Google AI Developers、Android Bench公開 Android開発向けLLM評価基盤を提示

X投稿の要点

2026年3月5日、Google AI DevelopersはAndroid Benchの公開を発表した。これはAndroid開発向けLLMリーダーボードとして位置付けられており、モデル開発者がAndroid固有タスクでの強みと弱みを把握し、改善を加速するための基盤になるという。Android開発者にとっても、実プロジェクトでどのモデルがより有用なAI assistanceになりそうかを判断する材料になる。

Android Benchの測り方

Googleのブログによると、Android Benchは公開GitHub Androidリポジトリから集めた実タスクで構成される。Androidリリース間の breaking change 対応、wearable networking のような領域特化課題、Jetpack Compose の移行などが含まれる。各評価では、モデルに報告済みの問題を修正させ、その結果を unit test や instrumentation test で検証する。初回リリースでは、agentic behavior や tool use よりもモデル単体性能の測定に重点を置いたとしている。

初回結果が示すもの

Googleによれば、初回評価でモデルが完了できたタスク比率は16%から72%まで幅があった。平均スコア首位はGemini 3.1 Proで、Claude Opus 4.6がそれに続く。さらにGoogleは methodology、dataset、test harness をGitHubで公開し、manual trajectory review や canary string などの contamination 対策も導入したと説明している。

重要なのは、domain-specific coding benchmark がモデル改善ループの一部になり始めている点だ。汎用コーディングベンチマークだけでは、Android特有のAPI、依存関係、UIフレームワーク移行への理解は十分に測れない。Android Benchは、モバイル開発の現場で実際に必要な能力を中心にLLM品質を比べる試みとして注目できる。

参考: Google AI Developers X投稿、Android Developers Blog