Gemma 4 が 4 月初旬にリリースされてから、Antigravity の使い心地が明らかに変わりました。
ローカルで Gemma 4 を動かしながらコーディングしてみると、クラウドモデルとのレスポンス品質の差が感じられない場面が増えてきて、「AI の民主化」というフレーズがようやく実感を伴ってきたな、と思っています。
Google I/O 2026 は 5 月に開催される予定です。Antigravity の今後について期待していることを語る前に、2026 年前半に実際に起きた変化を整理してみたいと思います。個人開発を続ける中で体感してきたことを中心に、できるだけ正直に書きます。
Dolice Labs の運営も2014年からの個人開発と地続きで、ここで扱う題材は実際の現場で検証してから記事に起こしています。
Gemma 4 統合で変わった「ローカル開発」の体験
Antigravity に Gemma 4 を組み込んで最初に驚いたのは、コード補完の「文脈を掴む力」が以前とは比べものにならないほど向上していたことです。
以前は、複数ファイルにまたがるリファクタリングをエージェントに依頼すると、どこかで文脈が切れて「もう一度説明してもらえますか」という場面が生じていました。Gemma 4 では、長いセッションでもその文脈の途切れが大幅に減りました。プロジェクトの全体像を把握したまま、細かい変更を積み重ねていける感覚があります。
プライバシーを重視するプロジェクトで、コードをクラウドに送りたくないという場面でも Gemma 4 のローカル実行は非常に有効です。設定方法の基礎は Gemma 4 × Antigravity 活用ガイド でも解説していますが、2026 年 4 月時点で安定動作を確認できているのは 8B モデルと 12B モデルです。27B 以上になるとメモリ要件が跳ね上がるため、まず 8B で試してみることをおすすめします。
# Antigravity で Ollama 経由のローカル Gemma 4 を指定する設定例
# .antigravity/settings.json に追記する
{
"modelOverride": {
"provider": "local",
"model": "gemma4:8b",
"endpoint": "http://localhost:11434/v1",
"contextWindow": 32768,
"temperature": 0.2
}
}
# Ollama でモデルを起動する
# ollama run gemma4:8b
#
# 期待する動作: Antigravity の補完・チャットが
# ローカル Gemma 4 経由で応答するようになる
# レイテンシは増えるが、コードがクラウドに送信されないtemperature を 0.2 に下げておくのがポイントです。コード生成タスクでは、創造性よりも再現性が優先されます。0.7 以上にすると、補完が「面白いが使えない」方向に振れることがあるので注意してください。
AgentKit 2.0 と「任せる」感覚が変わった
AgentKit 2.0 が登場して、エージェントへの「任せ方」が変わりました。最も実感しているのは、カスタムツールの定義が格段に簡単になったことです。
以前は、エージェントに新しいことを教えるためには相応の定型コードが必要でした。AgentKit 2.0 では、TypeScript の関数定義からツールスキーマが自動生成されるため、エージェントのツールセットを拡張するコストがかなり下がっています。
私が最もよく使うのは、エラーハンドリングの自動組み込みです。エージェントが何かに失敗したとき、以前は人間が介入しなければならなかった場面で、リトライロジックが自動で走るようになりました。開発中に「あ、またエージェントが止まってる」と気づいてターミナルに戻る、という体験がずいぶん減りました。
詳しい実装パターンは AgentKit 2.0 完全ガイド にまとめていますが、AgentKit 2.0 で最初に試してほしい機能は、エラーハンドリング付きのカスタムツール定義です。動くサンプルを手元で実行してから概念を理解する方が、明確に早く身につきます。
Manager Surface が変えた「個人開発チーム」の意味
Manager Surface は、複数のサブエージェントを一つの上位エージェント(Manager)が調整するアーキテクチャです。
最初に使ったときに「自分がディレクターになった感覚」がありました。「このAPIドキュメントを読んで、実装案を 3 つ比較してほしい」と Manager に指示を出すと、Manager がサブエージェントに役割を分解して各自が調査し、結果を集約して返してくる。
個人開発でこの仕組みを使う典型的なシナリオは、「新機能追加時のリサーチ → 設計 → 実装」の分担です。リサーチエージェントが既存コードを読み、設計エージェントが実装案を生成し、コーディングエージェントが実際のコードを書く。すべてを自分でこなすよりも、明らかに見通しがよくなります。
ただし、Manager Surface には癖もあります。サブエージェントへの指示が曖昧だと、意図しない方向に進んでしまうことがあります。「ディレクターとしての自分がしっかり役割を定義する」という習慣が大切だと感じています。
MCP エコシステムと、私が日常的に使う連携
2026年に入ってから、MCP(Model Context Protocol)を活用したツール連携が Antigravity 周辺でかなり広がりました。Antigravity 本体がまだ MCP に完全対応していない部分もありますが、独自の拡張機能との組み合わせで十分な連携が実現できています。
私が日常的に使っているのは以下の 3 つです。
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Figma 連携: デザインファイルのコンポーネント定義を Antigravity に読み込ませると、UI コードの生成精度が上がります。「このデザインのボタンをコンポーネント化して」という指示が、デザインの意図に沿った実装になりやすい。
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GitHub Issues 連携: 未解決のイシューを Antigravity のコンテキストに組み込んで、修正の優先度を提案させています。エラーログと合わせて渡すと、どのイシューが関係しているかを特定してくれることもあります。
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Supabase スキーマ読み込み: データベース構造を把握した状態でクエリや API を生成させることで、型の不整合が減りました。スキーマを渡さずに書かせると、存在しないカラムを参照するコードが出てくることがあるので、この連携は地味に効いています。
MCP サーバーを自作する場合の基本パターンは カスタム MCP サーバー 実践ガイド で解説しています。自分のプロジェクト固有のデータソースを渡せるようになると、エージェントの出力品質がかなり変わります。
Google I/O 2026 で期待していること
Google I/O 2026 まであと約 1 ヶ月です。Antigravity に関して、今のトレンドから自然な進化として期待していることがあります。
Gemma 4 のさらなる最適化: 現在の 8B モデルはパフォーマンスがよいですが、Antigravity の Editor View との統合をより深くした「Antigravity 最適化版」の登場に期待しています。コード生成に特化したファインチューニングが加わると、補完精度はさらに向上するはずです。
AgentKit の安定化とエコシステム: AgentKit 2.0 はまだベータ品質の部分が残っています。I/O では安定版のアナウンスと合わせて、コミュニティが作ったエージェントテンプレートを共有できる仕組みが来ると面白いと思っています。
Stitch × Antigravity の統合深化: Google Stitch と Antigravity の連携は、2026 年前半にかなり進みました。UI の生成からデプロイまでのサイクルが Antigravity 内でより完結するような発表があれば、個人開発者にとって大きな武器になります。
Firebase Studio との融合: Firebase Studio と Antigravity は現在それぞれ独立したプロダクトとして存在していますが、Firebase プロジェクトの文脈を Antigravity が常に把握した状態で開発できるような統合が来るのではないかと期待しています。バックエンドの状態をリアルタイムで知りながらフロントエンドを書ける環境は、個人開発では特に効いてきます。
I/O 前に試しておきたいこと
I/O 後は新機能の情報が一気に流れてきます。その時に素早く動けるように、今のうちに試しておくとよいと感じているのは 2 つです。
Gemma 4 のローカル実行環境を整えておく: I/O でモデルのアップデートがあった際、ローカル実行の基盤があれば即座に試せます。Ollama のインストールと Gemma 4 8B の動作確認だけでも、先にやっておく価値があります。
AgentKit 2.0 を手を動かして体験しておく: 概念だけ理解していても、実際に動かした経験があるかどうかで、新機能の吸収速度が変わります。最小限のエージェントでいいので、一度自分で構築してみてください。
Google I/O 2026 の Antigravity 関連セッションは、公式サイト(io.google)で随時情報が更新されます。個人的には、今年の I/O は去年よりも具体的な実装事例が多くなると予想しています。AI IDE の競争が激化する中で、Google がどんな手を打ってくるか — 楽しみにしています。