---
title: "Google Gemini Robotics 2.5をパートナーに提供"
locale: ja
category: news
category_name: "ニュース"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "Injoys 編集部"
source_url: https://injoys.com/ja/articles/google-gemini-robotics-2-5-partner-rollout
published_at: 2026-11-12T02:56:15+09:00
---

# Google Gemini Robotics 2.5をパートナーに提供

> Google DeepMindがGemini Robotics 2.5をロボティクスのパートナー企業に順次提供する。韓国での利用可否や一般開発者向け公開APIの提供日程、価格は公表されていない。

## Key Points

- Gemini Robotics 2.5は視覚と言語の入力をロボットのモーター制御に変換するVLAモデルである。
- Google DeepMindはロボティクスのパートナー企業にモデルを順次提供すると明らかにした。
- Googleは、自動車部品のピッキング・梱包の概念実証でApollo 2の作業成功率が96%だったと報告した。
- Googleは自社評価で、従来の基準モデルに比べて作業成功率と完了速度が改善したと明らかにした。
- 韓国での提供可否と一般開発者向け公開APIの提供日程、価格・使用量制限は公表されていない。

Google DeepMindがGemini Robotics 2.5を発表した。発表文の公開日は2026年11月10日である。現在、**ロボティクス分野のパートナー企業**に順次提供している。韓国の一般開発者が利用できるかどうかは公表されていない。

Google DeepMindの発表文とモデルの説明を2026年11月12日時点で確認した。

## 視覚・言語入力をロボットの動作に変換するモデル

Gemini Robotics 2.5は視覚・言語・動作モデルである。略称はVLAで、視覚と言語の入力をモーター制御に変換する。ロボットが入力に基づいて実際に動作するための役割を担う。

Googleは、卓上型ロボットからヒューマノイドまで制御できると説明している。これは同社が説明するモデルの制御範囲である。個々のロボットに適用する際は、利用条件を別途確認する必要がある。[Google DeepMindのモデル説明](https://deepmind.google/models/gemini-robotics/vla/)

## パートナー企業に順次提供、韓国での公開範囲は未公表

現在、提供対象として明示されているのはGoogleのロボティクス分野のパートナー企業である。Google DeepMindは、これらの企業に順次提供していると明らかにした。一般開発者向けの公開APIの提供時期は明らかにしていない。

韓国での利用可否と地域別の提供範囲も公表されていない。そのため、発表だけでは韓国の開発者がすぐに利用できるかどうかは判断できない。API呼び出しに必要なモデルIDも確認されていない。

## 料金と使用量制限は未公表

料金と使用量制限は公式発表で公表されていない。利用プランや呼び出し上限に基づいて費用を計算する根拠がない。パートナー企業への提供という情報を、無料利用の案内と解釈してはならない。

## 同社の評価で成功率と作業速度の改善を報告

公表された性能の数値はGoogleが報告した結果である。自動車生産ラインでの概念実証の結果が含まれている。従来の基準モデルと比較した自社評価も発表した。

| 評価項目 | 同社が報告した数値 | 適用範囲と条件 |
| --- | --- | --- |
| 自動車部品のピッキング・梱包の成功率 | 96% | Mercedes-Benzの生産ラインにおけるApptronik Apollo 2の概念実証 |
| 作業成功率の改善 | 従来の基準モデルより30~100%高い | Googleの自社評価であり、作業の種類によって異なる |
| 作業完了速度の向上 | 従来の基準モデルより20~30%速い | Googleの自社評価における従来の基準モデルとの比較結果 |

これらの数値は2026年11月10日の発表文に掲載された結果である。成功率96%は自動車部品のピッキング・梱包作業に該当する。すべてのロボットとすべての作業に適用される成功率ではない。

成功率の改善幅は、比較対象がある相対的な数値である。これを30~100%ポイントの上昇と読み替えてはならない。作業完了速度の向上率も、所要時間の減少率と区別する必要がある。[Google DeepMindの発表文](https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-5-accelerates-real-world-physical-intelligence/)

## 移行手順と独立した性能測定の結果は未確認

既存モデルの利用者向けの移行手順は、公式情報に明記されていない。既存の利用権限で新モデルを使えるかどうかも確認されていない。適用を準備するなら、移行条件を別途確認する必要がある。

Artificial Analysisによる独立した性能測定の結果も示されていない。同社の自社評価と独立した測定は区別する必要がある。現在紹介されている数値を、独立機関による検証結果と表示する根拠はない。

## 韓国での導入前に確認すべき利用条件

韓国での導入を検討するなら、まず韓国で提供されるかどうかを確認する必要がある。パートナー企業向けの提供と一般開発者向けのAPI公開は区別する必要がある。利用や費用の検討に先立って確認すべき項目は次のとおりである。

- 韓国で利用できるか、パートナー企業向けの提供対象に含まれるか
- 一般開発者向けの公開APIの提供時期と正確なモデルID
- 適用される料金と使用量制限
- 既存モデルからの移行に必要な手順

確認先はGoogle DeepMindの公式発表とモデル案内ページである。現在公表されていない条件は、今後の公式案内で確認する必要がある。性能を検討する際は、同社の評価における作業条件も併せて確認する必要がある。

## FAQ

### 韓国の一般開発者はGemini Robotics 2.5をすぐに使えるのか？
韓国で利用できるかどうかは公表されていない。現在、提供対象として明示されているのはGoogleのロボティクス分野のパートナー企業だ。一般開発者向けの公開APIの提供スケジュールとモデルIDも確認されていない。

### 韓国で利用する場合、料金と利用量の上限はどのくらいか？
料金と利用量の上限は公表されていない。韓国で提供されるかどうかも明示されていないため、国内での利用コストを計算する根拠がない。

### 成功率96%を国内でのロボット導入時の想定性能として使ってもよいか？
96%はGoogleが報告した特定の概念実証における作業成功率だ。Mercedes-Benzの生産ラインでApollo 2が自動車部品をつかんで梱包した結果だ。国内のほかのロボットや作業でも同じ成功率が得られるという根拠はない。

## Sources

- [Gemini Robotics 2.5が現実世界での汎用的な器用さの向上を加速 - Google DeepMind](https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-5-accelerates-real-world-physical-intelligence/)
- [Gemini Robotics 2.5: 現実世界の物理的知能を加速する - Google](https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/gemini-robotics-2-5-kr/)
- [Gemini Robotics - Google DeepMind - Google DeepMind](https://deepmind.google/models/gemini-robotics/)
- [Gemini Robotics 2.5 - Google DeepMind - Google DeepMind](https://deepmind.google/models/gemini-robotics/vla/)

## Images

![作業員が見守る中、ヒューマノイドロボットがグリッパーで金属部品を持ち上げ、緩衝材入りの箱の上へ運んでいる。](https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDE5NjQsInB1ciI6ImJsb2JfaWQifX0=--e9e967cc7cc1d2a0d14c6ce00bc7cc5d986a6466/ai-e469df9b.webp)
![作業員が見守る中、ヒューマノイドロボットの空のグリッパーが、青い箱に入った金属部品の上に浮いている。](https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6NDE5ODIsInB1ciI6ImJsb2JfaWQifX0=--10e1e7da5047ea465964e8fdbfc1342ef05d45fe/ai-617cb832.webp)