Google AntigravityのインターフェースとGemini 3 AIエージェントによる自律的な開発環境を示すスクリーンショット

Google Antigravityとは？Gemini 3搭載の自律型AIエディタを日本語化して使いこなす完全ガイド

更新日：2025-11-198分

はじめに Google Antigravityとは何か？ Antigravityを支える4つの設計思想【実践】導入と日本語化セットアップ手順既存のAIエディタ（Cursor/Windsurf）との違いまとめ：Google Antigravityは開発の未来をどう変えるか

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2025年11月に発表されたGoogleの「Antigravity」について解説します。Gemini 3を搭載したこのエージェントファーストな開発環境の概要、既存ツールとの違い、および日本語化の手順について網羅しています。

はじめに

出典：https://antigravity.google/

ソフトウェア開発の世界において、数年に一度、パラダイムを根底から覆すような革新的なツールが登場します。かつて統合開発環境（IDE）がテキストエディタに取って代わったように、今、私たちは「エージェント・ファースト」という新たな時代の幕開けを目撃しようとしています。

2025年11月、Googleは開発者コミュニティに衝撃を与える新たなプラットフォーム「Google Antigravity」を発表しました。これは単なるコード補完機能付きのエディタではありません。最新のAIモデル「Gemini 3」を中核に据え、開発プロセスそのものを自律的なエージェントと共に再構築するための実験的かつ野心的な試みです。

本記事では、その全貌を徹底的に解説し、日本の開発者にとって最大の障壁となり得る「言語の壁」を突破するための、詳細な日本語化セットアップ手順も網羅しました。

Google Antigravityとは何か？

Google Antigravityの定義を一言で表すならば、「エージェント時代のソフトウェア開発におけるホームベース」です。その本質を構成する3つの要素について深掘りします。

Agent-First開発プラットフォームとしての位置づけ

従来のIDEにおけるAI機能（Copilot等）は、あくまで人間を補助する従属的な存在でした。Antigravityでは、エージェントこそが主役であり、エディター、ターミナル、ブラウザといった開発に必要なすべてのサーフェスをエージェント自身が操作します。開発者はコードの一行一行ではなく、「タスク」や「目的」を指示し、そのプロセスを監督するマネージャーとなります。

マルチモデル対応の選択肢

プロジェクトの要件に応じて、モデルを選択可能です。

Gemini 3: Googleエコシステム連携と高度な推論に強み。
Claude Sonnet 4.5 (Anthropic): 自然な文章生成やコーディングに定評。
GPT-OSS (OpenAI): オープンウェイトモデルとしての選択肢。

Antigravityを支える4つの設計思想

Google Antigravityは、「信頼（Trust）」「自律（Autonomy）」「フィードバック（Feedback）」「自己改善（Self-improvement）」という4つの理念に基づいて設計されています。これらの理念が具体的にどのような機能として実装されているのか、詳しく見ていきましょう。

設計思想（柱）	概要	具体的機能と目的
1. Trust (信頼)	エージェントの作業をブラックボックス化せず、検証可能にする。	Artifacts（成果物）: コードだけでなく、実装計画書やスクリーンショットなどを提示し、プロセスを監査可能にします。
2. Autonomy (自律性)	エージェントがツールを横断して自律的に操作する。	Manager Surface: エージェントを中心とした「ミッションコントロール」画面で、複数のエージェントを管理できます。
3. Feedback (フィードバック)	実行を止めずに軌道修正を行う。	非同期フィードバック: Artifactsに対してGoogleドキュメントのようにコメントを入れることで、作業を止めずに修正指示が可能です。
4. Self-improvement (学習)	過去の経験から学び、賢くなる。	ナレッジベース: プロジェクト固有の規約やユーザーの好みを学習・蓄積し、精度を向上させます。

【信頼 - Trust】ブラックボックス化を防ぐ「Artifacts」による可視化

AIにタスクを丸投げすることに対する最大の懸念は、「AIが裏で何をやっているのか分からない」というブラックボックス化です。結果として出力されたコードが正しく動いたとしても、その過程にセキュリティホールや論理的な誤りが含まれていないか、不安が残ります。

Antigravityはこの問題に対し、「Artifacts（成果物）」という概念で応えます。エージェントは作業の過程で、単なるログの羅列ではなく、人間が理解しやすい形式の成果物を生成します。

例えば、実装前に作成する「実装計画書（Implementation Plan）」、タスクの進行状況をまとめた「タスクリスト」、変更内容の要約、そして動作確認時の「スクリーンショット」や「ブラウザ操作の録画」などです。ユーザーはこれらのArtifactsを確認することで、エージェントが正しく意図を理解しているか、適切な手順で作業を進めているかを随時チェックできます。これにより、AIの作業プロセスに対する透明性が確保され、ユーザーは安心してタスクを任せることができるようになります。

【自律 - Autonomy】コーディングの枠を超えた「ブラウザ操作」と検証

Antigravityの真骨頂は、エディタの中だけに留まらない行動範囲の広さにあります。従来のAIツールは、コードを生成することはできても、それを実行して結果を確認するところまでは手出しできませんでした。

しかし、Antigravityのエージェントは、ターミナル（コマンドライン）とブラウザを直接操作する権限を持っています。コードを書き換えた後、自動的にビルドコマンドを実行し、ローカルサーバーを立ち上げ、内蔵されたブラウザで実際にページを開いて動作確認を行います。もしエラーが発生したり、表示が崩れていたりした場合は、その画面を視覚的に認識し、原因を特定して修正コードを適用し、再度テストを行うというループを自律的に回します。

この「Computer Use（コンピュータ操作）」能力により、人間が手動で行っていた「実装→ビルド→確認→修正」という反復作業の大部分をAIが代行してくれるため、開発スピードは劇的に向上します。

【協業 - Feedback】「Manager」と「Editor」による同期・非同期の融合

エージェントとの協働作業を最適化するために、Antigravityは2つの異なるインターフェースを提供しています。それが「Editor（エディタ）」と「Manager（マネージャー）」です。

Editor: 従来のIDEに近い画面構成で、コードを見ながらAIと対話的に作業を進めるためのインターフェースです。ここでは、リアルタイムなコード補完や、特定のファイルに対する修正指示など、同期的な作業が行われます。
Manager: エージェントを管理・監視するための「管制室」のような役割を果たします。ここでは、時間のかかる調査タスクや、大規模なリファクタリングなどをエージェントに依頼し、バックグラウンドで実行させることができます。ユーザーは自分の作業（Editorでのコーディング）を続けながら、Manager画面でエージェントの進捗状況を通知として受け取り、必要に応じて介入します。

この「同期」と「非同期」のシームレスな切り替えにより、待ち時間を最小限に抑え、複数のタスクを並行して進めるマルチタスク開発が可能になります。

【学習 - Self-improvement】使えば使うほど賢くなる知識蓄積の仕組み

Antigravityのエージェントは、使い捨てのツールではありません。プロジェクトごとの文脈や、ユーザーの好み、過去の成功パターンなどを「知識（Knowledge）」として蓄積し、継続的に学習する仕組みを備えています。

作業完了後にユーザーからフィードバック（修正指示や高評価）を受け取ると、エージェントはその内容を分析し、ナレッジベースに登録します。次回以降、似たようなタスクが発生した際には、過去の教訓を活かしてより精度の高い提案を行うようになります。例えば、「このプロジェクトでは特定の命名規則を使う」「テストコードはこのライブラリで書く」といったプロジェクト固有のルールも、明示的に毎回指示しなくても、エージェントが自律的に学習・適応していきます。これにより、使えば使うほど、自分専用の優秀なパートナーへと進化していくのです。

【実践】導入と日本語化セットアップ手順

革新的な機能を持つAntigravityですが、導入にあたって気になるのはコストや環境面です。現時点での提供情報を整理します。

提供形態とシステム要件

公開状況: パブリックプレビュー（2025年11月18日より）
費用: プレビュー期間中は無料
対応OS: macOS, Linux, Windows

【図解】日本語化セットアップ手順

VS Codeベースであるため、以下の手順で日本語化が可能です。

拡張機能パネルの表示: CMD + Shift + X（Win/Linuxは Ctrl + Shift + X）を押下。

日本語パックの検索: 検索バーに「Japanese Language Pack for Visual Studio Code Preview」と入力。

インストール: 「Install」をクリックし、完了後に再起動。
表示言語の設定: CMD + Shift + P（Win/Linuxは Ctrl + Shift + P）でコマンドパレットを開く。

言語の選択: 「Configure Display Language」と入力・選択し、リストから「日本語 (ja)」を選ぶ。

再起動後、メニューバーや設定画面が日本語に切り替わっていることを確認してください。これにより、設定項目やエラーメッセージが日本語で表示されるようになり、学習コストを大幅に下げることができます。

既存のAIエディタ（Cursor/Windsurf）との違い

特徴	既存のAIエディタ	Google Antigravity
志向	コード志向: 「関数を書く」「バグを直す」等の粒度が得意。	タスク志向: 「機能追加〜デプロイ準備」等の大きなスコープを自律的に細分化して実行。
操作範囲	主にエディタ内のテキスト操作。	コンピュータユース: ブラウザの立ち上げやクリック操作など、人間同様の検証作業が可能。
エコシステム	ツール単体での完結が多い。	Google統合: Googleドキュメント形式のフィードバックやGoogle Cloudとのシームレスな連携。