【Google Antigravity】AIが同時にコードを書く!新世代IDEのローカル導入|使い方完全ガイド
「AIがコードを書くのを手伝ってくれる(Copilot)」時代から、「AIが主体となって開発を進める(Agent-First)」時代への転換点となるツールです。今回は、この革新的なツールをローカル環境に導入し、実際にアプリを作らせてみるまでの全手順を、Tech Otaku Labが徹底解説します。
- GitHub CopilotやCursorとの決定的な違い
- 推奨PCスペックと動作環境
- インストールから初回プロジェクト作成までの手順
- セキュリティ設定とトラブルシューティング
- 実際にアプリを作ってみた実践レポート
1. Google Antigravityとは?Gemini 2.0 Flash搭載の「自律型」IDE
Google Antigravityは、単なるテキストエディタではありません。Googleの最新基盤モデル「Gemini 2.0 Flash」を頭脳に持ち、開発者の指示に従って自律的に計画・実行・修正を行う「エージェントマネージャー」です。
VS Codeベースだが中身は別物
見た目は使い慣れたVS Codeに似ていますが、その設計思想は根本的に異なります。従来のIDEが「人間がコードを書くためのツール」だったのに対し、Antigravityは「人間がAIエージェントを指揮するためのコックピット」です。
開発者の役割は「タイピスト」から、成果物をレビューし意思決定を行う「アーキテクト」へとシフトします。
既存ツールとの比較:何が違うのか?
| 機能 | GitHub Copilot | Cursor | Google Antigravity |
|---|---|---|---|
| 基本的な役割 | コード補完 アシスタント |
AI統合 エディタ |
自律型 エージェント |
| AIの動作 | 人間が書く AIが提案 |
人間が指示 AIが実装 |
AIが計画・実行 人間が承認 |
| ファイル操作 | 不可 | 一部可能 | 完全自動 (承認制) |
| エラー対応 | 人間が修正 | AIが提案 人間が適用 |
AIが自己修復 |
| 学習コスト | 低 | 中 | 中〜高 |
| 月額料金 | $10〜 | $20〜 | 未定 (β版無料) |
クラウドの頭脳 × ローカルの手
Antigravityは「ハイブリッド・エージェント・アーキテクチャ」を採用しています。
- The Brain (クラウド): 高度な推論やコード生成は、Googleデータセンター上のGemini 2.0 Flashが行います。
- The Hands (ローカル): 生成されたコードの書き込み、ターミナルでのコマンド実行、ブラウザでのテストは、あなたのPC上で行われます。
2. 必要なPCスペックは?ローカル実行の要件
Antigravityを快適に動かすための推奨スペックは以下の通りです。エージェントが複数のタスクを並列実行するため、ハイスペックなマシンが求められます。
推奨スペック詳細
| 項目 | 最低要件 | 推奨要件 | 技術的な理由 |
|---|---|---|---|
| CPU | Intel Core i5 Ryzen 5 |
Intel Core i7 Ryzen 7以上 |
エージェントが裏で複数のタスク(Lint実行、テスト、ブラウザ確認など)を並列処理するため、マルチコア性能が重要です。 |
| メモリ (RAM) |
8GB | 16GB以上 (32GB推奨) |
エディタ本体に加え、調査用ブラウザやDocker等が同時に立ち上がるため、8GBでは厳しいのが現実です。 |
| ストレージ | HDD 256GB | SSD 512GB (NVMe推奨) |
エージェントによる高速な大量ファイル読み書きに対応するため、HDDは非推奨です。 |
| ネット回線 | 10Mbps | 50Mbps以上 | クラウドAIとの常時通信が発生するため、安定した高速回線が必須です。 |
| OS | Windows 10/11, macOS 12+, Ubuntu 20.04+ | WSL2対応(Windows)が望ましい | |
「今のPCで足りない」と感じたら
💻 開発向け推奨BTOパソコン構成
- CPU: Ryzen 7 7700 / Core i7-14700
- RAM: 32GB(DDR5推奨)
- SSD: 1TB NVMe Gen4
- 予算: 15万円〜20万円
なぜBTOがいいのか? マウスコンピューターやフロンティアなら、メモリやストレージを柔軟にカスタマイズでき、無駄なグラフィック性能にお金を払わずに済みます。
3. 【図解】Google Antigravityのインストールと初期設定
導入は驚くほど簡単です。プレビュー版ですが、Googleアカウントがあれば誰でも利用可能です。
Step 1: 公式サイトからダウンロード
公式サイト(antigravity.google/download)にアクセスし、OSに合ったインストーラーをダウンロードします。
Windowsユーザー: インストール時に「Add to PATH」に必ずチェックを入れてください。これを忘れるとターミナルから起動できません。
macOSユーザー: 初回起動時にセキュリティ警告が出る場合、システム環境設定→セキュリティから「このまま開く」を選択してください。
初回起動時にGoogleアカウントでのサインインを求められます。これによりクラウドAIとの連携が確立されます。
Step 2: セットアップウィザード「Launchpad」の設定
初回起動時に表示される「Launchpad」での設定が、開発体験を左右します。ここで間違えると後で苦労するので、慎重に選びましょう。
設定項目の詳細解説
| 設定項目 | 選択肢 | 推奨 | 説明 |
|---|---|---|---|
| 環境設定 | Import from VS Code Start Fresh |
Start Fresh | VS Codeの拡張機能と競合する可能性があるため、初心者は新規作成を推奨。 |
| エージェント権限 (重要) |
Full Autonomy Agent-assisted Manual Only |
Agent-assisted | エージェントは提案を行いますが、重要な変更(ファイル削除など)には人間の許可を求めます。 |
| テレメトリ | Enable / Disable | 任意 | 匿名の使用統計をGoogleに送信するかどうか。プライバシー重視ならDisable。 |
| デフォルトAIモデル | Gemini 2.0 Flash Gemini 1.5 Pro |
Gemini 2.0 Flash | 高速で最新。Pro版は複雑な推論に強いが遅い。 |
4. 実践!指示だけで天気予報アプリを作ってみた
実際に、コードを一行も書かずにWebアプリを作ってみましょう。所要時間はわずか5分です。
Step 1: プロジェクト作成とプロンプト入力
「Open Folder」で空のフォルダを開き、画面右側のAgent Manager(チャット欄)に以下の指示を入力します。
PythonとFlaskを使って、シンプルな天気予報アプリを作ってください。 ユーザーが都市名を入力すると、その都市の現在の天気を表示するようにしたいです。 OpenMeteoの無料APIを使用してください。 CSSでモダンなデザインにして、レスポンシブ対応もお願いします。
Step 2: 計画 (Planning) から実行 (Execution) へ
Gemini 2.0 Flashが思考を開始し、以下のような計画(Plan)を提示します。
- 環境構築: Python仮想環境の作成、Flaskのインストール
- バックエンド実装: app.pyの作成、OpenMeteo APIとの連携
- フロントエンド実装: index.html、style.cssの作成
- テスト: ローカルサーバー起動、動作確認
- エラー対応: 問題があれば修正
「Proceed(続行)」をクリックすると、エージェントが猛烈なスピードでapp.py、templates/index.html、static/style.cssを生成し始めます。透明人間が高速タイピングしているような光景は圧巻です。
Step 3: エラーが出ても「自己修復」する
もしAPIのURLが間違っていてエラーが出たらどうなるでしょうか?
ここがAntigravityの真骨頂です。
エージェントがターミナルのエラーログを読み取る
「URLエンドポイントが404を返しています。正しいAPIパスに修正します」と思考
コードを勝手に直して再実行。ユーザーは何もしなくて良い
完成したアプリのデモ
5分後、完全に動作する天気予報アプリが完成しました。
- ✅ 都市名入力フォーム
- ✅ 現在の気温・天気アイコン表示
- ✅ レスポンシブデザイン(スマホ対応)
- ✅ エラーハンドリング(存在しない都市名への対応)
5. 安全に使うためのセキュリティ設定
AIにPCの操作権限を与えるのが怖いという方も安心してください。Antigravityには多層的なセーフティ機構が組み込まれています。
デフォルトのセキュリティ機能
| 機能 | 説明 | カスタマイズ |
|---|---|---|
| Deny List (拒否リスト) |
rm -rf / のような危険なコマンドはデフォルトで禁止されており、絶対に自動実行されません。 |
settings.json で追加可能 |
| Approval Gate (承認ゲート) |
ファイル削除、環境変数の変更、外部APIへの接続などは必ず人間の許可を求めます。 | Agent-assistedモードで有効 |
| Sandbox Mode (サンドボックス) |
特定のディレクトリ外へのアクセスを禁止できます。 | プロジェクト別に設定可能 |
| Code Review (コードレビュー) |
生成されたコードの差分を確認してから適用できます。 | 常時オン推奨 |
プロジェクト別ルール(.cursorrules)の活用
プロジェクトのルートに .cursorrules ファイルを置くことで、エージェントに従わせるルールを定義できます。
# コーディング規約 - 変数名はスネークケース (snake_case) を使用 - コメントは日本語で記述 - 関数には必ずdocstringを付ける # セキュリティルール - 環境変数は .env ファイルに記載し、リポジトリにコミットしない - API キーをハードコードしない # 禁止事項 - npm install -g は実行しない(ローカルインストールのみ) - データベースのマイグレーションは人間の承認後に実行
6. よくあるトラブルと対処法(FAQ)
インストール・起動関連
Q1. Windowsで「WSL拡張機能が見つかりません」エラーが出る
A. インストール構成によってはWSL拡張機能が認識されないバグがあります。以下の対処法を試してください。
- 方法1: Antigravityを一度アンインストールし、WSL2を先にインストールしてから再インストール
- 方法2: PowerShellでの開発に切り替える(設定→ターミナル→デフォルトシェルを「PowerShell」に変更)
Q2. 起動後、画面が真っ白になる
A. GPU関連の不具合の可能性があります。
- 方法1: キャッシュフォルダを削除(Windows:
%APPDATA%\Antigravity、Mac:~/Library/Application Support/Antigravity) - 方法2: GPUアクセラレーションを無効化(起動時に
--disable-gpuフラグを付ける)
Q3. Macで「開発元が未確認のため開けません」と表示される
A. システム環境設定→セキュリティとプライバシー→「一般」タブで「このまま開く」をクリックしてください。
動作・パフォーマンス関連
Q4. エージェントの動作が遅い、途中で止まる
A. 以下を確認してください。
- ネット回線: クラウドAIとの通信が遅延している可能性。有線LAN接続を推奨
- メモリ不足: タスクマネージャーでメモリ使用率を確認。90%以上なら他のアプリを閉じる
- API制限: 短時間に大量のリクエストを送ると一時的に制限される場合があります
Q5. 生成されたコードが動かない
A. これはAIあるあるです。以下の手順で対処してください。
- エラーメッセージをそのままAgent Managerに貼り付ける
- 「このエラーを修正してください」と指示
- それでもダメなら、エラー箇所を具体的に指摘(例:「23行目のインデントが間違っています」)
アカウント・ライセンス関連
Q6. 無料版の制限は?
A. 現在のβ版では以下の制限があります(2025年12月時点)。
- 月間リクエスト数: 1,000回まで
- 同時起動プロジェクト数: 3つまで
- チームコラボレーション: 未対応
Q7. 有料版はいつ出る?料金は?
A. 2026年Q2に「Antigravity Pro」として正式リリース予定。予想価格は月額$30〜50程度(GitHub Copilot Businessと同等)とされています。
7. 学習リソース:さらに使いこなすために
Antigravityを使いこなすには、「AIとの対話(プロンプトエンジニアリング)」のスキルが必要です。
📚 推奨学習リソース
- 公式ドキュメント:
antigravity.google/docs - YouTube公式チャンネル: チュートリアル動画が豊富
- Discord コミュニティ: ユーザー同士の情報交換が活発
- プロンプト集: GitHub上に「awesome-antigravity-prompts」リポジトリあり
8. まとめ:エンジニアは「タイピスト」から卒業しよう
Google Antigravityを使うことで、私たちは構文エラーやライブラリの調査といった「作業」から解放され、「どんな価値を作るか」という本質的な「創造」に集中できるようになります。
- ✅ 時間短縮: 実装時間が50〜70%削減(Tech Otaku Lab実測)
- ✅ 学習効率: 生成されたコードを読むことで、新しい技術を学べる
- ✅ バグ削減: AIがベストプラクティスに従ったコードを書く
- ✅ 言語の壁: 慣れていない言語でもAIがサポート
導入のロードマップ
公式サイトからダウンロードし、Launchpadで初期設定を完了させる
TODOアプリや簡単なAPIクライアントなど、失敗してもいいプロジェクトで試す
セキュリティ設定を厳密にした上で、本番プロジェクトの一部に適用
まだプレビュー段階ですが、この新しい「重力(Gravity)」を体験しない手はありません。まずはインストールして、その衝撃を体感してみてください。

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