デジタルから「フィジカル」へ。Gemini Robotics がつくる新しい顧客体験インフラを、マーケティング担当者の視点で読み解きます。
ここ数年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）は、検索・広告・業務効率化など「画面の中」の世界を大きく変えてきました。 一方で Google DeepMind が新たに打ち出した「Gemini Robotics」は、AIの活躍の場をディスプレイから店舗・倉庫・街中といった物理空間へと広げようとしています。
本記事で扱う「Gemini-Robo」という言葉は、正式名称である 「Gemini Robotics」ファミリーをマーケター向けにわかりやすく呼ぶためのニックネームです。 具体的には、ロボットの行動まで生成できる Vision-Language-Action（VLA）モデルや、空間認識に特化した Robotics-ER モデルなどを指します。
このテクノロジーは、単なるロボット制御の進化ではありません。 「AIエージェントが物理世界のタッチポイントを扱えるようになる」という構造変化であり、 将来のリテールメディア、CRM、OOH、店舗オペレーションなど、マーケティングそのものの設計にも影響していく可能性があります。
技術的な細部すべてを理解する必要はありません。 「Gemini-Robo が何をしようとしているのか」と 「マーケティング担当者としてどんな準備ができるか」をイメージできる状態を目指します。
📚概要
Gemini Robotics 論文で何が語られているのか
Gemini Robotics の技術レポートでは、これまで主にデジタル空間で活躍してきた Gemini 2.0 をベースに、 現実世界のロボットを直接制御できる AI モデル群として再設計したことが説明されています。
- Gemini 2.0：テキスト・画像・音声などを扱うマルチモーダル基盤モデル
- Gemini Robotics：その応用として、ロボットの「目・頭・手足」をまとめて担うモデル
- Gemini Robotics-ER：特に空間理解・推論に強いビジョン言語モデル（VLM）
これまでロボットは「画像認識モデル」「経路計画」「制御」など、複数の専用モジュールを組み合わせるのが一般的でした。 VLA モデルは、見る（Vision）・指示を理解する（Language）・動く（Action）をひとつのモデルで扱う発想です。
実験では、家庭用ロボットアームや倉庫系ロボットなどに対して、 自然言語で指示を出すだけでタスクをこなせることが示されています。 たとえば「棚から青い箱を取り出して机の右側に置いて」などの指示を、 モデル自身がステップに分解し、物体を認識し、必要な動きに変換していきます。
- Gemini をベースにした「物理空間用モデル」のファミリーである
- 画像・テキスト・空間情報をまとめて理解し、ロボットの行動を決められる
- 倉庫・店舗・工場など、多様なロボットハードウェアと連携できる設計になっている
また、Gemini Robotics-ER 1.5 のようなモデルは、 ロボットそのものを動かすというより、ミッション全体を設計する「現場ディレクター」として振る舞うことも想定されています。
要するに Google は、LLM の延長線上で「現場を理解し、計画し、実際に動く」ための知能レイヤーを押さえにきている、と整理できます。
🎯利点
なぜマーケティング担当者が今から押さえておくべきなのか
「ロボット」と聞くと、製造業やロジスティクスの話に感じるかもしれません。 しかし、Gemini-Robo のような仕組みが普及すると、マーケティングの現場にもじわじわ影響が波及してきます。
顧客体験のタッチポイントが「動き始める」
- 店舗内で案内・棚出し・品出しを行うロボットが、状況に応じて販促を切り替える
- 体験型ブースで、来場者ごとにロボットのデモ内容や接客ストーリーを変える
- イベント会場で、AI エージェントとロボットが連携して誘導・案内を行う
これらは、「人×デジタルサイネージ×ロボット」が混ざった新しい CX の形ともいえます。
OMO / オフライン計測との相性
- 店頭での「どの商品に手が伸びたか」という行動データの取得・分析
- 売り場レイアウトと購買行動の関連を、ロボット視点のデータで継続的に観察
- デジタルキャンペーンと連動した店頭ディスプレイの最適化サイクル
Gemini-Robo のような空間理解能力は、店舗やショールームを継続的に観察する「目」としても機能します。
いきなり自社ロボットを導入する必要はありません。 ただし、「店舗や倉庫のデータを、将来ロボットと共有できる形で設計しておく」ことは、今からでも始められる準備です。
🧪応用方法
マーケティング現場での具体的なシナリオ
ここからは、Gemini-Robo のコンセプトを前提に、マーケティング担当者がイメージしやすい 応用シナリオを整理します。 あくまで一例ですが、自社の業態にあてはめて考えるヒントとして活用してください。
① リテール：ロボットが「動く売り場マネージャー」になる
大規模小売やドラッグストアでは、棚割り・品出し・在庫確認・POP 掲出など、 地道な作業が CX と売上を支えています。ここに Gemini-Robo を組み合わせると、次のような動きが考えられます。
- 店内を巡回するロボットが「棚の乱れ」や「欠品」を自動で検知
- キャンペーン対象商品のフェイス数や陳列位置を可視化し、レポートを自動生成
- 売り場改善の仮説を Gemini が提案し、店長と一緒に検証サイクルを回す
- オンラインキャンペーンで訴求した商品が、店頭でどのように「見られているか」をロボット視点で観察
- 特定クリエイティブを見たユーザーが、どの棚で立ち止まりやすいかを傾向分析
- OOH × 店舗ロボット × モバイルアプリの行動パターンを比較
こうした情報を広告運用チームにフィードバックすれば、オンライン施策の検証軸を「店頭行動」まで広げることができます。
② 体験型マーケティング：ロボット＋エージェントで「ストーリー接客」
ポップアップストアや展示会では、来場者体験の設計が重要です。Gemini-Robo を用いると、次のような構成が見えてきます。
顔の向きや手の動き、会話内容から、「どの製品・どのデモに興味を持っているか」を推測。
たとえば自動車の展示であれば、ファミリー層には安全機能のデモ、若年層には加速感を伝える演出などを切り替える。
どのストーリーがどの属性に響いたかを、その場でサマリー化し、マーケターが即日レポートとして活用。
これにより、「来場者一人ひとりに合わせた体験を、半自動で量産する」という発想が現実味を帯びてきます。
③ 倉庫・ロジスティクス：フルフィルメント体験もマーケティングの一部に
EC では配送スピードだけでなく、「どれだけ丁寧に届くか」「在庫切れを回避できるか」といったフルフィルメント体験も重要です。 Gemini-Robo と倉庫ロボットを組み合わせることで、次のような取り組みが可能になります。
- キャンペーンで需要が高まりそうな SKU を、倉庫内で事前にピッキングしやすい位置に配置
- レビューや問い合わせの内容から「破損リスクの高い商品」を見つけ、梱包手順を自動で提案
- 在庫状況と広告入札を連動させ、過剰なプロモーションや欠品リスクを緩和
フルフィルメントはオペレーション領域に見えますが、顧客からすると「ブランド体験の一部」です。 Gemini-Robo 時代には、広告・EC サイト・倉庫・配送が一体のストーリーとして設計されていく可能性があります。
④ OOH・リアルな行動計測：現場を「定点観測」する AI
店頭や街頭のプロモーションでは、通行量や立ち止まり率などの計測が課題になりがちです。 Gemini-Robo とカメラ搭載ロボット（または移動可能なデバイス）を組み合わせると、次のような用途が見えてきます。
- 特定の広告面の前で、どれくらいの人が足を止めているかを継続的に観測
- 人の流れに応じて、サイネージのクリエイティブや表示位置を柔軟に変更
- 時間帯・気象条件・イベント有無などと組み合わせて、パターンを分析
これにより、「現場で起きていること」を定性的なレポートに頼らず、継続的なデータとして扱えるようになります。
🧭導入方法
いきなりロボットを買わないためのステップ設計
実際にロボティクスに踏み出す前に、マーケティング担当者としてできる準備はたくさんあります。 ここでは、「ロボット購入前」から始められるステップにフォーカスして整理します。
ステップ 0：自社の「物理タッチポイント」を棚卸しする
- 店舗・ショールーム・自販機・イベントブースなどの場所
- 倉庫・ピッキングセンター・配送拠点などの裏側の現場
- 営業が訪問するオフィス・商談スペースなど
まずは、こうした「物理チャネルのマップ」を作り、 どこに AI エージェントやロボットが入り込む余地があるかを可視化します。
ステップ 1：Gemini API や Robotics-ER を「頭脳」として試す
Google は開発者向けに Gemini Robotics-ER 1.5 などのモデルを API で提供し始めています。 いきなりロボットに接続しなくても、カメラ映像や画像を食わせて空間理解の精度を試すことができます。
- 店内の写真をモデルに見せ、「どの棚が乱れているか？」といった質問をしてみる
- イベント会場のレイアウト画像から、「混雑が起きそうな場所」を推測させる
- 倉庫の画像をもとに、「ピッキングしやすい配置案」を提案してもらう
- 「1 店舗」「1 棚」「1 イベント」といったスコープを絞る
- 「既存施策と比べてどうか？」という比較軸を事前に決める
- 現場メンバーにメリットがあるテーマから始める
- ロボティクス SIer：ハードウェア連携・安全設計を支援
- AI ベンダー：Gemini API や他モデルとの連携設計を支援
- デジタルマーケ領域のパートナー：データ統合・KPI 設計を支援
ステップ 2：KPI とガバナンスをセットで設計する
物理世界で動くエージェントは、誤作動や安全性への配慮が欠かせません。 そのため、KPI 設計と同時にガバナンスルールを決めておくことが重要です。
・人が最終確認するフローの定義
・トラブル発生時の停止ルール
ステップ 3：マーケチーム内の「役割分担」を決めておく
ロボティクス領域は専門性が高くなりがちです。マーケティング部門の中でも、次のような役割分担をイメージしておくと動きやすくなります。
- ストラテジー担当：施策全体の位置づけ・KPI 設計・ブランドへのインパクト整理
- データ担当：取得するデータ項目の設計・既存データとの統合
- 現場担当：店舗・倉庫などのオペレーションと擦り合わせ
いきなり PoC を始めるのが難しい場合は、本記事の内容をもとに 「Gemini-Robo 時代に向けた物理チャネルの構想メモ」を作成し、 部門内のディスカッションから始めるのも有効です。
🔮未来展望
Google が描く「物理世界のプラットフォーム」とマーケティングの行方
Gemini Robotics の取り組みは、単にロボットの精度を高める話ではなく、 「物理世界における OS 争い」の一部として捉えることもできます。
エージェントが「現場のオペレーション」を設計する時代
Google はエージェント技術と Gemini を組み合わせ、Web 上のタスクを自動でこなす AIに力を入れています。 これがロボティクスと結びつくと、次のような世界観が見えてきます。
- 「在庫を見て、必要な商品を発注し、棚を整える」までをエージェントが計画・実行
- 「イベントの集客状況に応じて、ブース内の動線やデモ内容を調整」
- 「ブランドの世界観に沿った接客トーン」をロボットにも共有
こうした動きは、マーケターにとって「現場オペレーションも含めたストーリーデザイン」がより重要になることを意味します。
リスクと向き合いながら、どこまで任せるかを決める
物理世界で動くロボットには、転倒・接触などのリスクがつきまといます。 Google も安全性に関するガイドラインや研究を継続しており、開発者・ユーザー側にも慎重な運用が求められます。
- 誤認識による予期しない動き
- 人との接触・転倒による安全性の問題
- 現場スタッフの負担が増えるような運用になってしまうリスク
- 「最終判断を人が行う領域」を明確に線引きする
- 現場の声を継続的にフィードバックする仕組みを作る
- 短期的な成果だけでなく、ブランド体験への影響も評価軸に含める
「物理世界の覇権」とは、誰の体験設計を握るかという話
タイトルの「物理世界の覇権」という言葉は少し刺激的ですが、その本質は 「どのプラットフォームが、現場の体験設計をどこまで握るか」 という問いに近いものです。
たとえばスマートフォンの登場で、モバイル OS が広告・アプリ・決済などのハブになったように、 物理世界ではロボット用 OS やエージェント基盤が、顧客とブランドの接点を仲介する存在になる可能性があります。
マーケティング担当者としては、特定ベンダーへの依存を避けつつ、データと体験設計の主導権をどう確保していくかを、 早い段階から議論しておくことが重要になりそうです。
🧾まとめ
Gemini-Robo 時代に備えるための「3 つの視点」
Gemini Robotics の論文や公式ブログから見えてくるのは、 「LLM の次は、物理世界で仕事をするエージェント」という方向性です。
- 自社の物理チャネルを一覧化し、「将来ロボットと組み合わせられそうな場所」に印をつける
- 店舗や倉庫の写真・動画を Gemini 系モデルに入力し、「何が読み取れるか」を試してみる
- 部門内で「物理チャネルと AI エージェント」をテーマにしたディスカッションを企画する
こうした小さな一歩を積み重ねることで、Gemini-Robo 時代の到来に向けた準備が進んでいきます。
💬FAQ
マーケティング担当者からよく出そうな疑問集
通常の Gemini は、テキスト・画像・音声などを扱うマルチモーダル AI です。 一方で Gemini-Robo（Gemini Robotics ファミリー）は、そこからさらに進んで ロボットの行動（Action）まで含めて扱えるように設計されたモデル群です。 物体検出や空間理解、タスク分解、コード生成などを一連の流れとして扱える点が特徴です。
ロボットのハードウェア設計には専門知識が必要ですが、 マーケティング担当者は主に「どの現場で・どんな体験を実現したいか」を設計する役割になります。 PoC の初期段階では、写真や動画を使った空間理解の検証だけでも十分に関与できます。
組織規模やパートナー選びによって大きく異なりますが、 「1 店舗・1 棚・1 業務」に絞った PoCであれば、数か月単位での検証も現実的です。 まずは要件をシンプルにし、現場にとって負担の少ないテーマから始めることがポイントです。
自社でロボットを持たなくても、既存のロボットプラットフォームや PoC パッケージを提供する企業と連携する選択肢もあります。 まずは小さな範囲で価値検証を行い、その結果をもとに次年度予算の議論材料とするのがおすすめです。
Google は Gemini Robotics-ER のドキュメントや研究において、安全性に関する注意点を明示しています。実運用では、「ロボットがどこまで自律してよいか」「人が最終判断するポイントはどこか」を明確にし、 専門パートナーと協力しながらガバナンスを設計することが重要です。
「IMデジタルマーケティングニュース」編集者として、最新のトレンドやテクニックを分かりやすく解説しています。業界の変化に対応し、読者の成功をサポートする記事をお届けしています。
