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サンプル カタログ アプリで Android の AI を試す

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AI の状況が拡大し続ける中、デベロッパーはどこから始めればよいのか、どの API または SDK がユースケースに最適なのかがわからないという声をよく聞きます。

そこで、オンデバイス モデルとクラウドモデルの両方を使用した AI 対応機能の例を紹介し、ユーザーに快適なエクスペリエンスを提供するためのヒントを提供したいと考えました。

このたび、再設計された Android AI サンプル カタログ をリリースしました。これは、次世代の AI 搭載 Android アプリを構築するためのヒントや情報を提供することを目的とした専用のアプリケーションです。

Google AI でできること

Android AI サンプル カタログは、Google AI API と SDK の機能を試すことができるワンストップの場所として設計されています。さまざまな AI ユースケースを示すサンプルが用意されており、実際にテストできます。このカタログは、構築できるものを実際に体験し、ニーズに合った適切なソリューションと機能を見つけることができるように設計されています。

カタログに掲載されているサンプルの一部を以下に示します。

imagen1.png

Imagen を使用した画像生成

Imagen を使用して、さまざまな芸術様式で風景、オブジェクト、人物の画像を生成します。

gemini2.png

Gemini Nano を使用したオンデバイスでの要約

GenAI Summarization API を介して Gemini Nano を使用して、デバイス上でテキストを要約できます。

banana3.png

Nano Banana とのチャット

Gemini 3 Pro Image モデル(別名「Nano Banana Pro」)を使用したチャットボット アプリ。モデルとの会話を通じて画像を編集できます。

gemini4.png

Gemini Nano を使用したオンデバイスでの画像の説明

GenAI Image Description API を介して Gemini Nano を使用して、画像の説明を生成できます。

その他のサンプルには、Imagen のマスク編集機能を使用した画像編集、Gemini Live API を使用して音声で制御する ToDo リスト アプリ、Gemini Nano を搭載したオンデバイスの書き換えアシスタントなどがあります。

クラウド推論を使用するサンプルは Firebase AI Logic SDK を使用して構築され、オンデバイス推論を実行するサンプルには ML Kit GenAI API が使用されます。モデルと SDK に新機能が追加されたら、新しいサンプルを作成し、既存のサンプルを更新する予定です。

完全にオープンソースで、コピー可能

学習に最適な方法は実践することだと考えています。そのため、AI サンプル カタログは完全にオープンソースであるだけでなく、AI 機能に関連するコードが自己完結型でコピーして貼り付けやすいため、独自のプロジェクトでこれらのコードサンプルをすばやく試すことができます。

アプリでサンプルを調べていて、その構築方法を確認したい場合は、[<> ソース] ボタンをクリックするだけで、GitHub のコードに直接移動できます。

imagechat.png

すぐに始められるように、各サンプルには、使用されている API と主要なコード スニペットが記載された README ファイルが含まれています。

sample_readme_bazel.png

注: Firebase AI Logic SDK を使用してサンプルを実行するには、Firebase AI プロジェクトを設定する必要があります。また、Gemini Nano を搭載した ML Kit Gen AI API を使用するサンプルは、特定のデバイスでのみサポートされています。

また、学習体験をより魅力的で直感的なものにするために、アプリのユーザー インターフェースにも工夫を凝らしました。Android の外観に表現力豊かな AI デザイン言語を取り入れた、大胆な新しいブランドでアプリを刷新しました。特に、新しい Material 3 の表現力豊かなコンポーネントには、鮮やかで質感のある背景が使用されており、サンプルを探索してコードを掘り下げるためのモダンで楽しい環境を提供します。生成された画像の構成にインスパイアされた体系的なイラストは、洗練された表現力豊かなエクスペリエンスをさらに高めます。

androidsamples.png

今すぐ Android AI サンプル カタログをチェックして、機能をテストし、GitHub のコードを掘り下げて、独自の AI 搭載のアイデアを実現しましょう。

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