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産業・一般米グーグルは14日、ロボット向けAIモデル「Gemini Robotics-ER 1.6」を発表した。物理環境を理解し判断する「身体性推論」（embodied reasoning）を強化し、産業現場での自律作業の精度向上を狙う。
同モデルは視覚・空間認識、作業計画、完了判定といった機能を統合した上位推論モデルとして位置づけられ、複数カメラからの映像を統合して環境を把握する。物体の位置関係や数量把握、動作経路の判断など、ロボットの基本動作に必要な推論能力を従来モデルから大幅に引き上げた。ツール呼び出し機能も備え、外部データや専用モデルと連携した柔軟な処理が可能となる。
特徴の一つが、作業の成否を判断する「成功検知」機能の強化だ。ロボットがタスク完了を自律的に判定し、再試行や次工程への移行を選択できるようになる。人手による確認を減らし、工程全体の自動化を進める基盤となる。
（出所：グーグル）
さらに、圧力計や液面計などの計器を読み取る「インスツルメントリーディング」機能を新たに搭載。工場やインフラ設備の点検業務では、計器の目視確認が不可欠であり、同機能により巡回点検の自動化の現実性が高まる。ボストン・ダイナミクス（米国）との連携を通じ、実運用を想定したユースケースの検証も進めている。
性能面では、物体認識や計器読み取りなど複数のベンチマークで従来モデルを上回り、特に計器読み取りでは成功率の大幅な向上が確認された。安全性についても、危険物の取り扱い回避や重量制約への対応など、物理的制約を踏まえた判断能力が強化されている。
同モデルはAPIや開発環境「Google AI Studio」を通じて提供を開始した。ロボットの高度化に向け、現場環境の不確実性への対応が課題とされてきたが、推論能力の向上により自律化の実用段階の現実性が高まっている。物流分野では、倉庫内作業や設備点検、在庫確認などでの応用が想定され、人的作業の代替と効率化に向けた技術基盤として注目される。
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