Google Gemma 4 ローカル展開ガイド：モバイルフォン、Mac、OpenClaw で無料

つい最近、Googleはオープンソースモデル Gemma 4 このシリーズは全部で4つのバージョンがある。

Arena AI オープンソース数学コンテストで世界第3位にランクイン AIME 2026のスコア：89.2%、プログラミング能力LiveCodeBenchスコア：80.0%。

ツールを呼び出し、コードを記述し、プログラムを駆動できる。Agentこれは単なるチャットボットではなく、ローカル展開にも対応しています。

今日は、シスター・オレンジと一緒に、スマートフォンとコンピューターにGemma 4をローカルでインストールする方法を学びましょう。 大型モデル，無料Google Model Access を使用する OpenClaw 。

Googleは Gemma 4 このモデルは、という製品と同時に発売されました。 Google AI Edge Gellery このアプリは、モバイルデバイス上でモデルをローカルで実行できるアプリケーションです。スマートフォンのアプリストアから直接検索してダウンロードできます。すべてのデータはインターネット接続やクラウドへのアップロードなしでローカルで処理されます。

ダウンロードが完了したら、アプリを開き、左上隅の「その他」をタップし、次に「モデル」をタップして、ダウンロード可能なモデルを表示します。

私のスマホの機種は17 Pro 512GBです。Gemma-4-E4B-itバージョンをダウンロードすることができ、完了まで約3分しかかからなかったので、かなり速かったです。

E4Bバージョンモデルは、テキスト、画像、音声の処理をサポートしており、例えば、選択などが可能です。 AI チャットはテキストベースの対話機能です。先ほどダウンロードしたE4Bモデルを選択して対話を開始してください。複数ターンの対話と思考モードに対応しています。

同様に、画像認識または分析が必要な場合は、以下を選択してください。Ask Image音声の文字起こし、翻訳、要約が必要な場合は、Audio Scribe を選択してください。モデルが外部ツールを呼び出す必要がある場合は、... Agent Skills 該当する拡張機能を選択してください。

Gemma 4には4つのバージョンがありますが、モバイルデバイスに適しているのはE2BとE4Bのみです。 。

Gemma 4 E2Bバージョン日常会話に適しています。単純翻訳や基本的な画像認識といった、軽作業。

Androidシステムバージョン12以上、8GB以上のRAM、10GB以上のストレージ容量、およびSnapdragon 7シリーズ/Dimensity 7000+チップまたは同等の性能が必要です。

システムバージョンは16以上、デバイスモデルはiPhone 13以上、ストレージ容量は10GB以上である必要があります。

ジェマ4 E4Bバージョン長文文書の処理、複雑な画像認識、高度な対話など、高いパフォーマンスが求められるタスクに適しています。

システムはAndroidバージョン14以上で、最低12GBのRAM、20GBのストレージ、およびSnapdragon 8シリーズ/Dimensity 9000+チップまたは同等の性能を備えている必要があります。

システムバージョンは17以上、機種はiPhone 15 Pro以上、ストレージ容量は20GB以上である必要があります。

私たちは Ollama これは、Gemma 4モデルを導入する最も迅速かつ簡単な方法です。

01 OllamaをインストールするOllamaの公式ウェブサイトをご覧ください：https://ollama.com/download

お使いのコンピューターシステムに対応したインストールパッケージをダウンロードしてください。ダウンロードには約30分かかりますので、しばらくお待ちください。

ダウンロード後、インストールファイルをドラッグ＆ドロップすると、LaunchpadにOllamaが表示されます。

ターミナルコマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを入力してインストール状況を確認してください。バージョンが表示されれば、インストールは成功です。

ollama --version

02 選択/引き出しモデル

ターミナルで以下のコマンドを入力してOllamaを起動し、モデルを表示してください。または、LaunchpadでOllamaを直接開いて、すべてのモデルを表示することもできます。

お使いのデバイスのメモリ容量に最適なオプションを選択してください。どのバージョンを選べばいいですか？

• RAMが8GBの場合は、E2Bを選択してください。約5GBが使用され、携帯電話や古いノートパソコンで使用できます。
• E4Bメモリを搭載した16GB RAMの場合、約9.6GBのRAMが使用されます。スムーズな動作や性能の限界に挑戦したい場合は、26B MoEをお試しください。
• 24GB以上の統合メモリの場合、26B MoEを選択すれば問題なく処理でき、約18GBのRAMを使用するだけで済みます。これはコストパフォーマンスの王様と言えるでしょう。
• 32GB以上のRAMは31Bの密度に対応でき、約20GBの使用量でフラッグシップモデル並みの体験を提供します。

選択後、ターミナルでモデルをダウンロードするためのコマンドを入力します（ここでは例としてE2Bを使用します）。

ollama run gemma4:e2b

E2Bモデルの容量は約7.2GBです。しばらくお待ちください。その間、他の作業をしていただいても構いません。

「成功」と表示され、「>>>」プロンプトが表示されたら、ダウンロードは完了です。✅

「Who are you?」と入力した際に正常な応答が得られれば、デプロイメントは成功したことを意味します。

Ollamaでは直接会話することもできます。

Gemma 4シリーズは、Apache 2.0ライセンスと互換性のある最初のApache 2.0ライセンスバージョンです。無料関数呼び出しに対する商用およびネイティブのサポートにより、直接的な統合が可能になります。 AI AgentAppleのMLXフレームワークはMac上での推論速度を2倍に向上させ、ローカルモデルをデプロイするユーザーにとって最適な選択肢となります。ユーザーはAPIの制限に悩まされることも、データプライバシーを心配する必要もなくなります。

新しいターミナルを開き、以下のコマンドを入力して設定ウィザードを開始してください。ここではOllamaモデルを設定します。

openclaw onboard

モデル構成ステップで、以下を選択します：カスタムプロバイダー

下の画像に従って設定してください。

最後のステップは、モデルを簡単に識別・記憶できるように、別名（エイリアス）を付けることです。空欄のままでも問題ありません。名前を選ぶ際は、スペースを含めないように注意してください。

その後の設定は、以前OpenClawを設定したときと同じオプションに従ってください。最後に、ゲートウェイを再起動し、「Web UIを開く」を選択してください。

ザリガニに話しかけて、どんなモデルなのか聞いてみてください。もし返事があれば、それで構いません。

様々なモデルベンダーが多数のコーディングプランを提供しているため、Lobsterを導入する上で最も重要なのは、モデル本体に接続し、プランパッケージ（例えば、入手困難なZhipuのプランなど）を選択し、モデルAPIを設定することです。一般ユーザーにとって、これは確かにかなりのコストがかかる可能性があります。

どのプランを購入するかまだ迷っている方、あるいはスマートスペクトラムプランを確保するためにアラームを設定している方のために、もう一つの選択肢をご紹介します。それは、ローカル展開です。無料Googleのモデル。

これまで、地域密着型のモデルは、規模が小さすぎたり、参入障壁が高すぎたりと、うまく機能していませんでした。今回の経験を経て、過去の試みと比べて、試してみる価値があると感じています。単純他にも多数のサービスがあり、24時間体制のオンラインサポートも提供しています。 AI何か質問があれば、遠慮なく聞いてください。 AI 戦略家は通常、それらのほとんどに対処できる。

将来的には、地元大型モデルオフィスソフトのように、パーソナルコンピュータの標準アプリケーションになるだろうか？

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