Last Updated on 2025-05-30 08:15 by admin

Googleは2025年5月20日、モバイルデバイス向けAIモデル「Gemma 3n」のプレビュー版を発表した。

同モデルはスマートフォン、タブレット、ラップトップ上で直接動作するよう設計され、Qualcomm Technologies、MediaTek、Samsung System LSI事業部と共同開発された新アーキテクチャを採用している。

Gemma 3nは5Bと8Bのパラメータ数を持ちながら、Google DeepMindが開発したPer-Layer Embeddings（PLE）技術により、2Bと4Bモデル相当の2GBから3GBのメモリフットプリントで動作する。

従来のGemma 3 4Bと比較して約1.5倍高速に応答し、テキスト、画像、音声、動画を処理するマルチモーダル機能を備える。音声認識と多言語翻訳機能を搭載し、日本語、ドイツ語、韓国語、スペイン語、フランス語での性能が向上している。

同技術は次世代Gemini Nanoの基盤としても活用され、2025年後半にAndroidとChromeで利用可能になる予定である。現在Google AI StudioとGoogle AI Edge Galleryアプリで利用可能で、完全オフラインでの動作を実現している。

From: Announcing Gemma 3n preview: powerful, efficient, mobile-first AI

【編集部解説】

Gemma 3nの発表は、AI業界における重要な転換点を示しています。これまでの大規模言語モデルが主にクラウド上での処理を前提としていたのに対し、Gemma 3nはスマートフォンやタブレットといった身近なデバイス上で直接動作することを目指した設計となっています。

技術的革新の核心

最も注目すべきは、Google DeepMindが開発したPer-Layer Embeddings（PLE）技術です。この技術により、5Bや8Bという大きなパラメータ数を持ちながら、実際のメモリ使用量は2GBから3GBに抑えられています。これは従来の常識を覆す画期的な進歩といえるでしょう。

MatFormerアーキテクチャも興味深い特徴です。ロシアのマトリョーシカ人形のように、大きなモデルの中に小さなモデルが入れ子状に組み込まれており、タスクの複雑さに応じて必要な部分だけを動作させることができます。

プライバシーとセキュリティの新次元

オンデバイス処理の最大のメリットは、ユーザーデータがデバイスから外部に送信されないことです。音声認識や画像解析といったセンシティブな処理が、完全にローカルで完結するため、プライバシー保護の観点から革命的な変化をもたらします。

実際の体験可能性

Google AI Edge Galleryアプリの提供により、開発者だけでなく一般ユーザーも実際にオンデバイスAIを体験できるようになりました。完全オフラインでの動作により、インターネット接続がない環境でも高度なAI機能を利用できる点は画期的です。

マルチモーダル機能の実用化

Gemma 3nは音声、テキスト、画像、動画を統合的に処理できる能力を持っています。これにより、リアルタイムでの多言語翻訳や、カメラで撮影した文書の即座の解析といった、これまでクラウド接続が必要だった機能がオフラインで利用可能になります。

潜在的な課題とリスク

一方で、オープンソースモデルとしてのライセンス問題も指摘されています。また、モデルの小型化に伴う性能の限界や、悪用の可能性についても継続的な監視が必要でしょう。

業界への波及効果

Gemma 3nの登場は、AI処理の分散化という大きなトレンドを加速させる可能性があります。クラウド依存からの脱却により、通信コストの削減や応答速度の向上が期待される一方、デバイスメーカーにとってはより高性能なチップセットの開発が急務となります。

長期的な展望

この技術は、AIの民主化という観点からも重要な意味を持ちます。高価なクラウドサービスに依存することなく、個人や小規模企業でも高度なAI機能を活用できる環境が整いつつあります。ただし、モデルの更新やセキュリティパッチの配布方法など、新たな課題も浮上してくるでしょう。

Gemma 3nは単なる技術的進歩を超えて、AIとの関わり方そのものを変える可能性を秘めた革新的なプロダクトといえます。

【用語解説】

Per-Layer Embeddings（PLE）
Google DeepMindが開発した技術で、AIモデルの各層の埋め込みパラメータを高速な外部ストレージにオフロードし、必要に応じて取得することでRAM使用量を大幅に削減する仕組みである。

MatFormerアーキテクチャ
ロシアのマトリョーシカ人形のように、大きなモデルの中に小さなサブモデルが入れ子状に組み込まれた構造で、タスクの複雑さに応じて必要な部分だけを選択的に動作させることができる。

オンデバイスAI
クラウドサーバーに依存せず、スマートフォンやタブレットなどのデバイス上で直接AI処理を実行する技術である。プライバシー保護や応答速度の向上が期待される。

エッジAI
データが生成される場所（エッジ）でAI処理を行う技術で、クラウドとの通信遅延を削減し、リアルタイム処理を可能にする。

マルチモーダル
テキスト、音声、画像、動画など複数の異なる形式のデータを統合的に処理・理解できるAI技術である。

Gemini Nano
Googleが開発したモバイルデバイス向けの軽量AIモデルで、Pixel 8 ProなどのAndroid端末に搭載されている。

【参考リンク】

Google AI Studio（外部）
GoogleのAI開発プラットフォームで、Gemma 3nを含む各種AIモデルの実験や開発が可能

Google AI Edge Gallery（外部）
Gemma 3nを実際に体験できる実験的なAndroidアプリ。完全オフラインでのAI機能を試すことができる

Qualcomm Technologies（外部）
米国の半導体企業で、スマートフォン向けプロセッサSnapdragonシリーズで知られる

MediaTek（外部）
台湾の半導体メーカーで、スマートフォンやタブレット向けのSoCを開発

Samsung System LSI（外部）
サムスン電子の半導体事業部門で、プロセッサやイメージセンサーなどを設計・製造

【参考動画】

【編集部後記】

Gemma 3nの登場により、私たちの手元にあるスマートフォンが、まるでSF映画のような高度なAIアシスタントに変わろうとしています。プライバシーを完全に保護しながら、リアルタイムで多言語翻訳や画像解析ができる未来が、もうすぐそこまで来ているのです。皆さんは、こうしたオンデバイスAIの進化によって、どのような新しい体験や可能性を期待されますか？また、日常生活でどんな場面で活用してみたいと思われるでしょうか？ぜひSNSで教えてください。

【参考記事】

Gemma 3n – モバイルファーストを実現する高効率な次世代AIモデル（外部）
Gemma 3nの技術的詳細と実用的なアプリケーションについて包括的に解説した記事

スマホでAIがローカルで動く時代へ！Gemma 3nのプレビュー版を解説（外部）
Gemma 3nの実際の使用方法とGoogle AI Edge Galleryアプリの詳細な使い方を説明

Android で Gemma-3n を試す（外部）
AndroidデバイスでGemma 3nを実際に動作させる具体的な手順を詳しく解説した技術記事

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