01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
端末のCPU、GPU、NPUなどを利用して、文章の要約・返信候補・翻訳・音声認識・物体検出などを処理します。対象データを端末内で処理できるため、プライバシーの向上、オフラインでの利用、通信遅延の低減が期待できます。一方、利用できる機能は端末の性能、OS、メーカーなどに左右され、すべての端末で動作するとは限りません。モデルの保存には空き容量が必要で、初回取得や更新時にはネットワーク接続が必要になる場合もあります。また、製品内のすべてのAI機能が端末上で処理されるとは限りません。
02 / IN PRACTICE
On-device AIの活用例
たとえば、こんな場面で
スマートフォン上で録音内容を要約したり、メッセージへの返信候補を提示したりする用途が考えられます。対応環境では、通信できない状況でも端末内のモデルを使って処理できます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
利用前に、対応端末やOS、必要な空き容量、モデル取得時の通信条件を確認します。扱うデータが本当に端末内だけで処理されるかは、機能ごとの公式説明で確かめることが重要です。
参考資料
About Android AICore - Android Help （新しいタブで開きます）Manage on-device Generative AI models in Chrome （新しいタブで開きます）Google AI Edge | Google for Developers （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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