics ERは状況を把握してワークフローを管理する「頭脳」、Gemini Robotics 2.5のアクションモデルは実際の手足の動きを制御する「身体」、そしてGemini 4 Argonはその両者のトレーニングデータを生成・拡充する「シミュレーター」として機能する。

Gemini 4 Argonは実世界のカメラ映像から数千件の多様なシミュレーション練習環境を生成し、現実のデジタルツインを構築できる。さらにタスク失敗時の映像を解析して失敗原因を仮説立て、シミュレーション内および実機上で改善案をテストする機能も持つ。研究者の試行錯誤サイクルを大幅に短縮することで、Gemini Robotics 2.5の開発速度向上に寄与している。

ロボット固有のジェイルブレーク対策——ASIMOV-Jailbreakベンチマーク公開

安全性の面では、ロボット特有の新しい課題への対応も盛り込まれている。Google DeepMindは、ロボットに対して安全でない動作を誘導しようとするプロンプトへのジェイルブレーク耐性を測るオープンソースベンチマーク「ASIMOV-Jailbreak」を公開した。数十のシーンにまたがる数百のプロンプトで構成されており、Hugging Face上で公開されている。

このベンチマークでのジェイルブレーク耐性については、前述の役割分担を踏まえて読む必要がある。元記事の記述に沿って整理すると、Gemini 4 Argonがシミュレーション生成の役割を担う一方、安全性評価の文脈ではGemini Robotics ERモデルの世代間比較が行われている。具体的には、前世代にあたるGemini Robotics ER 2が**82%のジェイルブレーク耐性を示したのに対し、最新世代では99.5%**を達成している。

Gemini Robotics 2.5は現在、ロボティクスパートナー各社に対して順次展開中である。

詳細はGemini Robotics 2.5: Accelerating Physical Intelligenceを参照していただきたい。