デベロッパーの AI ワークフローとニーズはそれぞれ異なります。AI が開発をどのように支援するかを選択できることが重要です。1 月には、Android Studio の AI 機能を強化するために、ローカルまたはリモートの AI モデルを選択できる機能を導入しました。そして本日、Android Studio の AI コーディング支援に Gemma 4 が利用可能になったことを発表します。Android 開発でトレーニングされたこの新しいローカルモデルは、デバイス上の処理のプライバシーと費用対効果、最先端の推論機能とツール呼び出し機能という、両方の利点を兼ね備えています。
ローカルで提供される AI アシスタンス
Gemma 4 はマシン上でローカルに動作するため、インターネット接続や API キーを必要とせずに、AI によるコーディング支援をコア オペレーションとして利用できます。主な利点は次のとおりです。
- プライバシーとセキュリティ: コードはマシンに保存されます。Gemma 4 は、エージェント モードのリクエストをすべてローカルで処理するため、データ プライバシー要件を扱うデベロッパーや、安全な企業環境で作業するデベロッパーに最適です。
- 費用対効果: 割り当ての上限を気にすることなく、複雑なエージェント ワークフローを実行できます。Gemma 4 は、最新の開発ハードウェアで効率的に動作するように最適化されており、ローカルの GPU と RAM を利用して、迅速で応答性の高いアシスタンスを提供します。
- オフラインでの利用: インターネット接続がない場合でも、エージェントを使用してコードを記述できます。
- 最先端の推論: Gemma 4 は、エージェント モードで複雑なマルチステップのコーディング タスクを実行できる、クラス最高の推論機能を備えています。
強力なエージェント コーディング
Gemma 4 は、エージェント ツール呼び出し機能を備えた Android デベロッパー向けにトレーニングされています。ローカルモデルとして Gemma 4 を選択すると、次のようなさまざまな開発ユースケースでエージェント モードを活用できます。
- 新機能の設計: デベロッパーは、エージェントに「電卓アプリを作成して」などのコマンドを入力して、新機能やアプリ全体の作成を依頼できます。エージェントは UI コードを生成するだけでなく、Kotlin での記述や Jetpack Compose の使用など、Android のベスト プラクティスに沿って作成します。
- リファクタリング: 「ハードコードされた文字列をすべて抽出し、strings.xml に移行する」などの高度なコマンドを指定できます。エージェントはコードベースをスキャンし、変更が必要なインスタンスを特定して、複数のファイルに同時に編集を適用します。
- バグの修正とビルドの解決: プロジェクトのビルドに失敗した場合や、永続的な lint エラーが発生した場合は、エージェントに「プロジェクトをビルドしてエラーを修正して」とプロンプトを送信できます。エージェントは問題のあるコードに移動し、ビルドが成功するまで修正を繰り返し適用します。
推奨されるハードウェア要件
26B MoE は、最小ハードウェア要件を満たすマシンを使用する Android アプリ デベロッパーにおすすめです。必要な RAM の合計には、Android Studio と Gemma の両方が含まれます。
| モデル | 必要な RAM の合計 | 必要なストレージ |
|---|---|---|
| Gemma E2B | 8 GB | 2 GB |
| Gemma E4B | 12 GB | 4 GB |
| Gemma 26B MoE | 24 GB | 17 GB |
始める
まず、最新バージョンの Android Studio がインストールされていることを確認します。
- ローカル コンピュータに LM Studio や Ollama などの LLM プロバイダをインストールします。
- [Settings] > [Tools] > [AI] > [Model Providers] で、LM Studio または Ollama インスタンスを追加します。
- Ollama または LM Studio から Gemma 4 モデルをダウンロードします。モデルサイズの選択については、ハードウェア要件をご覧ください。
- エージェント モードで、アクティブなモデルとして [Gemma 4] を選択します。
構成の詳細なチュートリアルについては、ローカルモデルの使用方法に関する公式ドキュメントをご覧ください。
Gemma 4 が、よりプライベートで安全、かつ強力な開発ワークフローをどのように実現するか、ぜひご注目ください。Android Studio の AI 機能を今後も改善していくうえで、皆様のフィードバックは不可欠です。バグや問題を見つけた場合は、問題を報告してください。また、LinkedIn、YouTube、X の活気ある Android デベロッパー コミュニティにもぜひご参加ください。ぜひコーディングにお役立てください。
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