投稿者 global-ai-media 
Googleのアシスタント機能が従来の「Google Assistant」から生成AIベースの「Gemini」へと置き換わる中、一部のユーザーからは戸惑いや元の機能に戻したいという声が上がっています。この事象は単なる機能アップデートの問題にとどまらず、企業が既存システムやプロダクトに生成AIを統合する際に直面する「ユーザー体験（UX）の摩擦」と「機能の過不足」という普遍的な課題を浮き彫りにしています。
既存機能の「AI化」は必ずしもユーザーにとって「進化」ではない
最近、Googleのサポートコミュニティにおいて「Androidスマホ上のGeminiをどうすればオフにできるのか？」という質問が注目を集めています。これは、Googleが従来提供してきた音声アシスタント「Google Assistant」を、生成AIである「Gemini」にアップデートで置き換えている動きに関連しています。
企業や開発者側の視点では、文脈理解能力が高く、複雑な推論が可能なLLM（大規模言語モデル）への移行は明白な「アップグレード」です。しかし、ユーザー視点では必ずしもそうとは限りません。アラームの設定、天気の確認、スマートホーム家電の操作といった「単純かつ即時性が求められるタスク」においては、LLMの生成を待つレイテンシ（遅延）や、冗長な回答が逆にストレスとなる場合があるのです。
これは日本企業が自社サービスや社内システムに生成AIを導入する際にも全く同じことが言えます。「なんでもAIチャットボットに置き換える」ことが、必ずしも業務効率化や顧客満足度向上につながるわけではないという教訓が含まれています。
「汎用性」と「確実性」のジレンマ
Google Assistantのような従来のシステムは、特定のアクションを確実に実行することに特化した「コマンド型」のインターフェースでした。一方、Geminiのような生成AIは「対話・推論型」です。この二つは、似て非なるものです。
例えば、日本の金融機関や製造業の現場では、情報の正確性とプロセスの再現性が何よりも重視されます。従来のルールベースのシステムであれば「Aと入力すれば必ずBが返ってくる」という決定論的（Deterministic）な挙動が保証されていました。しかし、生成AIは確率論的（Probabilistic）に動作するため、同じ質問でも異なる回答をする可能性があり、時にはハルシネーション（もっともらしい嘘）を含むリスクもあります。
ユーザーが求めているのが「確実なスイッチのオンオフ」である場合、そこに「高度な推論」を挟むことは、オーバーエンジニアリングであり、UXの悪化を招きかねません。
日本の商習慣と「段階的移行」の重要性
特に日本のユーザーや従業員は、急激な仕様変更や、挙動が予測できないシステムに対してストレスを感じやすい傾向にあります。「昨日までできていたことが、今日からやり方が変わる」ことへの抵抗感は、欧米以上に強いと言えるでしょう。
今回のGoogleの事例のように、OSレベルでの自動更新によってUI/UXがガラリと変わる手法は、コンシューマー向けでは許容されることもありますが、BtoBや社内ツールにおいては大きな混乱を招きます。マニュアルの改訂、問い合わせ対応のコスト増、そして現場の生産性低下といった「隠れたコスト」が発生するからです。
したがって、既存システムをGenAI化する場合は、従来の確実な動作をするロジック（ルールベース）を残しつつ、それでは対応できない複雑な問い合わせのみをLLMにルーティングするような「ハイブリッド型」の設計が、当面の最適解となるケースが多いでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiへの移行に伴うユーザーの反応から、日本企業は以下の点を意識してAI実装を進めるべきです。
- タスクの性質を見極める：定型業務（アラーム設定や在庫確認など）には従来の軽量なAPIやRPAを使用し、非定型業務（要約、アイデア出し、複雑な検索）にのみ生成AIを適用する「適材適所」のアーキテクチャを設計してください。すべてをLLMで解決しようとすると、コストとレイテンシが増大します。
- UXの継続性を担保する：ユーザーインターフェースを刷新する際は、従来の操作感を維持するオプションを残すか、移行期間を十分に設けることが重要です。特に社内導入においては、現場のワークフローを破壊しない配慮が定着率を左右します。
- リスク許容度の設定：「AIが間違える可能性」を前提としたUI設計が必要です。日本企業ではミスゼロが求められがちですが、生成AI活用においては「最終確認は人間が行う」というフロー（Human-in-the-loop）を明示的に組み込むことで、現場の安心感を醸成すべきです。