このモデルは軽量な分類器とGemmaの二段階で判定する設計です。最初に受信メッセージを低消費電力の分類器で調べ、疑わしい場合にGemmaがより広い会話の文脈を分析します。詐欺の兆候があれば端末上で注意を促します。
第1段階
- 処理
- 軽量な分類器でメッセージを確認
- 次の扱い
- 問題のない判定、または第2段階へ
第2段階
- 処理
- 調整したGemmaで複数の発言を分析
- 次の扱い
- 警告を表示、または疑いを退ける
Google DeepMindの公式説明・図を整理。会話をクラウドへ送って判定する方式ではありません。
学習はGovTechが管理するGoogle Cloudの環境で行いました。開発者によると、詐欺報告などから作った匿名化データを使い、私的な会話や個人を識別できる情報を学習対象から除いています。
アプリへの展開はシンガポール政府と段階的に進める予定です。導入時には利用者の同意を得て端末の会話にアクセスします。端末内で動かすため、政府やGoogleはこの仕組みを通じて会話を取得できないと説明しています。
発表資料には一般提供日、対応アプリ、検出率や誤検知率の数値はありません。すでに全スマートフォンで使える機能としては扱えず、導入条件と検証結果の続報を待つ段階です。
出典
- Google DeepMind「On-Device AI Scam Detection」2026年10月14日発表・確認。二段階判定、端末内処理、利用者の同意、学習データ管理と段階的展開を照合。
出典の確認日 2026.10.14