試験運用版のハイブリッド推論と Android 向けの新しい Gemini モデル

革新的な AI 機能をアプリに実装したいと考えている Android デベロッパー向けに、最近、強力な新しいアップデートがリリースされました。

• ハイブリッド推論は、Firebase AI Logic の新しい API で、オンデバイス推論とクラウド推論の両方を活用できます。
• 画像生成用の最新の Nano Banana モデルを含む、新しい Gemini モデルのサポート。

さっそく本題に入りましょう。

ハイブリッド推論をテストする

新しいハイブリッド推論用の Firebase API では、初期ソリューションとしてシンプルなルールベースのルーティング アプローチを実装し、統合された API を介してオンデバイス推論とクラウド推論の両方を使用できるようにしました。今後、より高度なルーティング機能を提供する予定です。

これにより、アプリはデバイス上でローカルに実行される Gemini Nano と、クラウドでホストされる Gemini モデルを動的に切り替えることができます。オンデバイス実行では、ML Kit の Prompt API を使用します。クラウド推論は、Vertex AI と Developer API の両方で、Firebase AI Logic のすべての Gemini モデルをサポートしています。

これを使用するには、Firebase AI Logic とともに firebase-ai-ondevice 依存関係をアプリに追加します。

dependencies {
 [...] 
 implementation("com.google.firebase:firebase-ai:17.10.1")
 implementation("com.google.firebase:firebase-ai-ondevice:16.0.0-beta01")
}

初期化時に、GenerativeModel インスタンスを作成し、特定の推論モード（PREFER_ON_DEVICE（Gemini Nano がデバイスで利用できない場合はクラウドにフォールバック）や PREFER_IN_CLOUD（オフラインの場合はデバイス上の推論にフォールバック））で構成します。

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
        modelName = "gemini-3.1-flash-lite",
        onDeviceConfig = OnDeviceConfig(
           mode = InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE
        )
    )

val response = model.generateContent(prompt)

Android 向けハイブリッド推論用の Firebase API はまだ試験運用版ですが、特に Firebase AI Logic をすでに使用している場合は、アプリで試してみることをおすすめします。

現在、オンデバイス モデルは、テキストまたは単一のビットマップ画像入力に基づくシングルターンのテキスト生成に特化しています。詳しくは、制限事項をご覧ください。

Google は、ハイブリッド推論用の Firebase API を活用した新しいサンプルを AI サンプル カタログに公開しました。このサンプルでは、ハイブリッド推論用の Firebase API を使用して、選択したいくつかのトピックに基づいてレビューを生成し、それをさまざまな言語に翻訳する方法を示しています。コードをチェックして、動作を確認してください。

新しいハイブリッド推論サンプルの動作

新しいモデルを試す

新しい Gemini モデルの一部として、Android デベロッパーに特に役立ち、Firebase AI Logic SDK を介してアプリケーションに簡単に統合できる 2 つのモデルをリリースしました。

Nano Banana
昨年、Google は最先端の画像生成モデルである Nano Banana をリリースしました。数週間前には、Nana Banana の新しいモデルをいくつかリリースしました。

Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）は、プロフェッショナルなアセット制作向けに設計されており、特定のフォントやさまざまな種類の手書き文字をシミュレートして、忠実度の高いテキストをレンダリングできます。

Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）は、Nano Banana Pro の高効率版です。速度と大量のユースケース向けに最適化されています。幅広いユースケース（インフォグラフィック、バーチャル ステッカー、コンテキストに応じたイラストなど）に使用できます。  

新しい Nano Banana モデルは、実世界の知識と高度な推論機能を使用して、正確かつ詳細な画像を生成します。

Magic Selfie サンプル（画像生成を使用して自撮り写真の背景を変更する）を更新し、Nano Banana 2 を使用するようにしました。背景のセグメンテーションが画像生成モデルで直接処理されるようになったため、実装が容易になり、Nano Banana 2 の画像生成機能がさらに向上しました。こちらで実際の動作をご確認ください。

Firebase AI Logic SDK を介して使用できます。詳しくは、Android のドキュメントをご覧ください。

Gemini 3.1 Flash-Lite

また、Gemini Flash-Lite ファミリーの新しいバージョンである Gemini 3.1 Flash-Lite もリリースしました。Gemini Flash-Lite モデルは、品質とレイテンシのバランスが良く、推論コストが低いため、Android デベロッパーに特に好まれています。Android デベロッパーは、アプリ内メッセージの翻訳や、料理の写真からレシピを生成するなど、さまざまなユースケースでこのモデルを使用しています。  

現在プレビュー版の Gemini 3.1 Flash-Lite は、Gemini 2.5 Flash-Lite と同等のレイテンシで、より高度なユースケースに対応します。

このモデルの詳細については、Firebase のドキュメントをご覧ください。

まとめ

この機会に、カタログに掲載されている新しいハイブリッド サンプルをぜひご覧ください。これらの機能が実際に動作する様子を確認し、オンデバイス推論とクラウド推論の間のルーティングのメリットを理解できます。また、ドキュメントをご覧になり、新しい Gemini モデルをお試しください。