Google DeepMindが2026年4月にリリースしたGemma 4は、Apache 2.0ライセンスで完全にオープンソースとして公開された最新のAIモデルファミリーです。Arena AIの世界ランキングでオープンモデル3位に入る31Bモデルをはじめ、スマートフォンで動作するE2Bモデルまで4つのサイズが用意されています。
Gemma 4とは何か — 開発者が知るべき基本
Gemma 4は、Gemini 3と同じ技術基盤から生まれたGoogle DeepMindのオープンモデルです。従来のGemmaシリーズと比較して、以下の点が大きく進化しました。
- マルチモーダル対応: テキストだけでなく画像入力にも対応（エッジモデルは音声も処理可能）
- 256Kトークンのロングコンテキスト: 長大なコードベースやドキュメントを一度に処理できる
- Apache 2.0ライセンス: 商用利用・改変・再配布が完全に自由
- 4つのモデルサイズ: 開発用途に応じた最適なサイズを選べる
4つのモデルは以下の通りです。
- E2B（約2.3B有効パラメータ）: スマートフォンやRaspberry Piで動作するエッジ特化モデル。音声・画像対応
- E4B（約4.5B有効パラメータ）: E2Bより高精度なエッジモデル。関数呼び出しにも対応
- 26B MoE（約3.8B活性化パラメータ）: 推論時に必要なパラメータのみ活性化するMixture of Experts。速度と品質のバランスが最良
- 31B Dense（全パラメータ活性化）: 最高品質の推論を実現。Arena AIオープンモデルランキング3位
なぜAntigravity × Gemma 4なのか
Antigravityは、Googleが開発したAI搭載の統合開発環境です。Geminiとのネイティブ統合が特徴ですが、Gemma 4のようなオープンモデルを組み合わせることで、さらに強力な開発体験が得られます。
クラウドAPIに依存しないローカルAI開発が最大の魅力です。Gemma 4はローカルマシンやエッジデバイスで直接実行できるため、インターネット接続がない環境でもAI機能を利用できます。また、ユーザーデータがデバイス外に出ないため、プライバシー重視のアプリ開発にも最適です。
Antigravityのエージェント機能と組み合わせれば、コード生成からテスト、デバッグまでの開発ワークフロー全体をAIがサポートしてくれます。
Gemma 3から乗り換えるなら — 何が実際に変わるのか
Gemma 3で個人開発のツールを動かしていた方ほど、Gemma 4の恩恵を受けやすいと感じています。仕様の数字を並べ替えるより、開発の手触りがどう変わるかで見ていきます。
いちばん大きいのは、画像入力が最初から組み込まれたことです。Gemma 3では文章の処理が中心で、画像を扱うには別のビジョンモデルを横に置く必要がありました。Gemma 4なら、レシートの読み取り、写真への説明文付け、端末内での画像チェックといった機能を、モデルを増やさずに試せます。エッジモデルは音声も扱えるため、入力手段の選択肢がそのまま広がります。
コンテキストが256Kトークンまで伸びたことも、地味ですが効きます。中規模のコードベースを分割せずにそのまま渡せるようになり、「どこで切るか」を悩む時間が減ります。
26B MoEという中間の選択肢が増えた点も見逃せません。スマートフォン向けのエッジモデルと、最重量の31B Denseのあいだに、速度と品質のちょうどよい段が一つ加わった形です。エッジでは物足りず、31Bは重いという場面で手が伸びます。
乗り換え自体の摩擦は小さめです。Apache 2.0ライセンスは据え置きで、プロンプトの書き方もおおむねそのまま使えます。ただし、Gemma 3向けに作り込んだプロンプトがそっくり同じ挙動になるとは限りません。自分の評価セットで一度通し、出力を見比べてから本番に載せることをおすすめします。
私自身、個人開発では下書きやざっくりした変換をローカルのGemma系に任せ、手元のコードやデータを外に出さずに進めるようにしています。品質がどうしても必要な工程だけクラウドのGeminiに回す、という二段構えです。Dolice Labsのブログ運用でも、同じ要領で「まずローカルで形にして、仕上げだけ外部に頼る」という線引きを続けています。
開発環境のセットアップ
Antigravityを使ったGemma 4の開発環境を構築する手順を説明します。
ステップ1: Gemma 4モデルのダウンロード
まず、Google AI Studioまたは Hugging Faceからモデルをダウンロードします。
# pip install google-genai でインストール済みの前提
from google import genai
# Google AI Studio経由でGemma 4を利用する例
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
# Gemma 4 モデルでテキスト生成
response = client.models.generate_content(
model="gemma-4-27b-it", # 26B MoE instruction-tuned版
contents="Flutterアプリのログイン画面を実装するコードを書いてください"
)
print(response.text)
# 出力例: Flutterのログイン画面コード（Material Design準拠）ステップ2: Antigravityプロジェクトへの統合
Antigravityでプロジェクトを開いた状態で、Gemma 4をローカルで実行する設定を行います。
# Ollama経由でGemma 4をローカル実行する場合
ollama pull gemma4:26b
# モデルの動作確認
ollama run gemma4:26b "Hello, Gemma 4!"
# 出力例: Hello! I'm Gemma 4, a large language model...ステップ3: Antigravityのエージェントと連携
Antigravityのagents.mdファイルを活用して、Gemma 4を開発ワークフローに組み込みます。
<!-- .antigravity/agents.md での設定例 -->
# Code Review Agent
このエージェントはGemma 4を活用してコードレビューを行います。
## 手順
1. 変更されたファイルの差分を取得
2. Gemma 4にコード品質・セキュリティの観点でレビューを依頼
3. 指摘事項をインラインコメントとして出力用途別モデルの選び方
Gemma 4の4つのモデルは、それぞれ異なる開発シーンに最適化されています。
モバイルアプリに組み込む場合 → E2BまたはE4B
ユーザーのスマートフォン上で直接AIを動かしたい場合は、エッジモデルが最適です。E2Bは2GB程度のメモリで動作し、E4Bはより高精度な応答を返します。
# LiteRT-LMを使ったAndroidアプリへの組み込み例
# build.gradle に依存関係を追加
# implementation 'com.google.ai.edge:litert-lm:1.0.0'
# Kotlin でのモデル初期化
"""
val model = LiteRtLm.create(
context = applicationContext,
modelPath = "gemma-4-e2b.task" // assetsフォルダに配置
)
val response = model.generateContent("ユーザーの質問に回答してください")
println(response.text)
"""Webアプリのバックエンドに使う場合 → 26B MoEまたは31B Dense
サーバーサイドでAI処理を行う場合は、より大きなモデルを選びます。26B MoEは推論速度と品質のバランスが優れており、APIサーバーに最適です。
# FastAPI + Ollama でGemma 4 APIサーバーを構築する例
from fastapi import FastAPI
import httpx
app = FastAPI()
@app.post("/api/generate")
async def generate(prompt: str):
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.post(
"http://localhost:11434/api/generate",
json={
"model": "gemma4:26b",
"prompt": prompt,
"stream": False
}
)
return response.json()
# 起動: uvicorn main:app --reload
# テスト: curl -X POST "http://localhost:8000/api/generate?prompt=Hello"コード生成・レビューに使う場合 → 31B Dense
最高品質のコード生成やレビューには、31B Denseモデルが最適です。LiveCodeBench v6で80.0%のスコアを達成しており、複雑なロジックの実装にも対応できます。
全体を振り返って
Gemma 4は、開発者にとって非常に魅力的なオープンモデルです。Apache 2.0ライセンスによる自由な利用、スマートフォンからサーバーまでカバーする4つのモデルサイズ、そしてGemini 3譲りの高い性能。これらをAntigravityの開発環境と組み合わせることで、AIを活用したアプリ開発が格段にスムーズになります。
まずはE2BやE4Bモデルをダウンロードしてローカルで試すところから始めてみてください。Antigravityのエージェント機能と連携させれば、コーディングからテスト、デプロイまでAIがサポートしてくれる開発体験を実感できるはずです。
Antigravityの基本操作をまだ把握していない方は、Antigravity 完全入門ガイド 2026年版から始めることをおすすめします。マルチモデル活用に興味がある方にはAntigravityマルチモデル活用術 — Gemini・Claude・GPTを使い分けるも参考になるでしょう。
オープンモデルを活用したアプリ開発の土台となる知識を身につけることができます。