PocketPalAIは、AndroidまたはiPhoneでAIモデルをローカルに実行する最も簡単な方法です

公開: 2025-08-20

ChatgptやGeminiのような巨人から、PerplexityやGrokのような過小評価されている宝石まで、要件に基づいて選択できるAIチャットボットの豊富な選択があります。ただし、これらのチャットボットはサーバーでクエリを処理します。その結果、特にあなたがあなたのクエリで個人情報や文書を共有する場合、それらはプライバシーの悪夢になる可能性があります。

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プライベートAIエクスペリエンスの場合、デバイスでローカルにチャットボットを使用することが最善の策です。コンピューターでこれを行うにはいくつかの方法がありますが、スマートフォンには限られたオプションがあります。利用可能なものの中で、PocketPal AIが最も使いやすいです。その理由と、スマートフォンでAIモデルをローカルに実行するためにPocketPal AIを使用することについて知っておく必要があるすべての理由があります。

PocketPal AIとは何ですか？

PocketPal AIは、インターネット接続なしでスマートフォンでローカルで小さな言語モデル（SLM）を実行できる無料のオープンソースアプリです。クエリをローカルで処理するため、会話やデータは電話を離れることはありません。

Phi、Gemma、Qwenなどのオープンソースモデルの膨大なコレクションや、Faceなどのプラットフォームで利用できるコレクションから選択できます。必要に応じて、それらを切り替えることができます。このアプリでは、顔を抱きしめてゲートモデルにアクセスすることもできます。必要なのは、設定内で認証トークンを設定することだけです。

ポケットパルAIのもう1つのハイライトはPALSです。それらは、特定のタスクに取り組むために設定できるさまざまな性格と設定を持つパーソナライズされたAIアシスタントと考えることができます。

PocketPal AIは、AndroidとiPhoneの両方で利用できます。

関連：iPhoneでAIモデルをローカルにインストールして実行する方法

PocketPal AIは他のアプリからどのように際立っていますか

PocketPal AIは、スマートフォンでSLMSを実行する機能を提供する唯一のアプリではありません。この機能も提供する他のいくつかの優れたアプリがあります。ただし、他の人から際立っていることがいくつかあります。

  • モデルの巨大なライブラリ：ポケットパルAIでさまざまなオープンソースモデルを使用できます。これは、あなたのオプションがアプリによってキュレーションされたものに限定されないことを意味します。顔を抱き締めるなどのソースでも利用できるモデルをダウンロードして使用できます。
  • 調整可能な推論設定：アプリは、ダウンロードしたモデルのさまざまなパラメーターをカスタマイズするオプションを提供します。これには、システムプロンプト、温度、シーケンス開始（BOS）トークン、チャットテンプレートなどが含まれます。
  • AIペルソナ： PocketPal AIでは、仲間を作成できます。仲間は、アシスタントパル（一般的なアシスタントタスクの場合）とロールプレイPals（ロールプレイシナリオ用）の2種類です。たとえば、プロジェクトを調査または作業しているときにStudy PALをセットアップできるため、モデルはコンテキストを意識し、それに応じて応答できます。同様に、電子メールの起草やレポートの要約を支援したい場合のために、管理者PALを作成できます。
  • 完全に使用できること：同様の機能を提供する多くのアプリがフリーミアムモデルに従い、ペイウォールの背後に特定の機能を保持します。対照的に、PocketPal AIは完全に自由に使用できるため、機能セット全体にアクセスして、制限なしで互換性のある言語モデルを使用できます。
  • コミュニティの側面： PocketPal AIを使用すると、ユーザーは携帯電話でベンチマークを実行し、コミュニティで結果を共有できます。そうすれば、他のユーザーは、どのモデルが自分のデバイスに適しているかを知ることができ、それに応じてそれを選択できます。

PocketPal AIのセットアップと使用方法

PocketPal AIには非常に簡単なセットアップがあります。

まず、以下のリンクを使用して、それぞれのApp StoreからAndroidまたはiPhoneにアプリをダウンロードします。

ダウンロード
ダウンロード

アプリを起動し、要求されたアクセス許可を許可します。

次に、アプリで使用する予定のモデルをダウンロードする必要があります。ただし、それを行う前に、言語モデルは通常大きいため、安定したWi-Fi接続に切り替えます。モバイルデータでダウンロードすると、毎日のデータ制限を排出できます。

完了したら、ホーム画面のダウンロードモデルボタンをタップします。次の画面で、使用可能なダウンロードセクションをまだ展開していない場合は、互換性のあるモデルのリストが表示されます。各モデルには、そのサイズ、使用するパラメーター、スキルなど、詳細、すなわちそれが優れているものに言及しています。モデルをタップして、詳細を確認してください。使用したいモデルを見つけたら、ダウンロードを押してデバイスにダウンロードを開始します。

finding and downloading an ai model in pocketpal ai android app.

ダウンロードが完了したら、モデルのカードのロードボタンをタップしてメモリにロードします。これで、画面にチャットのようなインターフェイスが表示されます。

loading a downloaded language model into memory.

以下のテキストフィールドにクエリの入力を開始し、使用しているモデルに応じて、画面に応答が表示されます。モデルのフォローアップの質問をしたり、上部の新しい会話ボタンをタップして新しい会話を開始したりできます。

さらに、仲間を有効にすることができます。テキストフィールドの左側にある上向きの矢印をタップし、 Palsタブに移動し、利用可能なPALをタップします。たとえば、GemmaはLookie Palを提供しています。これにより、デバイス上のビデオをローカルに分析できます。

accessing the lookie pal for gemma model in pocketpal ai.

右上隅の3ドットメニューをタップし、エクスポート/インポート>すべてのセッションを選択することにより、このセッションをさらにエクスポートできます。同様に、セッションをインポートして再訪し、中断したところから続行できます。

Smolvlm2-500m-Instructなどの特定のモデルを使用すると、画像を分析してコンテンツについて詳しく知ることもできます。テキストフィールドの左側の+ボタンをタップし、写真を撮って分析するか分析するか、既に撮影したものを分析するかによって、カメラまたはギャラリーを選択します。モデルは応答を返します。

スマートフォンでPocketPal AIを使用するのはどのようなものですか

PocketPal AIは気の利いたアプリです。それはかなり軽量で、最小限のインターフェースがあり、使いやすいです。さらに、アプリやモデルの両方で構成オプションがいくつかあります。これは、体験をパーソナライズするために微調整できることです。

パフォーマンスを発揮すると、PocketPal AIは、ほとんどの最新のスマートフォン（8GB RAM以上）で効率的に実行し、リクエストを迅速に処理する必要があります。応答時間の大部分は、使用しているモデルにも依存しますが、古い携帯電話または低層の携帯電話のいずれかを使用していない限り、顕著な遅延、または最悪の場合はアプリのクラッシュはありません。

Gemma-2-2B-IT、Smolvlm2-500M-Instruct、Phi-3.5 Mini 4K命令、Llama-3.2-3B-Instructなど、いくつかのモデルを使用してPocketPal AIを使用しています。アプリが私にクラッシュすることはありませんでしたが、それは私のクエリへの応答を何度か止めなくなりました。同様に、特定の推論クエリへの応答にはもう少し時間がかかりました。ただし、これらの問題はアプリに直接関係していないため、これらの問題についてあまり強調しません。

とはいえ、適切な言語モデルを選択することがあなたのクエリに合理的な応答を得るための鍵であることに言及したいと思います。たとえば、Smolvlm2-500m-Instructは、さまざまなメカニカルキーボードスイッチのリストに失敗し、ゲームに最適なものを教えてくれませんでした。対照的に、Gemma-2-2B-ITにとっては簡単な仕事でした。なぜなら、多様なデータセットでトレーニングされ、より大きなパラメーターサイズを備えており、高度なアーキテクチャを使用しているため、このようなタスクに適しています。

ポケットパルAIだけに頼る必要はありません

PocketPal AIのオフラインファーストアプローチは、スマートフォンでプライベートAIエクスペリエンスを提供するため、通常、従来のAIチャットボットでは照会できないものを照会できます。ただし、いくつかの制限があるため、完全にコミットすることはできません。

そもそも、PocketPal AIは、小型モデルのみにアクセスできます。これらのモデルのパラメーターは小さくなっています。そのため、彼らは微妙な言語の理解を欠いているため、狭い使用範囲があります。

オフラインであることのもう1つの欠点は、最新ニュース、株式市場の更新、ライブスコアなど、リアルタイムの情報を取得できないことです。このため、最新のデータを必要とするトピックのクエリにPocketPal AIを使用することはできません。

同様に、小規模なモデルは生成に適していますが、パラメーターが限られているため、大きな言語モデル（LLM）で得られる創造的な幅が欠けています。これは、微妙な語彙と言語で望ましい出力を生成できない可能性があることを意味します。

したがって、中間地面を見つけるのが最善です。些細なクエリまたはプライベートクエリにはポケットパルAIを使用し、深い分析、高度な問題解決、ファクトチェック、またはメディア生成などの複雑なタスクや創造的なタスクのLLMSに切り替えます。