現場で書きためた作業メモを、その場のPCで日報の項目に整理する。そんな使い方を検討する材料になるのが、GoogleのAIモデル「Gemma 4」です。2026年4月2日に発表され、6月3日には12Bが加わりました。二つの発表を振り返ると、使う機器に合わせてAIを選ぶという方向が見えてきます。
機器に合わせた4サイズに、12Bが追加
Googleは4月の発表で、E2B、E4B、26B MoE、31B Denseの4サイズを案内しました。画像と動画への対応に加え、外部の機能を呼び出す「ツール呼び出し」と、決めた形式で回答を返す「構造化出力」を紹介しています。提供ライセンスはApache 2.0です。
6月に追加されたGemma 4 12Bについて、Googleは16GBのVRAM、またはユニファイドメモリでローカル実行できると説明しています。VRAMは画像処理などを担うGPUのメモリ、ユニファイドメモリはCPUとGPUなどが共有するメモリです。ローカル実行は、手元の端末でAIの処理を動かすことを指します。
12Bでは、画像と音声の入力を、大規模言語モデル（LLM）の本体へ直接渡す構造も紹介されています。これらはGoogleの説明であり、本記事で特定端末の速度を実測したものではありません。メモリの条件を満たせば、どのPCでも同じ使い心地になるとは判断できません。
メモを扱うアプリの通信まで確かめる
たとえば建設会社なら、現場の端末に保存した作業メモを整理し、担当者が元の記述を確かめながら日報に仕上げる用途が考えられます。
ただし、手元でAIを動かすことだけで、情報が絶対に外へ出ないとは判断できません。使うアプリの通信や保存先、運用も確認する必要があります。自社の端末で使う価値は、処理の速さと、資料をどう扱えるかの両方から見極めたいところです。