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Googleから、パソコンの中で動かせる新しい生成AIモデル「Gemma 4 12B」が発表されました。発表は2026年6月3日(米国時間)です。
私はこれまでも、LM Studioというソフトを使って、インターネットに接続しなくても利用できるローカルAIを試してきました。今回のGemma 4 12Bも注目度が高かったため、さっそく導入に挑戦しました。「ノートパソコンでも動く中型モデル」という触れ込みが、中小企業の現場で使う立場には魅力的だったからです。
発表直後の6月4日に試したときはエラーが発生し、モデルを正常に読み込めませんでした。ダウンロードは終わっているのに、起動しようとすると赤い警告が出て止まる状態です。しかし、翌日の6月5日にLM Studio本体とランタイムを更新して再挑戦すると、あっけないほどすんなり使えるようになりました。
今回は、Gemma 4 12BがどのようなAIなのかを紹介するとともに、発表直後に飛びついたからこそ味わった「初日は動かず、翌日に動いた」という生々しい体験を、注意点とあわせて整理します。
Gemmaとは何か
Gemmaは、Google DeepMindが公開している生成AIモデルのシリーズです。
Googleの生成AIとしてはGeminiがよく知られていますが、GeminiはインターネットでのクラウドAIです。これに対してGemmaは、モデルデータをダウンロードして自分のパソコンやサーバーで動かせる、Geminiの研究成果をもとにした「開放型(オープンウェイト)」のモデル群です。
このように、自分の端末内で動かす生成AIは「ローカルAI」または「ローカルLLM」と呼ばれます。
LLMとは大規模言語モデルのことで、大量の文章を学習し、質問への回答・文章作成・要約・翻訳などを行うAIを指します。
ローカルAIには、次のような利点があります。
- 入力した文章を外部のクラウドサービスへ送信せずに処理できる
- インターネットに接続していない環境でも利用できる
- 利用回数に応じたAPI料金を抑えられる
- 自社の用途に合わせて設定を調整しやすい
一方で、AIモデルを動かすにはある程度の性能を持つパソコンが必要で、導入時にはモデルの選択、メモリ容量、GPUの性能、ソフトのバージョンなどを確認しなければなりません。
Gemma 4 12Bは中型サイズのローカルAI
Gemma 4 12Bは、2026年6月3日にGoogleから発表されました。名前の「12B」は約120億個(正確には約11.95B)のパラメータを持つことを表します。
パラメータとは、AIの知識や判断力を支える調整値のようなものです。一般にパラメータ数が多いほど高度な処理を行いやすくなりますが、その分、多くのメモリと処理能力が必要になります。
ここで押さえておきたいのが、Gemma 4は「ファミリー(シリーズ)」として段階的に登場してきたという点です。E2B・E4B・26B-A4B・31Bといった他のサイズは2026年3月に先行して公開されており、今回の12Bはその空白を埋める「あとから追加された中型モデル」にあたります。シリーズ全体が6月に一斉公開されたわけではない、という時系列は誤解しやすいので注意してください。
| モデル | 主な位置づけ | 想定される用途 |
|---|---|---|
| Gemma 4 E2B | 非常に軽量 | スマートフォンや小型端末での利用 |
| Gemma 4 E4B | 軽量 | 一般的なパソコンでの利用 |
| Gemma 4 12B | 中型(今回追加) | ノートパソコンやデスクトップパソコンでの実用的な利用 |
| Gemma 4 26B-A4B | 高性能(MoE) | より高度な処理やAIエージェントへの活用 |
| Gemma 4 31B | 大型(Dense) | 高性能なパソコンやサーバーでの利用 |
Gemma 4 12Bは、軽量なE4Bでは少し物足りないが、大型モデルを動かせるほど高性能なパソコンは用意できないという人にとって、現実的な選択肢になりそうです。Googleは「16GBのVRAMまたは統合メモリ」を搭載したパソコンで動かせる水準だとしており、これは比較的新しいWindowsノートやMacBookが目安になります。
商用利用しやすいApache 2.0ライセンス
中小企業の立場として今回いちばん見逃せないのが、ライセンスです。Gemma 4 12Bは「Apache 2.0ライセンス」で公開されました。これは、利用・改変・商用化を幅広く認める寛容なライセンスです。
過去のGemmaは独自のライセンス条件が付いていましたが、今回Apache 2.0になったことで、自社サービスへの組み込みや業務利用のハードルが下がりました。「ローカルで動く」だけでなく「商売に使ってよい」点は、大きな安心材料です。
文章だけでなく画像や音声、動画も扱える
Gemma 4 12Bの特徴は、文章だけを処理するAIではないことです。
文章に加えて、画像・音声に加え、動画の内容まで扱えるマルチモーダルAIとして設計されています。
マルチモーダルとは、異なる種類の情報をまとめて処理できるという意味です。
とくに注目したいのは音声です。これまでGemmaシリーズで音声を直接扱えたのはE2BやE4Bといった軽量モデルに限られていました。Gemma 4 12Bは、中型クラスで初めて音声をそのまま読み込めるモデルだとGoogleは説明しています。
従来の多くのAIでは、画像や音声をいったん専用の仕組み(エンコーダ)で変換してから、言語モデルに渡していました。中型のGemma 4では550M規模の画像用エンコーダなどが使われていました。
Gemma 4 12Bでは、この重い変換装置を取り払い、ごく小さな埋め込み処理だけで画像や音声を言語モデルの中核へ直接流し込む設計になっています。
Googleはこの特徴を「Unified」「encoder-free」と表現しています。簡単にいえば、画像や音声を扱うための別装置を減らし、ひとつのAIにまとめた設計です。
これにより、処理速度やメモリ効率の改善が期待できます。実際、LM Studioの情報画面でも対応機能(Capabilities)にビジョン(V)のアイコンが表示され、画像を扱えることが一目で分かります。
長い文章や資料も扱える
Gemma 4シリーズは、最大256Kトークンの文脈を扱えます。140を超える言語に対応し、日本語での利用も視野に入ります。
トークンとは、AIが文章を読み取るときの細かな単位です。
256Kトークンは、社内マニュアルや議事録、過去の報告書など長い資料を読み込ませて整理する用途にも対応しやすい水準です。
ただし、長い文章を一度に読み込むほど多くのメモリが必要になるため、ローカル環境では最初から最大値を狙わず、短い文章から試したほうが安全です。
LM Studioを使えば比較的簡単にAIモデルを試せます
私は、ローカルAIを動かすために「LM Studio」というソフトを利用しています。
LM Studioは、公開されているAIモデルを検索してダウンロードし、チャット形式で利用できるソフトです。専門的なコマンド操作なしに、分かりやすい画面でモデルを管理できます。私の「My Models」一覧では、今回のgemma4 12Bを先頭にピン留めし、その下に26B-A4Bやgpt-oss、gemma3 4Bなどを並べています。
今回のGemma 4 12Bも、LM Studioの画面から検索して導入しました。発行元は「lmstudio-community」、アーキテクチャ名は「gemma4」と表示されていました。
6月4日に導入を試したがエラーで断念
Gemma 4 12Bが公開された翌日の6月4日、私もLM Studioでの導入に挑戦しました。発表されたばかりの新モデルを、その日のうちに動かしてみたかったのです。
7GB超のファイルのダウンロードまでは順調でした。ところが「Load Model」を押すとエラーが発生し、ロード失敗の警告が出てチャット画面までたどり着けません。
原因として思い当たったのは、アーキテクチャの新しさです。Gemma 4 12Bは「gemma4」という新しい構造を持つため、動かす側のソフトが対応していなければ、ファイルがあっても読み込めません。何度か設定を変えて試しましたが、結果は同じでした。
そのときの状況は、悔しさ半分でXにも投稿しました。
Gemma 4 12Bの導入時にエラーが発生したときのX投稿はこちら
発表直後ということもあり、この日は無理に設定をいじり続けるのをやめました。こうした「新モデル初日のエラー」は、自分の設定よりソフト側の対応待ちであることが多いからです。
ソフト側の対応を少し待ってから、あらためて試すことにしました。
翌日の更新でGemma 4 12Bが動きました！
翌日の6月5日、LM Studioを確認すると、私の環境では最新版の「LM Studio 0.4.16」が利用できるようになっていました。前日との違いはこのバージョンアップです。
さらに、AIモデルを動かすためのランタイムも「2.20.1」に更新しました。
ランタイムとは、AIモデルを実際に動かすためのエンジン部分です。新しいアーキテクチャに対応するのは、多くの場合このランタイム側です。
そこで、前日は赤い警告で止まった同じ操作を、もう一度試しました。
今度は正常に読み込むことができ、チャット画面で使えるようになりました。前日の苦戦が嘘のように、あっさり起動したのが少し拍子抜けするほどでした。
今回利用したのは、指示応答に最適化された「gemma-4-12B-it」のGGUF形式・Q4_K_M量子化版です。
ディスク上のファイル容量は7.56GBでした。
GGUFとは、ローカルAIを比較的扱いやすくするためのファイル形式です。
量子化とは、AIモデルのデータを圧縮し、少ないメモリでも動かしやすくする方法です。圧縮率を高くするほど必要なメモリは減りますが、方法によっては回答の品質が少し低下する場合もあります。
今回利用したQ4_K_Mは、モデルの大きさと回答品質のバランスを考えた、試しやすい選択肢のひとつです。
新しいAIモデルは周辺ソフトの更新も重要
今回の体験で分かったのは、新しいAIモデルを利用するときには、モデル本体だけを見ていてはいけないということです。
LM Studioなどの管理ソフトや、AIモデルを動かすランタイムも、新しいモデルの構造に対応する必要があります。
モデルが公開された直後は周辺ソフトの対応が整っていない場合があり、発表直後にエラーが出てもパソコンの故障や設定ミスとは限りません。翌日や数日後にソフトを更新すると問題なく動くことがあります。
今回も6月4日にはエラーで断念しましたが、6月5日にLM Studioとランタイムを更新したところ正常に利用できるようになりました。わずか1日で状況が変わったことになります。新しい技術ほど「待てば解決する不具合」が起こりやすいと心得ておくとよいでしょう。
エラーが出たときに確認したい項目
Gemma 4 12BをLM Studioで試す場合は、次の順番で確認するとよいでしょう。
- LM Studio本体を最新版に更新する(今回の決め手は0.4.16)
- 利用するランタイムを最新版に更新する(私の環境では2.20.1)
- 最初はQ4_K_Mなどの量子化版を選ぶ
- 最初から長い文章を読み込ませず、短い質問で動作を確認する
- 文章のチャットが動くことを確認してから、画像や音声を試す
- 発表直後にエラーが出る場合は、設定をいじり倒す前に少し時間を置いて再挑戦する
ローカルAIは、クラウド型の生成AIよりも、自分で確認しなければならない項目が多くなります。
ただし、仕組みを少しずつ理解すると、自分のパソコン内でAIを自由に動かせる面白さがあります。初日に動かず歯がゆい思いをしても、翌日に動いた瞬間の手応えは格別です。
中小企業でもローカルAIを活用できる時代へ
Gemma 4 12Bの登場で、ローカルAIは一部の専門家だけが試す技術ではなくなりつつあります。
中小企業でも、次のような活用が考えられます。
- 社内マニュアルを読み込ませて質問に答えさせる
- 会議の議事録を要約する
- 過去の報告書を整理する
- 商品説明やブログ記事のたたき台を作る
- 顧客対応で使う文章案を作る
- プログラムや表計算の処理方法を考えさせる
クラウド型のAIでは入力内容をインターネット経由で送信するため、顧客情報や社内の機密情報を扱う場合には利用規約や社内ルールの確認が必要です。
ローカルAIでは、自分のパソコン内で処理を完結させやすくなります。さらに今回はApache 2.0ライセンスのため、自社業務や自社サービスに組み込んで使う際の権利面の不安も小さくなりました。
もちろん、ローカルAIなら何を入力しても安全というわけではなく、パソコン自体のセキュリティ対策、データの保管方法、利用者の権限管理は引き続き必要です。
それでも、外部に送信したくない資料を扱う場合に、ローカルAIは有力な選択肢になります。
ローカルAIは進化の途中にある
今回のGemma 4 12Bは、文章だけでなく、画像や音声、動画も扱える中型のローカルAIです。しかも商用利用しやすいApache 2.0ライセンスで、16GBメモリ級のパソコンで動くという、中小企業にとって現実的なモデルです。
一般的なパソコンに近い環境でも本格的な生成AIを試せる時代になりましたが、発表直後にはエラーが発生することもあり、モデル本体だけでなくLM Studioやランタイムの更新状況も確認する必要があります。
今回、私は6月4日に新アーキテクチャ未対応とみられるエラーで断念し、翌6月5日にLM Studio 0.4.16とランタイム2.20.1へ更新したところ、無事にGemma 4 12Bを使えるようになりました。
その変化を実際に体験できることも、ローカルAIを試す楽しさのひとつです。
今後は、回答品質・処理速度・日本語の使いやすさ・画像や音声・動画の認識精度も検証していきます。
参考情報
- Google公式ブログ：Introducing Gemma 4 12B
- Google AI for Developers：Gemma 4 model card
- LM Studio：Gemma 4 12B Unified
- Hugging Face：google/gemma-4-12B
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この記事は「どもどもAI」というAIエージェントで執筆しています。【使用モデル: gemini-3.5-flash】→ClaudOpus4.8でリライトしました。
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現在は実験的な運用段階にあり、より精度の高い情報発信を目指して改善を続けています。どもどもAIは、これからも経営に役立つ視点を整理してお届けします。
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