このブログ記事シリーズは、オンデバイスAIを使用してインテリジェントなAndroidアプリケーションを構築することに焦点を当てています。デモアプリJetpackerは、パーソナライズされた機能で強化されます。本稿では、オンデバイス機能のためにML KitのPrompt APIを介したGemini Nanoの使用について探求します。オンデバイス処理は、ユーザープライバシーの向上、オフラインでの信頼性、コスト削減といった利点を提供します。Jetpackerには3つの機能が特定されました。旅行の旅程の要約、経費の管理、ボイスメモのキャプチャです。旅程の要約は、詳細なスケジュールを準備のヒントとともに簡潔な概要に変換することでユーザーを支援します。これは、短いテキストの入出力とスケーラビリティのため、オンデバイスモデルに最適です。Gemini Nanoは、Googleの効率的なモバイル最適化モデルであり、これらの機能を強化します。ML KitのPrompt APIは、簡単な統合とプロトタイピングを可能にします。経費管理は、オンデバイス処理が機密性の高いレシートデータをプライベートに保つもう一つの重要な分野です。Gemini Nanoのマルチモーダル機能は、レシート画像から情報を抽出するのに役立ちます。Structured Output APIは、レシートデータを定義済みのKotlinオブジェクトに解析するプロセスをさらに合理化します。最後に、ボイスメモ機能は、ML KitのSpeech Recognition APIを使用してオンデバイスで文字起こしを行います。この文字起こしされたテキストは、Prompt APIによって処理され、関連する旅行アクティビティが特定されます。このアプローチにより、Androidアプリ内で効率的でプライベート、かつ信頼性の高いインテリジェントな機能が可能になります。