Gemmaとは
Gemma（ジェマ）は、Google DeepMindが開発した軽量かつオープンな生成AIモデルです。Googleの強力なAIモデル「Gemini」と同じ研究・技術的基盤に基づいて構築されており、個人開発者や研究者でも扱いやすいように設計されています。
2024年2月にリリースされたGemmaは、性能と柔軟性のバランスを重視し、**プライバシーを保ちつつローカル環境でも実行可能なLLM（大規模言語モデル）**として注目を集めています。Hugging Face、Kaggle、Colab、Google Cloudなどのプラットフォームとも連携しやすく、AIの民主化を目指したプロジェクトです。
使用例
Gemmaは以下のようなユースケースに活用されています：
- ローカルでの生成AIアプリ構築
→ セキュリティが重要なプロジェクトやオンプレミス環境で、プライベートなAI処理を実行可能。 - 研究・実験用途
→ モデルの構造や挙動を細かく観察できるため、学術研究やAIアルゴリズムのテストに最適。 - チャットボットやQ&Aアプリ
→ 軽量モデル（Gemma 2Bや7B）を使って、高速な応答性能を持つ対話型アプリを構築可能。 - ファインチューニングと転移学習
→ 自分のデータに合わせて微調整し、特定業種向けのモデルや多言語対応モデルの開発が可能。 - クラウドとローカルのハイブリッド運用
→ Google Cloud Vertex AIと連携することで、インフラに応じた柔軟な運用が可能。
また、Gemmaは商用利用も許可されており、製品や業務システムへの組み込みも視野に入れた運用ができます。
価格について
Gemma自体は無料で提供されています。
Googleは、Gemmaを以下の形式で配布しています：
- Gemma 2B（2Bパラメータ）と Gemma 7B（7Bパラメータ）
- それぞれに対してプレトレーニング版とインストラクションチューニング版あり
- 配布先：Hugging Face、Kaggle、Colab、Google Cloudなど
ただし、次のようなケースでは別途コストが発生します：
- Google Cloud（Vertex AIなど）上での推論実行
- モデルのファインチューニング時の計算リソース
- Colab ProやクラウドGPUの使用
ローカル実行であれば、基本的に自分のマシン資源だけで使用可能です。
まとめ
Gemmaは、Google DeepMindが開発した、オープンで高性能な言語モデルです。
Geminiの技術をベースに、誰でも扱いやすいサイズ・設計で提供されており、AI開発の民主化を象徴する存在といえるでしょう。
商用・研究用途の両方に対応し、プライバシーや柔軟性も確保できるため、個人から企業まで幅広い層にとって魅力的な選択肢です。生成AIを活用したアプリ開発や研究に興味がある方は、ぜひGemmaを試してみてください。
