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。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、今日 Gemma 4 向けに作成したコードは、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強化されているため、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本日より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、その驚異的な推論速度を確認できます

Gemma 4 は 140 を超える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エクスペリエンスの改善が期待できます。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提供し、アプリがテキスト、画像、音声を理解して処理できるようにします。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 Gemma 4 には 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に対応するように設計されています。
• E2B: 最大速度（E4B モデルの 3 倍の速度）と低レイテンシ向けに最適化されています。

この新しいモデルは、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、次のような機能強化をお試しいただけます。

• 推論: Chain-of-Thought コマンドと条件ステートメントで、より質の高い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てください。コメントに profanity、derogatory language、ヘイトスピーチ のいずれかの reason_for_flag が含まれている場合、コミュニティ ガイドラインに違反していると判断されます。審査がコミュニティ 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、質問に対してより正確に回答できるようになりました。たとえば、「1 年間に 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？」
• 時間の理解: モデルが時間に関する推論をより正確に行えるようになり、カレンダー、リマインダー、アラームに関連するユースケースでの精度が向上しました。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）を使用するユースケース（グラフの認識、視覚データの抽出、手書き文字の認識など）で、より正確な結果が得ら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すぐに始めましょう。

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、プロンプトを調整し、使い慣れた ML Kit Prompt API を使用してビルドします。モデルを指定する新機能が導入され、テスト用に E2B（高速）バリアントまたは E4B（フル）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 プレビュー期間中の注意点

このデベロッパー プレビューの目的は、特定のアプリのプロンプトの精度を高め、新しいユースケースを検討するうえで、デベロッパーの皆様に先行して取り組んでいただくことです。

プレビュー期間中、Prompt API でのツール呼び出し、構造化出力、システム プロンプト、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 の新機能を最大限に活用しやすくなるだけでなく、パフォーマンスも大幅に最適化されます。

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代表するものではない CPU 実装で最初に実行されます。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、対応デバイスを増やす予定です。

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、ぜひご確認ください。

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: 新しいモデルをターゲットとするように ML Kit の実装を更新し、Android Studio でビルドを開始します。