投稿者 global-ai-media 
SamsungがGoogleの生成AIモデル「Gemini」を搭載したデバイスを大幅に拡大する方針を打ち出しました。この動きは、AI処理をクラウドから端末側（エッジ）へとシフトさせる「オンデバイスAI」の潮流を決定づけるものです。本稿では、このグローバルな動向が日本の製造業やサービス開発、そしてデータガバナンスにどのような影響を与えるのか、実務的な視点から解説します。
SamsungとGoogleの連携強化が示す「オンデバイスAI」の潮流
SamsungがGoogleの生成AIモデル「Gemini」を搭載したデバイスの拡充を目指しているという報道は、単なる一企業の製品戦略にとどまらず、AI業界全体の構造変化を象徴しています。これまで生成AIの利用といえば、チャットボットに代表されるように、インターネット経由で巨大なデータセンター（クラウド）上のモデルにアクセスする形態が主流でした。
しかし、Samsungのようなハードウェアの巨人がOS・モデル開発元のGoogleと連携を深める背景には、「オンデバイスAI（エッジAI）」への移行ニーズがあります。これは、スマートフォンや家電、IoT機器などの端末内部でAIの推論処理を行う仕組みです。通信環境に依存せず、遅延（レイテンシ）を極小化できるため、リアルタイム性が求められるコンシューマー体験や、製造現場などの産業用途において不可欠な要素となりつつあります。
クラウド依存からの脱却：コスト、プライバシー、ユーザー体験
日本企業がAIプロダクトを開発・導入する際、最大の課題となるのが「コスト」と「データプライバシー」です。すべてのリクエストをクラウド上のLLM（大規模言語モデル）に投げると、API利用料や通信コストが膨大になるだけでなく、機密情報や個人のプライバシーデータが外部サーバーへ送信されるリスクを伴います。
オンデバイスAIはこの課題への有力な解となります。端末内で処理が完結すれば、個人情報や企業の機密データがデバイスの外に出ることはありません。これは、改正個人情報保護法や欧州のGDPRなど、厳格化するデータ規制への対応（コンプライアンス）という観点からも極めて合理的です。また、ネットワーク接続が不安定な環境でも動作するため、日本の建設現場や地方拠点、災害時のインフラとしても強みを発揮します。
ハードウェア大国・日本の課題と勝機
SamsungとGoogleの事例は、ハードウェアとソフトウェア（AIモデル）の密な統合が競争力の源泉になることを示しています。日本の製造業やデバイスメーカーにとって、これは脅威であると同時にチャンスでもあります。
日本には優れたセンサー技術やロボティクス、家電の基盤がありますが、それを動かす「脳」となるAIモデルの内製化や、GoogleやOpenAIといったプラットフォーマーとの交渉力において課題を抱えているケースが少なくありません。今後は、自社ハードウェアのスペック（NPUなどのAI処理チップ）に最適化された軽量なSLM（小規模言語モデル）を採用したり、Samsungのように強力なモデルベンダーと戦略的パートナーシップを結んだりする「エコシステム戦略」が、製品の付加価値を左右することになります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSamsungとGoogleの動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアが考慮すべきポイントを整理します。
- ハイブリッド構成の検討：すべての処理をクラウドに依存するのではなく、機密性の高い処理や即答性が求められる処理は「オンデバイス」、高度な推論が必要な場合は「クラウド」という使い分け（ハイブリッドAI）をアーキテクチャ設計の段階から組み込むことが重要です。
- ガバナンスとプライバシーの優位性：「データが外部に出ない」というオンデバイスAIの特性は、日本国内の保守的な企業文化や厳しいセキュリティ基準を持つ顧客に対して、強力な訴求ポイントになります。これを製品のUSP（独自の売り）として活用すべきです。
- ベンダーロックインへの警戒：特定の巨大プラットフォーマー（今回の場合はGoogle）のモデルに依存しすぎると、将来的なモデルの切り替えコストや、仕様変更の影響をダイレクトに受けるリスクがあります。モデルの抽象化層を設けるなど、技術的な疎結合を維持するリスク管理が求められます。