Google Pixel 8 の頭脳、Google Tensor G3 の実力とは

Google Tensor G3 とは？ AI スマホ Google Pixel 8 の頭脳

Google Pixel に搭載している Google が独自開発したプロセッサ「Google Tensor」は、AI によってユーザーのしたいことを把握。スマホがさらに便利になります。

*本記事は、米 Google ストアの記事の日本語版です。

2023 年 11 月 30 日（最終更新日 2026 年 4 月 10 日）

Google AI を支えるプロセッサ「Google Tensor」開発まで

Google Pixel スマートフォンに搭載している Google Tensor は Google AI を支える独自開発のプロセッサです。

Google Tensor は、スマホの利便性をさらに高めます。高品質な写真や動画、セキュリティの向上、より聡明な音声認識を可能にし、これまで以上に Google Pixel が便利となり、ユーザーのさまざまな使い方にも対応可能となりました。

このように、Google Pixel スマホをよりパワフルで便利にした Google Tensor ですが、一夜にして実現したわけではありません。

2016 年に Google は、最高のモバイルコンピューターチップを作るために、ハードウェア、ソフトウェア、機械学習の各分野から研究者を結集させました。これは、Google Pixel スマホでさまざまなことを可能にするというビジョンを実現するためです。その結果生まれたのが Google Tensor です。

すべての高性能なスマホは強力なプロセッサを搭載していますが、Google Tensor はスマホ自体に複雑な AIと機械学習のプロセスを搭載し、クラウドコンピューティングを提供することに重点を置いている点が特徴です。これらのアルゴリズム自体が、ネットワークやサーバーを介さずに Google Pixel のデバイス上で実行するため、高速で動作します。

Google Tensor の改良は続いています。Google Tensor G3 は、これまでのシリーズで最も高速で、チップのパフォーマンスと効率、安全性が向上しました。2021 年と比べて機械学習モデルの数が 2 倍以上に増加しただけでなく、その複雑さと精巧さも増しています。Google Tensor G3 はこうした機械学習モデルをいくつも同時に実行しているのです。

Google Tensor G3 が洗練され、効率性が増したことで、これを搭載した Google Pixel 8 / 8 Pro の驚くべき新機能が実現しました。Google Pixel スマホの得意とする最先端の写真や動画機能をさらに進化させ、1 日がより充実して過ごせるようになったのです。

カーネギーメロン大学でヒューマン・コンピューターインタラクションを研究しているネスラヤニエル氏は、「AI や機械学習はますます発展し、私たちの日常生活に組み込まれています」と述べています。人々がパーソナライズされた直感的なテクノロジーのメリットに慣れてくるにつれ、「テクノロジー製品では（その機能が入ることが）自然だと期待されるようになってきています」と、彼女は付け加えました。

Google Tensor がスマホの利便性を向上

Google Tensor は Google Research チームが開発したプロセッサです。2016 年に構想を開始し、2021 年に発売した Google Pixel 6 に初めて搭載しました。現在の Google Pixel スマホは、Google Tensor を活用した AI と機械学習で、インターネットに接続せずにメッセージや動画を瞬時に翻訳するなど、ますます高度なタスクを実行できます。

Google Pixel スマホは時間の経過とともによりパーソナライズされて便利になり、汎用的なハードウェアから、幅広く応用可能な毎日の生活に役立つ製品へと進化しました。Google Pixel スマホは写真に写っている木と人を見分けたり、写真がぼけていて修正が必要かどうかを判断することができます。

Google Tensor G3 の活用例、AI で画像処理や音声入力などを強化

「スマホは、あなたの世界、つまり現状やニーズ、好み、話し方、何に関心を持っているのかなどを理解する必要があります」と、Google でハードウェアやサービスを担当するリックオステルロー氏は述べています。Google Tensor によって Google AI が Google Pixel スマホに搭載されたことで、その実現が大いに前進しました。

高品質な写真
と動画の処理：Google Pixel スマホの機械学習で最もわかりやすい例は、写真や動画の処理です。Google Tensor G3 の登場で、最先端のコンピュテーショナルフォトグラフィー（AI カメラの画像キャプチャ技術や処理技術）と画像処理を実現。鮮やかで、ズームをしても解像度が高く、よりシャープで高品質な写真や動画に仕上げられます。処理スピードは Google Pixel 7 / 7 Pro よりも 0.5 秒早くなりました5。
Google Pixel スマホは写真の中の顔を検出し、フォーカスと明るさを調整して理想的な露出を実現します。「リアルトーン」では、さまざまな肌の色合いのニュアンスを美しく忠実に再現します。もし誰かが動いてしまったら、「ボケ補正6」で複数の写真を合成してボケを取り除きます。「夜景モード」では複数の写真を 1 つのフレームにまとめ、低照度での風景撮影を最適化しました。また Google Pixel 6 から搭載した「消しゴムマジック」は写真の中の気になる部分を取り除けますが、背景部分をより適切に解析できるようになったことで、さらに高品質な写真を仕上げられます。
そして忘れてはいけないのが Google Pixel 8 / 8 Pro から搭載した「ベストテイク7」です。閉じた目、カメラにを向いていない視線、不自然な顔の表情なども、もう心配いりません。複数の画像を Google Tensor G3 が適切に合成し、集合写真の被写体全員にとってベストな一枚に仕上げてくれます。
高性能な通話機能：AI で周囲の雑音を除去して通話相手の声を大きくしてくれる「クリア音声通話」の改良によって、通話がより聞き取りやすくなっています8。
迅速なコミュニケーション：「自動字幕起こし」では機械学習が音声を認識し、リアルタイムにテキスト変換します。さらに「
リアルタイム翻訳
」では、音声からテキストへ、あるいは直接音声にリアルタイムで翻訳します9。
音声入力：Google Pixel 8 シリーズは、Google Tensor G3 のおかげでよりストレスなく Gemini for Home 音声アシスタント¹⁰ を利用できるようになりました。自分のペースで話すことができ、「えっと」など会話の間の言葉を理解して適切に処理します。声でメッセージを入力、編集、送信できるのはもちろん、言語を識別できるため、複数の言語で話していてもそれぞれの言語で文字にします。また Google Pixel 8 シリーズは、Google がデータセンターで使用しているのと同じテキスト読み上げモデルを使用した初めてのスマホです。電源ボタンを長押しすれば Google アシスタントが起動し、Web ページの読み上げや翻訳もできます¹¹ 。
より長く使える：Google Tensor G3 では、より高度で最先端な機械学習モデルを実現しながらも、以前の Google Pixel スマホと比べて消費電力が低くなっています4。
データ保護：Google Tensor G3 と Google Titan M2 セキュリティチップを搭載した Google Pixel 8 は、個人情報を安全に保つために複数のセキュリティ層を構築しています。
オンライン利用時の保護強化：Google One の VPN を組み込んでいる Google Pixel スマホは、使用するアプリや Web ブラウザに関係なく、オンライン活動を保護します¹² 。
適切な提案を受ける：Google Tensor を使って、必要なときに必要なコンテンツを Google Pixel スマホに表示します。Google Pixel スマホの常時表示ディスプレイを一目見るだけで、次の予定のために何時に出発すればよいかがわかるのです。また「この曲なに？」という曲検出機能を使って、どの曲が再生されているかも確認できます。
助けを求める：自動車事故に遭ったとき、Google Pixel スマホの「自動車事故検出」機能が自動感知します11。Google Pixel スマホはデバイスの位置情報、モーションセンサー、周囲の音声を使用して自動車事故の可能性を検出し、画面表示に応答しない場合は110 番に連絡します12。
誰でも高品質な写真撮影：Google Tensor G3 ではガイドフレーム機能が進化し、視覚に障がいがあるユーザーのための自撮り支援機能がさらに高性能になりました。「ガイド付き自撮り」機能は、前面カメラと背面カメラの両方で動作し、顔だけでなくペットや食べ物、人物などの要素をより適切に認識できます。Google Pixel スマホをどんな人にとっても使いやすくするための便利な機能の 1 つです。

AIで「生活に溶け込む」スマホを目指して

Google Pixel スマホは、適切な情報を適切なタイミングで提供できるように、私たちがスマホをどのように使うかを学習します。

人それぞれで異なる会話のニュアンスを理解することは、AI にとって大きな挑戦です。リクエストの構文、意図、文脈を理解し、ある人にとっては重要であっても別の人にとってはそうでない可能性がある用語や名称を判断する必要があります。また、アクセントや方言を理解し、周囲の騒音がある環境でもユーザーの声を聞き分け、さらには食べながら話していても、正しく聞き取ることが求められるのです。