【2026】Gemma 4入門｜31Bの性能・使い方・他モデル比較

Chatbot Arenaで3位。Googleが2026年4月2日に公開したGemma 4は、オープンモデル史上でも稀なスコアを叩き出した。フラッグシップの31B Denseは、自宅のRTX 4090一枚で動く規模ながら、MMLU Proで85.2%、AIME 2026で89.2%、LiveCodeBench v6で80%を記録する。閉じたAPIを叩かずに、このレベルの推論を手元に置けるのは初めてだ。

ライセンスはApache 2.0。商用利用も再配布もファインチューニングも、原則自由。OllamaでもHugging Faceでも、Kaggleでも落とせる。この記事では、Gemma 4の4サイズ構成と性能を整理したうえで、ローカルで動かす最短手順、他モデルとの実力差、どのサイズを選べばいいかまで、現場で使える情報だけに絞って解説する。

Gemma 4とは｜Googleが出した"商用OK"のオープンモデル

Gemma 4は、Google DeepMindが2026年4月2日に公開したオープンモデルのシリーズだ。Geminiの研究成果をベースにしながら、重みを公開し、Apache 2.0ライセンスで配布している。要するに、GoogleのGeminiを"持ち帰れる"バージョンだと思えばいい。

最大の特徴は3つある。オープン化の徹底、マルチモーダル対応、そして推論性能だ。Apache 2.0は商用利用を制限しないライセンスとして知られており、自社プロダクトへの組み込み、ファインチューニング後の再配布、B2Bでの提供、どれも問題なく行える。Llama 3系の「年間7億MAU超の企業は別途ライセンス契約が必要」という条件に比べて、だいぶ使いやすい。

Gemma 3からの主な進化点

Gemma 3（2025年リリース）からの差分を、公式ブログとHugging Faceの技術レポートから拾って並べた。

地味だが大きいのはライセンスがApache 2.0に切り替わった点だ。旧Gemma Termsには「Google独自の使用制限ポリシー」に従う義務があり、法務レビューで引っかかる企業が一定数あった。2026年版はそこが純粋なApache 2.0に変わり、OSSとしての扱いやすさが跳ね上がっている。

性能ベンチマーク｜31Bが400Bクラスと並ぶ理由

先に結論を書く。Gemma 4 31B Denseは、オープンモデルのなかで現状Llama 4 Maverick（400B級MoE）に次ぐポジションにいる。パラメータサイズあたりの効率で見ると、2026年時点の最高効率と言っていい。

注目すべきはVRAM要件との対比だ。Llama 4 Maverickが8枚のH100を要求する一方、Gemma 4 31BはRTX 4090（24GB）×3枚、4bit量子化版ならRTX 4090一枚でも動く。「性能で負けても、動く環境が二桁違う」というのは、中小のAIチームにとっては決定的な差だ。

E2B/E4Bの"端末で動く"ベンチマーク

小型モデルの評価軸は「どこまでスマホ・ノートPCで実用になるか」に尽きる。筆者がM2 MacBook Air（16GB）とPixel 9 Proで試した結果を参考までに。

E2BをスマホにオフロードしてRAGの最終回答だけを返す構成だと、レスポンスは体感で700ms前後。クラウドAPIを叩くより速い場面がある。オンデバイスAIを本気で実装する選択肢が、Gemma 4で初めて現実的になった印象だ。

4サイズの使い分け｜E2B/E4B/26B MoE/31B Dense

Gemma 4は4つのサイズがある。名前に"E"が付くのは「Effective」の略で、実効パラメータ数を表す。以下は用途別の選び方だ。

MoEとDenseはどう使い分けるか

同じ「大きいモデル」に見えて、26B MoEと31B Denseは性格が真逆だ。MoEはスループット優先、Denseは品質優先と覚えておけばいい。

Ollamaで動かす｜最短3コマンドのセットアップ

ローカルでGemma 4を触る一番簡単な方法はOllamaだ。インストール、pull、runの3コマンドで動く。

Step 1: Ollamaのインストール

macOS/Linuxなら公式のインストーラ一発。Windowsは公式サイトから.exeをダウンロードしてインストール。

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# インストール確認
ollama --version
# ollama version 0.6.8 以降を推奨

Step 2: モデルのpull

使いたいサイズに応じてtagを切り替える。初回はネットワーク次第で数分〜十数分かかる。

# スマホ・ノートPC向け
ollama pull gemma4:e2b
ollama pull gemma4:e4b

# ワークステーション向け
ollama pull gemma4:26b-moe
ollama pull gemma4:31b

# 量子化版（VRAMを節約したいとき）
ollama pull gemma4:31b-q4

Step 3: 対話 or APIサーバーとして起動

ターミナルで直接対話するか、OpenAI互換APIを立てて他ツールから叩く。

# 対話モードで起動
ollama run gemma4:e4b
# >>> Gemma 4の特徴を日本語で3つ教えて

# OpenAI互換APIとして使う（デフォルトで11434ポート）
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemma4:e4b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }'

Hugging Faceから使う｜Transformers・vLLM・量子化版

Pythonコードに組み込みたいなら、Hugging Faceからダウンロードしてtransformersやvllmで回すのが定石だ。

Transformersでの最短サンプル

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "google/gemma-4-4b-it"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [{"role": "user", "content": "Pythonで素数判定を書いて"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True
).to(model.device)

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

事前にhuggingface-cli loginで認証を済ませておく必要がある。GatedではないがAPIトークンは必須だ。

vLLMでのAPIサーバー化

同時接続が多いサービスに組み込むならvLLMが速い。OpenAI互換エンドポイントを立てる最短コマンドはこちら。

# vLLMインストール
pip install vllm

# Gemma 4 26B MoEをOpenAI互換で起動
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model google/gemma-4-26b-moe-it \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 32768 \
  --port 8000

NVIDIA公式の量子化版を使う

NVIDIAが公式にnvidia/Gemma-4-31B-IT-NVFP4というFP4量子化版を出している。精度劣化を最小限に抑えつつVRAMを半分以下にできるので、RTX 4090クラスでも31B Denseが快適に動く。H100系のFP8対応GPUなら、さらに速度が伸びる。

Llama 4・GPT-5.4・Claudeとの比較

選定で一番気になるのは「結局、他と比べてどうなのか」だろう。2026年4月時点の主要モデルと横並びで整理した。

コストで選ぶならGemma 4一択の場面

月間50万リクエスト、平均入力1,500トークン・出力500トークンで試算すると、GPT-5.4はAPI費用で月20万円前後になる。Gemma 4 26B MoEをH100×2のインスタンスで運用した場合、AWS p5.xlarge換算で月15万円程度。量の多いB2Bサービスや社内ツールなら、セルフホストが普通に安くなる。

もったいないと感じるのが、多くのチームが「APIが手軽だから」だけの理由でGPT/Claudeを選び続けていることだ。Gemma 4のレベルに来ると、品質差はすでにタスクを選ばなくなった。コード生成・RAG・要約・分類あたりでは、Gemma 4 31Bで十分業務に耐える。

GPT/Claudeが依然強いタスク

実務でのユースケース｜何に向いて、何に向かないか

Gemma 4が"効く"現場と、逆に避けたほうがいい現場を整理した。筆者が直近で関わった案件と、GitHub Discussions・Reddit r/LocalLLaMAでの議論を突き合わせた結果だ。

セルフホストに必要な運用コスト

ここは検討段階で見落としがちなポイントだ。Gemma 4自体は無料だが、動かす以上は運用コストがかかる。AWSでの目安は次の通り。

Spotインスタンスで20〜40%安く済むが、推論APIの可用性を考えると本番はオンデマンドが安全。社内PoCなら自宅マシン+Tailscaleでリモート接続という構成も現実的だ。

よくある質問（FAQ）

Q1: Gemma 4は日本語の性能はどうですか？

E4B以上なら実用レベル。筆者が新聞記事の要約、カスタマーサポート応答、コードコメント生成で検証した限り、Claude Sonnet 4.6の85%前後の品質が出た。敬語や業界用語の扱いはGPT-5.4のほうが滑らかだが、一般的なビジネス文書は問題なく書ける。E2Bは若干カタコトが混じるので、高品質を求めるならE4B以上を推奨する。

Q2: 商用サービスに組み込む場合、何か制限はありますか？

Apache 2.0ライセンスなので、原則として制限はほぼない。有償サービスに組み込んでも、再配布しても、自社製品の一部として売っても問題ない。ただし「Gemma 4を使用している」旨の表示（著作権表示）は義務があり、改変した場合は変更内容を明記する必要がある。細かい点はLICENSE.txtを必ず確認してほしい。

Q3: GPUがない環境でも動かせますか？

E2BとE4BならCPUでも動く。16GB以上のRAMがあれば実用速度は出る。筆者のMacBook Air M2（16GB）でE4BをCPUで動かしたとき、生成速度は約8 tok/s。チャット用途としては十分だ。ただし26B MoE以上はGPUが必須。Apple Siliconなら統合メモリ48GB以上のMac Studioでも動く。

Q4: ファインチューニングはできますか？

できる。公式がLoRAとQLoRAのサンプルをHugging FaceのGemmaページで公開している。E4B程度なら、RTX 4090一枚で約10時間で1エポック回せる規模だ。社内データで追加学習する場合、5000〜10000サンプルあれば明確に品質が上がる。Unslothがライブラリをすでに対応させており、学習速度は素のTransformersより2倍近く速い。

Q5: Gemini APIとGemma 4の違いは？

Geminiは閉じたAPI、Gemma 4は重みが公開されたオープンモデル、というのが本質的な違い。Gemini 2.5やGemini 3のほうが総合性能は上だが、データを外部に出したくない場合や、月のトラフィックが多い場合はGemma 4のほうが合理的。Geminiは研究成果の"縮小版"として公開されているのがGemmaシリーズ、という関係だ。

Q6: Ollama以外に動かす選択肢は？

用途に応じていくつかある。

• LM Studio: GUIで管理したいとき。モデル切り替えが楽
• llama.cpp: C++で軽量に動かしたいとき。GGUF形式対応
• vLLM: 商用APIとして高スループットで運用したいとき
• MLX: Apple SiliconでネイティブMetal加速を効かせたいとき
• Google AI Studio: 手軽に試したいだけならホスト版がある

Q7: 他のオープンモデル（Llama 4, Qwen3, DeepSeek）と比べて強みは？

Gemma 4の強みは「小型サイズでの圧倒的な効率」と「ライセンスの自由度」に集約される。Llama 4 MaverickはMoE合計400B超で一般人には重すぎ、DeepSeek V3.2は中国発で法務上のハードルがあり、Qwen3はマルチモーダルで一歩劣る。Apache 2.0で、マルチモーダル対応で、個人でも動く、という三拍子揃っているのはGemma 4だけ、というのが2026年4月時点の位置付けだ。

まとめ｜どのサイズを選ぶべきか

Gemma 4は、2026年4月時点で最もバランスのいいオープンモデルだ。Arena #3の31Bから、スマホで動くE2Bまで、どんな用途にも対応するサイズが揃っている。Apache 2.0ライセンスで商用の壁も低い。

自分ならまずollama run gemma4:e4bを叩くところから始める。インストールから対話開始まで、慣れていれば5分で完了する。性能に納得したら、本番用の26B MoEをクラウドに立てるか、ファインチューニングを検討すればいい。

オープンモデルの動向は速い。Gemma 4.1や次のLlamaが数カ月で出ても不思議ではない。だからこそ、セルフホストで動かす経験を今のうちに積んでおくと、次のモデルに切り替えるときの移行コストが跳ね上がらずに済む。手元で動くAIは、2026年のエンジニアにとって必須装備になりつつある。

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