スマホやIoTでAIをサクサク動かす！TensorFlow Liteの正統後継フレームワーク — LiteRT
LiteRTは、Googleが開発した「デバイス上で直接AIを動かす」ためのフレームワークで、TensorFlow Liteの後継にあたります。スマートフォン、パソコン、IoT機器など幅広いデバイス上で、AIモデルを高速かつ効率的に実行できるのが特長です。GPU（画像処理チップ）やNPU（AI専用チップ）といったハードウェアの力を自動的に活用して、画像認識や音声処理、さらには大規模言語モデル（ChatGPTのようなAI）までデバイス上で動かせます。クラウド（インターネット上のサーバー）に頼らずAIが動くため、通信不要・プライバシー保護・高速応答というメリットがあります。モバイルアプリ開発者やIoT機器メーカーなど、デバイス上でAI機能を組み込みたい人に最適なツールです。
🔥 なぜ話題？
生成AI（大規模言語モデルや画像生成AI）をスマートフォンなどのデバイス上で直接動かしたいというニーズが急増している中、GoogleがTensorFlow Liteを刷新しNPU対応や生成AI最適化を強化した新フレームワークとして発表したことで、大きな注目を集めています。特にQualcommやMediaTekのNPUへの統一的なアクセスが可能になった点が開発者の関心を引いています。
💡 こう使える！
例えば、Androidアプリで「カメラに映った物体をリアルタイムで認識して切り抜く（画像セグメンテーション）」機能を作りたいとき、LiteRTを使えばスマホのGPUやAI専用チップを活用して、インターネット接続なしでも滑らかに動作するアプリを開発できます。
ユースケース: スマートフォンやIoT機器のアプリにAI機能（画像認識、音声処理、チャットAIなど）をインターネット不要で組み込みたいときに使う
- TensorFlow Liteの正統後継で、GPU・NPU（AI専用チップ）を自動活用して高速AI推論を実現
- Android・iOS・Linux・macOS・Windows・Web・IoTとほぼ全プラットフォームに対応
- 大規模言語モデル（LLM）など生成AIのデバイス上での実行に特化した最適化機能を搭載
LiteRT, successor to TensorFlow Lite. is Google's On-device framework for high-performance ML & GenAI deployment on edge platforms, via efficient conversion, runtime, and optimization