スマホやPCの中で動くAIは何ができる？

公開: 2026年11月9日

スマートフォンの詐欺警告とメディア検索、PCなどで動くエージェントを4事例で比較する。使える機器と公表されたメモリの値、どこまで端末内で処理するかを整理した。

2026年10月6日から15日までの公式発表をもとに、スマートフォンやPCで動くAIの4事例を比べた。
スマートフォンでは、会話から詐欺の兆候を見つけて警告する仕組みや、文字・画像・音声・動画をまたいで手元のデータを探す仕組みが発表された。
PCなどでは、AIが指示を受けてツールを呼び、文章作成やコードの修正などを進める。ウェブで調べる作業では、モデルを端末内で動かしていても、ツールがウェブに接続する。
使える機器は用途ごとに異なる。Google の検索モデルは Pixel 11 Pro で測定したメモリの値を、NVIDIA は Bolt の2種類についてそれぞれの構成の値を示している。

1. 端末内で何ができるか

発表元・モデル	用途	何を処理し、何を返すか
Google DeepMind・GovTech Singapore（詐欺検出）	メッセージの詐欺警告	軽量の分類器が受信メッセージを選別し、調整済みの Gemma が会話の前後を分析する。詐欺の兆候があれば、情報やお金を渡す前に立ち止まるよう警告する
Google（EmbeddingGemma 2）	手元のデータを種類をまたいで検索	文字・画像・音声・動画を比較できる数値に変換する。たとえば文字で入力した説明から、動画の中の場面を探せる
Liquid AI（LFM2.5-24B-A2B）	ツールを使うエージェント	指示を受けて手順を組み立て、接続されたツールを呼ぶ。M5 Max 搭載の MacBook Pro で、Hermes Agent に組み込んだ実演を公開した
NVIDIA（Nemotron 3.5 Bolt）	PCでの作業や端末での対話	74B-A9B は文章作成やコードのデバッグなどを進めるエージェント向け。E4B は会話や、機器とやり取りするエージェント向け

2. 使える機器と提供形態

事例	機器・提供形態	メモリの目安
詐欺検出	シンガポールの Android 向けに「Anti-Scam Pango」のオープンベータを開始。共同研究の知見を使い、調整済みモデルの試験と組み込みをベータ期間中も進める	—
EmbeddingGemma 2	モデルの重みを Hugging Face と Kaggle で公開。ライセンスは Apache 2.0	Pixel 11 Pro で量子化した際の使用メモリは、文字のみで最小約191MB、画像や音声なども扱う構成で約567MB
LFM2.5-24B-A2B	モデルの重みを公開。M5 Max と Ryzen AI Max+ 395 での計測例を公表	—
Bolt 74B-A9B	NVIDIA RTX、DGX Spark 向け。発表時点で Hugging Face から入手可能	2ビット量子化の構成で24GB
Bolt E4B	GeForce RTX、Jetson、RTX／DGX Spark 向け。発表時点では10月23日から提供予定	4GB構成

メモリの数値は各社の発表にある構成の値。Liquid AI の「24B」「2B」はモデル全体と1トークンの処理に使うパラメータ数を指す。

3. データはどこで処理されるか

用途	端末内で行う処理	利用時の条件
詐欺検出	会話の分析と警告	モデルが会話にアクセスするのは、利用者が同意し、アプリの利用規約に沿う場合に限るとしている
メディア検索	手元のデータを比較できる形に変え、似た内容を探す	オフラインで検索できる構成を組める。検索結果をもとに文章で答える場合は、別の生成モデルを組み合わせる
エージェント	作業の計画やツールを呼ぶ判断	Liquid AI の実演ではクラウドのAIに処理を頼まず、手元のPCで作業を進めた。ウェブ検索などを組み込んだ場合は、ツールの接続先に応じて通信が発生する

確かめた一次資料

この記事は、上の一次資料の原文を読んで書いています。数字は原文のとおりで、計算した値はそう書いています。