Google は、最も高性能な AI モデルを Android デバイスに直接搭載することに取り組んでいます。本日、最新の最先端オープンモデルである Gemma 4 のリリースを発表いたします。

これらのモデルは次世代の Gemini Nano の基盤となるため、Gemma 4 用に記述したコードは、今年後半にリリースされる Gemini Nano 4 対応デバイスで自動的に動作します。Gemini Nano 4 では、パフォーマンスの最適化がさらに進んでいるため、Android エコシステム全体で最も効率的なオンデバイス推論を使用して本番環境にリリースできます。

このモデルには、AICore デベロッパー プレビューを通じて今すぐ早期アクセスできます。

デベロッパー プレビューの UI で Gemini Nano 4 Fast モデルを選択すると、コードを記述する前に超高速の推論速度を確認できます

Gemma 4 は 140 以上の言語をネイティブでサポートしているため、世界中のユーザー向けにローカライズされた多言語エクスペリエンスを向上させることができます。さらに、Gemma 4 はマルチモーダル理解で業界をリードするパフォーマンスを実現し、アプリでテキスト、画像、音声を理解して処理できます。パフォーマンスと効率の最適なバランスを実現するため、Android 版の Gemma 4 には次の 2 つのサイズがあります。

• E4B: 高い推論能力と複雑なタスク向けに設計されています。
• E2B: 最大速度（E4B モデルの 3 倍）と低レイテンシを実現するように最適化されています。

新しいモデルは以前のバージョンよりも最大 4 倍高速で、バッテリーの使用量を最大 60% 削減します。本日より、次のような機能の改善を試すことができます。

• 推論: Chain-of-Thought コマンドと条件文で、より高品質な結果が返されるようになりました。例: 「次のディスカッション スレッドのコメントがコミュニティ ガイドラインに準拠しているかどうかを判断します。コメントに、理由_for_flag: 冒とく、侮辱的な言葉、ヘイトスピーチのいずれか 1 つ以上が含まれている場合、コミュニティ ガイドラインに準拠していません。レビューがコミュニティ ガイドラインに準拠している場合は、{true} を返します。それ以外の場合は、{false, reason_for_flag} を返します。」
• 数学: 数学のスキルが向上したため、モデルは質問に正確に回答できるようになりました。例: 「年 26 回給与を受け取る場合、1 年間で 10,000 ドルの貯蓄目標を達成するには、1 回の給与でいくら積み立てる必要がありますか？」
• 時間理解: 時間に関する推論能力が向上し、カレンダー、リマインダー、アラームを含むユースケースでより正確に使用できるようになりました。例: 「イベントは 8 月 18 日の午後 6 時で、イベントの 10 時間前にリマインダーを送信する必要があります。リマインダーを送信する日時を返します。」
• 画像理解: OCR（光学式文字認識）を含むユースケース（グラフの理解、視覚データの抽出、手書き文字認識など）で、より正確な結果が返されるようになりました。

デベロッパー プレビューに参加して、プレビュー モデルでこれらのモデルをダウンロードし、次世代の機能の構築をすぐに開始しましょう。

モデルのテストを開始する

デベロッパー プレビュー ガイドに沿って、コードなしでモデルを試すことができます。これらのモデルを既存のワークフローに直接統合したい場合は、シームレスに統合できます。Android Studio にアクセスしてプロンプトを改良し、使い慣れた ML Kit Prompt API でビルドしてください。モデルを指定する新機能が導入され、テスト用に E2B（高速）または E4B（フル）のバリアントをターゲットにできるようになりました。

// Define the configuration with a specific track and preference
val previewFullConfig = generationConfig {
    modelConfig = ModelConfig {
        releaseTrack = ModelReleaseTrack.PREVIEW
        preference = ModelPreference.FULL
    }
}

// Initialize the GenerativeModel with the configuration
val previewModel = GenerativeModel.getClient(previewFullConfig)

// Verify that the specific preview model is available
val previewModelStatus = previewModel.checkStatus()
if (previewModelStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) {
    // Proceed with inference
    val response = previewModel.generateContent("If I get 26 paychecks per year, how much I should contribute each paycheck to reach my savings goal of $10k over the course of a year? Return only the amount.")

} else {
    // Handle the case where the preview model is not available
    // (e.g., print out log statements)
}

デベロッパー プレビューで期待できること

このデベロッパー プレビューの目的は、プロンプトの精度を高め 、特定のアプリの新しいユースケースを探索 できるようにすることです。

プレビュー期間中は、ツール呼び出し、構造化出力、システム プロンプト、Prompt API の思考モードのサポートなど、いくつかのアップデートが行われます。これにより、Gemma 4 の新機能を最大限に活用し、パフォーマンスを大幅に最適化できます。

プレビュー モデルは、AICore 対応デバイスでテストできます。これらのモデルは、Google、MediaTek、Qualcomm Technologies の最新世代の専門 AI アクセラレータで実行されます。他のデバイスでは、モデルは最終的な本番環境のパフォーマンスを表さない CPU 実装で実行されます。デバイスが AICore 対応でない場合は、AI Edge Gallery アプリでこれらのモデルをテストすることもできます。今後、より多くのデバイスをサポートする予定です。

開始方法

Gemma 4 がユーザーにどのようなメリットをもたらすか確認してみましょう。

1. オプトイン: AICore デベロッパー プレビューに登録します。
2. ダウンロード: オプトインすると、サポートされているテストデバイスに最新の Gemma 4 モデルを直接ダウンロードできます。
3. ビルド: ML Kit の実装を更新して新しいモデルをターゲットにし、Android Studio でビルドを開始します。