Google、Android向けLiteRT（ライトアールティー）のPlay services版でGPU推論が約1.4倍にアプリは約8MB小さく、旧GPUデリゲートは非推奨

Google（グーグル）は2026年10月28日（現地）、Android向けのGoogle Play services版LiteRT（ライトアールティー）を強化したと開発者ブログで発表した。新しいCompiledModel API経由のGPU推論は、旧TensorFlow Lite GPUデリゲートより約1.4倍速く、Play services版へ切り替えたアプリは約8MB小さくなったという。いずれもGoogle自身のテスト・説明で、本記事の筆者が測ったものではない。

3行まとめ

1. Google Play services版LiteRTで、ML DriftとCompiledModel APIによるGPU推論が旧TensorFlow Lite GPUデリゲート比で約1.4倍速くなったとGoogleが発表（2026年10月28日）。
2. ランタイムをAPKに入れずPlay servicesで共有でき、Googleのテストでアプリは約8MB減。Android 7以降に加え、Wear OS 4+とAndroid Automotive OSにも対応。
3. 旧GPUデリゲートとカスタムデリゲートAPIは非推奨、NNAPIは2027年から削除。Play services版のNPU対応は「作業中」で、公式ドキュメントはNPUが必要なら単体版LiteRTを使うよう案内。

本記事の内容は、日本時間10月29日5時台に公式ページで確認したものです。

何が新しくなったのか

Googleのブログによると、Play services版LiteRTは「Androidで自作モデルをオンデバイス推論するランタイム」で、1日に1兆回を超える推論を数十億台の端末で処理している。今回の発表は、そのGPU推論が旧GPUデリゲートより約1.4倍速くなったというもので、Googleはこれを「最大のアップグレード」と呼んでいる。

土台は2つある。

• ML Drift: LiteRTの最新のオープンソースGPUエンジン。ブログによると、Googleのアプリがすでに数百万台の端末で毎日使っている。
• CompiledModel API: 旧Interpreter APIの後継。CPUとGPUで1つの手順にそろえ、OpenCLが使えればOpenCL、なければOpenGLを使う。

これまで、この高速なGPU基盤を使うにはLiteRTをアプリに同梱する必要があった、とブログは説明している。今回はPlay services経由で使える。

アプリはどれくらい小さくなるのか

ブログは「Googleのテストでは、切り替えたアプリは約8MB小さくなった」と書く。ランタイムとGPUアクセラレータがアプリの中ではなくPlay servicesに1つだけ入るためだ。LiteRTまたはTensorFlow Liteを自前で同梱しているAndroidアプリは10万本超あるともしている。

公式ドキュメントの表現は少し違い、「最大約8MB」としている。ブログは「約」、ドキュメントは「最大」。アプリごとの削減量は同梱の状況に左右されるので、8MBは目安として読むのが安全だ。

誰が使えるのか（対応環境・日本）

提供地域の限定は、今回取得した公式ページには見当たらなかった。ただし、日本で提供するかどうかを明示した記述も確認できていない。Googleが「全世界」と書いたわけではないので、日本の開発者が使えるとは断言しない。

移行の手順と、旧APIの扱い

ブログが示す手順は3段階だ。

1. 依存関係に play-services-litert:17.0.0（以降）を追加する。LiteRTを同梱している場合は、litertの依存を外す。
2. LiteRt.initialize でPlay servicesからLiteRTの環境を取得する。GPUを使うには setEnableGpu(true) を指定する。
3. CompiledModelを作るときに、その環境を渡す。残りのコードは変えなくてよい。

公式ドキュメントは、現在の使い方ごとに次のように案内している。

注意したいのは非推奨の部分だ。ブログによると、旧GPUデリゲートとカスタムデリゲートのAPIは、CompiledModelのGPU加速とCompiler Plugin・Dispatch APIに置き換えられて非推奨になった。NNAPIは2027年から削除される。古いSDKには重大なセキュリティ修正だけが届く。出荷済みのアプリは動き続けるが、「非推奨APIを使うコードは最新SDKに対してコンパイルできない」とブログは書いている。

LiteRTはTensorFlow Liteの進化版で、.tflite のモデル形式はそのまま使える。CompiledModel APIはAndroidのほか、iOS・デスクトップ・Webでも同じモデルを動かせるとブログは説明している。

Android StudioのLiteRTスキル

Googleは、Android StudioのAgent Modeで使える新しい「LiteRT skill」も出した。「migrate my TFLite code to CompiledModel」と頼むか @litert-runtime と入力すると、play-services-litertへの切り替え、Interpreter呼び出しの書き換え、CPUフォールバック付きのGPU設定までやってくれるという。新規のLiteRTアプリの雛形も作れる。

ブログ自身が「強力な初稿として扱い、差分を確認し、実機でビルドして出力を比べること」と注意書きを添えている。GitHubの android/skills には litert-lm と litert-runtime の2つのフォルダが並んでいた。

前回のLiteRT記事との違い

当サイトは別の記事で、C++でモデルを組み立てるLiteRTの「Tensor API」を取り上げた（Google、オンデバイスAI用LiteRTにC++でモデルを組み立てるTensor API）。そちらは単体版LiteRTの新しいAPIの話だった。今回はPlay services経由での配布と、GPU性能・アプリサイズ・対応端末の話で、別の発表になる。

また、GoogleはCompiledModel APIとML Drift（当時の表記は「MLDrift」）を2025年5月の記事（LiteRT: Maximum performance, simplified）でも紹介している。そのときMediaTekとQualcommのNPU対応は限定公開（private preview）だった。今回のブログは「これまでこの高速なGPU基盤を使うにはLiteRTの同梱が必要だった」としており、変更点はその基盤がPlay services版で使えるようになったことにある。

筆者の観測：2つの公式ページで数字の言い方が違った

日本時間10月29日5時21分前後にブログと公式ドキュメントを続けて開いたところ、1.4倍と8MBの書き方がページごとに違っていた。ブログは「約1.4倍」「約8MB（Googleのテスト）」、ドキュメントは「最大1.4倍」「最大約8MB」。どちらも同じGoogleの公式ページだが、読む人が受け取る印象は変わる。ドキュメントの最終更新日は2026年10月28日（UTC）と表示されていた。

今回の発表で確認できなかったこと

今回取得した公式ページ（ブログ、公式ドキュメント、GitHubのフォルダ）には、次のことは書かれていなかった。

• 1.4倍の測定条件: どの端末・モデル・ソフトウェアのバージョンで測ったかの記載は、ブログとドキュメントに見当たらない。2025年5月の記事には「Samsung 24」での比較図があるが、今回の1.4倍との関係は書かれていない。
• 8MBの内訳: 切り替えたアプリの種類や数は不明。
• 料金: Play services版LiteRTの料金に関する記載は、今回の取得ページにはなかった。
• NPU対応の時期: 「actively being worked on」「coming soon」とあるだけで、日付はない。

一方、データの扱いは公式ドキュメントに書かれている。公式ドキュメントによると、入力データ（画像・動画・テキスト）の処理は端末内で完結し、Googleのサーバーには送られない。一方で、バグ修正や更新モデル、アクセラレータの互換情報を受け取るためにGoogleのサーバーへ接続することがあり、性能・利用状況の指標（端末情報、端末識別子、アプリのパッケージ名など）もGoogleに送られる。アプリ開発者は、この指標データの扱いをユーザーに伝える責任がある、とドキュメントは書いている。

筆者はこのAPIを自分で動かしておらず、速度とサイズはGoogleの説明をそのまま伝えている。

今回読んだ4つのページ

• Smaller apps and faster GPU inference with LiteRT in Google Play services（Google Developers Blog、2026年10月28日）
• LiteRT in Google Play services（Google AI Edge）
• LiteRT: Maximum performance, simplified（Google Developers Blog、2025年5月20日）
• skills/device-ai/litert（android/skills、GitHub）

確認した時刻は日本時間2026年10月29日5時21分前後。本記事は続報があり次第更新します。