Googleが密かに開発しているスマホLLMクライアント、Google AI Edge Galleryをためしてみました。

まだストアにはなく、GitHubからAndroidアプリをダウンロードできます。

初期設定

アプリ起動したらリリースしたばかりのGemma-3nがあったのでためしたかったんだけど、なぜかHugging Faceにログインしないとダウンロードできないみたい。

そんな訳で、まずはログイン不要のQwen2.5-1.5Bをためします。このモデルちょっと古いけどね。

Hugging Face経由しなくてもモデル使えるのかな？

使ってみた

アプリには3つのメニューがありました。

Ask Image
たぶん画像解析。Gemma-3nないので使えず。

Prompt Lab
ラボ。テキストをフォーマルやフレンドリー調に書き換えたり、コーディングしたり。でも英語しか出力しないっぽいので今は使わないかな。

AI Chat
よくあるチャットAIです。以下はこれを使った動作です。

実際のやり取りは画像の通り。モデル名や日付がおかしいのはデフォなので気にしない。

4年前のスマホなのに2.6秒で回答するのは素直に凄い。

問題は次の回答。ちょっと壊れてるんだよね。これはスマホのせいなのかモデルのせいなのか。あと長文だから出力に30秒以上かかった。

油断すると回答が英語になっちゃうし、原因わからないけど不安定だな。

まとめ

まだ不安定だけど楽しみな技術です。

ネット不要でスタンドアローンで動くから、いよいよSFに出てくる人工知能って感じだし。

・GeminiとGemmaシリーズの特徴まとめてみた

PC新しくしたのでローカルAIやってみました。

動かすのはLLM(大規模言語モデル)、つまりテキスト生成AIです。

ツール選定

まずはPCスペックの確認。それなりに良いやつなので問題ないはず。
CPU：Core Ultra7 265KF
RAM：32GB
GPU：RTX5070Ti (VRAM 16GB)

次はクライアント。LM Studioを使うことにしました。一番有名っぽいので。

最後はモデル。無難にGoogleのGemma3にしました。

初期設定

LM Studioをインストールして起動。モデルもこのクライアントからダウンロード出来るので、すぐ使用できるようになりました。簡単すぎて驚いた。

画像生成AIは設定面倒なのに、LLMはこんな簡単に出来るんだね。

動かしてみた

Gemma-3-12B。テキスト投げたら一瞬で返答が来る。これは良いね。モデルサイズ8.15GBでVRAMに丸ごと乗るから軽い。

Gemma-3-27B。モデルサイズ16.43GBでVRAMに乗り切らず結構重たい。

ちなみに12B, 27Bというのはそれぞれパラメータ数が120億, 270億という意味です。そして12Bが速度と精度のバランスが取れたモデルとのこと。

この2モデル試していましたが、正直あまり性能差は感じられませんでした。「JavaScriptでテトリス作って」と指示したら、どちらも動かないコード出してきたし。

ずんだもんの画像見せたら「星街すいかさんです！」と自信満々に答えられて吹いた。

誰だよｗ

調べたら12BがGPT-3.5くらい、27BがGPT-4くらいの性能とのことでした。なるほど、2年以上前のChatGPTと考えれば納得だ。

ともかく動くようになったので、なりきりチャットとかさせてみようかなｗ　あと外部ツールから呼び出したり出来るのかな？ 色々いじってみよう。

まとめ

ちょっとした会話なら問題ないけど、知識が必要なことは厳しいなあと思いました。ローカルで動くこと自体は凄いんだけどね。

そのうち他のモデルも試してみます。

数日使ってみて

12Bで近所の公園について質問したら正しい返答が来て驚いた。たった8GBなのにそんなローカルな情報まで網羅してるのか。デタラメも多いけどね（汗）

12Bと27Bでは日本語の表現が段違いだった。しかし27BはVRAM16GBだと200～300トークンまでしか対応できないらしい。試した限りでは2000トークンくらいで同じ返答繰り返すようになり、まともに動作しなくなる。残念…

APIはOpenAI準拠で使えました。既にLLM＋画像生成AI＋音声生成AIを繋ぎ合わせてる人とかいたけど、いろんなことが出来そうだ。

他のモデルもためしてみたけど、今のところGemma3が一番しっくり来るな。Qwen3は推論内容が見えて楽しいんだけど、見当違いの返答が多くて。

・GeminiとGemmaシリーズの特徴まとめてみた

ChatGPT-4oで画像生成できるようになったので、巫女さんを描かせてみました。

これは細かい指示なしの一発画像なので、ちょっと身体のバランスが悪いかな？ でも可愛く描けてる。

座らせてみた。

袖のマークはたぶん千早の模様だろうな。

刀を握らせてみた。

最初上の画像のキャラそのままだったんだけど、変な形の刀持ってたので何度か描き直させたら、ちょっとキャラ変わっちゃった。

4コマ漫画を描かせてみた。

特にネタは指定しなかったんだけど、なぜかメイドさんが巫女さんに昼寝を促す内容に。しかも3コマ漫画だｗ

少し漢字が怪しいけど日本語書けてるな。

話題のジブリ風。

それっぽい。

最後はソシャゲ風にしてもらった。

このゴテゴテ感。確かにソシャゲだｗ

まとめ

AIの画像生成って絵柄やポーズが毎回変わるのが普通だったけど、ある程度保持したまま生成できるようになって良い。

しかも「リボンつけて」とか「足袋はかせて」という細かい指示にもちゃんと対応する。素晴らしい。

・ChatGPT各バージョンの特徴まとめてみた

PICO Motion Tracker Waist Version買いました。数日前急に発表・発売されたんで驚いたよ。

既にPICO Motion Tracker持ってるので、この腰トラ1個買って6点トラッキングになりました。

初期設定

腰に巻いてトラッキング開始！　と始めたものの、なぜか認識せず。赤青に点滅して充電切れかなあと思ったけど、そうでもない。

よく見たら腰トラの設定位置が「ウエストの後ろ」になってたよ。前側に変更したら問題なく認識しました。後ろでも認識するんだね。

相変わらず簡単設定で良い。

使用感

・Dance Dash
ちゃんとアバターが動くようになりました。
今までもプレイはできてたんだけど、アバターは動かなかったんだよね。たまに手を足だと誤認したり。

・VRChat
これまでも足トラだけで腰が動かせてたんだけど、あくまでエミュレーションなのでうまくポーズが取れなかったり、座ると変になったりしてたんだよね。

PICO4Ultraは最近のアップデートで改善されたみたいだけど、うちのは無印PICO4だし。

かがみポーズ好き。

今までもこのポーズできてたけど、より自然な感じになって良い。

振り向きポーズも違和感なく。

それにしても右近弐式ちゃんは可愛いなｗ

座りポーズ。

まだあんまり試してないけど良くなってる気がします。

まとめ

足トラが優秀だったので、そこまで大きな変化はないけど、こういう細かな部分が大事だよね。

GALLERIA ZA7C-R57T購入しました。ドスパラのBTOです。

今使ってるPCは5年以上前のでYouTube見るだけでもファンが回ったり、VRがガクガクだったりして厳しかったんだよね。

スペック

CPU：Intel Core Ultra 7 265KF (最大5.5GHz)
MEM：32GB
GPU：NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti 16GB
SSD：2TB
LAN：5Gbps
WLAN：Wi-Fi7(802.11be)+Bluetooth5.4
OS：Windows11 Pro 64bit

前のPCからCPU性能3倍、GPU性能1.8倍になりました。メモリやSSDも2倍にしています。ついでに電源も2.1倍。これでだいぶ余裕になるだろう。

IntelもNVIDIAも最近不具合出してるのが気になったけど、引き続き使うことにしました。

今回初めてCPUファンを水冷式にしました。静音性に期待。

LANは5Gbpsと前の5倍になったけど、うちのルーター1Gbpsだった。買い替えかなあ。

しかしミドルスペックからミドルスペックへの買い替えなのに、お値段2倍になったよ…

初期設定

まず箱から出して「でけぇ」と思ったｗ

重量が10kgから14kgに増加、体積は1.8倍になりました。ちゃんと収まったから良かったけど、想定より大きかった。

毎回OneDriveの停止に手間取る。勝手にフォルダ変更されて戻すのがほんと面倒だ… あとは無心でアプリインストール＆設定。まだ途中だけど使えるようにはなった。

何もしてなくても常に低速でファンが動いてる気がする。これは仕様？　まあ後で設定確認しよう。あと起動時勝手にBIOS画面が立ち上がることがある。これも設定あるのかな？

Bluetoothワイヤレスイヤホンが認識するけど音が途切れまくりで使えなくなった。Windows11になったから？
→原因判明。同梱のアンテナを本体に挿す必要があった。

GeForceのドライバアップデートが来てる。今は正常に動いてるので更新しない方がいいのかなｗ

使用感

前のPCはメモリ使用率がいつも50%以上で、少しでも重い処理するとガクガクしてたんだけど、それが無くなった。普段の操作もキビキビしてる。素晴らしい。

早速VRゲームやってみた。グラフィック設定を2段階上げてもフレームレートが高い状態になっている。良い感じ。最適な設定は試行錯誤しつつかな。

VRChatも綺麗になってる。今まで建物がハリボテっぽい感じしてたのに違和感だいぶ減った。空気感も変わった感じ。良いね。

あと今まで集会に行くと、最低画質にしても20～30fpsしか出なくてたまに落ちたりしてたけど、これなら大丈夫そうだ。

PCゲームはこれからプレイだけど、グラフィック設定上げて綺麗な画面でプレイできそうです。

Steamのゲームはいくつかクラウドセーブに対応してないみたいで、最初からやり直しになりました。前のPCから持ってこれるけど、音ゲーのスコアくらいだし別にいいか。

そういえばおまけで「Minecraft: Java ＆ Bedrock Edition for PC」と「PC Game Pass 1ヶ月分」が付いてきました。そのうちやろう。

まとめ

いくつか気になることはあるけど、期待通りの性能で問題なく使えそうです。

今後ゲームや開発など、PC重いからって止めてたことをやっていくつもりです。

知人から「Cursor使ったら開発効率2倍になった」と聞いたので、2倍は言いすぎだろうと思いつつ試してみました。

結論から言うと、確かにこれは2倍になるわ。

今までのAI利用

ChatGPTにコードの雛形を書かせたりエラー内容を調べさせています。
そしてGithub Copilotでコード補完しつつ自分で書いていく、みたいに使ってました。

これだとほんとに補助程度しかなく、ほぼ自分で考えてコーディングする必要がありました。ググるのが多少減るくらいの効果です。

Cursor使う

VSCodeクローンでVSCodeから設定引き継げるので、すんなり始められました。

Cursorは他社のAIモデルを使ってコーディングを助けてくれる仕組みです。

AIモデル選択はとりあえずAutoにしてるけど、Claude 3.5 SonnetやGPT-4oが使われてるみたい。界隈ではGemini 2.5 Proが使えるようになったと話題になってるね。

使い始めてすぐ気づいたのはAIが優秀なこと。これはエージェント機能が使われていて、プロジェクト全体を見回して自動でコーディングしたり不具合見つけたりしてくれます。これが物凄く便利です。

エージェント機能実例

「トップページの表示が遅いので速くして」ってチャットに書き込みました。
すると…

トップページのパフォーマンス問題について調査させていただきます。
↓
Nuxt.jsプロジェクトのようですね。トップページのコードを確認します。
↓
トップページのパフォーマンス問題について、以下の改善点が見つかりました
↓
改善案を実装させていただきます

凄すぎない？　自動でコード書き換えて高速化しちゃったよ。

追加でDBのインデックス張る作業もしてもらいました。そっちも自動でDockerコンテナ調べてDBにログイン、テーブル構造確認して最適なインデックスを出してきたよ。素晴らしい。

このプロジェクトはNuxt.js＋TypeScriptで書かれていて、あんまり詳しくない物だったので大いに助かりました。

たまにsudoし忘れたり、ディレクトリ変更しないで実行しようとしてやり直してるのが面白い。ローカルでミスる分には問題ないし、むしろ可愛げがあってよろしいｗ

制限のためProに課金

最初はトライアルで高速プレミアムリクエストが150回あったんだけど、3日で使い切ってしまいました。無料版だと低速で50回しか使えないので、実質Pro版しか選択肢ないね。

そんな訳でProに課金しました。Proでも高速500回しか使えないけど、効率的な使い方がわかってきたし、低速であれば無制限らしいので何とかなるでしょう。

ちなみにトライアル使い切ったタイミングでCursorのサービスがダウンしたので、何か制限食らったのかと焦ったよｗ

まとめ

エージェント機能が素晴らしすぎる。今までとは全く違う手法になっていくね。開発効率は間違いなく上がる。

そのうちCopilotとかも追いついてくるだろうけど、それはそれで楽しみです。