投稿者 global-ai-media 
Samsungが2026年までにGoogleの「Gemini」を搭載したモバイルデバイスを倍増させる計画を明らかにしました。この動きは単なるスマートフォンの機能強化にとどまらず、AI処理をクラウドと端末（エッジ）で分担する「ハイブリッドAI」の実装が、グローバル市場で本格的な普及期に入ったことを示唆しています。
SamsungとGoogleの連携強化が示す業界の潮流
報道によると、Samsungの共同CEOであるTM Roh氏は、2026年までにGoogleの生成AIモデル「Gemini」を搭載したモバイルデバイスの数を倍増させる計画を明らかにしました。同社は今年すでに約4億台のデバイスにGeminiの機能を展開していますが、この動きをさらに加速させる構えです。
このニュースから読み取るべきは、Samsungというハードウェアの巨人とGoogleというAIモデルの巨人が、相互依存関係を深めているという事実です。GoogleにとってSamsungのデバイスは、自社のAIモデルを数億人のユーザーに届けるための巨大なデリバリーパイプラインであり、Samsungにとっては、コモディティ化が進むスマートフォン市場において、AIによるユーザー体験（UX）の差別化が生命線となっています。
「ハイブリッドAI」へのシフトが進む背景
なぜ今、デバイス上でのAI処理（オンデバイスAI）が重視されているのでしょうか。これまでは、ChatGPTに代表されるように、入力されたデータをすべてクラウド上の巨大なサーバーに送り、処理結果を返す形が主流でした。しかし、この方式には「通信遅延（レイテンシ）」「運用コスト」「プライバシー」という3つの課題があります。
Samsungの戦略は、軽量なAIモデル（SLM：Small Language Models）を端末内のチップ（NPU）で処理し、高度な推論が必要な場合のみクラウドと連携する「ハイブリッドAI」アプローチです。これにより、日常的なタスク（翻訳、要約、画像補正など）は通信なしで高速に処理でき、かつ機微な個人情報を外部に出さずに済むというメリットが生まれます。
エッジAI活用におけるリスクと技術的課題
一方で、デバイス側でのAI処理拡大には課題もあります。モバイル端末の計算資源やバッテリー容量は限られており、クラウド上の巨大モデル（LLM）と比較すると、どうしても回答の精度や汎用性は劣ります。また、デバイスごとにAIモデルのバージョン管理やセキュリティアップデートを行う必要があり、MLOps（機械学習基盤の運用）の複雑性は増大します。
さらに、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクはエッジAIでも変わりません。インターネットに常時接続して最新情報を検索するRAG（検索拡張生成）のような仕組みを、オフライン環境も想定されるエッジ側でどう補完するかは、技術的な挑戦領域となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSamsungの動向は、日本企業、特に製造業やサービス開発を行う企業に対して重要な示唆を与えています。
1. 「エッジAI」によるプライバシー対応と差別化
日本市場や欧州市場では、個人情報の取り扱いに敏感です。データをクラウドに上げずに端末内で処理が完結するオンデバイスAIは、セキュリティとプライバシー保護を重視する日本の商習慣において強力な訴求ポイントになります。金融、ヘルスケア、社内秘情報を扱うBtoBツールなどにおいて、このアプローチは信頼獲得の鍵となります。
2. ハードウェアへのAI組み込み（Embedded AI）の好機
日本は依然として自動車、家電、ロボティクスなどのハードウェア領域に強みを持っています。スマートフォンに限らず、これらの機器にSLMを組み込み、インターネット接続が不安定な環境や即時性が求められる現場（工場、建設、介護など）で自律的に判断できるAIプロダクトを開発することは、日本企業が勝ち筋を見出しやすい領域です。
3. プラットフォーマーへの依存と自律性のバランス
SamsungがGoogleのモデルを採用したように、基盤モデルを一から開発するのではなく、既存の優れたモデルをどう自社製品に「蒸留（Distillation）」や「最適化」して組み込むかが問われます。一方で、特定のベンダーに依存しすぎることのリスクも考慮し、オープンソースモデルの活用を含めたマルチモデル戦略を検討するガバナンス体制が求められます。