投稿者 global-ai-media 
Googleは2026年に向けて、生成AI「Gemini」をスマートフォンの中だけでなく、スマートグラスやXRデバイスを通じて物理世界（リアルワールド）へ拡張しようとしています。テキストベースの対話から、視覚情報をリアルタイムに処理する「マルチモーダルAI」へのシフトは、日本の産業現場やオフィス環境にどのような変革をもたらすのか。技術トレンドと日本特有の課題を踏まえて解説します。
画面の中から「現実空間」へ：Android XRとGeminiの融合
Googleの次なるマイルストーンとして注目されているのが、2026年を目途としたAI体験のハードウェアへの完全統合です。これまでのAI活用は、PCやスマートフォンの画面に向かってテキストを入力するスタイルが主流でした。しかし、Googleが目指す「Android XR」とスマートグラスの組み合わせは、AIがユーザーと同じ視点で世界を見る「World-facing（外向き）」な体験を提供することをゴールとしています。
これは、AIモデル「Gemini」が単なるチャットボットではなく、カメラを通じてユーザーの目の前にある物体を認識し、状況を理解し、音声や視覚情報でサポートする「エージェント」へと進化することを意味します。例えば、目の前の故障した機器を見つめるだけで修理手順が表示される、あるいは外国語の看板を見るだけで翻訳がオーバーレイ表示されるといったユースケースが、実験室レベルから実用レベルへと移行しつつあります。
日本の「現場」における可能性：人手不足と技術継承への解
この技術シフトは、日本企業にとって非常に重要な意味を持ちます。特に製造、建設、物流、医療といった「現場（フィールドワーク）」を持つ産業において、そのインパクトは甚大です。
日本は深刻な人手不足と、熟練工の高齢化による技術継承の問題に直面しています。もしスマートグラスを通じて、経験の浅い若手社員が熟練工の視点（AIによるガイドや、遠隔地にいる専門家からの指示）をハンズフリーで受け取ることができれば、教育コストの削減と業務品質の均質化が一気に進む可能性があります。
これまではタブレットを持ち歩いてマニュアルを確認していた作業が、AIが文脈を読んで必要な瞬間に必要な情報を視界に表示する形へと変わることで、生産性は飛躍的に向上するでしょう。
プライバシーとガバナンス：日本市場特有のハードル
一方で、カメラを搭載したデバイスが常に周囲を撮影・解析するという「World-facing」なAIには、大きなリスクも伴います。特に日本は、プライバシーに対する意識が非常に高い市場です。公共の場やオフィス内での常時撮影は、法的な問題だけでなく、従業員や顧客の心理的な抵抗感を生む可能性があります。
また、企業ユースにおいては「機密情報の漏洩」が懸念されます。スマートグラスが見た社外秘の図面や会議の様子が、そのままクラウド上のAIモデルの学習データとして吸い上げられてしまうことは、企業ガバナンス上、許容できません。
したがって、今後の導入検討においては、映像データをクラウドに送らずデバイス内で処理する「エッジAI」の活用や、エンタープライズ版契約によるデータ保護規定の確認が、現在以上にシビアに求められることになります。
ラップトップとモバイルの境界消失
また、Googleのロードマップには「Android for laptops」という、モバイルOSとデスクトップ環境の融合も示唆されています。これは、AIアシスタントがスマホ、PC、ウェアラブルのどのデバイスを使っていてもシームレスに連携することを意味します。
日本企業では依然としてWindows PCが主流ですが、業務アプリのSaaS化（Webブラウザベース化）が進む中で、OSへの依存度は下がりつつあります。AIネイティブなOS環境が整備されれば、特に営業職やクリエイティブ職において、デバイス選定の基準が大きく変わる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
2026年に向けたこの技術トレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目して準備を進めるべきです。
- テキスト以外のデータ活用（マルチモーダル対応）：
社内ナレッジがテキスト（WordやPDF）だけで管理されていないか見直してください。今後は画像、動画、音声データもAIの処理対象となります。現場の作業映像や音声ログを今のうちから蓄積・整理しておくことで、将来的なAI活用の基盤となります。 - 「現場」起点のAI導入検討：
生成AI＝デスクワークの効率化、という固定観念を捨ててください。スマートグラスやXR技術との組み合わせにより、最も恩恵を受けるのは「手を動かす現場」です。現場の課題を洗い出し、ハンズフリーでのAI支援が有効な領域を特定しておくことが重要です。 - 厳格なデータガバナンスの策定：
「カメラ付きAIデバイス」の導入を見据え、就業規則やセキュリティポリシーの見直しが必要です。撮影可能エリアの区分けや、エッジ処理（オンデバイスAI）を優先する技術選定基準を設けるなど、利便性とコンプライアンスのバランスを取る準備が求められます。