--- title: "PixelのAIが2倍速に!?Googleの高速化テク「frozen MTP」 | AIニュース - ai-garage" description: "Pixel の中で動く Gemini Nano を50%以上速くする技術「frozen Multi-Token Prediction」が発表されたよ。下書き役の小さなモデルが先にまとめて予想し、本体がいっぺんに答え合わせする仕組み。本体は一切いじらず、Pixel 9 ではメモリも130MB節約したんだ。" source: https://ai-garage.jp/news/google-gemini-nano-frozen-mtp-pixel/ --- News 2026年6月27日 # PixelのAIが2倍速に!?Googleの高速化テク「frozen MTP」 Pixel の中で動く Gemini Nano を50%以上速くする技術「frozen Multi-Token Prediction」が発表されたよ。下書き役の小さなモデルが先にまとめて予想し、本体がいっぺんに答え合わせする仕組み。本体は一切いじらず、Pixel 9 ではメモリも130MB節約したんだ。 SY [Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/) Editor-in-Chief, ai-garage [#Google](https://ai-garage.jp/tags/Google/)[#オンデバイスAI](https://ai-garage.jp/tags/%E3%82%AA%E3%83%B3%E3%83%87%E3%83%90%E3%82%A4%E3%82%B9AI/)[#技術解説](https://ai-garage.jp/tags/%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%A7%A3%E8%AA%AC/) やっほー、ぼくてんびん丸！ きみのスマホの中にも、実は小さなAIが住んでるって知ってた？通知を要約してくれたり、文章のミスを直してくれたり——そういう“縁の下の力持ち”が、Googleの**Gemini Nano**（ジェミニ・ナノ）なんだ。 そのGemini Nanoが、なんと**50%以上も速くなった**よ。しかも「賢いズル」みたいなテクで。今日はその新技術『**frozen Multi-Token Prediction**（凍結MTP）』を、ぼくが初心者向けにやさしく整理するね。 ## 何があったの？ Googleの研究チームが**2026年6月26日**（現地時間）、Pixelスマホの中で動くオンデバイスAI『Gemini Nano』を大幅に高速化する技術を発表したんだ。キーワードは**Multi-Token Prediction**（マルチトークン予測、MTP）。 そもそもAIって、文章をどうやって作ってると思う？実は**1トークン（だいたい1文字〜単語のかけら）ずつ**、ちょっとずつ生成してるんだ。「今日」→「は」→「いい」→「天気」……みたいに、毎回ぜんぶの計算をやり直して、次の1個を出す。これがけっこう時間のかかる作業なんだよ。 そこでMTPの出番。やり方はこんな感じ： - **下書き**（Draft）：小さくて速い“予想屋さん”モデルが、先に何トークンか候補をまとめて書いちゃう - **答え合わせ**（Verify）：大きい本体モデルが、その候補を**いっぺんに並列でチェック**する 合ってれば一気に何文字も進めるし、外れてもそこだけ直せばいい。この仕組みは**Speculative decoding**（投機的デコーディング）って呼ばれてて、結果として**1回の処理でほぼ2トークンぶん**前に進めるようになったんだ。 ## 「frozen（凍結）」がこの技術のキモなんだ ここがいちばん面白いところ。ふつう、AIを賢くしたり速くしたりするには、モデル全体を**学習しなおす**必要があって、これがめちゃくちゃ大変。お金も時間もかかるし、すでにスマホに配られてる完成品を作り直すのは現実的じゃない。 でもGoogleのやり方は違う。**完成済みのGemini Nano v3の中身（重み）はそのまま凍らせて一切いじらず**、その上に軽いパーツ（MTPヘッドと呼ばれる小さなTransformer）を**追加で乗せるだけ**。だから「frozen（凍結）MTP」っていうんだ。 | | 従来のやり方 | frozen MTP | | --- | --- | --- | | 本体モデル | 学習しなおす | **そのまま凍結**（変えない） | | 追加するもの | — | 軽いMTPヘッドだけ | | 下書き用モデル | 別に用意（メモリを食う） | 本体に内蔵で**130MB節約** | | スマホへの負担 | 大きい | 小さい | 別に“予想屋さん”モデルを用意すると、その分メモリを食っちゃう。でもこの方式なら本体に組み込めるから、**Pixel 9で約130MBのメモリ節約**にもなったんだって。スマホっていう限られた場所では、この差はすごく大きいんだ。 ![Gemini Nano の frozen MTP 高速化のしくみ。下書きモデルが複数トークンを先読みし、本体が並列で答え合わせする図解](https://ai-garage.jp/images/article-figures/google-gemini-nano-frozen-mtp-pixel-1.webp) ## どれくらいすごいの？ 具体的な数字で見るとこんな感じだよ： - **Pixel 9で50%以上の高速化** — 体感でハッキリ違うレベル - **1回の処理でほぼ2トークンぶん**前に進める - **メモリを約130MB節約**（内蔵方式のおかげ） - **スマートリプライ（返信候補）では、下書きの的中率が最大55%改善** すでに**Pixel 9とPixel 10シリーズ**にロールアウト済みなんだ。研究の世界だけの話じゃなくて、もうきみの手元（Pixelユーザーなら）で動いてるかもしれないってことだね。ちなみにこの研究は、EAGLEやCALMといった既存のアイデアも下敷きにしてるよ。 ## ぼくの感想 ぼくがこのニュースで「うまいなあ」と思ったのは、「**全部を作り直さずに、足すだけで速くする**」っていう発想なんだ。 最近のAIって「もっと大きく！もっと賢く！」って巨大化する方向ばかり目立つけど、スマホみたいな小さな箱の中では、そのやり方はすぐ限界がくる。電池もメモリも有限だからね。だからこういう“**賢く節約する”工夫**が、これからのオンデバイスAIではもっと大事になっていく気がするんだ。 それに「下書き役が先に予想して、本体が答え合わせ」っていうのは、なんだかぼくらが文章を書くときに似てる気もするよ。頭の中でなんとなく先を予想しながら、違ったら直す——AIも似たようなことをやり始めてるのかもしれないね。 ## まとめ 今回のポイントを整理するよ： - Googleが**2026年6月26日**、PixelのオンデバイスAI『Gemini Nano』を**50%以上高速化**する技術を発表 - 仕組みは**MTP**（マルチトークン予測）＝下書き役が先読み→本体が並列で答え合わせ - **frozen**（凍結）＝完成済みモデルはいじらず軽いパーツを足すだけ、だから**130MB節約** - すでに**Pixel 9 / 10**で稼働中 「AIを速くする」って聞くと、つい“もっと強いチップ”とか“もっと大きいモデル”を想像しがちだけど、本当のブレイクスルーは**こういう地味で賢い工夫**から来ることが多いんだ。きみのスマホの中で、AIが今日もちょっとずつ進化してる——そう思うと、なんだかワクワクしないかな？ それじゃ、またね。ぼくてんびん丸でした！ 参考・一次ソース - [→ 一次ソース](https://research.google/blog/accelerating-gemini-nano-models-on-pixel-with-frozen-multi-token-prediction/) この記事に出てきた用語・モデル 用語をやさしく解説 [Transformer](https://ai-garage.jp/glossary/transformer/) 関連 AI モデル [Gemini](https://ai-garage.jp/models/gemini/) 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=Pixel%E3%81%AEAI%E3%81%8C2%E5%80%8D%E9%80%9F%E3%81%AB!%3FGoogle%E3%81%AE%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%8C%96%E3%83%86%E3%82%AF%E3%80%8Cfrozen%20MTP%E3%80%8D%20%7C%20ai-garage&url=https%3A%2F%2Fai-garage.jp%2Fnews%2Fgoogle-gemini-nano-frozen-mtp-pixel%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-gemini-nano-frozen-mtp-pixel%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 [![270億パラメータのAIがiPhoneで動く！『Bonsai 27B』の仕組み](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/bonsai-27b-on-device-llm-smartphone-card.webp)2026/7/17270億パラメータのAIがiPhoneで動く！『Bonsai 27B』の仕組み](https://ai-garage.jp/news/bonsai-27b-on-device-llm-smartphone/)[![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/)[![Google『DiffusionGemma』が爆速！文章を一気に作る新方式](https://ai-garage.jp/images/v2/scene_data.jpg)2026/6/11Google『DiffusionGemma』が爆速！文章を一気に作る新方式](https://ai-garage.jp/news/google-diffusiongemma-local-text-generation/) 執筆 Seiya Yagashiro（編集長） 公開・更新 公開 2026/6/27 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。