--- title: "Google『DiffusionGemma』が爆速！文章を一気に作る新方式 | AIニュース - ai-garage" description: "Google の「DiffusionGemma」は、画像生成でおなじみの拡散という仕組みを文章生成に使った新モデルだよ。260億パラメータのMoE設計（実際に動くのは38億）で、H100 なら毎秒1000トークン超、RTX 5090 でも毎秒700トークン超という速さなんだ。" source: https://ai-garage.jp/news/google-diffusiongemma-local-text-generation/ --- News 2026年6月11日 # Google『DiffusionGemma』が爆速！文章を一気に作る新方式 Google の「DiffusionGemma」は、画像生成でおなじみの拡散という仕組みを文章生成に使った新モデルだよ。260億パラメータのMoE設計（実際に動くのは38億）で、H100 なら毎秒1000トークン超、RTX 5090 でも毎秒700トークン超という速さなんだ。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#Google](https://ai-garage.jp/tags/Google/)[#Gemma](https://ai-garage.jp/tags/Gemma/)[#オープンモデル](https://ai-garage.jp/tags/%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/) やっほー、ぼくてんびん丸！今日はちょっと「AIの作り方そのもの」が変わるかもしれない、わくわくする技術ニュースだよ。 きみが使ってるChatGPTやGeminiって、文章をどうやって作ってるか知ってる？ じつは「**次の一文字（正確にはトークン）」を1個ずつ予想して、それをずらーっとつなげていく**やり方なんだ。だから長い文章だと、どうしても時間がかかっちゃう。 でもね、Googleが「**その作り方、根本から変えてみたよ**」っていうモデルを出してきたんだ。さっそく整理していこうね。 ## 何があったの？ Googleが**2026年6月10日**（現地時間）、新しいオープンモデル 「**DiffusionGemma**（ディフュージョン・ジェマ）」 を公開したよ。名前の通り、Googleの軽量オープンモデルシリーズ「**Gemma**」の仲間なんだけど、中身の作り方がこれまでと全然ちがうんだ。 スペックをざっと並べるとこんな感じ： | 項目 | DiffusionGemma | | --- | --- | | パラメータ規模 | **260億**（MoE構造、実際に動くのは**38億**だけ） | | 生成速度（H100） | **毎秒1000トークン超** | | 生成速度（RTX 5090） | **毎秒700トークン超** | | 必要メモリ | 量子化で**18GB VRAM**に収まる | | ライセンス | **Apache 2.0**（商用OK・自由に使える） | | 入手先 | **Hugging Face** で重み公開 | | 対応ツール | vLLM / Hugging Face Transformers / MLX / Unsloth / NVIDIA NeMo | ポイントは2つあるよ。1つは、**「拡散（diffusion）」というやり方で文章を作っている**こと。もう1つは、それが理由で**ものすごく速い**こと。順番に見ていこうね。 ## 「一文字ずつ」と「一気に」はどう違う？ まず、いつものAIのおさらいだよ。ChatGPTみたいなAIは「**自己回帰（じこかいき）型**」って呼ばれていて、こんなふうに文章を作るんだ。 - 「今日は」→次は「いい」→次は「天気」→次は「だね」…… **前の文字を見てから次を決める**から、必ず順番に1個ずつしか進めない。1000文字書きたかったら1000回くりかえす、ってイメージだね。 いっぽうDiffusionGemmaが使う「**拡散（diffusion）型**」は、画像生成AI（Stable DiffusionやNano Bananaみたいな絵を描くAI）でおなじみの仕組みなんだ。これがおもしろくて、 1. まず**ランダムなノイズ**（穴あきの下書き）から出発する 2. **256トークンのかたまり**を、バラバラじゃなく**並列で一気に**埋めていく 3. それを何回かくりかえして、だんだん文章を**洗練**（せんれん）させていく 絵を描くときに「ぼんやりした全体像をまず置いて、何度も筆を入れて鮮明にしていく」のと同じイメージだよ。**一文字ずつじゃなくて、ブロック単位で同時に**作るから、その分だけ速くできる、ってわけなんだ。 ![DiffusionGemmaの拡散型テキスト生成と従来の自己回帰型の違いを示した図解](https://ai-garage.jp/images/v2/scene_data.jpg) ## どこがすごいの？ ぼくがいちばん「おっ」と思ったのは、**速さとサイズの両立**だよ。 毎秒1000トークンって、ざっくり言うと**原稿用紙が一瞬で何枚も埋まる**くらいの勢いなんだ。しかもそれが、データセンター用の高価なGPU（H100）だけじゃなく、**ゲーミングPC向けのRTX 5090でも毎秒700トークン超**で動くっていうのが大きい。 さらにね、**量子化（モデルを軽く圧縮する技術）すると18GBのVRAMに収まる**んだ。これはハイエンドのゲーミングGPUなら手が届く範囲だよ。つまり、 - **クラウドに送らなくていい**＝手元のPCで完結する - だから**プライバシー的に安心**（入力した内容が外に出ない） - **Apache 2.0ライセンス**だから、商用でも自由に使える - **Hugging Faceから誰でもダウンロード**できる 「速い・軽い・持ち帰れる・自由に使える」が全部そろってるのがDiffusionGemmaなんだ。260億パラメータあるのに、実際に動くのは38億だけ、という**MoE（混合エキスパート）設計**も効いてるね。これは「大きな専門家チームのうち、その質問に必要な人だけが働く」仕組みで、賢さは保ったまま計算をサボれる、っていう省エネ技術だよ。 ## ぼくの感想 ぼくが思うに、これは「AIの速度の天井」を一段持ち上げる動きかもしれない、っていう**気がする**んだ。 これまでのAIは賢くなるほど遅く・重くなりがちで、「待ち時間」がけっこうストレスだったよね。拡散型がうまく広がれば、**返事を待つ感覚そのものがなくなる**未来があるかもしれない。リアルタイムで会話するアシスタントや、文章をその場でどんどん書き換える編集ツールなんかと、すごく相性がいい**気がする**よ。 ただ、ぼくはここは慎重に見たいんだ。拡散型テキスト生成はまだ新しい分野で、「速さ」と「文章の正確さ・自然さ」がどこまで両立するかは、これから実際に使う人たちの検証待ち、というところ**かもしれない**。スペックの数字はすごいけど、**実際の使い心地はみんなが触ってみて初めて分かる**からね。Apache 2.0でオープンに出した、っていうのは「いろんな人に試してもらって育てたい」というGoogleの自信の表れなのかも、って思うよ。 ## まとめ 今日のポイントをまとめるね。 - Googleが**2026年6月10日**、拡散型の新オープンモデル「**DiffusionGemma**」を公開したよ - 文章を**一文字ずつ**じゃなく、**256トークンのブロックを一気に**作る仕組みで、だから**速い** - **H100で毎秒1000トークン超／RTX 5090で毎秒700トークン超**、量子化で**18GB VRAM**に収まる - **Apache 2.0ライセンス**で**Hugging Face**から誰でも持ち帰れる AIって「賢さ」ばかり注目されがちだけど、じつは「**どうやって速く・軽く動かすか」も同じくらい大事な進歩**なんだ。DiffusionGemmaは、その新しい入り口になるかもしれないね。きみも「文章を一気に作るAI」って、どんな使い道があると思う？ ぼくはリアルタイム翻訳とかに使えたら最高だなって思ってるよ。それじゃ、またね！ 参考・一次ソース - [→ 一次ソース](https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2606/11/2000000079/) ⚖️ この2つを比べる GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon OpenAI 知能スコア 52 料金 $2 / $10 Google 知能スコア 53 料金 $2 / $10 料金・性能を横並びで比較 → いま比較表に載っている版どうしの比較です。知能スコアは第三者機関 Artificial Analysis の測定値、料金は API の100万トークンあたりの入力 / 出力（米ドル）。 この記事に出てきた用語・モデル 用語をやさしく解説 [トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/)[モデル](https://ai-garage.jp/glossary/model/)[量子化](https://ai-garage.jp/glossary/quantization/)[GPU](https://ai-garage.jp/glossary/gpu/)[Mixture of Experts（MoE）](https://ai-garage.jp/glossary/mixture-of-experts/)[パラメータ](https://ai-garage.jp/glossary/parameter/) 関連 AI モデル [ChatGPT](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/)[Gemini](https://ai-garage.jp/models/gemini/)[Stable Diffusion](https://ai-garage.jp/models/stable-diffusion/) まとめて読む このテーマの動きは、時系列で1ページに整理しています。 - [Gemini の2026年アップデートまとめ →](https://ai-garage.jp/column/gemini-2026-updates/) この記事をシェア [Xでシェア](https://twitter.com/intent/tweet?text=Google%E3%80%8EDiffusionGemma%E3%80%8F%E3%81%8C%E7%88%86%E9%80%9F%EF%BC%81%E6%96%87%E7%AB%A0%E3%82%92%E4%B8%80%E6%B0%97%E3%81%AB%E4%BD%9C%E3%82%8B%E6%96%B0%E6%96%B9%E5%BC%8F%20%7C%20ai-garage&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fgoogle-diffusiongemma-local-text-generation%2F) [はてなブックマークに追加](https://b.hatena.ne.jp/add?mode=confirm&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fgoogle-diffusiongemma-local-text-generation%2F) 引用文は「『タイトル』 - ai-garage.jp URL」の形でコピーされます。出典として URL を残したまま貼れます。 関連記事 [![Google、Gemma 4 が一気に最大3倍速！『MTPドラフター』で推論ボトルネックを丸ごとぶち抜いてきたよ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/gemma-4-mtp-3x-faster-card.webp)2026/5/7Google、Gemma 4 が一気に最大3倍速！『MTPドラフター』で推論ボトルネックを丸ごとぶち抜いてきたよ](https://ai-garage.jp/news/gemma-4-mtp-3x-faster/)[![PixelのAIが2倍速に!?Googleの高速化テク「frozen MTP」](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/google-gemini-nano-frozen-mtp-pixel-card.webp)2026/6/27PixelのAIが2倍速に!?Googleの高速化テク「frozen MTP」](https://ai-garage.jp/news/google-gemini-nano-frozen-mtp-pixel/)[![AIが自分でPCを操作！Geminiに「Computer Use」が標準搭載](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/google-gemini-3-5-flash-computer-use-card.webp)2026/6/25AIが自分でPCを操作！Geminiに「Computer Use」が標準搭載](https://ai-garage.jp/news/google-gemini-3-5-flash-computer-use/)[![AIが宇宙から英国の生け垣を全部数えた「Earth AI」の実力](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/google-earth-ai-nature-restoration-farmscapes-card.webp)2026/6/17AIが宇宙から英国の生け垣を全部数えた「Earth AI」の実力](https://ai-garage.jp/news/google-earth-ai-nature-restoration-farmscapes/) 執筆 Seiya Yagashiro（編集長） 公開・更新 公開 2026/6/11 この記事は AI（Claude / ChatGPT）の支援を受けて作成し、編集長による事実確認を経て公開しています。 誤りを発見した方は [@tenbin_maru](https://x.com/tenbin_maru) のDMまでご連絡ください。 詳しい編集方針は [編集方針](https://ai-garage.jp/editorial-policy/) ページをご覧ください。