近年、生成AIの進化により、さまざまなアプリが日常生活に浸透していますが、多くのAIはクラウド上で動作し、インターネット接続が不可欠です。クラウドAIの利便性は高いものの、データのプライバシーや応答速度の観点から、オフラインで動作するローカルAIの需要も高まっています。

今回は、スマートフォン上でDeepSeekをローカル実行することに挑戦しました。DeepSeekは高度な自然言語処理を備えた大規模言語モデル（LLM）であり、PCやサーバー向けに開発されているものの、スマートフォンの高性能化により、ローカルでの利用も現実味を帯びてきました。

本記事では、スマートフォンでDeepSeekを実行する方法とその実用性について詳しく検証し、クラウドAIとは異なるオフラインAIの可能性を探ります。試行錯誤の結果、動作は意外にもスムーズでしたが、一方でスマートフォンならではの課題も浮き彫りになりました。

スマートフォンでDeepSeekを実行するための具体的な手順と必要条件

DeepSeekのような大規模言語モデル（LLM）をスマートフォンで動作させるには、特定の環境構築が求められます。PCと異なり、スマートフォンにはOSの制限やハードウェアの違いがあるため、適切な設定が不可欠です。特にAndroidデバイスでは、アプリ経由で簡単に利用できる方法と、Linux環境を導入してコマンドライン操作を行う方法の2つが考えられます。

前者の方法として、Androidユーザーは「PocketPal AI」、iPhoneユーザーは「PrivateLLM」などのアプリを使用することで、比較的簡単にDeepSeekを動作させることができます。これらのアプリは、Hugging Faceなどのモデル共有プラットフォームと連携し、LLMを手軽にダウンロードして実行できるのが特徴です。ただし、アプリの安定性やUIの分かりにくさが課題となることがあります。

一方、より高度な方法として、Android向けの「Termux」を利用し、Linux環境を構築する手段もあります。Termuxを使うことで、DebianなどのLinuxディストリビューションをインストールし、その上で「Ollama」などのLLM用ツールを実行できます。この方法では、自由度が高く、安定した環境を構築しやすい一方で、コマンドライン操作に慣れていないと導入が難しくなる可能性があります。

DeepSeekの実行には、少なくとも7GB以上のRAMを搭載したデバイスが推奨されます。特に、Snapdragon 8 Gen 2やDimensity 9200以上のプロセッサを搭載したデバイスでは、7〜8ビリオンパラメータのモデルをスムーズに処理できます。しかし、これより低スペックの端末では、モデルのサイズを縮小する必要があり、処理速度の低下や応答精度の変化が生じる可能性があるため、使用環境を考慮することが重要です。

スマートフォンでのオフラインLLMの実用性とその限界

スマートフォンでDeepSeekのようなオフラインAIを利用することで、クラウドに依存しない環境を構築できますが、その活用シーンには制限があるのも事実です。PCのような広い画面と多機能な入力手段を備えた環境では、AIの活用範囲が広がりますが、スマートフォンではその利便性が大きく変わります。

例えば、LLMを活用した文章生成やコード作成、情報整理などは、PCではキーボード入力を活かしてスムーズに行えます。しかし、スマートフォンでは画面サイズの制約やソフトウェアキーボードの入力効率の問題があり、長文の生成や複雑なコマンド操作には向いていません。また、オフラインAIはインターネットに接続できないため、オンライン検索機能を活用できない点も考慮すべきでしょう。

さらに、スマートフォンのハードウェアの特性上、長時間のAI処理を行うと発熱やバッテリー消費が問題となります。特に、高負荷のモデルを動作させる場合、CPUがフル稼働し、短時間で端末が高温になる可能性があります。そのため、LLMの活用は短時間のタスク向けに限られ、大規模なデータ処理や連続した会話生成には向かないでしょう。

こうした制約を踏まえると、現時点でスマートフォン上のオフラインLLMは、簡単なテキスト要約や短文生成、個人的なメモ作成などの用途に適していると考えられます。より高度な処理を必要とする場合は、PCや専用のAIデバイスと連携しながら活用するのが現実的でしょう。

今後のスマートフォンAIの進化と期待される機能

現在のスマートフォンでは、AI処理のほとんどがクラウドを利用していますが、将来的にはローカルAIの活用がさらに進む可能性があります。特に、NPU（ニューラルプロセッシングユニット）の性能向上により、スマートフォン単体で大規模モデルを処理できる環境が整うと考えられます。

たとえば、最新のスマートフォンプロセッサでは、NPUの搭載が進み、AI演算能力が飛躍的に向上しています。Snapdragon 8 Gen 3やApple A17 Proなどのチップセットでは、NPUの処理能力が強化され、従来のCPUやGPUだけでは困難だったAIタスクをスムーズにこなせるようになっています。これにより、DeepSeekのようなLLMも、より高速かつ省電力で動作する可能性が高まるでしょう。

また、スマートフォンメーカーは、AIを活用した新機能の開発にも力を入れています。たとえば、カメラアプリでは被写体の認識や画像補正、リアルタイム翻訳などにAIが活用されています。将来的には、オフラインLLMを利用した音声アシスタントや、個人データを完全にデバイス内で処理するプライバシー重視のAI機能が登場するかもしれません。

しかし、ローカルAIの普及にはいくつかの課題も残されています。まず、ハードウェアの性能向上に伴うコスト増加が挙げられます。高性能NPUを搭載したデバイスは価格が高くなりがちであり、すべてのユーザーが手軽に利用できるとは限りません。また、スマートフォンのストレージ容量も問題となります。LLMは膨大なデータを必要とするため、端末内に十分なストレージがなければ、実用化は難しいでしょう。

今後、スマートフォンメーカーやAI研究機関がどのようにローカルAIの可能性を広げるかが注目されます。もし、オフラインLLMの処理効率が向上し、日常的に使えるレベルまで進化すれば、クラウド依存のAIとは異なる新しい活用方法が生まれるかもしれません。

Source：Android Authority