はじめに
Google DeepMindが2026年4月2日、新世代オープンモデルファミリー「Gemma 4」を公開しました。4つのサイズ展開とApache 2.0ライセンスで提供されるこのモデルは、高いパラメータ効率と幅広いハードウェア対応を特徴としており、モバイルデバイスから開発者向けワークステーションまでをカバーしています。
参考記事
- タイトル: Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models
- 著者: Clement Farabet（VP of Research, Google DeepMind）、Olivier Lacombe（Group Product Manager, Google DeepMind）
- 発行元: Google Blog
- 発行日: 2026年4月2日
- URL: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
要点
- Gemma 4はE2B・E4B・26B MoE・31B Denseの4サイズで提供され、Apache 2.0ライセンスで商用利用が可能である
- Arena AIのオープンモデルランキングで31Bが3位、26B MoEが6位を記録しており、自身の20倍のパラメータ数を持つモデルを上回る性能を示した
- 全モデルが画像・動画入力に標準対応し、E2B・E4Bはさらに音声入力も備えるマルチモーダル設計である
- エッジモデル（E2B/E4B）はスマートフォンやRaspberry PiなどでもオフラインAIを実現し、128Kのコンテキストウィンドウを持つ
- 初代Gemmaからの累計ダウンロード数は4億回を超え、10万種類以上のコミュニティ派生モデルが公開されている
詳細解説
Gemma 4の概要と背景
Google DeepMindによれば、Gemma 4はGeminiシリーズと同じ研究基盤から開発されたオープンモデルです。初代Gemmaシリーズのリリース以来、累計ダウンロード数は4億回を超え、「Gemmaverse」と呼ばれるエコシステムには10万種類以上のコミュニティ派生モデルが存在しています。Gemma 4はこのコミュニティからのフィードバックを反映し、高度な推論能力とエージェント的ワークフロー対応を強化した設計となっています。
「エージェント的ワークフロー」とは、AIが複数のツールやAPIと連携しながら、複数ステップにわたるタスクを自律的に実行する仕組みを指します。単純な質問応答を超えた用途として、近年の開発現場で注目されている領域です。
4つのサイズと性能
Gemma 4は用途・ハードウェアに応じた4サイズで提供されます。
31B Denseは品質を最大化した最上位モデルで、ファインチューニングの基盤として適しています。26B MoE（Mixture of Experts）は推論時に全パラメータの一部（3.8B分）のみを活性化する設計で、高速なトークン生成を実現しています。MoEはモデルを複数の「エキスパート」モジュールに分割し、入力に応じて必要な部分だけを使用する手法で、計算効率の向上に効果的と考えられます。
Google DeepMindによれば、Arena AI（業界標準のモデル評価プラットフォーム）のオープンモデルランキング（2026年4月1日時点）で、31Bが3位、26B MoEが6位を記録しています。発表では、自身の20倍のパラメータ数を持つモデルを上回る性能と説明されており、パラメータ効率の高さが今回の大きな特徴と言えます。
非量子化のbfloat16ウェイトは単一の80GB NVIDIA H100 GPUに収まり、量子化版はコンシューマー向けGPUでの動作も可能です。
エッジモデル（E2B/E4B）の特徴
E2B（Effective 2B） と E4B（Effective 4B） は、モバイルおよびIoTデバイス向けに設計されたエッジモデルです。Google PixelチームやQualcomm Technologies、MediaTekとの協力のもと開発されており、スマートフォン、Raspberry Pi、NVIDIA Jetson Orin Nanoなどのエッジデバイスでもオフラインかつ低レイテンシでの動作を実現しています。
これら2モデルは画像・動画に加えて音声入力にも対応しており、音声認識・理解のユースケースにも活用できます。コンテキストウィンドウは128Kで、大規模モデルの256Kより小さいものの、多くの実用的な用途には十分な容量と考えられます。Android開発者は、AICore Developer Previewを通じてエージェント的フローのプロトタイプを今すぐ試すことができます。
主な機能と対応領域
推論とコード生成
複数ステップの計画・深い論理処理が可能な推論機能を備え、数学・指示追従のベンチマークでの改善が報告されています。コード生成においても高品質なオフラインコード出力に対応し、ローカル環境のAIコードアシスタントとして活用できます。
エージェント機能
関数呼び出し（Function Calling）、構造化JSON出力、ネイティブのシステム命令対応により、異なるツールやAPIと連携する自律エージェントの構築が可能です。
多言語対応
140以上の言語でネイティブトレーニングが行われており、グローバル向けアプリケーションの開発に対応しています。
Apache 2.0ライセンスとエコシステム
Gemma 4はApache 2.0ライセンスで公開されています。このライセンスはオープンソース開発における代表的なライセンスのひとつで、ソースコードの改変・再配布・商用利用が自由に行える点が特徴です。開発者がデータ・インフラ・モデルを完全に制御できる「デジタル主権」の確保につながると、Google DeepMindは説明しています。
エコシステム面では、Hugging Face（Transformers、TRL等）、vLLM、llama.cpp、Ollama、NVIDIA NIM、LM Studioなど多数のツールが初日から対応しています。モデルウェイトはHugging Face、Kaggle、Ollamaから取得可能で、Google AI Studioでの即時利用も可能です。
実際の活用事例として、INSAITがGemmaシリーズを用いてブルガリア語特化言語モデル「BgGPT」を開発した例や、イェール大学との協力によるがん療法探索への活用例も紹介されています。
安全性
Gemma 4はGoogleのプロプライエタリモデルと同じインフラセキュリティプロトコルのもとで開発されています。オープンモデルでありながら、エンタープライズや主権的組織が求めるセキュリティ・信頼性の基準を満たす設計とされており、規制業種での利用も視野に入れたクラウド対応が用意されています。
参考URL一覧
■ 公式発表・ライセンス
| 名称 | URL |
|---|---|
| 元記事（Google Blog） | https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ |
| Apache 2.0 ライセンス | https://goo.gle/gemma-4-apache-2 |
| モデルカード | https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_4 |
| Gemmaverse（派生モデル一覧） | https://deepmind.google/models/gemma/gemmaverse/ |
| Arena AI オープンモデルランキング | https://arena.ai/leaderboard/text?license=open-source |
■ モデルウェイト（ダウンロード）
| 名称 | URL |
|---|---|
| Hugging Face（Google公式コレクション） | https://huggingface.co/collections/google/gemma-4 |
| Kaggle | https://www.kaggle.com/models/google/gemma-4 |
| Ollama | https://ollama.com/library/gemma4 |
| HF：E2B | https://huggingface.co/gg-hf-gg/gemma-4-E2B-it |
| HF：E4B | https://huggingface.co/gg-hf-gg/gemma-4-E4B-it |
| HF：26B MoE | https://huggingface.co/gg-hf-gg/gemma-4-26B-A4B-it |
| HF：31B Dense | https://huggingface.co/gg-hf-gg/gemma-4-31B-it |
■ 試す・すぐ使う
| 名称 | URL |
|---|---|
| Google AI Studio（31B / 26B MoE） | https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemma-4-31b-it |
| AI Edge Gallery（E2B / E4B） | https://developers.googleblog.com/bring-state-of-the-art-agentic-skills-to-the-edge-with-gemma-4/ |
| Android Studio（Agent Mode対応） | http://android-developers.googleblog.com/2026/04/android-studio-supports-gemma-4-local.html |
| ML Kit GenAI Prompt API / AICore Developer Preview | https://android-developers.googleblog.com/2026/03/AI-Core-Developer-Preview |
| Android開発者向けブログ | http://android-developers.googleblog.com/2026/03/gemma-4-new-standard-for-local-agentic-intelligence.html |
■ 対応ツール・フレームワーク
■ カスタマイズ・本番運用（Google Cloud）
■ 活用事例・コンペ
| 名称 | URL |
|---|---|
| BgGPT（INSAIT、ブルガリア語LLM） | https://deepmind.google/models/gemma/gemmaverse/insait/ |
| Cell2Sentence-Scale（Yale大・がん療法） | https://blog.google/innovation-and-ai/products/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery/ |
| Gemma 4 Good Challenge（Kaggle） | https://www.kaggle.com/competitions/gemma-4-good-hackathon |
まとめ
Gemma 4は、高いパラメータ効率とApache 2.0の開放的なライセンスを組み合わせたオープンモデルとして注目されます。モバイルから大規模ワークステーションまでをカバーする4サイズ展開と、エージェント・マルチモーダル機能の統合により、開発者の活用の幅がさらに広がりました。今後のコミュニティでの活用事例も引き続き注目されます。
