投稿者 global-ai-media 
PC市場で世界的なシェアを持つLenovoが、ユーザーの代わりに能動的にタスクを実行するAIアシスタントの開発を進めています。このニュースは単なる一企業の製品発表にとどまらず、生成AIのトレンドが「クラウド上のモデル開発」から「エッジデバイスでの自律的な行動（エージェント）」へとシフトし始めたことを象徴しています。本稿では、この技術的変遷が日本企業の業務プロセスやガバナンスにどのような影響を与えるかを解説します。
モデル開発競争から「ラストワンマイル」への視点移動
生成AIのブーム以降、市場の注目はOpenAIやGoogleといった「モデルビルダー」や、それを支えるクラウドプラットフォームに集まっていました。しかし、Lenovoのようなハードウェアメーカーが独自のAIアシスタント開発に本腰を入れ始めたことは、AIの競争軸が変化していることを示唆しています。
ユーザーが日常的に業務を行うのは、クラウドの管理画面ではなく、PCやスマートフォンといった手元のデバイスです。Lenovoが「ユーザーの何百万人もの近くに位置している」という事実は、AIを実務に定着させるための「ラストワンマイル」をハードウェアメーカーが握っていることを意味します。OSやハードウェアレベルで統合されたAIは、ブラウザを開いてアクセスするAIチャットよりも、はるかにシームレスにユーザーのワークフローに介入できる可能性があります。
「対話」を超え、「代行」するAIエージェント
報道にある「act on your behalf（あなたの代わりに行動する）」という表現は、現在の生成AIにおける最も重要なキーワードの一つである「AIエージェント」の概念を指しています。これまでのChatGPTのようなAIは、主に質問への回答や文章作成を行う「対話型」でした。対してAIエージェントは、ユーザーの目標を理解し、具体的なタスク（メールの送信、会議の調整、ファイル操作、複雑なワークフローの実行など）を自律的、あるいは半自律的に完遂することを目指しています。
日本国内でも「業務効率化」が叫ばれていますが、単にメールの文案を作らせるだけでなく、「メールを送っておいて」の一言で送信処理まで完了させるニーズは非常に高いと言えます。これが実現すれば、定型業務の大半を自動化できる可能性が広がります。
オンデバイスAIがもたらす「セキュリティ」と「レスポンス」
LenovoのようなPCメーカーがAIを統合する場合、カギとなるのは「オンデバイスAI（エッジAI）」の活用です。データをクラウドに送信せず、PC内部のNPU（Neural Processing Unit）などで処理を完結させるアプローチです。
日本企業、特に金融や製造、公共インフラなどの機密情報を扱う組織にとって、外部クラウドへのデータ送信は依然として高いハードルです。オンデバイスで動作するAIアシスタントであれば、機密データが社外に出るリスクを最小限に抑えつつ、AIの恩恵を受けることができます。また、ネットワーク遅延の影響を受けないため、操作のレスポンスが高速である点も、実務におけるストレス軽減に直結します。
自律的なAIにおけるリスクとガバナンス
一方で、AIが「行動」し始めることには特有のリスクも伴います。文章を間違えるだけの「ハルシネーション（幻覚）」であれば修正が可能ですが、AIが誤って重要なファイルを削除したり、誤った宛先に機密メールを送信したりしてしまった場合、その損害は甚大です。
企業が導入する際には、「Human in the loop（人間が承認プロセスに介在する）」の仕組みをどう設計するかが重要になります。また、どのアプリケーションへのアクセス権限をAIに与えるかという、従来のID管理とは異なる「AIの権限管理」という新たなガバナンス課題も浮上してくるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のLenovoの動向を含め、今後のAI活用において日本企業の意思決定者が考慮すべきポイントは以下の通りです。
1. クラウドとオンデバイスの使い分け基準の策定
すべてのAI処理をクラウドに依存するのではなく、機密性が高い業務はオンデバイスAI（AI PCなど）で処理し、汎用的な検索や分析はクラウドで行うといった「ハイブリッドな活用基準」を今のうちから検討しておくべきです。
2. 「指示出し」スキルの全社的底上げ
AIが単なるチャットボットから「行動するエージェント」に進化すると、曖昧な指示は誤作動の直接的な原因になります。日本的な「阿吽の呼吸」はAIには通用しません。業務フローを言語化・構造化し、AIに的確な指示を出すスキルは、エンジニアだけでなく全社員に求められるリテラシーとなります。
3. ガバナンスの再定義
AIに「何をさせるか」だけでなく「何をさせないか（ガードレール）」を技術的・規定的にどう縛るかが重要です。特に自律的にPC操作を行うAIを導入する場合、ログの監視や権限の最小化（Least Privilege）の原則をAIエージェントにも適用する必要があります。
ハードウェアとAIが融合するこれからのフェーズでは、導入するデバイス選定そのものが、AI戦略の重要な一部となっていくでしょう。