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Antigravity と Gemini CLI の比較

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はじめに

こんにちは、クラウドエース株式会社第１開発部の高牟禮です。
昨今、AI を活用したコーディング支援ツールが急速に普及しています。

Google が提供する AI 開発ツールにも様々なものがあり、最近では Jules なども話題に上がりますが、本格的に「 AI エージェントを活用した開発」を自身の開発環境に組み込む際、公式ブログでも比較されている以下の2つのツールが非常に強力な選択肢となります。

  1. Google Antigravity:
    Google が提供する AI ネイティブな統合開発環境（IDE）。エディタと AI が深く統合されており、単なるチャットアシスタントにとどまらず、複数の AI エージェントを視覚的に管理・指揮できる機能（Agent Manager）を備えているのが特徴です。
  2. Gemini CLI:
    ターミナル上で Gemini を呼び出せる公式の CLI ツール。コマンドラインでの作業を好むエンジニア向けで、既存のシェルスクリプトや CI/CD パイプラインとの連携、出力のパイプ処理など、ヘッドレスな環境での実行に優れています。

ここで、「なぜ Antigravity と Gemini CLI を比較するの？ Antigravity の比較対象は Cursor や Windsurf などの他のAIエディタでは？」と疑問に思う方もいるかもしれません。

確かに「 IDE としての使い勝手」を他社製品と比べる視点もありますが、今回のテーマは 「 Google の強力な AI エージェント機能を自身の開発ワークフローに組み込む際、 GUI（IDE）と CLI（ターミナル）のどちらのアプローチを選択すべきか」 という点にあります。

実際、Google Cloud の公式ブログでも Antigravity と Gemini CLI の比較という記事が公開されており、開発者が自身のスタイルに合わせて最適なツールを選べるようガイドされています。

本記事では、公式ブログの比較内容をベースにしつつ、実際に両方のツールを Mac 環境にインストールして触ってみた所感も交えながら、それぞれのメリットと使い分けについて解説します。

結論：ざっくり言うとどっち？

公式ブログでも言及されていますが、それぞれのツールは明確にターゲット層とユースケースが分かれています。

  • Antigravity IDE がおすすめな人
    • エージェントの管理機能（Agent Manager）を視覚的にフル活用したい。
    • IDE（統合開発環境）の恩恵を受けながら、ブラウザプレビューなども一画面で完結させたい。
  • Gemini CLI がおすすめな人
    • とにかくターミナルでの作業（CUI）を好む。
    • CI/CDパイプラインへの組み込みや、自動化スクリプトなど、ヘッドレスな環境で AI を実行したい。

比較早見表：機能と特徴の違い

公式ブログの情報をベースに、両者の主な違いを整理しました。

比較項目 Antigravity IDE Gemini CLI
対象ユーザー アプリ構築やタスク実行にエージェントを活用したい全ユーザー ターミナルでの作業を好むエンジニア
インストール GUIでインストーラーから実行（事前準備不要） npm install -g @google/gemini-cli（Node.jsが必要）
エージェント管理 専用ダッシュボード「Agent Manager」で視覚的に管理 tmuxや複数ウィンドウによる多重化
インターフェースの強み 統合ブラウザでの表示、ネイティブなデバッグ機能 ヘッドレスモード対応、ghやgcloudなどローカルツールとの直接連携

【実践編1】Antigravity IDEを実際に触ってみた

百聞は一見に如かずということで、実際に Mac 環境に Antigravity をインストールして触ってみました。

エージェントの暴走を防ぐ権限管理

初期設定で感心したのが、 AI エージェントの自律性を細かく設定できる点です。
AIツールにありがちな「勝手に意図しないコマンドを実行されて環境が壊れた」といった事故を防ぐ仕組みがしっかり用意されています。
1.png
用意されているモードは以下の4つです。

  1. Strict Mode（厳格モード）:
    最も制限が厳しいモード。AIのアクションに対して厳密に人間の許可を求めるため、絶対の安全性を確保したいプロジェクト向けです。
  2. Review-driven development（レビュー駆動開発 / 推奨）:
    ターミナルでのコマンド実行やコードの変更前に、必ず「 Request Review（確認の要求）」が入るバランス型の設定。初めて使う場合や普段使いにはこれが一番安心です。
  3. Agent-driven development（エージェント駆動開発）:
    エージェントに大きな権限を与え、自律的にどんどん開発を進めさせるモード。人間がいちいちレビューしなくても AI がよしなに判断して作業を進めるため、プロトタイプを爆速で作りたい時などに強力です。
  4. Custom configuration（カスタム設定）:
    「ターミナル実行」「コード変更のレビュー」「ブラウザでの JavaScript 実行」などの各ポリシーを、自分好みに個別にカスタマイズできる上級者向けモードです。

とりあえずは推奨の「Review-driven」にしておけば、ワンクッション確認が入るので安心してエージェントにタスクを任せることができます。

Agent Manager

無事にログインしてメイン画面を開くと、VS Code に似た親しみやすいUIが表示されます。
ここで Antigravity の機能である「Agent Manager（⌘ E）」を開いてみました。
2.png

  • 最新モデルの統合: Gemini 3.1 Pro などの強力なモデルが選択可能。
  • Planning（計画）機能: いきなりコードを書かせるのではなく、まずはエージェントと設計や段取りの壁打ちができる。
  • ワークスペースごとの分離: プロジェクトごとにコンテキストや会話履歴がしっかり分離されている。

AI 駆動開発を推進するための土台がしっかり作り込まれている印象を受けました。

実際にAIとコードを書いてみる

今回は、記事検証のために非常にシンプルな Python スクリプトを作成してみます。
エディタ上で AI を呼び出します。Agentパネルを開き、以下のプロンプトを入力しました。

Python の標準ライブラリだけで、ローカルの8000番ポートで『Hello Antigravity!』という画面を表示するシンプルな Web サーバーを立ち上げるスクリプトを書いて。

3.png
AI が瞬時に http.server モジュールを使ったコードを生成し、エディタ上に差分として提案してくれました。内容を確認し「Accept」すると、そのままコードが確定します。
さらに、実行コマンドまで準備してくれています。

この1画面のなかに、Antigravityの強力な機能がいくつも詰まっています。

  1. 自動ファイル作成と差分表示
    AI は既存のファイルに追記するだけでなく、自ら server.py という新しいファイルを作成し、コードを展開してくれました。エディタ上には差分が表示され、人間がAcceptするのを待ってくれています。
  2. 次のアクション（コマンド実行）の先回り提案
    さらに右側のAgentパネルで、コードを書くだけでなく、「このサーバーを起動するには python3 server.py を実行すればいい」と理解し、ターミナルで実行する準備まで済ませて「Run command?」と待機しています。
  3. レビュー駆動の安全性
    初期設定で「Review-driven development」を選択していたため、AIが勝手にコマンドを実行することはありません。必ず人間に「Run（実行）」か「Reject（拒否）」の判断を委ねてくれます。これなら、AIが意図しない破壊的なコマンドを実行してしまう事故も防げます。

コードをAcceptし、右側の「Run」ボタンを押すだけで、一切キーボードでコーディングすることなくWebサーバーの立ち上げが完了しました。

【実践編2】Gemini CLI を実際に触ってみた

GUI で開発体験を向上させる Antigravity に対し、Gemini CLI はターミナルでの作業を好むエンジニアや、自動化を重視するユーザーにとって最高のツールです。
こちらも実際に Mac 環境にインストールして、基本的な使い方を試してみました。

インストールはコマンド一発

公式の比較表にもある通り、Gemini CLI のインストールは Node.js 環境があれば npm で一瞬で終わります。

npm install -g @google/gemini-cli

API Key の取得

インストールが終わったら、CLI が AI と通信できるように設定を行います。
Google AI Studio にアクセスして Gemini の API Key を取得し、ターミナルで環境変数として設定します。
4.png

export GEMINI_API_KEY="取得したAPIキー"

これで準備は完了です。

ターミナルから直接 AI に質問する

まずは一番シンプルな使い方として、gemini ask コマンドを使ってターミナルから直接 Gemini に質問を投げてみます。
開発中に「あれ、あのコマンドなんだっけ？」となることはよくありますよね。今回は、ポートを占有しているプロセスを kill するコマンドを聞いてみました。

gemini ask "Linuxでポート8000を使っているプロセスを特定してkillするコマンドを教えて"

5.png

画像のように、わざわざブラウザを開いて検索したり別の AI チャットを開いたりしなくても、ターミナル上でそのまま回答が得られます。
lsof を使う方法と fuser を使う方法の2パターンを、オプションの解説付きで教えてくれました。出力もマークダウン形式で綺麗にフォーマットされており、非常に見やすいです。

パイプ処理との連携

Gemini CLI の最大の強みは、他の Unix コマンドと組み合わせてパイプ（|）で処理を繋げることができる点です。これが GUI ツールにはない、CLI ならではの柔軟性です。

例えば、「直近のエラーログから原因を推測させる」といった使い方が簡単にできます。

cat error.log | tail -n 50 | gemini ask "このエラーログの原因と解決策を簡潔に教えて"

標準入力を読み込んで AI にコンテキストとして渡せるため、ログの解析、コードのレビュー、長文テキストの要約など、シェルのスクリプトや CI/CD のパイプラインに AI の思考力を簡単に組み込むことができます。ローカルツール（gcloud や gh など）との連携も可能です。

おわりに

今回は Google Cloud の公式ブログを参考に、「Antigravity IDE」と「Gemini CLI」という2つのアプローチを比較・検証してみました。

  • Antigravity は、複数の AI エージェントを指揮し、レビュー駆動で安全かつ迅速にアプリケーションを構築するためのモダンな司令塔。
  • Gemini CLI は、ターミナルの可能性を拡張し、既存の自動化ワークフローに AI の知能をシームレスに注入するための強力な Unix ツール。

「どちらが優れているか」ではなく、「自分の今の作業にどちらが適しているか」という視点で使い分けるのが正解だと思います。
どちらのツールも充実した無料枠で始められるので、皆さんもぜひご自身の環境にインストールして、Google が提供する最新の開発体験を味わってみてください！

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