Google は、最も高性能な AI モデルを直接 Android デバイスに搭載することに取り組んでいます。このたび、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 向け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、最も効率的なオンデバイス推論を使用して Android エコシステム全体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に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対応の機能が向上します。さらに、Gemma 4 はマルチモーダル理解で業界トップクラスのパフォーマンスを発揮し、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バランスを最適にするため、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: 「ディスカッション スレッドの次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: チャートの理解、視覚データの抽出、手書き文字認識など、OCR（光学式文字認識）を含むユースケースで、より正確な結果が返されるようになりました。

今すぐデベロッパー 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始めましょう。

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絞り込み 、特定のアプリの新しいユースケースを探索 するための足がかりを提供することです。

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を実施する予定です。これにより、Gemma 4 の新機能と大幅なパフォーマンスの最適化を簡単に活用できるようになります。

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 の最新世代の専用 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せんか？

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。