Google Pixel 9 Pro XL ベンチマークまとめ

スマートフォン

2025.03.18

はじめに
主要ベンチマーク結果の詳細
競合機種との性能比較
1. iPhone 15 Pro Maxとの比較
2. Snapdragon 8 Gen 3搭載機種との比較
Google Tensor G4チップセットの分析
ソフトウェア最適化とベンチマークへの影響
1. Google Pixelシリーズのソフトウェア最適化
2. ベンチマークスコアにおけるソフトウェアの影響
結論と考察
1. ベンチマーク結果の総合的な評価
2. Google Pixel 9 Pro XLの性能特性に関する考察
  1. 引用文献

はじめに

Google Pixel 9 Pro XLは、2024年8月に発売が ожидается されるフラッグシップデバイスです ¹。本レポートでは、このデバイスの性能を詳細に評価するため、様々なベンチマークテストの結果を深く分析します。スマートフォンの性能を評価する上で、ベンチマークは消費者や業界アナリストにとって重要な指標となります。本稿では、CPU、GPU、メモリ、そしてシステム全体の性能に焦点を当て、その結果を詳細に解説します。

主要ベンチマーク結果の詳細

Geekbench 6

シングルコア性能

Google Pixel 9 Pro XLのシングルコア性能に関するGeekbench 6のスコアは、複数の情報源から報告されています。例えば、ある情報源では1865 ³、別の情報源では1962 ¹、また1903 ⁴、1963 ⁵、1950 ⁶、1877 ⁷、1929 ⁸、そしてYouTubeのレビューでは1982 ⁹というスコアが記録されています。これらのスコアにはばらつきが見られますが、これはテストのバージョン（Geekbench 6.3.0と6.4.0など）、オペレーティングシステムのバージョン（Android 14と15）、またはテスト中にバックグラウンドで実行されていたプロセスの違いによる可能性があります。ベンチマークソフトウェアのバージョンが異なれば、テスト方法やスコアリングアルゴリズムがわずかに異なるため、スコアに差異が生じることがあります。同様に、OSやバックグラウンドで動作しているアプリがシステムリソースを消費することで、ベンチマークスコアに影響を与えることも考えられます。テスト時のCPUコアの基本周波数は、1.95 GHzまたは2.0 GHzと報告されています ³。

マルチコア性能

マルチコア性能についても、同様に複数のスコアが報告されています。具体的には、4339 ³、4700 ¹、4419 ⁴、4646 ⁵、4670 ⁶、3398 ⁷、4747 ⁸、4781 ⁹、そして4569 ¹⁰といったスコアが確認できます。シングルコア性能と同様に、マルチコア性能においてもスコアの変動が見られます。特に、3398という低いスコア ⁷ は、異なるテスト環境やバージョン下での実行を示唆している可能性があります。一方、YouTubeの動画で報告された4781というスコア ⁹ は、比較的高めの数値です。マルチコア性能は、デバイスの冷却性能が十分でない場合、持続的な高負荷テスト中にサーマルスロットリングの影響を受けやすくなります。異なるテストの実行時間や周囲温度が、スコアのばらつきの一因となっている可能性も考えられます。

Compute性能 (GPU)

Geekbench 6のComputeスコアは、GPUの処理能力を示す指標です。報告されているスコアには、6902 ¹、OpenCLを用いたテストで6481、Vulkanを用いたテストで6969 ⁹ があります。Computeスコアは、GPUが様々なグラフィックスAPIでどの程度の性能を発揮できるかを示すもので、OpenCLとVulkanの個別のスコアは、GPUの汎用性をより詳細に評価するのに役立ちます。異なるアプリケーションやゲームは異なるグラフィックスAPIを利用するため、両方のAPIでの性能を把握することは、GPUの総合的な能力を理解する上で重要です。

AI性能

Google Pixel 9 Pro XLに搭載されているTensor G4チップのAI性能を評価するGeekbench AIのスコアも報告されています。GPUを用いたテストでは、Single Precisionで721、Half Precisionで832、Quantizeで803というスコアが得られています。CPUを用いたテストでは、Single Precisionで2021、Half Precisionで2014、Quantizeで363という結果が出ています。さらに、NPU（Neural Processing Unit）の性能を評価するテストでは、Single Precisionで349、Half Precisionで4581、Quantizeで6466というスコアが記録されています ⁹。これらのスコアは、Tensor G4に搭載された専用のAI処理ユニット（NPU/TPU）が、異なる精度レベルのタスクに対してどの程度の性能を発揮するかを示しています。特に、NPUのHalf PrecisionとQuantizeのスコアが著しく高いことは、モバイルアプリケーションで一般的に使用される低精度のAIタスクに対して最適化されていることを示唆しています。モバイルAIタスクでは、最高の精度よりも速度と効率が重視されることが多いため、Tensor G4のNPUはそのようなワークロードで優れた性能を発揮するように設計されていると考えられます。

AnTuTu Benchmark

総合スコア

AnTuTuベンチマークは、スマートフォンのCPU、GPU、メモリ、UX（ユーザーエクスペリエンス）など、様々な側面から性能を評価し、総合的なスコアを算出するテストです。Google Pixel 9 Pro XLのAnTuTu総合スコアは、複数の情報源から報告されており、1292858 ¹、1323184 ⁴、1025763 ⁵、1380138 ¹³、約120万 ¹⁴、そして1253407 ¹⁵ といった数値が確認できます。これらのスコアにも大きなばらつきが見られ、約102万から138万の範囲に分布しています。この変動は、AnTuTuのバージョン（¹³ではv10が言及されています）、テスト環境、そしてテストデバイスのソフトウェアアップデートの状況などが影響している可能性があります。AnTuTuは包括的なベンチマークであり、スマートフォンの様々な性能要素をテストするため、テストスイートや基盤となるOSの変更が総合スコアに顕著な差をもたらすことがあります。

CPUスコア

AnTuTuのCPUスコアに関しては、395641 ¹¹、394284 ⁴、183794 ⁵、337131 ¹⁵ という報告があります。これらのスコアにもかなりのばらつきが見られ、⁵と⁵で報告されている低いスコアは、異なるテスト実行またはAnTuTuのバージョンによるものかもしれません。

GPUスコア

GPUスコアについては、448762 ¹¹、453826 ⁴、451583 ⁵、444488 ¹⁵ というデータがあります。CPUスコアと比較すると、GPUスコアは比較的安定しており、一般的に44万から45万の範囲で推移しているようです。

メモリスコア

メモリスコアは、213528 ¹¹、261584 ⁴、193870 ⁵、243643 ¹⁵ と報告されています。これらのスコアにも変動が見られ、RAMの種類（¹でLPDDR5が言及されています）や速度が影響している可能性があります。

UXスコア

UX（ユーザーエクスペリエンス）スコアは、235197 ¹¹、213490 ⁴、196516 ⁵、228145 ¹⁵ と報告されています。応答性や滑らかさなどを評価するこのスコアも、情報源によってばらつきがあります。

3DMark

Wild Life Extreme テスト結果

3DMarkのWild Life Extremeテストは、高負荷なグラフィックス性能を評価するためのベンチマークです。Google Pixel 9 Pro XLのテスト結果として、ベストループスコアが9026、最低スコアが1768 ⁹、別のテストでは1966 ⁹、またベストループスコアが2400、最低スコアが1768 ⁹ という報告があります。さらに、ベストループスコアが2590、最低スコアが1525で、安定性は58.9% ¹⁵ というデータや、スコア2540 ¹³、ベストループスコアが2559、ワーストループスコアが2046、安定性が80% ¹⁶ という結果も報告されています。Wild Life Extremeストレステストでは、ベストスコアと最低スコアの間に大きな性能低下が見られる場合があり、これは持続的な高負荷下でのサーマルスロットリングの可能性を示唆しています。報告されている安定性のスコアにもばらつきがあり、これはテストを行ったデバイスや環境条件の違いによるものと考えられます。ある情報源 ⁹ で報告されているベストループスコア9026は、他の結果と比較して著しく高く、これは特異なケースであるか、異なるテスト設定によるものかもしれません。ストレステストは、デバイスに極度の負荷をかけ、時間の経過とともに性能がどのように維持されるかを評価するように設計されています。ベストスコアとワーストスコアの大きな差は、長時間のゲームセッションや他の要求の厳しいタスクを実行する際に、デバイスの性能が一貫しない可能性があることを示唆しています。

Sling Shot Extreme テスト結果

より古いベンチマークであるSling Shot Extremeテストの結果も報告されています。ある情報源では、テストが最大値に達した ⁹ とされており、別の情報源では、Unlimited Physicsの最小スコアが5602、平均スコアが5674、中央値が5637、最大スコアが5784 ¹⁷ と報告されています。Sling Shot Extremeテストは、最新のゲームほど負荷は高くありませんが、GPUの基本的な能力を評価する上で依然として有用です。標準テストで最大値に達したことは、Pixel 9 Pro XLが比較的負荷の低いグラフィックス処理タスクに対して十分な性能を持っていることを示唆しています。Unlimited Physicsテスト ¹⁷ の詳細なスコアは、特定の性能範囲を提供しています。

Steel Nomad Light テスト結果

より新しいグラフィックスベンチマークであるSteel Nomad Lightテストの結果も報告されています。スコアは1031 ⁹、ベストスコア1037、最低スコア721 ⁹、スコア1036、安定性76% ¹⁸、ベストループスコア1043、ワーストループスコア873、安定性83.7% ¹⁶ といったデータがあります。Steel Nomad Lightテストは、より現代的なグラフィックス性能の評価を提供します。安定性のスコアは比較的高く、Wild Life Extremeと比較して、この特定のベンチマークではより安定した性能が維持されることを示唆しています。しかし、あるケースでの最低スコア721は、負荷がかかった際に性能が低下する可能性があることを示しています。

その他のベンチマーク

PCMark

PCMarkは、日常的なタスクにおけるデバイスの性能を評価するベンチマークです。Google Pixel 9 Pro XLのバッテリー性能に関するテストでは、9時間40分 ⁴ という結果が報告されています。これは、実際の使用シナリオにおけるバッテリー持続時間の目安となります。また、Work 3.0スコアは13229 ¹⁸ であり、これは日常的な作業負荷に対するシステム全体の性能を示しています。

GFXBench

GFXBenchは、主にグラフィックス（GPU）の性能を評価するためのベンチマークです。Google Pixel 9 Pro XLのManhattanスコアは7443.0 ⁴、T-Rexスコアは6724.0 ⁴ と報告されています。ManhattanとT-Rexのテストは、異なるOpenGL ESのバージョンを使用しており、様々なグラフィックス処理シナリオにおける性能を評価します。

競合機種との性能比較

iPhone 15 Pro Maxとの比較

Geekbench 6

Google Pixel 9 Pro XLとiPhone 15 Pro MaxのGeekbench 6のスコアを比較すると、シングルコア性能ではPixel 9 Pro XLが約1900であるのに対し、iPhone 15 Pro Maxは2944 ¹⁹ となっています。マルチコア性能では、Pixel 9 Pro XLが約4600、iPhone 15 Pro Maxが7327 ¹⁹ です。これらの結果から、iPhone 15 Pro Maxはシングルコアとマルチコアの両方のテストで、Pixel 9 Pro XLを大幅に上回っていることがわかります。これは、CPUの基本的な処理能力に大きな差があることを示唆しています。AppleのA17 Proチップは、Google Tensor G4と比較して、CPU性能において大きなリードを持っているようです。この差は、動画編集や複雑な計算など、CPUに負荷のかかるタスクの実行速度に影響を与える可能性があります。

AnTuTu Benchmark

AnTuTuベンチマークの総合スコアを比較すると、Pixel 9 Pro XLが1323184 ⁴ であるのに対し、iPhone 15 Proは1514392 ²⁰、iPhone 15 Pro Maxは1774620 ⁴ となっています。iPhone 15 ProおよびPro Maxも、Pixel 9 Pro XLよりも高いAnTuTuスコアを示しており、システム全体の性能が優れていることを示しています。YouTubeの比較 ²⁰ で強調されているように、特にGPUスコアにおいて顕著な差が見られます。AnTuTuの総合スコアは、CPU、GPU、メモリ、UXの性能を総合的に評価したものです。iPhoneの高いスコアは、複数の領域で優位性があり、特にGPU性能において大きな差があることを示唆しています。

3DMark

3DMarkのWild Life Unlimitedテストの結果を比較すると、Pixel 9 Pro XLが55.63 fpsであるのに対し、iPhone 15 Pro Maxは92 fps ⁸ となっています。この結果は、iPhone 15 Pro Maxがグラフィックス処理の負荷が高いタスクにおいて、Pixel 9 Pro XLよりも著しく優れた性能を発揮することを示しています。フレームレート（FPS）は、デバイスが複雑なグラフィックスをどれだけ滑らかに描画できるかを直接的に反映します。iPhoneの高いFPSは、優れたゲーム性能とグラフィックス処理能力を示唆しています。

主要ベンチマーク比較表

ベンチマーク	Google Pixel 9 Pro XL	iPhone 15 Pro Max
Geekbench 6 シングルコア	約1900	2944
Geekbench 6 マルチコア	約4600	7327
AnTuTu 総合	約132万	約177万
3DMark Wild Life Unlimited (fps)	55.63	92

この表は、主要なベンチマーク結果を並べて比較することで、Pixel 9 Pro XLとiPhone 15 Pro Maxの性能差を読者が一目で理解できるようにまとめたものです。ユーザーが主要な性能指標において、Pixel 9 Pro XLが競合機種と比較してどのような位置にあるのかを把握する上で、直接的な情報を提供します。

Snapdragon 8 Gen 3搭載機種との比較

Geekbench 6

Tensor G4のGeekbench 6のスコアはシングルコアで1897、マルチコアで3721 ¹⁵ と報告されています。別の情報源 ⁸ では、Pixel 9 Pro XLのシングルコアが約1900、Snapdragon 8 Gen 3搭載のGalaxy S24 Ultraが2300、マルチコアではPixel 9 Pro XLが約4700、Galaxy S24 Ultraが7249と報告されています。これらの結果からも、Snapdragon 8 Gen 3を搭載したデバイスは、GeekbenchのテストにおいてTensor G4よりも大幅に高い性能を示しており、特にマルチコアのタスクにおいてその差が顕著です。これは、Tensor G4がCPUの純粋な処理能力以外の側面に重点を置いている可能性を示唆しています。QualcommのフラッグシップであるSnapdragonチップは、一貫して高いCPU性能を発揮しています。この比較は、Tensor G4がCPU速度よりも効率やAI処理といった他の機能に重点を置いている可能性を示唆しています。

AnTuTu Benchmark

AnTuTuベンチマークのスコアを比較すると、Tensor G4が1253407であるのに対し、Snapdragon 8 Gen 3は2063041 ¹⁵ となっています。別の情報源 ¹⁴ では、Pixel 9 Pro XLが約120万、Snapdragon 8 Gen 3搭載のXiaomi 14が約200万と報告されています。AnTuTuのスコアは、特にGPU性能において、両チップセット間の大きな性能差をさらに明確に示しています。Snapdragon 8 Gen 3搭載デバイスは、全体的にかなり高いスコアを獲得しています。AnTuTuのスコア、特にGPUのコンポーネントにおける大きな差は、Tensor G4とSnapdragon 8 Gen 3の間でグラフィックス処理能力に大きな違いがあることを示しています。

3DMark

3DMarkのWild Life Extremeテストの結果を見ると、Tensor G4はベストループスコアが2590、最低スコアが1525 ¹⁵ であるのに対し、Snapdragon 8 Gen 3はベストループスコアが5136、最低スコアが2697 ¹⁵ となっています。Pixel 9 Pro XLは約2400 ⁹ であり、Snapdragon 8 Gen 3搭載のS24 UltraはWild Life Unlimitedで約123.5 fps ⁸ を記録しており、これは非常に高いスコアに相当します。この結果は、Snapdragon 8 Gen 3がTensor G4と比較して、3DMark Wild Life Extremeストレステストにおいて著しく優れた性能と安定性を示していることを意味します。これは、Tensor G4が要求の厳しいグラフィックス処理のワークロードにおいて、性能が劣ることをさらに強調しています。3DMarkの結果は一貫して、Snapdragon 8 Gen 3がGPUに負荷のかかるベンチマークで大きなリードを持っていることを示しており、このチップセットを搭載したデバイスの方が優れたゲームおよびグラフィックス性能を発揮することを示唆しています。

Google Tensor G4チップセットの分析

CPUアーキテクチャと性能

Google Tensor G4チップセットは、8コアのCPUを搭載しており、その構成は1つのCortex-X4コア（3.1 GHz）、3つのCortex-A720コア（2.6 GHz）、そして4つのCortex-A520コア（1.92/1.95 GHz）となっています ¹。このチップは、Samsungの4nmプロセスを使用して製造されています ¹。最新のARMコアを使用しているものの、クロック速度やSamsungの4nmプロセスは、TSMCの4nmプロセスを使用する競合他社のチップセットと比較して、性能差の要因となっている可能性があります ¹⁵。Tensor G4では、Tensor G3の9コア構成から8コア構成へと変更されています ²⁴。Googleはシングルコア性能の向上を主張していますが、一部のテストではG3と比較してマルチコア性能が低下する可能性も指摘されています ²⁴。製造プロセスの選択は、チップの性能と電力効率に大きな影響を与える可能性があります。TSMCの4nmプロセスは、Samsungのものよりも一般的に優れていると考えられています。また、コア構成はマルチスレッド性能において重要な役割を果たします。Googleがより少なく、しかし新しいコアに焦点を当てているのは、特定の種類のワークロードや電力効率を優先する戦略を反映しているのかもしれません。

GPUの性能分析

Tensor G4は、Mali-G715 MP7 GPUを採用しています ¹。このGPUのクロック速度は最大940 MHzです ¹。興味深いことに、このGPUはTensor G3で使用されていたものと同じであり、わずかに周波数が向上している程度です ²⁴。このことは、グラフィックス性能の大幅な向上は今回の世代の主な焦点ではないことを示唆しており、ベンチマーク結果が示すように、Snapdragonチップに搭載されているAdreno GPUやiPhoneのGPUと比較して、大きな性能差があることと一致しています。一部の競合GPUで利用可能なレイトレーシング機能は、Tensor G4では言及されていません ²³。同じGPUアーキテクチャを再利用し、わずかなクロック速度の向上にとどまっていることは、大幅な性能向上をもたらす可能性は低いと考えられます。これは、コスト削減策であるか、チップセットの他の側面に焦点を当てるという戦略的な決定である可能性があります。レイトレーシング機能の欠如は、最先端のゲーム機能という点で、Pixel 9 Pro XLを不利な立場に置く可能性があります。

NPU (Neural Processing Unit) の性能

Tensor G4には、AIおよび機械学習タスク専用のNPU（Neural Processing Unit）が搭載されています ¹。Googleは、大規模言語モデルにおいて「業界をリードする」毎秒45トークンの出力レートを主張しています ²³。また、オンデバイスAI処理のために3GBのRAMを確保しています ²³。Googleは、TensorシリーズのAI機能に重点を置いています。高いトークン出力レートは、Pixelスマートフォンの主要な差別化要因であるオンデバイスAIタスクにおいて、強力な性能を発揮することを示唆しています。専用のRAM割り当ても、この重点をさらに裏付けています。Geekbench AIのベンチマーク結果 ⁹ は、特定のAIワークロードでは競合他社と同等以上の性能を示していますが、すべてのAIタスクにおいて普遍的に優れているわけではありません。Tensorチップに関するGoogleの戦略は、AIと機械学習を中心に展開されているようです。印象的なトークン出力レートは、自然言語処理やその他のAI駆動型機能に重点が置かれていることを示しています。そのトレードオフとして、競合他社と比較して、CPUとGPUの基本的な性能がわずかに低い可能性があります。

前世代チップセット (Tensor G3) との比較

Tensor G4は、一部のCPUベンチマークでわずかな改善が見られるものの、マルチコアタスクではG3に劣る場合もあります ²⁴。GPU性能は、わずかな周波数増加を除いて、ほぼ同等です ²⁴。AnTuTuスコアでは、G4の方がより顕著な改善が見られます ²⁴。Pro XLに搭載されたベイパーチャンバー冷却システムにより、G4ではCPUスロットリングが改善されています ¹⁵。G4には、効率と接続性が向上した新しいExynos 5400モデムが搭載されています ²¹。Tensor G4は、G3からの段階的なアップグレードであり、効率、AI機能、そしておそらく冷却性能の向上による持続的な性能の改善に重点が置かれているようです。CPUとGPUの基本的な性能向上は、競合他社のチップセットで見られる進歩と比較すると、それほど大きくないようです。GoogleのTensor G4に対する「つなぎ」的なアプローチ ²⁴ は、将来のより大幅なアーキテクチャの変更や、TSMCのような別の製造業者への移行を準備している可能性を示唆しています。効率とAIに重点を置くことは、Pixelの核となる強みと一致しています。

ソフトウェア最適化とベンチマークへの影響

Google Pixelシリーズのソフトウェア最適化

Pixelスマートフォンは、カーネルやユーザー空間の調整を含む、最適化されたソフトウェアで知られています ²⁹。過去のPixelデバイスでのGPU最適化に見られるように、ソフトウェアアップデートは性能に大きな影響を与える可能性があります ³⁰。Googleのソフトウェアは、生のベンチマークスコアが最高でなくても、スムーズなユーザーエクスペリエンスを目指しています ³¹。Video Boostのようなソフトウェア機能も利用可能です ³²。カメラやその他の機能のさらなる最適化の可能性もあります ³³。Googleの強みは、ハードウェアとソフトウェアの緊密な統合にあります。Tensor G4の基本的な性能がベンチマークでトップにならなくても、最適化されたソフトウェアは、実際の使用において流動的で応答性の高いユーザーエクスペリエンスをもたらす可能性があります。ソフトウェアアップデートは、ハードウェアの潜在能力を最大限に引き出す上で重要な役割を果たします。ベンチマークは性能の定量的な尺度を提供しますが、体感的なユーザーエクスペリエンスは、ソフトウェアの最適化によっても大きく左右されます。Googleがこの側面に重点を置いていることが、ベンチマークチャートで常に上位を占めているわけではないにもかかわらず、同社のスマートフォンが一般的に高く評価されている理由かもしれません。

ベンチマークスコアにおけるソフトウェアの影響

情報源によってベンチマークスコアにばらつきが見られるのは、テストデバイスのソフトウェアバージョン（Android 14と15の違いなど）やアップデートの状況が異なることが一因として考えられます。また、テスト中のバックグラウンドプロセスやシステム全体の状態もスコアに影響を与える可能性があります ³。Googleはソフトウェアを通じて熱管理を優先している可能性があり、その結果、ピーク時のベンチマークスコアは低くなるものの、より安定した持続的な性能が得られる可能性があります ²¹。ベンチマークスコアを解釈する際には、ソフトウェア環境を考慮することが重要です。OSのバージョン、バックグラウンドで動作しているアプリ、熱管理戦略の違いなどが、報告される結果のばらつきに寄与する可能性があります。したがって、異なる情報源からの幅広いベンチマークデータを検討することで、デバイスの潜在的な性能をより正確に把握することができます。ベンチマークスコアは、スマートフォンの性能を評価する上での一面に過ぎません。これらのスコアが得られたソフトウェアのコンテキストを理解することは、包括的な分析に不可欠です。Googleのソフトウェアと熱管理へのアプローチは、ベンチマークで可能な限り高いピークスコアを達成することよりも、長期的な安定性とユーザーエクスペリエンスを優先している可能性があります。

結論と考察

ベンチマーク結果の総合的な評価

Geekbench、AnTuTu、3DMarkといった主要なベンチマークテストの結果を総合的に評価すると、Google Pixel 9 Pro XLは、iPhone 15 Pro MaxやSnapdragon 8 Gen 3を搭載したデバイスと比較して、一部の性能指標において差が見られます。特に、GPUを多用するタスクや、CPUの純粋な処理能力が求められる場面では、競合機種に劣る可能性があります。しかし、AI関連のタスクにおいては、Tensor G4に搭載されたNPUが強みを発揮し、高い性能を示すことが期待されます。

Google Pixel 9 Pro XLの性能特性に関する考察

ベンチマーク分析に基づくと、Google Pixel 9 Pro XLの強みは、高度なAI機能と、Googleによるソフトウェアの最適化によって実現されるスムーズなユーザーエクスペリエンスにあると考えられます。一方、弱点としては、特にゲームなどのGPUに負荷のかかる処理において、競合機種と比較して性能が劣る可能性がある点が挙げられます。Tensor G4チップセットのアーキテクチャと性能は、日常的なタスクにおいては十分なパフォーマンスを提供するものの、最先端のゲームやグラフィックスを多用するアプリケーションでは、物足りなさを感じるかもしれません。ただし、Googleのソフトウェア最適化は、これらの潜在的なハードウェアの制約をある程度補い、全体として快適な使用感を提供することが期待されます。競争の激しいスマートフォン市場において、Pixel 9 Pro XLは、その独自のAI機能とソフトウェア体験を重視するユーザーにとって魅力的な選択肢となるでしょう。

引用文献

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