投稿者 global-ai-media 
世界最大級のテクノロジー見本市「CES」に向けた展望記事において、AIがあらゆる領域に浸透し、各社が「差別化」にしのぎを削る未来が予測されています。もはやAI機能の実装自体はニュースにならず、実用性と独自性が問われるフェーズへと移行する中、日本の製造業やサービス開発者が意識すべき「ハードウェア融合」と「ガバナンス」の視点について解説します。
「AIがある」だけでは評価されない時代の到来
CES（コンシューマー・エレクトロニクス・ショー）に関する予測記事では、2026年に向けてAIがロボットやスマートグラスなど、あらゆるデバイスに遍在（ユビキタス化）することが示唆されています。これは、生成AIブームの初期段階であった「チャットボットが答えを返す」という驚きから、AIが生活空間や物理デバイスの中に溶け込む「実用フェーズ」への完全な移行を意味しています。
この局面において、企業にとっての最大の課題は「差別化」です。OpenAIやGoogleなどが提供する基盤モデル（Foundation Model）の性能が拮抗し、誰もがAPIを通じて高度な知能を利用できるようになった今、「AIを搭載していること」自体は競争優位性になりません。ユーザーは「どのLLM（大規模言語モデル）を使っているか」ではなく、「その製品が具体的にどのような体験（UX）を改善し、業務フローをどれだけ短縮できるか」を厳しく評価するようになります。
ハードウェア×AI：日本企業の「地の利」を活かす
記事ではロボットやスマートグラスへの言及がありますが、これは物理的なハードウェアとAIの融合領域です。ここは、ソフトウェア単体での競争に比べて、日本の製造業やデバイスメーカーが強みを発揮しやすい領域でもあります。
例えば、クラウドに全てのデータを送るのではなく、デバイス側で処理を行う「エッジAI」の活用です。日本の製造現場やオフィスでは、データセキュリティへの意識が非常に高く、外部クラウドへのデータ送信を躊躇するケースが多々あります。通信遅延をなくし、かつプライバシーを保護しながら高度な推論を行う「オンデバイスAI」の実装は、日本市場における強力な差別化要因となり得ます。
また、単にAIを組み込むだけでなく、日本の「おもてなし」や「カイゼン」の文化をAIの振る舞いに落とし込むことも重要です。例えば、文脈を読まない正論を返すAIではなく、組織の商習慣や暗黙知を学習させた（ファインチューニングやRAG活用による）「気の利いたAI」をハードウェアとセットで提供できるかが鍵となります。
法規制と社会的受容性への対応
AIがロボットやウェアラブルデバイスを通じて物理世界に進出する際、避けて通れないのが法規制とコンプライアンスです。日本では個人情報保護法や著作権法に加え、AI事業者ガイドラインなどのソフトロー（法的拘束力はないが遵守が期待される規範）への対応が求められます。
特にスマートグラスのようなカメラ付きデバイスは、盗撮やプライバシー侵害の懸念から、日本社会では欧米以上に受容のハードルが高い傾向にあります。技術的な機能向上だけでなく、「撮影中であることを周囲に明確に伝える機能」や「個人特定データの自動マスキング」など、社会的な不安を解消する機能（Privacy by Design）を製品設計の初期段階から組み込むことが、日本での普及には不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
CESの展望から読み解く、今後の日本企業のアクションプランは以下の通りです。
1. 「汎用」から「特化」へのシフト
汎用的なAI機能ではなく、自社の業界・業務に特化した独自データによる追加学習や、プロンプトエンジニアリングの資産化を進めてください。それが他社には模倣できない競争力の源泉となります。
2. 物理世界との接点を強化する
ソフトウェアだけで完結させず、自社が持つハードウェア資産や現場のオペレーションとAIをどう融合させるかを検討してください。センサーデータと生成AIの組み合わせは、予知保全や現場支援の新たな可能性を拓きます。
3. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「信頼の証」にする
AIのリスク（ハルシネーションやバイアス）を管理し、説明責任を果たせる体制を構築することは、慎重な日本企業との取引において最大の信頼材料となります。「安心して使えるAI」であることをブランド価値として打ち出していくべきです。