2025年完全ガイド:Gemini 2.5 Computer Use モデル - AI Agentインターフェース制御の革命的ブレークスルー

🎯 重要ポイント (TL;DR)

• 画期的技術:Googleがインターフェース制御専用に設計された初のGemini 2.5 Computer Useモデルをリリース
• 優れた性能:Gemini 2.5 Computer Useは複数のWebおよびモバイル制御ベンチマークで競合他社を上回り、レイテンシーも低い
• 実用的価値:Gemini 2.5 Computer Useにより自動フォーム入力、Webナビゲーション、UIテストなどのagentアプリケーション構築が可能
• セキュリティ保証:Gemini 2.5 Computer Useはユーザー確認やリアルタイム安全チェックを含む多層セキュリティメカニズムを内蔵
• 即座に利用可能:Google AI StudioおよびVertex AIプラットフォームのGemini APIを通じてGemini 2.5 Computer Useプレビュー版が利用可能

目次

1. Gemini 2.5 Computer Useモデルとは
2. コア動作原理
3. 性能とベンチマーク
4. サポートされる操作タイプ
5. 開発実装ガイド
6. セキュリティメカニズムとベストプラクティス
7. 実際の使用事例
8. 価格と利用可能性
9. よくある質問

Gemini 2.5 Computer Useモデルとは {#what-is-computer-use}

Gemini 2.5 Computer UseはGoogleがGemini 2.5 Proの視覚理解と推論能力をベースに構築した専用モデルで、ユーザーインターフェースの制御に特化しています。従来の構造化APIを通じたソフトウェア対話とは異なり、このモデルは人間のようにグラフィカルユーザーインターフェースと直接対話できます。

コア機能

• 視覚理解:コンピュータ画面を「見て」インターフェース要素を理解する能力
• アクション生成:具体的なUI操作指示(クリック、入力、スクロールなど)を生成
• マルチプラットフォームサポート:主にWebブラウザ向けに最適化、モバイル制御もサポート
• リアルタイムフィードバック:操作結果に基づいて後続の動作を調整

💡 技術的ブレークスルー
これはインターフェース制御タスクに特化して最適化された初の大規模言語モデルで、AIとグラフィカルインターフェース対話の重要な空白を埋めるものです。

コア動作原理 {#how-it-works}

Gemini 2.5 Computer Useモデルは循環的な対話メカニズムを採用し、全プロセスは4つのコアステップに分かれています:

1. モデルへのリクエスト送信

• APIリクエストにComputer Useツールを追加
• ユーザー目標と現在のGUIスクリーンショットを提供
• オプションで特定の操作を除外したり、カスタム関数を追加

2. モデルレスポンスの受信

• モデルがユーザーリクエストとスクリーンショットを分析
• 具体的なUI操作を表すfunction_callを含むレスポンスを生成
• ユーザー確認が必要な安全決定を含む場合がある

3. 受信した操作の実行

• クライアントコードがfunction_callを解析して実行
• 安全決定に基づいてユーザー確認が必要かを判断
• ターゲット環境(ブラウザなど)で操作を実行

4. 新しい環境状態のキャプチャ

• 操作実行後に新しいGUIスクリーンショットをキャプチャ
• 結果をfunction_responseとしてモデルに送り返す
• タスク完了まで新しいサイクルを開始

⚠️ 重要な注意事項
gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025モデルを使用する必要があります。他のモデルはComputer Useツールをサポートしていません。

性能とベンチマーク {#performance-benchmarks}

Gemini 2.5 Computer Useは複数の権威あるベンチマークで優れた性能を示しています:

主要ベンチマーク結果

ベンチマーク	Gemini 2.5 Computer Use	最良の競合	性能向上
WebArena	リーディング性能	-	顕著な優位性
Online-Mind2Web	高精度	-	低レイテンシーの優位性
Mobile Control	強力なパフォーマンス	-	マルチプラットフォームサポート

性能特性

• 精度でリード:WebおよびモバイルUI制御タスクで既存ソリューションを上回る
• 最低レイテンシー:業界最高水準の応答速度を提供
• 安定性と信頼性:複雑なインターフェースシナリオでも高い成功率を維持

✅ ベンチマーク検証
テスト結果は自己報告データ、Browserbase評価、Google社内テストから得られています。詳細情報は公式評価ドキュメントで確認できます。

サポートされる操作タイプ {#supported-actions}

Gemini 2.5 Computer Useモデルは豊富なUI操作タイプをサポートし、日常的なインターフェース対話のあらゆる側面をカバーしています:

基本操作

操作名	機能説明	パラメータ例
open_web_browser	Webブラウザを開く	パラメータなし
click_at	指定座標でクリック	{"x": 500, "y": 300}
type_text_at	指定位置でテキスト入力	{"x": 400, "y": 250, "text": "検索内容"}
navigate	指定URLへナビゲート	{"url": "https://example.com"}

高度な操作

操作名	機能説明	パラメータ例
scroll_document	ページ全体をスクロール	{"direction": "down"}
scroll_at	指定エリアでスクロール	{"x": 500, "y": 500, "direction": "down"}
hover_at	マウスホバー	{"x": 250, "y": 150}
drag_and_drop	ドラッグ&ドロップ操作	{"x": 100, "y": 100, "destination_x": 500, "destination_y": 500}

特殊機能

• 待機メカニズム:wait_5_secondsで動的コンテンツの読み込みを待機
• ブラウザ制御:go_back、go_forwardで履歴ナビゲーション
• キーボード組み合わせ:key_combinationでキーボードショートカットをサポート
• 検索機能:searchでデフォルト検索エンジンへナビゲート

💡 座標システム
すべての座標は1000x1000グリッドシステムに基づき、実際の画面サイズに自動スケーリングされます。推奨画面解像度:1440x900。

開発実装ガイド {#implementation-guide}

環境設定

from google import genai
from google.genai import types
from google.genai.types import Content, Part
from playwright.sync_api import sync_playwright

# クライアントの初期化
client = genai.Client()

# 画面サイズの設定
SCREEN_WIDTH = 1440
SCREEN_HEIGHT = 900

基本設定

# Computer Useツールの設定
generate_content_config = genai.types.GenerateContentConfig(
    tools=[
        types.Tool(
            computer_use=types.ComputerUse(
                environment=types.Environment.ENVIRONMENT_BROWSER,
                # オプション:特定の関数を除外
                excluded_predefined_functions=["drag_and_drop"]
            )
        )
    ]
)

Agentループの実装

def build_agent_loop():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=False)
        page = browser.new_page()
        
        for iteration in range(10):
            # 1. リクエスト送信
            response = client.models.generate_content(
                model='gemini-2.5-computer-use-preview-10-2025',
                contents=contents,
                config=generate_content_config
            )
            
            # 2. 完了チェック
            if not has_function_calls(response):
                print(f"タスク完了: {response.text}")
                break
            
            # 3. 操作実行
            results = execute_function_calls(response, page, SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT)
            
            # 4. 新しい状態をキャプチャ
            contents.append(create_feedback(results, page))

モバイル拡張

モバイルアプリケーション向けにカスタム関数を追加できます:

def open_app(app_name: str, intent: Optional[str] = None):
    """指定したアプリを開く"""
    return {"status": "requested_open", "app_name": app_name}

def long_press_at(x: int, y: int, duration_ms: int = 500):
    """長押し操作"""
    return {"x": x, "y": y, "duration_ms": duration_ms}

def go_home():
    """ホーム画面に戻る"""
    return {"status": "home_requested"}

セキュリティメカニズムとベストプラクティス {#safety-security}

内蔵セキュリティ機能

Gemini 2.5 Computer Useモデルは多層セキュリティ保護メカニズムを統合しています:

1. リアルタイム安全チェック

• 通常/許可:操作が安全と見なされる
• 確認が必要:実行前に明示的なユーザー同意が必要

def handle_safety_decision(safety_decision):
    if safety_decision.get("decision") == "require_confirmation":
        user_input = input(f"セキュリティ警告: {safety_decision['explanation']}\n続行しますか? (y/n): ")
        return user_input.lower() in ['y', 'yes']
    return True

2. システム指示セキュリティ

## セキュリティルール例

### ルール1: ユーザー確認 (USER_CONFIRMATION)
- 利用規約:利用規約、プライバシーポリシーの自動承認を禁止
- ボット検出:CAPTCHAの自動解決を禁止
- 金融取引:購入完了前にユーザー確認が必要
- 通信送信:メール、メッセージ送信前に確認が必要
- 機密情報:健康、財務記録へのアクセスには承認が必要

### ルール2: デフォルト動作 (ACTUATE)
- 確認カテゴリーに含まれない操作を積極的に実行
- 完了または制限に遭遇するまでユーザーリクエストを継続的に推進

セキュリティベストプラクティス

1. 安全な実行環境

   • サンドボックス仮想マシンまたはコンテナを使用
   • 権限が制限された専用ブラウザプロファイル

2. 入力のサニタイズ

   • ユーザー生成テキストコンテンツをサニタイズ
   • プロンプトインジェクション攻撃を防止

3. アクセス制御

   • Webサイトのホワイトリスト/ブラックリストを実装
   • アクセス可能な関数の範囲を制限

4. 監視とログ記録

   • すべてのプロンプト、スクリーンショット、操作を記録
   • 詳細な監査ログを維持

⚠️ リスク警告
Gemini 2.5 Computer Useは信頼できないコンテンツ、意図しない操作、ポリシー違反を含む新しいリスクタイプを導入します。開発者は適切なセキュリティ対策を実装する必要があります。

実際の使用事例 {#use-cases}

企業アプリケーション

1. UI自動化テスト

• Google決済プラットフォームチーム:Gemini 2.5 Computer Useを使用して脆弱なエンドツーエンドUIテストを修正
• 結果:テスト実行失敗の60%以上を修正成功(本来は数日の手動修正が必要)

2. ワークフロー自動化

• フォーム入力:反復的なデータ入力タスクを自動化
• Webナビゲーション:複数のWebサイトにわたる情報収集
• アプリケーション操作:Webアプリケーションで複雑な操作シーケンスを実行

サードパーティ開発者のフィードバック

Poke.com (AIアシスタントサービス):
"Gemini 2.5 Computer Useは速度で競合他社を大きく上回り、通常50%速く、我々が検討した次善のソリューションよりも優れたパフォーマンスを発揮します。"

Autotab (AI Agent):
"複雑な状況で確実にコンテキストを解析する点で、Gemini 2.5 Computer Useは他のモデルを超越し、我々の最も困難な評価で最大18%の性能向上を実現しています。"

典型的な使用シナリオ

応用分野	具体的な使用例	価値とメリット
EC自動化	商品情報収集、価格比較	効率向上、人件費削減
コンテンツ管理	一括公開、データ移行	時間節約、エラー率削減
カスタマーサービス	顧客サポートプロセスの自動化	応答時間改善、満足度向上
データ分析	クロスプラットフォームのデータ収集と整理	データ完全性向上、分析加速

価格と利用可能性 {#pricing-availability}

価格モデル

• 価格基準:Gemini 2.5 Proと同じレートとSKU
• コスト監視:カスタムメタデータタグを使用してGemini 2.5 Computer Useのコストを分離可能
• 課金方法:API呼び出し量と処理時間で課金

利用可能性

プラットフォーム	ステータス	アクセス方法
Google AI Studio	パブリックプレビュー	直接APIアクセス
Vertex AI	パブリックプレビュー	エンタープライズ展開
Browserbaseデモ	即座に体験	gemini.browserbase.com

アクセスオプション

1. 今すぐ試す:Browserbaseホストのデモ環境にアクセス
2. 構築を開始:GitHubリファレンス実装を確認
3. コミュニティに参加:開発者フォーラムでフィードバックを共有

✅ 即座に利用可能
待つ必要はありません。今すぐGemini APIを通じてGemini 2.5 Computer Useアプリケーションの構築を開始できます。

🤔 よくある質問 {#faq}

Q: Gemini 2.5 Computer Useモデルと通常のGeminiモデルの違いは?

A: Gemini 2.5 Computer UseはGemini 2.5 Proをベースに特別に最適化されたモデルで、視覚理解とインターフェース操作能力を備えています。テキストレスポンスを生成するのではなく、クリック、入力、スクロールなどの具体的なUI操作指示を生成します。

Q: どのプラットフォームと環境がサポートされていますか?

A: 主にWebブラウザ向けに最適化されていますが、モバイルUI制御でも優れたパフォーマンスを発揮します。現在、デスクトップOSレベルの制御には最適化されていません。

Q: 操作の安全性をどのように確保しますか?

A: モデルはリアルタイム安全チェック、ユーザー確認メカニズム、システム指示制御を含む多層セキュリティメカニズムを内蔵しています。開発者はサンドボックス環境、アクセス制御、詳細なログ記録も実装すべきです。

Q: 座標システムはどのように機能しますか?

A: 標準化された1000x1000グリッドシステムを使用し、実際の画面サイズに自動スケーリングされます。最良の結果を得るには1440x900解像度の使用を推奨します。

Q: カスタム操作を追加できますか?

A: はい、function_declarationsを通じてカスタム関数を追加でき、excluded_predefined_functionsを通じて不要な事前定義操作を除外できます。

Q: 動的コンテンツと読み込み時間をどのように処理しますか?

A: モデルは動的コンテンツの読み込みを待機するためのwait_5_seconds操作を提供し、ページ状態に基づくインテリジェントな待機メカニズムもサポートしています。

Q: エラー処理はどのように行われますか?

A: 操作が失敗したりエラーに遭遇したりすると、モデルは現在の画面状態を分析し、自律的に回復操作を決定します。Google社内テストでは、失敗した実行の60%以上が正常に修正できることが示されています。

Q: 並列操作はサポートされていますか?

A: 並列関数呼び出しをサポートしており、モデルは単一のレスポンスで複数の独立した操作指示を返すことができ、実行効率が向上します。

まとめと行動推奨事項

Gemini 2.5 Computer Useモデルは、AI agent技術における重大なブレークスルーを表し、AIとグラフィカルユーザーインターフェースの直接対話を初めて実現しました。その優れた性能、完全なセキュリティメカニズム、豊富なアプリケーションシナリオは、自動化、テスト、データ収集などの分野に革命的な可能性をもたらします。

即座の行動推奨事項

1. クイック体験:Browserbaseデモ環境にアクセスし、Gemini 2.5 Computer Useの能力を直接体験
2. 技術探索:GitHubリファレンス実装をダウンロードし、ローカル環境で最初のagentを構築
3. コミュニティ参加:開発者フォーラムに参加し、他の開発者と経験やベストプラクティスを交換
4. セキュリティ計画:本番展開前に完全なセキュリティ戦略とテスト計画を策定

関連リソース

• 公式ドキュメント
• Vertex AIエンタープライズドキュメント
• GitHubリファレンス実装
• 開発者コミュニティフォーラム

Gemini 2.5 Computer Useモデルのリリースは、AI agentが全く新しい発展段階に入ったことを示しています。今すぐこの技術の探索を始め、AI自動化アプリケーションの先駆者となりましょう!

Gemini 2.5 Computer Useガイド