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title: Foundry Local For AndroidがPreview公開されたので手持ちのXRデバイスでローカルLLMやってみた
tags:  #xrmtg #xr #unity #xrグラス #xrデバイス #foundrylocal  
author: [Miyaura](https://www.docswell.com/user/m-taka596)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/YE9PZV48J3.jpg?width=480
description: 【大阪-ハイブリッド開催】XRミーティング 2026/10/21 #Xグラス #XRMTG ( https://osaka-driven-dev.connpass.com/event/407182/ ) 登壇資料。先月Preview版でFoundry Local For Androidが公開されました！ Android向けにローカルLLMを利用できるので、XRデバイス、XRグラスにオフラインで生成AIを会話してみた実験の話。  技術的な詳細はQiita記事：「Foundry Local for AndroidでXRデバイス5機種にオンデバイス音声アシスタントを載せてみた（Galaxy XR / Quest 3 / MiRZA / Even G2 / Rokid）」( https://qiita.com/miyaura/items/021fdfaddda92b6581bf )
published: October 21, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/m-taka596/5WR6Q1-XRMTG-FoundryLocal-for-Android-on-XRDevices-20261021
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9PZV48J3.jpg)

Foundry Local For AndroidがPreview公開されたので
手持ちのXRデバイスでローカルLLMやってみた
2026/10
XR ミーティング
@takabrz1
Takahiro Miyaura


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8D1PQZED.jpg)

宮浦 恭弘
(Miyaura Takahiro)
Microsoft MVP
for M365,Microsoft Foundry
大阪駆動開発コミュニティに生息
HoloLens 日本販売してからxR 系技術に取組む( 過去Mixed Reality
領域でMicrosoft MVP
新しい技術や、XR関連の技術を調べたり、体験して日々技術を満喫
技術Tips :
https://qiita.com/miyaura
https://zenn.dev/miyaura
最近興味があって取り組んでいるもの
○ AndroidXR
○ 新しいガジェット(Even G2,MiRZA,Galaxy
○ Microsoft Foundry
などのAI 技術
@takabrz1
※よかったらこれを機にお知り合いになってください
XR,etc …)
受賞)


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELMQ1X17R.jpg)

本日のお話
XR デバイスでクラウドなしの音声アシスタントやってみる！
※ Foundry Local
for Android
とは ― 2 つのデプロイモード
※ SDK の基本 ― 初期化、チャット、文字起こし
※ 5機種で動かしてみた ― 構成と実測
※ 実装・実行時のポイント
※ まとめ
Galaxy XR / Meta Quest 3 / MiRZA / Even G2 /
2026/10
© 2026 Takahiro Miyaura
Rokid Glasses
の5機種すべてで動作
3


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMY1WL5JW.jpg)

MicrosoftのローカルLLMは2本立て
Windows 専用
Windows / macOS / Linux / Android
Windows ML
Foundry Local
※ Windows に組み込まれたMLの実行基盤
※ EP をOS / Windows Update
から取得
※ NPU・GPU・CPUを使い分けて推論
※ GGUF（llama.cpp ）も実験対応
※ アプリに組み込むランタイムとSDK
※ モデルはFoundry Catalog
から取得
※ Windows 版は内部でWindows ML を使う
※ Android 版が今日の話
Android にはWindows ML に当たる仕組みがない → v0.1.6
2026/10
© 2026 Takahiro Miyaura
はCPUのみで推論
4


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR9LYKZ79.jpg)

Foundry Local
Microsoft
が提供するローカルLLMの実行基盤
今日の話
PC
サーバー
モバイル
Foundry Local
（PC 版）
Foundry Local
on Azure Local
Foundry Local
for Android
Windows / macOS / Linux
のアプリに組み込む
自社のKubernetes
向けに推論
Azure 不要
Azure Arc
モデルはMicrosoft Foundry
のFoundry Catalog
で複数ユーザー
Android アプリに組み込むSDK 。
v0.1.6 Preview
、CPUで推論
で管理
Azure 不要
から取得
初回にダウンロードしてキャッシュ。推論は端末だけで完結し、プロンプトも結果も外に出ない
ネットワーク遅延をなくしたい
閉域・オンプレでAI を使いたい
機密データを外に送れない
出典：What is Foundry Local? / What is Foundry Local on Azure Local?
（Microsoft Learn
、参照2026 - 10 ）


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQWGL1JX.jpg)

推論はアプリ内のCore APIとONNX Runtimeで完結
出典：Foundry Local architecture overview
2026/10
（Microsoft Learn
© 2026 Takahiro Miyaura
）
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# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK9V4LMED.jpg)

Foundry Local for AndroidがPreviewで公開
アプリ（Kotlin
）
生成AI を端末上で動かすランタイムとSDK
GitHub でv0.1.6 Preview
Foundry Local SDK
を公開（2026 - 10 時点）
（AAR）
Azure 不要：アカウントもAPI キーも要らない
端末のCPUで推論
プロンプトも結果も外に出ない
Microsoft Learn
には未掲載。
GitHub が一次情報
2026/10
Foundry との接点：モデルをFoundry Catalog
から取得
推論：ダウンロード後は完全オフライン。ONNX Runtime で動く
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WML3275.jpg)

2つのモードはAPI共通、推論する場所が違う
Embedded （アプリに同梱）
IPC （Foundry
※ 推論エンジンをAPKに同梱
※ 推論をAppに任せる
※ Google Play
不要：Quest 3 OK
に任せる）
※ モデルはApp側
※ APK約88MB（debug ）
※ APK約30MB
※ AAR：…- embedded - sdk
※ AAR：…- ipc - sdk
XR デバイスでどちらを使えるかはGoogle Play
2026/10
Local App
の有無で決まる。ほとんどのアプリはIPC が推奨
© 2026 Takahiro Miyaura
8


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DK6N46JG.jpg)

Android 13以上で動き、モデルはCPU用のみ
項目
内容
API レベル
最小33 （Android 13
配布
GitHub Releases
API
Kotlin
カタログ
47 モデル、すべてCPU向け（NPU / GPU 版なし）
文字起こし
Whisper （tiny 〜large - v3 - turbo ）、Nemotron など
チャット
Qwen2.5 / Qwen3
v0.1.6
2026/10
）/ ターゲット36
のAAR（Embedded / IPC
）
、コルーチンベース（両モード共通）
、Phi - 4- mini 、gemma- 4など
時点。Preview のためAPI や挙動はリリースごとに変わる可能性あり
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPKY5VZE8.jpg)

SDKの基本
初期化 / モデル準備 / チャット / 文字起こし
2026/10
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVGPZMEQ.jpg)

SDKの使い方は5ステップ
1
2
3
4
5
AARを組み込む
libs/
に置きminSdk
33 、INTERNET 権限
Manager を作る
注意点
FoundryLocalManager.create()
モデルを準備
カタログ → download → load
※ SDK は会話履歴を持たない
チャット
※ ストリーミングは
でストリーミング
createChatClient
英語・スペイン語のみ
文字起こし
createAudioClient
にWAVを渡す
Embedded / IPC
2026/10
※ モデル名はリリースで変わる
どちらでもコードは同じ。AARを差し替えるだけ
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL8P4XEL.jpg)

日本語のライブ文字起こしのフロー
マイクの音を発話ごとに切り出し、1発話ずつ渡す
マイク
16kHz PCM
VAD
発話を切り出す
Whisper
文字起こし
フィルタ
幻聴を捨てる
Qwen2.5
1.5B で返事
ピンク枠がFoundry Local
2026/10
表示
パネル / グラス
の推論。他はアプリ側で実装
切り出しと推論を分ける
話し始めを欠かさない
Whisper の幻聴を捨てる
1つのスレッド上だと推論中にマイ
クが止まり、遅延が大きくなってい
くのでスレッド分離などを考慮
VADが発話を検出したら、その
300ms 前からPCMをためて1発
話にする
無音や雑音にも「( 拍手) 」など
を返す。Rokid では手を叩くと
「( パンッ) 」。かっこだけの出力は
捨てる
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQY92G5JP.jpg)

5機種で動かしてみた
Galaxy XR / Quest 3 / MiRZA / Even G2 / Rokid
2026/10
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4WXL5V71.jpg)

推論はヘッドセット本体か、つないだスマホで
マイクと表示先だけ機種ごとに実装
ヘッドセット本体で推論
※ Galaxy XR
スマホで推論、グラスは入出力
：Embedded / IPC
※ Meta Quest 3
※ MiRZA ：Unity アプリ（USB ）
：Embedded のみ
※ Jetpack Compose
の2Dアプリ
※ 両機種に同じAPK を入れる
※ Even G2 ：WebView +
中継（BLE ）
※ Rokid ：スマホ + 表示アプリ
※ スマホなのでIPC も使える
文字起こし・VAD・チャットの共通コアは1つ。5機種すべてで動作
2026/10
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1YNLW47G.jpg)

文字起こしは1〜2秒、グラス単体は約7秒
1発話の文字起こし時間（話し終わりから表示まで）
Galaxy XR
返事（スマホで推論）
0.5 〜1.5 秒
1.4 秒
Qwen2.5 1.5B
Meta Quest 3
1.7 秒
返事（ヘッドセット）
MiRZA
1.0 秒
1〜6秒
Even G2
2.0 秒
Galaxy XR / Quest 3
Rokid
1.8 秒
Whisper small
Rokid 単体
7.1 秒
の場合
3.7 〜5.2 秒
Galaxy XR
。本体はbase に
Whisper ：ヘッドセットはbase 、スマホはsmall 、Rokid 単体はtiny
2026/10
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG4V6ZJ2.jpg)

Galaxy XRはEmbedded・IPCの両方で動いた
Jetpack Compose
の2Dパネルアプリ
構成
推論：本体（XR2+ Gen 2 / 16GB
）
モード：Embedded / IPC
入出力：本体マイク → 空間の2Dウィンドウ
わかったこと
※ 6発話すべて取りこぼしなく文字起こし
※ 文字起こし約1.4 秒、返事1〜6秒
※ Embedded とIPC で速度は同じ
※ 英語のNemotron は音声長の0.45 倍で処理
2026/10
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# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZL24YLJ3.jpg)

Quest 3はGoogle PlayなしでもEmbeddedで動いた
Galaxy XR
と同じAPK をサイドロード
構成
推論：本体（XR2 Gen 2 / 8GB
）
モード：Embedded のみ（IPC 不可）
入出力：本体マイク → 空間の2Dウィンドウ
わかったこと
※ GMSなしでも初期化から推論まで動く
※ 文字起こし1.6 〜1.8 秒、返事1.6 〜3.4 秒
※ 外すとスリープしてDL が止まる
※ 開発中はadb で近接センサーを無効化
2026/10
© 2026 Takahiro Miyaura
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# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6WV3DMJV.jpg)

MiRZAはUnityからKotlinのSDKを呼ぶ
AQUOS R9 で推論、グラスには返事を表示
構成
推論：スマホ（AQUOS R9 ）
モード：Embedded
入出力：グラスのマイク（USB ）→ グラス
わかったこと
※ unity - bridge でUnity と相互に呼ぶ
※ 文字起こし0.8 〜1.1 秒、返事0.5 〜0.8 秒
※ グラスのマイクはTYPE_IP として見える
※ ブリッジは他のUnity アプリにも流用できそう
2026/10
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# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5MDL3QJ4.jpg)

Even G2はWebViewから中継アプリへつなぐ
ws://127.0.0.1
で同じスマホ内へ
構成
推論：スマホ（ROG Phone 9 Pro
）
モード：Embedded / IPC
入出力：グラスのマイク（BLE ）→ グラス
わかったこと
※ Android 版にREST はなく、中継を自作
※ whitelist にループバックを書けば通信できる
※ 画面が小さいのでmaxTokens = 80 に
※ 同じスマホに置くためAndroid 限定
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E298LZW7R.jpg)

Rokidはスマホで推論し、グラスへUDPで送る
グラスをBluetooth
ヘッドセットとして録音
構成
推論：スマホ（ROG Phone 9 Pro
）
モード：Embedded / IPC
入出力：マイク（SCO ）→ 表示アプリ
わかったこと
※ グラス本体はAndroid 12 ・RAM 2GB で対象外
※ SCO は音が小さくVADの下限を40 に
※ 電話向けの音質で聞き間違いは多め
※ CXR SDK は使わずAudioManager で切替
2026/10
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y46QR9EM.jpg)

実験：Rokidグラス単体でも会話が動いた
minSdk を外した、サポート外の方法
構成
推論：グラス本体（Android 12
・2GB）
モデル：whisper - tiny + qwen2.5
- 0.5b
時間：8秒の音声に7.1 秒、返事5.0 秒
わかったこと
※ overrideLibrary
でminSdk 33 を回避
※ 2モデル読み込み後の空きメモリは約220MB
※ VOICE_RECOGNITION は無音、MIC なら録れる
※ 将来の版で動く保証はなく製品には使わない
2026/10
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# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENYZKDDJ8.jpg)

つまずいたのはVAD、IPCの共有、初回通信
5機種で動かして見えたこと
マイクの音量が機種ごとに違う
同時に使うとアプリごとに隔離
VAD
IPC
しきい値は機種ごとに調整
モデルを別々にダウンロード
初回だけはネット接続が必要
カタログ
未接続だと初期化に失敗
※ 無音時の音量1 ：Galaxy XR 15 〜30 、Rokid 0 〜1、Even G2 約170
※ IPC は順番に使えばモデル1組で済む（約2.4GB ）
※ Embedded のキャッシュは端末間でコピーできる
※ エミュレーターでDL したモデルもarm64 実機で読める
1. 16bit PCM
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（最大32767 ）の振幅のRMS値。単位なし。普通の声はGalaxy XR
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で200 〜300
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79PZVG8E3.jpg)

まとめ
XR デバイスでもローカルLLMは使える
※ Android 版Foundry Local
で、XR デバイス5機種すべてがクラウドなしで動いた
※ Embedded はGoogle Play のないQuest 3 でも動き、IPC とは速度が同じ
※ v0.1.6 はCPUのみ。ヘッドセットはWhisper base と1.5B が上限
※ グラス型はスマホで推論すれば1〜2秒で文字起こし
※ 日本語のライブ文字起こしとVAD調整は自分で組む
ひとこと
NPUが使えれば、ヘッドセット単体でもっと大きなモデルを動かせるはず
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78D1PVZ7D.jpg)

Qiita記事でも解説
Foundry Local
for Android
でXRデバイス5機種に
オンデバイス音声アシスタントを載せてみた
（Galaxy XR / Quest 3 / MiRZA / Even G2 / Rokid
）
https://qiita.com/miyaura/items/021fdfaddda92b6581bf
サンプルはGitHub で公開しています
github.com/TakahiroMiyaura/FoundryLocalXR
※ AARは含まないのでlibs /fetch - sdk .ps1 で取得
※ VAD・IPC の挙動・デバイス別コードは記事に詳細
記事はこちら
2026/10
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LMQ151JR.jpg)

参考リンク
記事 / サンプル
※ 本日の記事
qiita.com/miyaura/items/021fdfaddda92b6581bf
※ サンプル（FoundryLocalXR
）
github.com/TakahiroMiyaura/FoundryLocalXR
※ Foundry Local for Android
（SDK ・Releases
）
github.com/microsoft/FoundryLocalAndroid
公式ドキュメント
※ Integration Guide / API Reference
FoundryLocalAndroid/docs
※ IPC and Embedded Deployment Modes
docs/IPC_AND_EMBEDDED_MODES.md
※ Foundry Local architecture overview
learn.microsoft.com … foundry-local-architecture
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMY1W35EW.jpg)

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