投稿者 global-ai-media 
Googleは、オンデバイスAI向けのユニバーサルフレームワークとして「LiteRT」を発表しました。これは長年モバイル開発で親しまれてきたTensorFlow Liteの事実上のリブランディングと機能拡張であり、特定の学習フレームワークに依存しないオープンなエコシステムを目指すものです。本稿では、この技術的シフトが日本のプロダクト開発現場やAIガバナンスにどのような影響を与えるか、実務的な観点から解説します。
TensorFlow Liteから「LiteRT」へ：名称変更の本質
Googleは先日、オンデバイスAI（スマートフォンやIoTエッジデバイス上で動作するAI）のためのランタイムとして「LiteRT」を発表しました。これは全く新しいツールというよりは、広く普及している「TensorFlow Lite」の進化形であり、リブランディングです。
この名称変更には、Googleの明確な意図が読み取れます。それは「TensorFlow専用のツールからの脱却」です。これまで、モバイルへのAI実装といえばTensorFlow Liteがデファクトスタンダードの一つでしたが、研究開発の現場ではPyTorchやJAXが主流になりつつあります。LiteRTは、Googleのエコシステムだけでなく、PyTorchなど他のフレームワークで開発されたモデルも、スマホやエッジデバイス上で高速に動作させる「ユニバーサルな実行環境」としての地位を確立しようとしています。
なぜ今、オンデバイスAI（エッジAI）なのか
現在、生成AIやLLM（大規模言語モデル）の文脈では、クラウド上の巨大なGPUサーバーで処理を行うのが一般的です。しかし、LiteRTが注力するのは、ユーザーの手元にあるデバイスで処理を完結させる「オンデバイスAI」です。これには大きく3つのメリットがあります。
第一に「レイテンシ（遅延）の解消」です。通信を介さないため、翻訳アプリやカメラの画像認識など、リアルタイム性が求められる機能が快適に動作します。
第二に「コスト削減」です。すべての推論リクエストをクラウドに投げると、API利用料やインフラコストが膨大になります。処理の一部をユーザーの端末にオフロードすることで、運用コストを劇的に下げることが可能です。
第三に、日本企業にとって最も重要とも言える「プライバシー保護」です。データをクラウドに送信せず端末内で処理が完結するため、機密情報や個人のプライバシーに関わるデータを安全に扱うことができます。
LiteRTがもたらす技術的恩恵と課題
Googleの発表によれば、LiteRTはクロスプラットフォームでのGPUパフォーマンスを最大1.4倍向上させ、NPU（Neural Processing Unit：AI処理に特化した半導体チップ）への対応も強化されています。これにより、Gemini NanoやLlamaといった小型のLLM（SLM）をモバイル端末上で実用的な速度で動かすことが現実的になってきました。
一方で、課題も残ります。Android端末はメーカーごとに搭載チップやスペックがバラバラであり（断片化）、すべての端末で等しく高性能なAI機能を提供するのは依然として困難です。LiteRTはこの差を吸収しようとしていますが、実務レベルでは、ハイエンド機とローエンド機で機能の出し分けを行うなどの実装上の工夫が引き続き求められるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のLiteRTの登場とオンデバイスAIの潮流を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
1. 「ハイブリッドAI」戦略の検討
すべてをクラウドのLLMに頼るのではなく、軽量な処理はオンデバイス（LiteRT等を利用）、複雑な推論はクラウド、という使い分けが今後の主流になります。特に個人情報保護法や通信環境の制約が厳しい日本市場において、このハイブリッド構成は強力な競争優位性になります。
2. 開発フレームワークの制約からの解放
従来、「モバイルに載せるならTensorFlowで学習させなければならない」という制約が少なからずありましたが、LiteRTのマルチフレームワーク対応により、研究開発チームが得意なPyTorch等でモデルを作り、それをスムーズに製品化するパイプラインが構築しやすくなります。これはMLOps（機械学習基盤）の観点からも大きな進歩です。
3. ハードウェア産業とのシナジー
日本のお家芸である製造業や組み込み機器（IoT）分野でも、この技術は応用可能です。スマホに限らず、工場内の検査機器や家電製品にLiteRTのような軽量ランタイムを組み込むことで、通信環境に依存しない「賢いハードウェア」を開発するチャンスが広がります。
総じて、LiteRTは「AIの民主化」をデバイスレベルで加速させる技術です。ベンダーロックインを避けつつ、ユーザー体験とプライバシーを両立させるための選択肢として、技術検証を進める価値は大いにあるでしょう。