投稿者 global-ai-media 
世界最大級のテクノロジー見本市CESに向けた予測記事からは、AIが単なるソフトウェアの枠を超え、PC、ロボット、自動車といったハードウェアの「標準機能」として定着しつつある現状が読み取れます。チップ競争の激化とAIのユビキタス化（偏在化）が進む中で、日本の実務者はどのような戦略を描くべきか、技術とガバナンスの両面から解説します。
「AI搭載」が当たり前になる時代の到来
CES 2026に向けた展望として語られているのは、AIが特別な機能ではなく、あらゆるデバイスに組み込まれる「インフラ」になる未来です。これまで生成AI（Generative AI）の活用といえば、クラウド上の大規模言語モデル（LLM）にAPI経由でアクセスする形態が主流でした。しかし、今後はPCやスマートフォン、家電に至るまで、エッジデバイス側で処理を行う「オンデバイスAI」が標準化していくでしょう。
この背景には、NVIDIA、Intel、AMD、さらにはAppleやQualcommといった半導体メーカーによる熾烈な「チップ戦争（Chip Wars）」があります。各社が推し進めるNPU（Neural Processing Unit）の高性能化により、インターネット接続を介さずに、手元の端末で高度な推論処理が可能になりつつあります。これは、機密情報の社外持ち出しを懸念する日本企業にとって、セキュリティとプライバシーのリスクを低減させる大きな追い風となります。
「身体性」を持つAI：ロボットと自律走行の進化
言語モデルの次のフロンティアとして注目されているのが、AIに物理的な身体性を持たせる「エンボディドAI（Embodied AI）」です。記事でも言及されている通り、次世代のAIロボットや自律走行技術への関心は高まり続けています。
日本では少子高齢化による深刻な労働力不足が社会課題となっていますが、LLMの推論能力とロボティクスを融合させることで、これまで定型業務しかこなせなかったロボットが、曖昧な指示を理解し、複雑な環境下で作業できるようになる可能性があります。製造業や物流、介護現場における自動化の質が、根本から変わろうとしています。
一方で、自律走行技術については、技術的な進歩とともに、事故時の責任所在や倫理的な判断といった「社会受容性」の課題が依然として残ります。日本国内でこれらの技術を実装する際は、法規制の動向を注視しつつ、実証実験レベルから段階的に導入を進める慎重さが求められます。
AIガバナンスの死角：「シャドーAI」のハードウェア化
AIがPCや周辺機器にあらかじめ組み込まれることで新たなリスクも生じます。これまでは「ChatGPTへのアクセスを禁止する」といったネットワークレベルの制限で統制が可能でしたが、OSやチップレベルでAIが動作する場合、IT部門が関知しないところでAIが利用される「ハードウェアレベルのシャドーAI」化が進む恐れがあります。
従業員が悪意なく機密データをPC内のAIアシスタントに読み込ませ、それが予期せぬ形で学習データとして利用されたり、メーカー側に送信されたりするリスクもゼロではありません。したがって、企業はソフトウェアの利用規定だけでなく、調達するデバイスの仕様やデータポリシーまでを含めた、より包括的なガバナンス体制を構築する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
CES 2026に向けた動向は、AIが「ブーム」から「実用品」へと完全に移行することを示唆しています。日本のビジネスリーダーやエンジニアは、以下の点に留意して準備を進めるべきです。
1. クラウドとエッジのハイブリッド戦略：
すべての処理をクラウドに依存するのではなく、機密性の高いデータや低遅延が求められる処理はオンデバイスAI（AI PCなど）で行う「ハイブリッド構成」を前提としたシステム設計を検討してください。
2. 現場業務への物理AI導入の検討：
テキスト処理の効率化だけでなく、画像認識やロボティクスを組み合わせた「現場のDX」に目を向けるべきです。特に製造・物流・建設などの現場を持つ企業は、マルチモーダルAI（テキスト、画像、音声などを統合して処理するAI）の実装実験を早期に開始することが競争力に直結します。
3. 調達基準とガイドラインの再定義：
AI機能が内蔵されたハードウェアが増加する中で、情報システム部門はデバイス選定の基準を見直す必要があります。「AIオフ機能」の有無や、データ処理がローカルで完結するかどうかを確認し、従業員向けの利用ガイドラインをハードウェア利用の観点から更新することが急務です。