LLM推論重要度 ★8
Pixel 9/10のAI処理が50％高速化、130MBのメモリー節約と電池持ちを改善するグーグル「Gemini Nano v3」新技術とは
On-device AI·2026/7/17
AI要約
Googleは、オンデバイスAI「Gemini Nano v3」モデルの推論性能を劇的に高速化するマルチトークン予測（MTP）アーキテクチャを開発した。この新技術は、「Pixel 9」および「Pixel 10」向けに展開されており、特に「Pixel 9」シリーズでは50%以上の速度向上が確認されている。従来の生成プロセスや個別モデルによるボトルネックを解消し、バッテリー消費を抑えながら、通知要約や文章校正などのAI処理を高速化する。モバイルデバイスの限られたRAM消費を抑えるため、メインモデルの最終層にTransformerヘッドを追加し、追加したMTPヘッドのパラメーターのみを学習させる手法を採用している。
AI要点
- Googleは「Gemini Nano v3」でマルチトークン予測（MTP）アーキテクチャを開発し、オンデバイスAIの推論性能を向上させた
- Pixel 9/10シリーズで50%以上の速度向上と130MBのメモリ節約を実現し、バッテリー持ちも改善する
- Transformerヘッドを追加し、追加したMTPヘッドのパラメータのみを学習させる手法を採用している
- 通知要約や文章校正などのAI処理が高速化される
なぜ重要か
Gemini Nano v3のMTPアーキテクチャは、スマートフォンの限られたリソースで高度なAI処理を高速かつ効率的に実行可能にし、ユーザー体験を大幅に向上させ、オンデバイスAIの普及を加速させる可能性があります。