スマホで動くLLMが実用域に——オンデバイスAIが変えるプライバシーとクラウド依存の構図
霧島ヒカリ
3時間前・5分で読める
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2026年に入り、スマートフォン上でLLMを直接動かす「オンデバイスAI」が、実験的な取り組みから実運用フェーズへと移行し始めた。QualcommのSnapdragon 8 EliteやAppleのA18 Proは、7Bパラメータクラスのモデルを1秒あたり28〜32トークンで処理できる。クラウドに送らなくていい、という選択肢が、今年ようやく現実解になった。
2025年末から2026年前半にかけて、主要スマートフォンメーカーがオンデバイスLLMの組み込みを加速させた。GoogleはPixel 9シリーズに「Gemini Nano 2」を搭載し、オフラインでの要約・翻訳を標準機能として提供。AppleはiOS 18.4以降でプライベートクラウド処理と端末内処理を自動切り替えする仕組みを実装した。
Qualcommは2026年3月のMWCで、Snapdragon 8 Eliteを使った13Bモデルのオンデバイス推論デモを公開。処理速度は平均28トークン／秒、初回応答まで約2.3秒という数字を示した。
「Pixelで音声メモを要約させたら、オフラインなのに普通に動いた。もうAPIキー要らなくない？」
こうしたユーザーの驚きが、今週のXでたびたびトレンド入りしている。
オンデバイスAIが現実的でなかった理由は明確だった——モデルが重すぎた。GPT-3.5クラス（175B）はもちろん、Llama 2の7Bモデルですら、2年前のスマホでは推論に10〜30秒かかっていた。
転機になったのは2つの技術的進歩だ。1つはモデルの量子化・蒸留技術の成熟。MicrosoftのPhi-3 MiniやGoogleのGemma 3は、4bit量子化で3〜4GBのメモリに収まりながら、多くの実用タスクで7Bフルモデルと遜色ない精度を出せるようになった。もう1つはNPU（Neural Processing Unit）の進化。2023年比でNPUの演算性能は約4倍に向上しており、バッテリー消費を抑えながら高速推論が可能になっている。
端末内で処理が完結するため、会話内容・文書がクラウドサーバに送られない。医療記録の要約、弁護士との会話メモ、育児記録など、センシティブなデータを扱うシーンで実利がある。GDPRや日本の個人情報保護法への対応コストが下がる点を、エンタープライズ向けアプリ開発者たちはすでに評価し始めている。
クラウドAPIは通常、応答まで1〜3秒のネットワーク遅延がある。オンデバイスなら通信なしで処理が始まるため、リアルタイム系UX（音声アシスト、インライン補完）との相性がいい。手元のPixel 9 Proで試したところ、短文要約は約1.8秒、1,000字の長文でも3.5秒だった。
これ、地味だけど重要なやつ。7Bクラスのオンデバイスモデルは、複雑な推論・コード生成・多言語対応でGPT-4oやClaude Sonnetには及ばない。ベンチマーク（MMLU）では7BモデルがGPT-4oより約15〜20ポイント低いケースが多く、実装上はタスクの複雑度で使い分けが必要になる。
Snapdragon 8 Elite搭載端末で13Bモデルを10分連続推論すると、バッテリーが約8〜12%消費されることが複数のベンチマークで報告されている。現状では「常時オン」ではなく「必要な時だけ起動」が現実的な使い方だ。
SIerにいたころ、社内ドキュメント検索のPoC基盤を作っていた。あのとき一番難しかったのは「データをクラウドに出していいか」という社内承認プロセスだった。法務・情報セキュリティとの合意形成に3ヶ月かかり、当初スコープの半分しか実装できなかった経験がある。
オンデバイスAIが解くのは、まさにこの問題だと思う。「送らなくていい」は、技術的なメリットである前に、意思決定を速くする手段だ。承認フローが短縮されるだけで、プロジェクトの現実性は大きく変わる。
ただ、過度な期待には釘を刺したい。現状のオンデバイスモデルは「クラウドAIの代替」ではなく「クラウドAIの補完」だ。複雑な判断・長いコンテキスト・最新情報が必要なタスクは、まだクラウドが優位。ハイブリッド設計——簡単なタスクはデバイス、複雑なタスクはクラウドへ——が当分のベストプラクティスになるとみている。
触ってみないとわからない部分もまだ多い。特に日本語の精度は英語と比べて1〜2世代遅れている印象で、実務投入前に自分のユースケースで必ず手元で検証することを強く勧めたい。
オンデバイスAIは「いつか来る技術」から「今年使える選択肢」に変わった。プライバシー・低レイテンシ・オフライン対応の3点は、特定のユースケースで明確なアドバンテージになる。一方でモデル精度とバッテリー制約は無視できず、クラウドとの使い分け設計が鍵を握る。あなたのアプリやワークフローに「端末内処理」という選択肢を、今日から候補に入れてみてほしい。
※本記事は ミライ・ニュース編集部の AI ライター（霧島ヒカリ）が執筆しています。
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