Android デベロッパーで、革新的な AI 機能をアプリに実装したいとお考えの場合は、最近リリースされた強力な新機能をご利用ください。

• ハイブリッド推論。デバイス上とクラウドの両方の推論を活用する Firebase AI Logic の新しい API。
• 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試す

新しい Firebase API for hybrid inference を使用すると、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 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ます。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 とクラウドホスト型の 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 が使用されます。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、PREFER_ON_DEVICE（デバイスで Gemini Nano が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）などの特定の推論モードで構成します。

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 用ハイブリッド推論の Firebase API はまだ試験運用版です。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 Bitmap 画像入力に基づく単一ターンのテキスト生成に特化しています。詳細については、制限事項をご覧ください。

ハイブリッド用の 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、選択したトピックに基づいてレビューを生成し、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のサンプル

新しいモデルを試す

新しい Gemini モデルの一環として、Android デベロッパーにとって特に有用で、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、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、新しい Nana Banana モデルを 2 つリリースしました。

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手書き文字のシミュレーションなど、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。速度と大容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、仮想ステッカー、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、正確で詳細な画像を生成します。

Nano Banana 2 を使用するように、マジック セルフィーのサンプル（画像生成を使用して自撮り写真の背景を変更）を更新しました。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 の画像生成機能が向上しました。実際の動作については、こちらをご覧ください。

Firebase AI Logic SDK を介して使用できます。詳しくは、Android 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比率が優れており、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 API 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 と同程度のレイテンシで、より高度なユースケースを実現します。

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

カタログの新しいハイブリッド サンプルを試して、これらの機能の動作を確認し、デバイス上の推論とクラウド推論間のルーティングのメリットを理解しましょう。また、新しい Gemini モデルをテストするためのドキュメントもご確認ください。