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「オフラインで動く Gemini」—Google、“Gemini Robotics On-Device” を発表
2025年6月24日（米国時間）、Google DeepMind は完全オフライン動作を実現したロボティクス用 VLA（Vision-Language-Action）モデル 「Gemini Robotics On-Device」 を公開しました。クラウド接続が必須だった従来版を小型ハードウェア上でも走らせられるよう最適化し、遅延ゼロ・途切れない動作を実現した点が最大のポイントです。
Gemini Robotics On-Device の概要
- リリース日：2025年6月24日（米国）／25日（日本） — TechCrunch
- 主用途：双腕ロボットを中心とした汎用マニピュレーション
- 動作環境：NVIDIA Jetson Orin 相当（AGX Orin 64GB・Orin NX 16GB を推奨） — Hacker News
- 学習データ：実機＋シミュレータ混在の大規模コーパス（詳細非公開）
- 新機能：SDK と MuJoCo 用シミュレータを同時提供 — Google DeepMind Blog
どこがすごい？ 技術ハイライト 3 選
- タスク汎化力：未知オブジェクトでも把持・衣類たたみ・バッグ開閉などを 指示一発 でこなす（成功率は従来オンデバイス比 +23%）。
- 少数デモ適応：50〜100 回の実演だけで別業務に転移学習でき、現場ごとのカスタマイズコストを大幅に削減。
- マルチボディ互換：ALOHA で学習したモデルを Franka FR3 や Apptronik Apollo に移植しても高い成功率を維持 — TechCrunch
なぜ “オフライン” が重要なのか
クラウド推論は高性能 GPU を活用できる反面、通信遅延・ネット断・プライバシーの三重苦がボトルネックでした。オンデバイス化により、地下トンネルや災害現場、電波が不安定な工場ラインでもロボットが止まらず動き続けます。Economic Times は「医療現場や宇宙産業に新市場を開く」と分析しています。
実際に試す手順（SDK β版）
- Trusted Tester プログラムに登録し、Gemini Robotics SDK をダウンロード。
- MuJoCo シミュレータで動作確認後、Jetson Orin 搭載ロボットにモデルをデプロイ。
- 50〜100 デモでタスクを微調整し、フィールドテストへ。
競合動向と市場インパクト
| 企業 | モデル | オフライン対応 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA | GR00T | △（部分） | Jetson 製品群と親和性高 |
| Hugging Face | Open Robotics LM | ○（軽量） | オープンソースで拡張自由 |
| Gemini Robotics On-Device | ◎（完全） | VLA 統合・少デモ適応が強み |
TechRadar は「家庭用ロボット市場が 5 年で 3 倍に伸びるトリガーになり得る」と評価。一方、eWEEK は安全性や法規制への対応を怠れば逆風もあり得ると警告しています。
安全性と責任ある AI 開発
Google DeepMind の ReDI チームと Responsibility & Safety Council が 2 段階ガバナンスを導入し、セマンティック／フィジカル両面の安全ベンチマークとレッドチーム演習を必須化。商用利用前には C2PA メタデータ の保持確認も推奨されています。
活用アイデア 5 選
- 農業ドローン × 畑ロボ：通信が届きにくい山間部でも自律散布
- 災害救助：瓦礫下での探索をネット不要で継続
- 病院内搬送：患者情報をローカル処理しプライバシー保護
- 製造ライン QA：高速ビジョン検査をライン脇エッジ機で実施
- スマートホーム：Wi-Fi 切断時でも掃除・洗濯が止まらない執事ロボ
まとめ
Gemini Robotics On-Device は「クラウド依存の壁」を打ち破り、ロボティクス普及期のキードライバーとなりそうです。今のうちに SDK で一次体験を積み、プロンプト例や作業動画を交えた記事を量産すれば PV ブーストは確実。“オフライン AI × 物理世界”の最前線をいち早くブログで届けましょう！
