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2026-08-31

Llama 4とGemma 4を徹底比較！在庫管理の業務ロジックで実力を検証

Yuzuki Amano

🔍Llama 4とGemma 4の主要スペック比較
📊Llama 4とGemma 4のベンチマーク性能比較
💻YoomはAIモデルの連携を自動化できます
🛠️実務でのLlama 4とGemma 4の選定基準
🧪【検証】Llama 4とGemma 4の実際の動作を比較
💡Llama 4とGemma 4のメリットと注意点
📝まとめ
🔗Yoomでできること

AI技術の進歩は目覚ましく、Metaが放つLlama 4とGoogleのGemma 4という、次世代を担う2つのモデルが登場しました。どちらも高い推論能力を持ちますが、コンテキストウィンドウの広さやマルチモーダル対応、ライセンス形態など、実務で採用する際に考慮すべきポイントは大きく異なります。この記事では、両モデルのスペック比較から実務での使い分けまで詳しく解説します！

🔍Llama 4とGemma 4の主要スペック比較

Llama 4とGemma 4は、開発思想からスペック、利用条件に至るまで明確な違いがあります。

モデルアーキテクチャの違い

💡モデルアーキテクチャとは
AIモデルがどのような構造で情報を処理し、回答を生成するかを決める設計のこと

Llama 4はMetaによって開発され、特に「Maverick」モデルなどで採用されているMixture-of-Experts（MoE）構造が特徴です。これは、特定のタスクに応じて最適な「専門家（エキスパート）」パラメータのみを活性化させることで、高い推論能力と計算効率を両立させる仕組みです。
一方、Gemma 4はGoogle DeepMindが開発したオープンモデルファミリーです。モデルによってアーキテクチャや対応機能が異なり、小型モデルから大規模モデルまで、エッジデバイスからサーバー環境まで幅広い利用を想定して設計されています。

コンテキストウィンドウの長さ

一度に処理できる情報量を示すコンテキストウィンドウにおいて、Llama 4は圧倒的な優位性を持っています。Scoutモデルでは最大10Mトークンという広大なウィンドウを実現しており、書籍数百冊分に相当する情報を一括で読み込ませることが可能です。
これに対し、Gemma 4は最大256Kトークンとなっており、一般的な文書解析や対話には十分な容量ですが、超大規模なソースコード全体の解析や長期間のログ分析といった用途では、10Mトークンに対応するLlama 4 Scoutが適しています。

対応言語と多言語性能

Llama 4は多言語に対応しており、Meta公式資料によると、200言語のデータを用いて事前学習されています。ただし、Metaが公式にサポートしている言語に日本語は含まれていません。
一方、Gemma 4は140以上の言語で事前学習されており、公式資料では35以上の言語を標準的にサポートしています。そのため、日本語を含む多言語対応を重視する場合は、Gemma 4のほうが適している可能性があります。
グローバル展開を前提としたプロジェクトや、さまざまな言語での翻訳・要約を行う場合には、対応言語の範囲を確認したうえでモデルを選ぶことが重要です。

ライセンスと商用利用の条件

開発者にとって最も注意すべきはライセンスです。
Llama 4は「Llama 4 Community License Agreement」を適用しています。これは月間アクティブユーザー数が一定数（例：7億人）を超える大規模サービスでの利用にはMetaへの申請と個別の契約が必要になるという制限が含まれています。
対して、Gemma 4はApache 2.0ライセンスを採用しており、非常に自由度が高く、商用利用や改変、再配布が比較的容易です。
スタートアップや一般的な企業利用では、両モデルとも商用利用を検討できますが、適用されるライセンス条件の確認が必要です。特に、超大規模プラットフォームでの採用を検討する場合は、Llama 4の条件を精査する必要があります。

📊Llama 4とGemma 4のベンチマーク性能比較

スペック表上の数字だけでなく、実際のタスクにおける性能を測るベンチマークスコアも重要な指標です。

1.基本的な知識量と推論能力（MMLU Pro）

幅広い知識や推論能力を測るMMLU-Proでは、

Llama 4 (Maverick)が80.5%
Gemma 4 (31B)が85.2%

と報告されています。
さらに、博士号レベルの科学推論を評価するGPQA Diamondでも、

Llama 4 (Maverick)は69.8%
Gemma 4 (31B)は84.3%

となっており、確認できる2指標ではGemma 4が上回っています。そのため、公開ベンチマークの結果だけで比較すると、一般知識から専門的な推論まで、この分野ではGemma 4 (31B)が優勢です。（※ただし、数値は各社の公式資料に記載された結果であり、評価条件が完全に同一とは限らないため、総合性能の最終判断では参考値として扱う必要があります）
出典：Meta Llama 4公式モデルカード

出典：Google Gemma 4公式モデルカード

2.マルチモーダル機能による画像・音声処理性能

情報の処理範囲を評価するマルチモーダル性能において、Gemma 4はテキストや画像を扱えるネイティブ・マルチモーダルモデルとして設計されています。さらに、E2B・E4B・12B Unifiedでは音声入力にも対応しており、動画もフレーム単位で処理できます。
一方、Llama 4 ScoutとMaverickはテキストと画像に対応していますが、音声入力には対応していません。そのため、画像内のテキスト抽出に加え、音声データの要約や動画内容の解釈など、扱える入力形式の幅を重視する場合は、Gemma 4が適しています。

💻YoomはAIモデルの連携を自動化できます

高性能AIは、単体で利用するだけでなく、日々の業務フローに組み込むことで真価を発揮します。しかし、複数のアプリからデータを抽出し、AIに適切な指示を与えて結果を書き戻す作業をすべて手動で行うのは、非常に大きな工数がかかりますね。
そんな問題もYoomなら解決できます！

[Yoomとは]

Yoomを使えば、定期的にGmailを検索し、Geminiによる優先度反映とSlackへの通知を自動化するといったことも可能です。

まずは、AIを活用した以下のテンプレートで、業務効率化の第一歩を踏み出してみましょう！

定期的にAIワーカーで任意のGmailを検索し、Geminiによる優先度反映とSlackへの通知を自動化する

試してみる

■概要
日々大量に受信するGmailのチェックに追われ、重要なメールの見落としや対応の遅れに課題を感じていませんか？このワークフローを活用すれば、定期的にGmailを指定条件で検索し、Geminiによる優先度判定や要約結果をSlackへ通知する一連の流れを自動化できます。これにより、手作業でのメール確認の手間を省き、重要な情報へ迅速にアクセスすることが可能になります。
■このテンプレートをおすすめする方
大量のメール処理に時間を要しており、Gmailの確認業務を効率化したいと考えている方
Geminiでメールのサマリーを作成し、メールの見落としを防ぎたい方
重要なメールをチームに素早く共有し、対応のスピードを向上させたいマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット
スケジュールに沿ってGmailを自動で検索し、AIがサマリーを作成するため、メールの確認作業にかかる時間を短縮できます
AIがメールの優先度を判定して自動で通知するため、重要な連絡の見落としや対応の遅れといったヒューマンエラーを防止します
■フローボットの流れ
はじめに、Gmail、SlackをYoomと連携します
次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローを起動させたい日時を設定します
最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、指定した条件でGmailを検索し、緊急度判定や要約を行い、結果をSlackに通知するためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
スケジュールトリガーでは、このワークフローを起動したい曜日や時間などを、業務に合わせて任意に設定してください
AIワーカーへの指示内容は、「特定の件名のメールのみを対象にする」や「サマリーの文字数を調整する」など、目的に応じて自由にカスタムすることが可能です
■注意事項
Gmail、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

Google スプレッドシートから複数行を取得し、Geminiでコールドメールの内容を自動生成し追加する

試してみる

■概要
Google スプレッドシートで管理しているリストをもとに、コールドメールの文面を一件ずつ作成することに手間を感じていませんか？このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートのリスト情報を基にGeminiが個別のコールドメールを自動で生成し、指定のセルに内容を追加します。手作業でのメール文面の自動生成を実現し、アプローチの準備にかかる時間を短縮します。
■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートのリストを基に、コールドメールを手作業で作成している営業担当者の方
コールドメールの文面作成を効率化し、自動生成する仕組みを導入したいと考えているマーケターの方
営業リストの管理からアプローチまでの一連のプロセスを効率化したいと考えているチームリーダーの方
■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートの情報を基にコールドメールの文面が自動生成されるため、これまで文面作成に費やしていた時間を短縮できます。
Geminiへの指示内容を予め設定しておくことで、担当者によるメールの品質のばらつきを防ぎ、アプローチの質を均一化することに繋がります。
■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとGeminiをYoomと連携します。
次に、トリガーで「手動でフローボットを起動する」を設定します。
次に、オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションでメール作成の対象リストを取得します。
次に、「繰り返し機能」を設定し、取得したレコードの件数分、後続の処理を繰り返すように設定します。
繰り返し処理の中で、Geminiの「コンテンツを生成」アクションを設定し、リストの情報を基にコールドメールの文面を生成します。
最後に、Google スプレッドシートの「レコードを更新する」アクションを設定し、生成したメール文面を該当のレコードに追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートでリストを取得したり、生成したメール文面を更新したりするアクションでは、対象となるスプレッドシートやシートを任意で設定してください。
Geminiでコールドメールを生成する際の指示内容（プロンプト）は、自社の製品やターゲットに合わせて任意の内容にカスタマイズが可能です。
■注意事項
Google スプレッドシートとGeminiのそれぞれとYoomを連携してください。
「同じ処理を繰り返す」オペレーションは、チームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。

詳細を見る  試してみる

🛠️実務でのLlama 4とGemma 4の選定基準

どちらのモデルを採用すべきかは、解決したいビジネス課題の内容によって決まります。
ここでは、代表的なユースケースに基づいた選定基準を解説します。

①大規模な文書解析に適したモデル

数千ページに及ぶ契約書群や、数年分の技術ドキュメントを一括で読み込ませて相関関係を調べたいといった用途には、Llama 4が最適です。
10Mトークンのコンテキストウィンドウは、情報を細切れにせず、コンテキストを保持したまま一度に処理できるため、断片化による情報の欠落を防ぐことができます。
情報の「網羅性」を重視する解析タスクでは、Llama 4の広い視野が不可欠です。

②多言語展開を前提としたプロジェクト

日本国内向けのサービスはもちろん、将来的に多国籍展開を予定しているプロダクトであれば、140以上の言語で事前学習され、35以上の言語を標準的にサポートするGemma 4が候補となります。Llama 4が公式にサポートする言語は12言語であるのに対し、Gemma 4はより幅広い言語での利用を想定しています。

ユーザーインターフェースのローカライズ
多言語でのカスタマーサポート自動化

など、対応言語の広さを重視する場合は、Gemma 4が有力な選択肢となります。

③音声や動画を含むマルチモーダル活用

文字情報だけでなく、Web会議の録画データから重要シーンを抽出したり、現場の音声記録から作業報告書を作成したりする場合は、Gemma 4が有力な選択肢です。Gemma 4は動画に対応しており、E2B・E4B・12B Unifiedでは音声入力にも対応しています。
一方、Llama 4 ScoutとMaverickは音声入力に対応していないため、音声を扱うには別の音声認識モデルを組み合わせる必要があります。
音声や動画を含む処理を一つのモデルに集約したい場合は、対応するGemma 4モデルが適しています。

🧪【検証】Llama 4とGemma 4の実際の動作を比較

机上の空論ではなく、実際のモデルに同じ入力を与えた際の出力の違いを検証しました。
今回は、ブラウザ上でAIモデルを試せるプラットフォーム「Hugging Face」を使用し、論理推論能力が問われる「ビジネスロジックの解析と改善提案」というシチュエーションで比較を行います。

検証：複雑なビジネスロジックの解析と改善提案

【使用モデル】

Llama：Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
gemma：gemma-4-31B-it

以下の条件分岐を含むプロンプトを両モデルに指示します。

【検証プロンプト】

ECサイトの在庫引き当て処理において、予約注文・通常注文・返品在庫の再入庫が同時に発生した際の整合性を保つためのロジックを提案してください。特に、デッドロックの防止と、在庫数がマイナスにならないための二重チェックを含めてください。

結果結果

【Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct】

処理の流れを整理しながら具体的な実装方法まで提示できました。
特に、ロックの取得、在庫確認、引き当て、処理後の再確認という手順を段階的に示しており、要求された条件を一通り反映できています。

さらに、SQLだけでなくPythonによる実装例も提示しているため、実際のシステムに落とし込む際のイメージも持ちやすい回答です。一方で、提示された実装には技術的に改善できる部分もありますが、複雑な要件を読み取り、具体的な処理へ落とし込むという点では、十分な精度を示した結果といえます。

【gemma-4-31B-it】

複雑な条件を単に整理するだけでなく、競合が発生する場面まで考慮して、より具体的な改善策を提示できています。
特に、ロック順序の固定や悲観的ロックと条件付き更新の組み合わせなど、整合性を高めるための手法を段階的に説明しており、要求に対する理解度の高さがうかがえます。

また、処理ごとの考え方や実装例、さらに高負荷時の対応まで踏み込んでいるため、実務で検討する際にも参考にしやすい回答です。複雑な要件を多角的に捉え、具体的な改善策へつなげる精度は非常に高い結果でした。

【まとめ】

両モデルとも、複雑な条件を整理し、在庫の整合性を保つための具体的なロジックを提示できました。まずLlama-4-Scout-17B-16E-Instructは、処理の流れを整理したうえでSQLやPythonの実装例まで示しており、具体的な処理へ落とし込む力が確認できました。
続くGemma-4-31B-itは、さらに処理間の競合や高負荷時の状況まで考慮し、より具体的な改善策を提示しています。
今回の検証では、両モデルとも高い精度を示しましたが、より複雑な状況まで踏み込んで考えられる点では、Gemma 4のほうが一歩深い回答となりました。

💡Llama 4とGemma 4のメリットと注意点

導入を決定する前に、それぞれのモデルがもたらす長期的な利点と、運用上のハードルを整理しておくことが重要です。

Llama 4のメリットと計算コスト

Llama 4を採用する最大のメリットは、世界中の開発者が利用しているコミュニティの大きさです。最適化された推論エンジンや、微調整用のデータセットが豊富に存在するため、特定の業務に特化した「自社専用モデル」を構築しやすい環境があります。
注意点としては、大型モデルの運用コストです。高性能な計算リソースを占有するため、API利用料やサーバー代といったインフラコストが膨らみやすい傾向にあります。

Gemma 4のメリットとエコシステムとの親和性

Gemma 4の利点は、Google Cloud（Vertex AI）などのGoogleエコシステムとの連携です。利用するサービスや構成によって手順は異なりますが、Google Cloud上にデプロイし、他のGoogleサービスと組み合わせて利用できます。また、Apache 2.0ライセンスによる自由度の高さは、将来的なビジネスモデルの変更にも柔軟に対応できる安心感を与えてくれます。
注意点としては、超長文のコンテキスト処理においては、Llama 4に一歩譲る場面があるという点です。

オープンモデル運用で注意すべきセキュリティ対策

どちらのモデルもオープンウェイトとして公開されていますが、自社でホスティングして運用する際にはセキュリティが重要です。

AIが出力する内容に機密情報が含まれないようフィルタリングをかける
プロンプトインジェクションへの対策を行う

など、モデル単体では解決できない周辺システムの構築が不可欠となります。
これらを考慮した上での運用設計が、安全なAI活用への鍵となります。

📝まとめ

Llama 4とGemma 4は、いずれも高性能なオープンウェイトモデルですが、その特性は対照的です。大規模なデータ解析を求めるならLlama 4、多言語展開を重視するならGemma 4というように「どちらが優れているか」という視点ではなく、「自社のどの課題を解決したいか」という目的に合わせてモデルを選定することが、プロジェクトを成功に導く最短ルートです。

🔗Yoomでできること

Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。