2026年7月13日、米Googleは「Google I/O India」で、Pixel 10シリーズ向けに最適化したAIモデル「Gemma 4 E2B for TPU」を発表した。Google TensorのTPUを活用し、データをクラウドへ送信せずにAIを実行する完全オフライン環境を実現するほか、開発者向けSDKも公開し、オンデバイスAIの普及を後押しする。
Pixel 10向けオンデバイスAIを強化
Googleが発表した「Gemma 4 E2B for TPU」は、Pixel 10シリーズに搭載されるGoogle TensorのTPU（※）向けに最適化された軽量AIモデルである。AI処理を端末内で完結できる設計となっており、ユーザーデータをクラウドへ送信することなく、オフライン環境でも高度なAI機能を利用できる。
発表では、テキスト・画像・音声を統合的に扱うマルチモーダルAIのデモも公開された。AIチャットや画像認識、音声文字起こしをインターネット接続なしで実行できるほか、旅行計画やレシピ提案にも対応する。
また、「FunctionGemma」を活用したエージェント機能では、音声やテキストによる指示だけでWi-Fi設定や地図の起動などスマートフォンの基本操作を実行できることが示された。小売業向けにはレシピから店舗内の商品棚を案内する機能、自動車整備向けには故障部品の画像診断など、業界別の活用例も紹介されている。
あわせてGoogleはTensor SDKのベータ版を公開した。100種類以上の機械学習モデルや軽量言語モデルを利用できるほか、オープンソースのサンプルコードも提供し、Pixel向けエッジAIアプリケーションの開発環境を整備する。
※TPU： AI処理に特化してGoogleが独自開発した「Tensor Processing Unit」の略称。機械学習の推論を高速かつ省電力で実行できる。
端末内AIの普及が競争軸になる可能性
今回の発表は、生成AIの競争が「モデル性能」だけでなく、「どこでAIを動かすか」という段階へ移りつつあることを示す事例の一つと受け止められる。オンデバイスAIは通信環境に依存せず利用できるほか、個人情報を外部サーバーへ送信せずに処理できるため、プライバシー保護や応答速度の向上といったメリットが期待される。
一方で、端末内で動作するAIはスマートフォンの演算性能やメモリー容量、消費電力などの制約を受ける。より高度な推論や大規模モデルではクラウドとの連携が必要となる場面も多く、すべてのAI処理をオンデバイスへ移行するには一定の時間を要する可能性がある。
また、Googleが専用AIチップ、軽量モデル、SDKを一体で提供する体制を整えたことは、オンデバイスAIの開発環境を広げる取り組みとして注目される。今後、対応アプリの拡充が進めば、オフラインで利用できるAIサービスが増加し、スマートフォン市場ではオンデバイスAIの性能が差別化要素の一つになる可能性がある。
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