よりスマートなアプリを作成する
機械学習(ML)を使用すると、アプリを強化し、画像、音声、テキストを処理する機能を追加できます。
ベテランのデベロッパーでも初心者でも、アプリには機械学習機能を追加できます。
低遅延
テキスト、音声、動画をリアルタイムで処理することで、新しいユーザー エクスペリエンスを実現します。
データをデバイスに保存
ユーザーデータをクラウドに送信せずに、ローカルで推論を実行します。
オフラインで使用できます
ネットワーク接続やクラウドでのサービスの実行は不要です。
コスト削減
ML 機能をデバイス上で実行することで、クラウドの請求額を削減できます。
Gemini で Android アプリを強化
Gemini API
サーバーで Gemini を実行する
新しい Gemini API を使用すると、Google のサーバーでモデルの推論を実行できます。バックエンドから API を呼び出すか、新しい Google AI SDK(Android 用クライアント SDK)を直接統合できます。
Android AICore
Gemini をデバイスで実行する
Android 14 以降の Android AICore は、Gebit Nano などの基盤モデルをデバイスで直接実行できるようにする新しいシステム機能です。
すぐに使用できる ML とカスタム ML
ML Kit SDK を使用した一般的なユーザーフロー
ML Kit は、一般的な問題に対する本番環境に対応したソリューションを提供します。ML の専門知識は必要ありません。モバイル デバイス向けに最適化され、組み込まれたモデルです。ML Kit は使いやすく、モデルのトレーニングや最適化ではなく、機能の開発に集中できます。
高性能カスタム ML
より詳細な制御や、独自の ML モデルのデプロイが必要な場合、Android には TensorFlow Lite と Google Play 開発者サービスの上に構築されたカスタム ML スタックが用意されており、高性能の ML 機能をデプロイするために必要な要素をすべてカバーしています。
ML Kit SDK: 一般的なユーザーフローですぐに使用可能
ML Kit を使用すると、デバイス上で本番環境に対応した ML モデルにアクセスできます。ML Kit API はモバイル向けに最適化されているため、ML の専門知識は必要ありません。ML Kit API の例:
顔検出
写真に顔があるかどうかを検出し、その数だけをデバイス上でリアルタイムに検出します。
テキスト認識
中国語、デバナーガリ語、日本語、韓国語、その他のラテン文字の言語でテキストを認識します。
バーコード スキャン
最も一般的なリニア形式や 2D(QR コード)形式のバーコード エンコードデータを読み取ります。
その他の ML API
ML Kit には、画像のラベル付け、姿勢検出、翻訳、スマート リプライなど、10 以上のビジョン API と言語 API が用意されています。
Android のカスタム ML スタック: 高性能 ML
Android アプリに高パフォーマンスのカスタム ML 機能をデプロイするうえで不可欠な要素です。
TensorFlow Lite for ML ランタイム: Google Play 開発者サービス(Android の公式 ML 推論ランタイム)を介して TensorFlow Lite を使用し、アプリで高性能の ML 推論を実行します。詳細
TensorFlow Lite Delegates によるハードウェア アクセラレーション: Google Play 開発者サービスを介して配布される TensorFlow Lite Delegate を使用して、GPU、NPU、DSP などの専用ハードウェアで高速化された ML を実行します。これにより、オンデバイス コンピューティングの高度な機能を利用して、より流動的なユーザー エクスペリエンスを低レイテンシでユーザーに提供できるようになります。
アクセラレーション サービス(ベータ版)
基盤となるデバイス ハードウェアやドライバについて心配することなく、実行時に最適なハードウェア アクセラレーション構成を安全に選択できる新しい API。
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オンデバイスの機械学習のためのハードウェア アクセラレーション
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