投稿者 global-ai-media 
GoogleのスマートスピーカーにおけるGeminiへの移行事例は、企業が生成AIをプロダクトに実装する際の重要な示唆を含んでいます。対話能力の向上と引き換えに失われる「確実性」や「機能統合」の課題について、PCWorldの記事を起点に、日本企業が留意すべきポイントを解説します。
生成AIへの移行で直面する「機能の欠落」
PCWorldの記事では、筆者が自宅のGoogleスマートスピーカーやディスプレイの基盤を、従来の「Googleアシスタント」から、大規模言語モデル（LLM）ベースの「Gemini」に切り替えた体験が語られています。筆者はGeminiの導入をおおむね好意的に受け止めているものの、Googleアシスタント時代には当たり前だった特定の機能や利便性が失われていることに気づきます。
これは個人のガジェットレビューにとどまらず、現在多くの企業が直面している「ルールベースAIから生成AIへの移行期」における象徴的な課題です。LLMは人間のような自然な対話や文脈理解（例：「ここから一番近い店は？」のあとに「そこはまだ開いてる？」と聞くなど）においては圧倒的な強みを発揮します。しかし、家電の操作やタイマー設定、定型的なルーチンワークといった「決定論的（Deterministic）」なタスクにおいては、従来のコマンド型システムの方が高速かつ確実であるケースが少なくありません。
「おしゃべりなAI」と「確実な実行」のトレードオフ
記事の筆者が「Gemini is chatty（Geminiはおしゃべりだ）」と表現しているように、生成AIは回答が豊富である反面、冗長になりがちです。日本の商習慣やユーザー心理において、この「冗長性」は時にフリクション（摩擦）となります。
例えば、日本のコールセンターやカスタマーサポートのチャットボットにおいて、ユーザーは「共感」よりも「迅速な解決」を求める傾向があります。従来のシステムであれば「ボタン一つ、1秒」で完結していたタスクが、LLMを介することで「丁寧な挨拶と推論プロセスを経て、3秒かかる」ようになれば、それはUX（ユーザー体験）の退化と捉えられかねません。また、LLM特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは、正確性が何よりも重視される日本の金融やインフラ、医療分野のプロダクトにおいては致命的な欠陥となります。
シームレスな統合の難しさ
Googleのようなテックジャイアントであっても、既存のハードウェア制御と最新のLLMを完全に統合するには時間を要しています。これは、日本企業が自社サービスにLLMを組み込む際にも同様のハードルがあることを示唆しています。
既存のAPIやデータベース（基幹システム）とLLMを連携させる際、AIがユーザーの意図を正しく理解しても、裏側のシステムへ命令を送る「Function Calling（機能呼び出し）」の精度が100%でなければ、サービスとして機能しません。LLMはあくまで「言語の確率的処理」を行うものであり、「論理的な実行」を保証するものではないという前提に立ち返る必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際に検討すべきポイントは以下の通りです。
1. ハイブリッドなアーキテクチャの採用
すべての機能を生成AIに置き換えるのではなく、定型的なタスクや誤りが許されない処理には従来のルールベース（シナリオ型）を残し、複雑な問い合わせや要約が必要な部分にのみLLMを適用する「ハイブリッド構成」が現実的です。
2. 移行期のユーザー体験管理（Expectation Management）
日本の消費者は品質に対して厳格です。Googleのように「新機能として提供するが、一部機能は制限される」というアプローチをとる場合、何ができて何ができないのかを明確に伝えなければ、クレームにつながるリスクがあります。「AIだから何でもできる」という過度な期待値をコントロールすることが重要です。
3. レイテンシー（応答速度）とUXのバランス
「おしゃべり」であることは、必ずしも「優秀」ではありません。特に業務効率化ツールや即時性が求められるBtoCアプリでは、生成AIの回答生成にかかる待機時間がユーザーのストレスにならないか、徹底した検証が必要です。ストリーミング出力の活用や、回答の簡潔化をプロンプトエンジニアリングで制御するなどの工夫が求められます。