Gemini Spark｜Antigravityとの違いと料金【2026年9月】

「常時稼働のパーソナルエージェント」と聞いて開発者が最初に気にするのは、UIやユースケースではなく「セッションはどこで生きているのか」「権限確認はどのタイミングで挟まるのか」という設計の中身だろう。スマートフォンを閉じても動き続けるという触れ込みは、裏を返せば「クライアントの生存に依存しないエージェントランタイム」を誰かが常時運用しているということでもある。

2026年5月19日の Google I/O 2026 で Spark と開発者向け Antigravity エージェントが同時に発表され、7月29日には日本の Google AI Pro ユーザーへの拡大が公式ブログで告知された。そして9月17日、API 側のエージェントが世代交代した。つまり2026年5月から9月にかけて、Spark 側は対象プランが広がり、API 側はエージェント ID とツール名が変わっている。5〜7月に書かれた解説記事の手順をそのままコピーすると動かない箇所が出る。この記事では、その差分を公式一次情報で1つずつ確認していく。

なお、似た名前の製品として「Meta Muse Spark」があるが、これは別記事で扱ったMetaのエージェント開発者向けツールであり、GoogleのGemini Sparkとは無関係の別製品である。検索結果で混同しやすいので、先に区別しておく。

Gemini SparkとAntigravityの違い｜2026年9月27日時点の結論

一言でいえば、Antigravity は「エージェントの土台と道具立て」、Gemini Spark は「その土台の上に載った消費者向けの完成品」である。違いを整理するときに混乱が起きるのは、2026年9月時点で「Antigravity」という名前が2つの別物を指しているからだ。次の3つに分けると、検索で出てくる比較記事の食い違いも説明がつく。

① Google Antigravity（開発プラットフォーム）。公式の料金ページ（2026年9月27日取得）には Antigravity 2.0・Antigravity CLI・Antigravity Extensions・Antigravity IDE・Antigravity SDK が並び、個人向けは「Generally Available・月額0ドル」でサブスクリプションなしに使える。エージェントモデルとして Gemini 3.8 Flash・Gemini 3.7 Flash・Gemini 3.6 Flash・Gemini 3.1 Pro・Claude Sonnet & Opus 4.6・gpt-oss-120b にアクセスでき、Tab 補完と Command リクエストは無制限、週次のレート制限は「Basic」と表記されている。Google AI Pro／Ultra に入るとこのレート制限が上がり、組織向けは Google Cloud 経由の Organization plan になる。この系譜はGemini CLI終了とAntigravity CLI移行ガイドで扱った流れの続きだ。

② Antigravity エージェント（Gemini API のマネージドエージェント）。公式ドキュメント（最終更新2026年9月24日）は「Gemini API 上の汎用マネージドエージェント。API を1回呼ぶだけで、推論し、コードを実行し、ファイルを管理し、Web を閲覧するエージェントが、Google がホストする自分専用のセキュアな Linux サンドボックスの中で立ち上がる」と説明している。そして「Gemini 3.8 Flash で構築され、Antigravity IDE と同じハーネスを使う」と明記されている。ここが Spark の中身を推し量るときの最短経路になる。

③ Gemini Spark。製品ページは「24時間365日のパーソナル AI エージェント。タスクを渡すとバックグラウンドで動き続け、スマートフォンやノートPCの電源が落ちていても進む」と書く。入口は Gemini モバイルアプリ・Mac 版 Gemini アプリ・Gemini ウェブアプリ（gemini.google.com）の3つで、Spark 専用の公開 API や SDK は2026年9月27日時点で公式に記載がない。開発者が触れるのは①と②だ。

AntigravityとSparkの関係｜同じハーネスで入口が3つに分かれた

関係を確かめる一次情報は、Google 公式ブログのIntroducing Managed Agents in the Gemini APIと、上記の Antigravity エージェントのドキュメントだ。どちらも「IDE 版・CLI 版と同じハーネス」と言っている。つまり Google は、消費者向け（Spark）と開発者向け（Interactions API のエージェント）を、同じ技術基盤から同時に切り出して出荷した。

ただし同じハーネスでも、走っているモデルの世代は分かれている。Spark について書かれた日本語の公式ブログ（2026年7月29日）は「Gemini 3.5 を搭載したこの新しい機能が」と書いており、API 側のドキュメント（2026年9月24日更新）は既定が gemini-3.8-flash だと書いている。「Spark の中身＝API の既定モデル」と書いている記事があるが、公式表記としては一致していない。ここはハーネスは共通・モデルは別と読むのが安全だ。

もうひとつ、Spark 側の製品用語と API 側のプリミティブはきれいに対応している。Spark の FAQ が挙げる「Tasks・Skills・Schedules」は、API 側の3つの呼び出しにそのまま重なる。この対応表は、Spark で見た挙動を自社プロダクトへ移すときの設計図になる。

Spark 側の用語（公式FAQ）	Spark 側の説明	Antigravity エージェント API の対応物
Tasks	Gmail・カレンダー・Docs・Sheets・Slides に接続して仕事をさせる	interactions.create（agent＋input＋environment）
Schedules	時間指定または条件付きのトリガーで、必要なときに実行する	triggers.create（cron 式の schedule＋IANA の time_zone）
Skills	よくやる操作のやり方を定義して、繰り返しの指示を省く（例「ghostwriter」）	.agents/skills/<名前>/SKILL.md をマウントするとハーネスが自動発見する
接続アプリ（既定はオフ）	設定画面で Google アプリとの連携をオンにする	mcp_server（リモートMCP）／function（カスタム関数）
重要な操作の前の確認	支払いやメール送信の前に必ず確認する設計	Hooks の pre_tool_execution が allow／deny を返す
デバイスを閉じても続く	リモートブラウザが引き継いでタスクを最後まで進める	environment_id の再利用＋background=True

細かいが重要な注意が公式ヘルプにある。Spark の「スケジュール」は、Gemini チャットの「時間指定アクション」とは別機能だと明記されている。Spark の話をしているつもりで Gemini チャットの予約機能の手順を読むと噛み合わないので、設定画面の名前で確認したい。

SparkとAntigravityの違いを9項目で対照する

上の3分類を、判断に使う9項目で横に並べる。値はすべて2026年9月27日に公式ページから取得したものだ。

観点	Gemini Spark（消費者向け製品）	Google Antigravity（開発プラットフォーム）	Antigravity エージェント（Gemini API）
位置づけ	Gemini アプリの中で動く常時稼働エージェント	手元で使う開発ツール群（2.0／CLI／Extensions／IDE／SDK）	API 1回で立ち上がるマネージドエージェント
入口	Gemini モバイルアプリ／Mac 版／gemini.google.com	ダウンロードして起動	Interactions API・Google AI Studio
料金（2026年9月27日時点）	Google AI Pro 月額2,900円／Ultra 月額14,500円（20倍上限は月額32,000円）	個人は月額0ドル（GA）。Pro／Ultra でレート上限が上がる	従量課金（モデルのトークン＋ツール利用）。環境のコンピュートはプレビュー中は無課金
既定モデル	Gemini 3.5（2026年7月29日の公式ブログ表記）	3.8 Flash／3.7 Flash／3.6 Flash／3.1 Pro／Claude Sonnet & Opus 4.6／gpt-oss-120b から選ぶ	gemini-3.8-flash（agent_config.model で切替可）
実行環境	Google の安全なクラウド基盤。Web 閲覧はローカル Chrome かリモートブラウザ	利用者のマシン（IDE／CLI）	Google ホストの Ubuntu サンドボックス（CPU 4コア・メモリ16GB）
スケジュール実行	Schedules（時間指定・条件トリガー）。作業パネルで一時停止／再開	公式ページに定期実行の記載なし	triggers.create（cron＋タイムゾーン・pause／resume／即時実行）
権限・確認	連携アプリは既定オフ。重要な操作の前に確認	作業場所・権限・連携ツールを利用者が設定	ネットワーク allowlist／クレデンシャル注入／Hooks の allow・deny
対象ユーザー	18歳以上・個人 Google アカウント・AI Pro か Ultra 加入者	開発者（個人は無料で可）	アプリケーション開発者
提供状況	提供中（対象外地域あり）	Generally Available	プレビュー（仕様は変わる可能性あり）

優劣の話ではない。「常時稼働」を選ぶかどうかは、タスクの性質で決める設計判断だ。人間の作業と並走してコードを書くならローカル実行の応答性と可視性が有利で、人が寝ている間や離席中にリサーチや調整を進めたいならクラウド常駐が有利になる。ローカル実行型との比較軸そのものはAIエージェントのサンドボックス設計で整理した観点がそのまま使える。

Gemini Sparkを使う4つの条件と、使えない地域・アカウント

「違い」を調べる人の半分は、そもそも自分が使えるのかを知りたい。Gemini アプリ ヘルプ（2026年9月27日取得）に条件が明記されている。

• 18歳以上であること。
• Gemini モバイルアプリに個人の Google アカウントでログインしていること。仕事用または学校用の Google アカウントでは現時点で利用できない。
• Google AI Pro または Google AI Ultra のサブスクリプションに登録していること。
• アクティビティの保存がオンになっていること。

制限も同じページに書かれている。Gemini アプリがサポートされる全地域で使えるが、欧州経済領域・ナイジェリア・スイス・英国では利用できない。使える入口は Gemini モバイルアプリ、Mac 版 Gemini アプリ、Gemini ウェブアプリ（gemini.google.com）の3つだけだ。法人でまとめて配るつもりで検討している場合、この「仕事用アカウント不可」の1行が計画を左右する。Workspace 側の AI 機能とは別レイヤーの話なので、Google Workspace × Gemini の統合機能と混ぜずに考えたい。

Web 閲覧の仕組みも2通りある。ローカルブラウザを使う場合はパソコン版 Chrome のみが対象で、デバイスと Chrome を起動したままにしておく必要がある。ログイン済みのサイトにアクセスでき、許可すればパスワードマネージャーの認証情報も使う。リモートブラウザを使う場合はデバイスを閉じてもタスクが継続するが、サイトへのログインを求められる場面では利用者が引き継ぐまで一時停止する。タスクの完了前にデバイスを閉じても、Spark がリモートブラウザへ引き継ぐと公式は書いている。

運用で効く注意書きも2点ある。ひとつは「ログイン情報、お支払いの詳細、デリケートな情報と思われる情報は、タスクのスレッドに直接入力しないでください」。もうひとつは「オフライン時にスケジュールが実行されると、Gemini が意図しないアクションを完了するのを停止できないことがあります」。支払いや送信を含む定期タスクを預けるかどうかは、この1行を読んだ上で決める話になる。

antigravity-preview-05-2026は2026年10月5日に停止する

5〜7月の解説記事を見て実装した人がいちばん先に直すべき箇所がここだ。公式の廃止予定ページ（2026年9月27日取得）のマネージドエージェントの表には、こう書かれている。

エージェント	リリース日	停止日	推奨される置き換え
antigravity-preview-09-2026	2026年9月17日	停止日は未告知	—
antigravity-preview-05-2026	2026年5月19日	2026年10月5日	antigravity-preview-09-2026

リリースノートの2026年9月17日の項は、移行の分岐をはっきり書いている。リモートサンドボックス（environment: "remote"）で動かしていて、output_text か model_output のステップしか読んでいないなら、エージェント文字列を書き換えるだけで他は何も変わらない。一方、local_environment でツールをローカル実行している、または function_call ステップをパースしているなら、組み込みツールが変わっている。パラメータが snake_case から PascalCase になり、ファイル編集が全文の書き換えから行範囲の置換になった。公式が載せている対照表がそのまま移行チェックリストになる。

機能	05-2026	09-2026
ファイル作成	write_file(path, content)	write_to_file(TargetFile, CodeContent, Overwrite, Description)
ファイル編集	write_file(path, content)（全文書き換え）	replace_file_content(TargetFile, StartLine, EndLine, TargetContent, ReplacementContent)
ファイル読み取り	read_file(path, offset, limit)（バイトオフセット）	view_file(AbsolutePath, StartLine, EndLine, ContentOffset)
ディレクトリ一覧	list_files(path)	list_dir(DirectoryPath)
ファイル・コード検索	なし（シェルコマンドで代用していた）	find_by_name(SearchDirectory, Pattern, MaxDepth) と grep_search(SearchPath, Query, IsRegex)
シェル実行	code_execution(command, timeout_seconds)	変更なし
Web 検索	google_search(queries)	変更なし

09-2026 の世代では、ランタイムのハーネス自体も更新されている。モデルカードは「プロンプトキャッシュの改善、ネイティブのコード検索ツール、行範囲での効率的なファイル編集」を挙げ、入力コンテキスト1,048,576トークン（約135kで圧縮）・出力上限65,536トークンと記載している。移行のついでに、予算管理と環境フックの追加やbackground 実行の使い方も現行仕様で読み直しておくと、直す箇所が1回で済む。

Linuxサンドボックスの中身｜4コア16GBと7日の保持

旧版のこの記事では「公式ドキュメントに CPU コア数・メモリ量の具体的な記載が見つからない」と書いた。2026年9月時点では環境のドキュメントに固定値が公開されている。CPU 4コア、メモリ16GB。そして環境のコンピュート（CPU・メモリ・サンドボックス実行）はプレビュー期間中は課金対象外だ。

サンドボックスは Ubuntu で、よく使うものがはじめから入っている。UNIX ツールは curl・wget・git・rsync・unzip・ripgrep・fd-find・gawk・bc・tree・which・lsof・htop・jq・iproute2・procps・gcloud CLI。Python 3.12 には numpy・pandas・requests・google-genai・beautifulsoup4・pyyaml・ast-grep-cli。Node.js 22 には create-next-app・create-vite・typescript。新しい環境のプロビジョニングは最大で約5秒、大きなリポジトリをマウントするとこれより伸びる。

「デバイスを閉じても続く」を支えているのは、この環境のライフサイクルだ。公式の表は次のようになっている。

状態	挙動
Created	environment: "remote" か設定オブジェクトを指定した時にプロビジョニングされる
Active	インタラクションの実行中は動いている
Idle	操作がない状態が15分続くと自動スナップショットを取って停止する
Offline	最後にアクティブだった時点から7日は保持され、ID を渡せば再開できる
Deleted	7日のTTLが切れるか手動削除で削除される

マウントできるソースは3種類で、上限が決まっている。Git リポジトリ（repository）は500MB、Cloud Storage（gcs）は2GB、インライン（inline）は1ファイル1MB・合計2MBまで。制約として、エージェントが読めるのはテキストと画像だけでバイナリファイルは未対応、ルート（/）をマウント先には指定できない。ホスト型のサンドボックスを他社と比べるなら、E2B・Daytona・Modal の比較と同じ軸（起動時間・保持期間・ネットワーク制御）で並べると判断しやすい。

ネットワークは既定でアウトバウンド無制限だが、network.allowlist で許可ドメインを列挙すると、列挙したドメイン以外への通信は通らなくなる。disabled にすれば全遮断できる。認証情報はサンドボックスの中に置かない設計で、保存済みクレデンシャル（bearer_token／oauth2／environment_variable）を egress プロキシが送信時に注入する。公式ドキュメントは「リテラル値はサンドボックス内で動くもの（エージェント自身を含む）から読める。NODE_ENV のような設定に使い、秘密情報はすべてクレデンシャルに置くこと」と注意している。

料金｜Spark側の円建てとAPI側のドル建ては別会計

「Gemini Spark と Antigravity はどちらが安いか」という問いは、そもそも会計が別なので成立しない。Spark は Gemini アプリのサブスクリプション、Antigravity エージェントは Gemini API の従量課金だ。サブスクリプションの公式ページ（2026年9月27日取得）の値は次の通り。

プラン	月額（公式表記）	Spark の扱い	Antigravity のレート制限
Google AI Pro	2,900円	Spark の対象（公式ヘルプに Pro または Ultra と記載）	エージェントモデルの標準レート制限
Google AI Ultra（5倍）	14,500円	Deep Think や Gemini Spark などの高度な機能をいち早く利用（一部の国のみ）	レート制限を引き上げ
Google AI Ultra（20倍）	32,000円	同上	レート制限を最大に引き上げ
Antigravity 個人プラン	0ドル	—（Spark は含まない）	週次の基本レート制限

API 側は料金ページの値をそのまま見る。100万トークンあたり・有料ティアで、gemini-3.8-flash は入力0.75ドル（2026年12月31日まで。2027年1月1日から1.50ドル）、出力は思考トークンを含めて3.75ドル（同じく7.50ドルへ）、コンテキストキャッシュは0.075ドル（0.15ドルへ）。gemini-3.5-flash-lite は入力0.30ドル・出力2.50ドルで、低レイテンシとコスト重視のタスク向けだ。Google 検索によるグラウンディングは月5,000リクエストまで無料（Gemini 3.x 全体で共有）で、以降は1,000リクエストあたり14ドル。世代ごとの単価の動きはGemini 3.7 Flash の料金とベンチマークの回で追った流れと同じだ。

1タスクでいくらになるかは、公式ドキュメントが「見積」として区分ごとの目安を出している。これは Google 側の試算であり実測値ではない点を明記しておく。

タスク区分	入力トークン	出力トークン	目安コスト
調査・情報の統合	100k〜500k	10k〜40k	0.30〜1.00ドル
文書・コンテンツ生成	100k〜500k	15k〜50k	0.30〜1.30ドル
プロセス・システム設計	100k〜400k	10k〜30k	0.25〜0.80ドル
データ処理・分析	300k〜3M	30k〜150k	0.70〜3.25ドル

1ドル150円で換算すると、1タスクあたり約38円から約488円の幅になる。コストが読めない理由も公式が説明している。「エージェントが、必要なツール呼び出し・コード実行・ファイル操作の回数を自分で決める」からだ。だから上限は金額ではなくトークンで止める。agent_config に "type": "antigravity" と max_total_tokens を渡すと予算になり、キャッシュ済みトークンはこの上限に数えない。上限に達したインタラクションは status が "incomplete" になり、作業とコンテキストは残るので previous_interaction_id と environment_id を渡して続きから再開できる。

Interactions APIでAntigravityエージェントを呼ぶ最小構成

Spark 専用の SDK はないが、同じハーネスを叩く公式の入口は開いている。以下はすべて公式ドキュメントに掲載されている呼び出し形をもとにした Python の例だ（pip install google-genai・Python 3.11以降）。

# 最小構成：1回の呼び出しでサンドボックスが立ち上がる
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="Hacker Newsの上位10記事を要約し、PDFとして保存して",
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

既定で使えるツールは code_execution・google_search・url_context の3つ。environment を指定するとファイルシステムのツールが自動で有効になる。tools を明示的に書くのは、既定のセットを絞るときとカスタム関数やリモート MCP サーバーを足すときだけでよい。長時間のタスクは background=True で非同期にして、environment_id で同じサンドボックスに戻る。

# 非同期実行 → 同じ環境で2ターン目を投げる
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="リポジトリをクローンしてテストを実行して",
    environment="remote",
    background=True,
)

while interaction.status == "in_progress":
    time.sleep(5)
    interaction = client.interactions.get(id=interaction.id)

# ファイルと状態を保ったまま続きを頼む
followup = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input="落ちているテストを直して、もう一度実行して",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    environment=interaction.environment_id,
    background=True,
)

そして Spark の「Schedules」に相当するのが triggers だ。cron 式とタイムゾーンを渡すとエージェントが自動で起動し、実行ごとに同じ環境を使い回すので、前回作ったファイルが次の実行から見える。定期実行では期限付きのトークンをインラインで持たせず、保存済みクレデンシャルを参照するのが公式の推奨だ。

# 定期実行（cron）＋ネットワーク許可リストとクレデンシャル参照
# 注意: 本番環境で使用する前に、必ずテスト環境で動作確認してください。

from google import genai

client = genai.Client()

trigger = client.triggers.create(
    schedule="0 9 * * *",          # 毎日9時。"0 9 * * 1-5" なら平日の朝だけ
    time_zone="Asia/Tokyo",        # IANAタイムゾーン
    display_name="issue-solver",
    interaction={
        "agent": "antigravity-preview-09-2026",
        "input": "未対応のissueを確認して、直してPRを開いて",
        "environment": {
            "type": "remote",
            "network": {
                "allowlist": [
                    {"domain": "api.github.com", "credential": "github-production"},
                    {"domain": "github.com"},
                ]
            },
        },
    },
)

print(trigger.id, trigger.next_run_time)

トリガーは list／get／update（status を paused／active）／delete／run（スケジュールを待たず即時実行・一時停止中でも動く）／list_executions（実行履歴。interaction_id から本文を取れる）で管理する。作成時のオプションには max_consecutive_failures（既定5回で自動停止）と execution_timeout_seconds（既定600秒）がある。モデルを軽いものに替えたい場合は agent_config を渡す。指定できるのは gemini-3.8-flash（既定）・gemini-3.7-flash・gemini-3.6-flash・gemini-3.5-flash・gemini-3.5-flash-lite の5つだ。

# モデルとトークン予算を指定する
agent_config={
    "type": "antigravity",
    "model": "gemini-3.5-flash-lite",
    "max_total_tokens": 50000,
}

プレビュー段階の制約は先に知っておいたほうがよい。temperature・top_p・top_k・stop_sequences・max_output_tokens は非対応で 400 を返す。構造化出力も非対応。file_search・computer_use・google_maps はまだ使えない（画面操作系を試すならComputer Use の APIが別建てになる）。リモート MCP は Streamable HTTP のみで SSE は非対応、サーバー名は小文字の英数字のみ（大文字を使うと汎用の 400 Bad Request になる）という落とし穴がある。トランスポートの違いはMCP Streamable HTTP の実装ガイドで確認しておきたい。background=True は store=True（既定）が必要で、Function calling はステートフルのみ（previous_interaction_id で続ける必要があり、履歴を手で組み直すステートレス方式は非対応）。マルチモーダル入力はテキストと画像だけで、画像はインラインの base64 で渡す。Gemini API そのものの基礎から追いたい場合はGemini API完全ガイドが入口になる。

Spark相当を自前で組むなら、2026年9月に減った作業と残る作業

ここから先は Google の内部実装の推測ではなく、公開 API を土台に「常時稼働エージェント」を自前で構築する場合に何が必要かの整理だ。旧版のこの記事では必要な要素を4つ挙げた。そのうち1つは、9月の更新で API 側に入った。

• スケジューラ／トリガー層 → API 側に移った。旧版では「Interactions API はリクエスト駆動なので、定期的に自律巡回する挙動は呼び出し側で作る必要がある」と書いた。2026年9月時点では triggers が標準で入り、cron 式・IANA タイムゾーン・連続失敗時の自動停止・実行タイムアウト・実行履歴の取得までが API の機能になっている。外部のジョブ基盤が要るのは、Gemini 以外のワークロードと同じ台帳で並べたいときだけだ（Trigger.dev のような耐久実行基盤を選ぶ判断はそこで変わる）。
• 認可・スコープ管理 → 半分は Hooks に寄せられる。「取り返しがつく操作」と「調べるだけの操作」を分け、前者に人の承認を挟む発想は変わらない。実装は Hooks の pre_tool_execution で {"decision": "deny", "reason": "…"} を返す形に落とせる。ただし適用範囲に注意がある。Hooks が当たるのはサンドボックス内の組み込みツール（code_execution と view_file／write_to_file／replace_file_content／list_dir／delete_file）だけで、function やリモート mcp_server には当たらない。さらに、書き込み権限を持つエージェントは .agents/hooks.json 自体を書き換えられるので、改ざん耐性が必要なら読み取り専用のリポジトリからマウントする、と公式が明記している。
• 監査ログ → 送る手段はあるが「落ちたら通る」。post_tool_execution の HTTP フックで、ファイル読み書きのたびに外部の監視サーバーへイベントを送れる。ここで必ず押さえるべきなのは失敗時の挙動だ。フックのスクリプトが異常終了した・HTTP が非2xx を返した・タイムアウトした・想定外の JSON を返した場合、ランタイムはそれを「許可」として扱い、ツール実行はそのまま続く。壊れたスクリプトでアプリが止まらない設計だが、裏を返せば監査の欠損は静かに起きる。欠損を検知する仕組みは自分で持つ必要がある。
• 状態ストア → まだ設計判断が残る。環境を7日まで延命して environment_id で持ち回すか、都度使い捨てて成果物だけ外部（オブジェクトストレージや DB）へ出すか。稼働時間が長いほど延命型は積み上がるので、タスクの継続時間で分けるのが現実的だ。オーケストレーション層を薄く保つほど障害時の切り分けがしやすいという原則はマルチエージェントの設計パターンで整理した通りで、ここは変わっていない。

秘密情報の扱いも道具が増えた。クレデンシャルのドキュメントによると、保存した値は書き込み専用でAPIから読み出せない。bearer_token はヘッダーに注入するだけ、oauth2 はリフレッシュトークンからアクセストークンを取り直し、environment_variable は環境変数にプレースホルダを入れて送信時に実値へ差し替える。他ベンダーの同種のマネージド基盤と比べるならClaude Managed Agentsが近い比較対象になる。

よくある失敗パターン

「違い」を調べた後の実装でつまずきやすい箇所を、公式仕様に照らして並べる。

• ❌ 「Antigravity と Spark のどちらを採用するか」で比較表を作る
  ⭕ 3択に置き換える。そのまま使うなら Spark、手元の開発で使うなら Antigravity 2.0／CLI／IDE、自社アプリに組むなら Interactions API のエージェント。競合ではないので「勝ち負け」の軸を作ると判断を誤る。
• ❌ 5〜7月の記事どおり antigravity-preview-05-2026 を本番に残す
  ⭕ 2026年10月5日までに antigravity-preview-09-2026 へ。リモート実行で output_text だけ読んでいるなら文字列の置換だけで済む。
• ❌ ローカル実行や function_call のパースを残したまま ID だけ差し替える
  ⭕ 組み込みツール名とパラメータが変わっている。write_to_file／replace_file_content／view_file／list_dir と PascalCase の引数、行範囲での置換に合わせる。
• ❌ API キーを環境変数のリテラル値でサンドボックスに置く
  ⭕ 公式が「リテラル値はエージェント自身を含むサンドボックス内のすべてから読める」と明記している。秘密情報はクレデンシャルに保存し、allowlist の credential か env の {"credential": "…"} 参照で渡す。
• ❌ Spark に支払いや送信を含む定期タスクを丸ごと預ける
  ⭕ 公式ヘルプが「機密情報を含んだタスクのスケジュール設定を避ける」「オフライン時にスケジュールが実行されると、意図しないアクションを停止できないことがある」と書いている。確認が必要な操作は人が対応できる時間帯に寄せる。
• ❌ リモート MCP を SSE でつなぐ／サーバー名に大文字を使う
  ⭕ Streamable HTTP のみ対応。サーバー名は ^[a-z0-9_-]+$ で、大文字を含めると原因の分かりにくい 400 Bad Request になる。
• ❌ temperature を下げて出力を安定させようとする
  ⭕ このエージェントでは temperature・top_p・top_k・stop_sequences・max_output_tokens が 400 を返す。構造化出力も非対応なので、出力の型は system_instruction と後処理で担保する。

よくある質問

Q. Gemini SparkとAntigravityは同じものですか？

いいえ、別物として区別します。Antigravity はエージェント実行の土台（ハーネスと実行環境）で、Antigravity 2.0・CLI・Extensions・IDE・SDK という開発者向けの製品群と、Gemini API 上のマネージドエージェントの両方を指します。Gemini Spark は、この土台に Workspace 連携・常時稼働・Gemini アプリの UI を組み合わせた消費者向けの製品です。公式ドキュメントは Antigravity エージェントが「Antigravity IDE と同じハーネスを使う」と明記しています。

Q. Gemini Spark専用の開発者向けAPIやSDKはありますか？

2026年9月27日時点で、Spark 専用の公開 API は公式に記載がありません。ただし同じハーネスを使う「Antigravity エージェント」は、Gemini API の Interactions API（プレビュー）と Google AI Studio 経由で開発者が直接呼び出せます。Spark 相当の挙動を試したい開発者にとっては、これが最も近い公式の入口です。

Q. Gemini Sparkは Google AI Pro でも使えますか？料金はいくらですか？

使えます。公式ヘルプ（2026年9月27日確認）は条件を「Google AI Pro または Google AI Ultra のサブスクリプションに登録していること」と書いています。日本の公式ブログでも2026年7月29日に Pro ユーザーへの拡大が告知されました。月額は公式のサブスクリプションページで Google AI Pro が2,900円、Google AI Ultra が14,500円（使用量上限を20倍にする構成は32,000円）です。なおサブスクリプションページ側の表記では、Spark は Ultra の「高度な機能をいち早く利用できる（一部の国のみ）」の項に挙げられています。

Q. Gemini Sparkが使えない国やアカウントはありますか？

あります。公式ヘルプによると、Gemini アプリがサポートされる全地域で利用できますが、欧州経済領域・ナイジェリア・スイス・英国では利用できません。またアカウント側の条件として、18歳以上・個人の Google アカウント・アクティビティの保存がオンであることが必要で、仕事用または学校用の Google アカウントでは現時点で利用できません。使える入口は Gemini モバイルアプリ、Mac 版 Gemini アプリ、Gemini ウェブアプリの3つです。

Q. Antigravityは無料で使えますか？

開発プラットフォーム側は無料の枠があります。公式の料金ページ（2026年9月27日取得）では、個人向けが「Generally Available・月額0ドル・サブスクリプションなし」と記載され、Tab 補完と Command リクエストが無制限、週次のレート制限は基本レベルと書かれています。Google AI Pro／Ultra に加入するとレート上限が上がります。一方、Gemini API の Antigravity エージェントは従量課金で、モデルのトークンとツール利用分が課金対象です（環境のコンピュートはプレビュー期間中は課金対象外）。

Q. antigravity-preview-05-2026 はいつまで使えますか？

2026年10月5日に停止します。公式の廃止予定ページに、リリース日2026年5月19日・停止日2026年10月5日・推奨される置き換えは antigravity-preview-09-2026 と記載されています。後継の 09-2026 は2026年9月17日リリースで、停止日は未告知です。リモートサンドボックスで output_text か model_output のみを読んでいる実装なら、エージェント文字列の書き換えだけで移行できます。

Q. Antigravityエージェントのサンドボックスは Linux ですか？スペックは？

Google がホストする Ubuntu の Linux サンドボックスで、Bash・Python・Node.js のコマンドを実行できます。リソースは CPU 4コア・メモリ16GB固定です。Python 3.12 と Node.js 22 が入っており、numpy・pandas・requests・google-genai などが最初から使えます。起動は最大で約5秒。操作がない状態が15分続くと自動スナップショットを取って停止し、最後にアクティブだった時点から7日は保持されるため、environment_id を渡せば再開できます。

Q. Antigravityエージェントのモデルは切り替えられますか？

切り替えられます。agent_config の model に指定できるのは gemini-3.8-flash（既定）・gemini-3.7-flash・gemini-3.6-flash・gemini-3.5-flash・gemini-3.5-flash-lite の5つです。ただし agents.create で保存したマネージドエージェントは、作成時に設定したモデルに固定され、呼び出し時の上書きはできません。公式は「ツール呼び出しの挙動を予測可能にし、デバッグを一貫させ、セキュリティ境界を守るため」と説明しています。

Q. Antigravityエージェントで1タスクいくらかかりますか？

公式ドキュメントが区分ごとの見積を載せています（実測値ではなく Google 側の試算です）。調査・情報の統合が0.30〜1.00ドル、文書・コンテンツ生成が0.30〜1.30ドル、プロセス・システム設計が0.25〜0.80ドル、データ処理・分析が0.70〜3.25ドル。ばらつくのは、エージェントが必要なツール呼び出しやコード実行の回数を自分で決めるためです。上限を固定したい場合は agent_config に max_total_tokens を渡します。

まとめ｜今週やることは3つ

Spark そのものを分解することはできないが、同じ土台を公式に触る手段はすでに開いている。今週やることは3つに絞れる。1つ目は、コードに antigravity-preview-05-2026 が残っていないか検索すること。2026年10月5日で止まるので、これがいちばん優先度が高い。2つ目は、triggers を1本だけ作って cron 実行と list_executions の履歴を見ること。旧版で「自分で作る必要がある」と書いた層が、いま API 側にある。3つ目は、max_total_tokens と Hooks の deny を先に試しておくこと。プレビュー段階で権限モデルが変わる可能性があるので、早めに自分たちの要件で当ててみる価値がある。用途別のツール選定を俯瞰したい場合はAIエージェントツール比較も合わせて読める。

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参考・出典

• Gemini Spark 公式ページ — Google（参照日: 2026-09-27）
• Gemini Spark を使用して Gemini アプリ内でタスクとワークフローを管理する — Gemini アプリ ヘルプ / Google（利用条件・対象外地域・ブラウザの挙動。参照日: 2026-09-27）
• 「Gemini Spark」：24時間365日対応する自分だけの AI エージェントが日本の Pro ユーザーにも拡大 — Google Japan Blog（2026年7月29日・参照日: 2026-09-27）
• Gemini のサブスクリプション（Google AI Pro／Ultra） — Google（月額・レート制限。参照日: 2026-09-27）
• Antigravity agent — Gemini API Docs（最終更新2026-09-24・ツール／モデル選択／Triggers／コスト目安／制約。参照日: 2026-09-27）
• Antigravity preview（モデルカード） — Gemini API Docs（コンテキスト上限・09-2026 の更新点。参照日: 2026-09-27）
• Release notes — Gemini API Docs（2026年9月17日の 05-2026 → 09-2026 ツール対照表。参照日: 2026-09-27）
• Deprecations — Gemini API Docs（antigravity-preview-05-2026 の停止日。参照日: 2026-09-27）
• Environments in managed agents — Gemini API Docs（CPU 4コア・メモリ16GB・ライフサイクル・ソース上限。参照日: 2026-09-27）
• Hooks — Gemini API Docs（pre_tool_execution／post_tool_execution・失敗時は許可扱い。参照日: 2026-09-27）
• Credentials in managed agents — Gemini API Docs（bearer_token／oauth2／environment_variable。参照日: 2026-09-27）
• Building managed agents — Gemini API Docs（AGENTS.md・SKILL.md・モデル固定。参照日: 2026-09-27）
• Gemini API Pricing — Google AI for Developers（gemini-3.8-flash ほかの単価。参照日: 2026-09-27）
• Antigravity Pricing — Google Antigravity（個人プラン月額0ドル・モデル一覧。参照日: 2026-09-27）
• Introducing Managed Agents in the Gemini API — Google公式ブログ（参照日: 2026-09-27）
• Expanding Managed Agents in Gemini API: background tasks, remote MCP and more — Google公式ブログ（参照日: 2026-09-27）
• Managed Agents Quickstart — Gemini API Docs（参照日: 2026-09-27）

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