投稿者 global-ai-media 
Googleの軽量モデル「Gemini Nano」を活用した動画編集アシスタントの事例から、クラウドに依存しない「オンデバイスAI」の潮流を読み解きます。日本企業におけるクリエイティブ業務の効率化と、セキュリティ・ガバナンスを両立させるための新たな選択肢について解説します。
動画制作プロセスにおける「アシスタント」としてのAI
生成AIというと、SoraやRunwayのように「ゼロから映像を生成する」技術に注目が集まりがちですが、実務の現場で即効性が高いのは、既存の制作ワークフローを支援する「アシスタント」としての活用です。今回取り上げる事例は、Googleのモバイル・エッジ向け軽量大規模言語モデル（LLM）である「Gemini Nano」を、シングルボードコンピュータ（Banana Piのようなエッジデバイス）などの環境で稼働させ、動画編集の補佐役として利用するというものです。
具体的には、適切なプロンプト（指示文）を与えることで、AIが動画の構成案（ストーリーボード）の作成、シーンごとのメタデータ整理、編集点のアドバイス、あるいは字幕用のスクリプト作成などをサポートします。これは、クリエイターが創造的な判断に集中するための「認知的なオフロード」を可能にするアプローチと言えます。
なぜ「オンデバイスAI」が重要なのか
本事例の核心は、クラウド経由ではなく、手元のデバイス（エッジ）でAIを動かす「オンデバイスAI」である点にあります。Gemini NanoのようなSLM（Small Language Models：小規模言語モデル）の台頭により、以下のメリットが現実のものとなりつつあります。
- データのプライバシーとセキュリティ：動画素材や未公開の企画データを外部サーバーに送信せず、ローカル環境で処理できるため、情報漏洩リスクを最小限に抑えられます。
- 低レイテンシとオフライン対応：通信遅延の影響を受けず、ネットワーク環境が不安定な場所でもサクサクと応答が得られます。
- コスト削減：API利用料やクラウドの計算リソースコストを削減し、デバイスの演算能力のみで完結できます。
日本企業における活用とリスク管理
日本のビジネス環境において、動画コンテンツの需要はマーケティング、社内研修、採用活動などで急増しています。しかし、制作リソースの不足は慢性的な課題です。AIを編集アシスタントとして導入することは、品質の底上げと工数削減に寄与します。
一方で、日本企業は著作権やコンプライアンスに対して非常に慎重です。クラウド型AIサービスへの社内データアップロードを禁止している企業も少なくありません。その点、オンデバイスで完結するGemini Nanoのようなソリューションは、日本の厳しいセキュリティ・ポリシーやガバナンス要件（APPI：改正個人情報保護法など）に適合しやすいという特長があります。
ただし、リスクがないわけではありません。オンデバイスモデルは、フルサイズのクラウドモデル（Gemini UltraやGPT-4など）に比べると、推論精度や知識量で劣る場合があります。「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクは依然として残るため、最終的なアウトプットの確認は必ず人間が行うという「Human-in-the-loop」の体制は必須です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の企業・組織が得るべき示唆は以下の3点です。
- 「生成」だけでなく「支援」に着目を：AI活用を検討する際、成果物を丸ごと作らせるのではなく、企画・構成・整理といった「人間がボトルネックになりやすい工程」をAIに支援させることで、実用的な生産性向上が見込めます。
- オンデバイスAIの戦略的採用：機密性の高い会議動画の要約や、未発表製品のPR動画制作など、セキュリティが重視される業務では、クラウド型ではなくエッジ（ローカル）で動作するSLMの導入を検討すべきです。
- ハードウェアとソフトウェアの融合：プロダクト開発者は、単にAIソフトを組み込むだけでなく、それをローカルで高速に動かすためのNPU（Neural Processing Unit）搭載ハードウェア選定も含めた、トータルな設計が求められる時代になっています。