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

アプリに革新的な AI 機能を実装しようとしている Android デベロッパー向けに、強力な新機能がリリースされました。

• ハイブリッド推論: デバイス上での推論とクラウド推論の両方を活用するための Firebase AI Logic の新しい API
• 画像生成用の最新の Nano Banana モデルなど、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 では、デバイス上での推論とクラウド推論の両方を統合 API で使用できるように、シンプルなルールベースのルーティング アプローチを初期ソリューションとして実装しました。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。デバイス上での実行には 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。

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 を使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で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 向けの Firebase API for hybrid inference 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、デバイス上のモデルは、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。

Firebase API for hybrid 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、Firebase API for hybrid inference 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。コードを確認して、実際の動作をご覧ください。

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手書き文字のシミュレーションでも、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、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利用して、正確で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）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は画像生成モデルで直接処理されるため、実装が簡単になり、Nano Banana 2 の画像生成機能が向上します。実際の動作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。詳細については、 Android ドキュメントをご覧ください。

Gemini 3.1 Flash-Lite

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人気があります。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使用しています。

現在プレビュー版の Gemini 3.1 Flash-Lite では、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が可能になります。

このモデルの詳細については、Firebase 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、デバイス上での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することをおすすめします。また、ドキュメントで新しい Gemini モデルをテストすることもおすすめします。