投稿者 global-ai-media 
2026年のCES（Consumer Electronics Show）は、過去数年間の「AIブーム」が新たなフェーズ、すなわちハードウェアへの完全な統合段階に入ったことを示唆しています。NVIDIAやAMDによるチップの進化、そしてRazerなどの周辺機器メーカーによるAI実装の多様化は、日本企業にとって「オンデバイスAI」や「エッジコンピューティング」の重要性が増していることを意味します。本稿では、最新のグローバルトレンドを整理しつつ、日本のビジネス環境における実務的な示唆を解説します。
AIは「機能」から「インフラ」へ
過去数年のCESでは、生成AIの驚異的な「能力」そのものが注目を集めてきました。しかし、2026年の展示内容を見る限り、AIはもはや単なる新機能ではなく、PCやデバイスを動かすための当然の「インフラ」として定着したと言えます。これは、インターネット接続が当たり前になったかつての変遷と同様です。
特筆すべきは、AI処理の重心が巨大なクラウドサーバーから、ユーザーの手元にある端末（エッジ）へと分散し始めている点です。これは、通信遅延（レイテンシ）の解消だけでなく、セキュリティやプライバシー保護の観点からも極めて重要な変化です。
NVIDIA・AMDが示す「オンデバイスAI」の現実解
NVIDIAやAMDが発表した新しいチップセットは、ローカル環境（PCやサーバー、組み込み機器）でのAI処理能力を飛躍的に高めています。これにより、インターネットに接続せずとも、高度な推論やコンテンツ生成が可能になりつつあります。
この「オンデバイスAI」の流れは、機密情報の取り扱いに慎重な日本企業にとって追い風となります。顧客データや社内の独自技術情報を外部クラウドに送信することなく、手元のPCや社内サーバー内でAIを完結させられるため、コンプライアンスやガバナンスのリスクを大幅に低減できるからです。製造業における工場のライン制御や、金融・医療分野でのリアルタイムデータ分析など、日本の得意とする産業領域でのAI活用が、より現実的なものとなるでしょう。
ガジェットのAI化が示唆するユーザー体験（UX）の変容
一方で、Razerのような周辺機器メーカーが見せた「AIの奇妙な活用（AI oddities）」は、試行錯誤の段階にあるものの、重要な示唆を含んでいます。ゲーミングデバイスや日常のガジェットにAIが組み込まれることで、ユーザーインターフェースは「操作するもの」から「意図を汲み取るもの」へと変化しています。
日本のプロダクト開発者にとっての教訓は、「AIを入れること」自体を目的にしてはならないという点です。CESで見られる多種多様なAIデバイスの中で生き残るのは、ユーザーの課題を「意識させずに」解決するものだけです。技術的な目新しさよりも、日本の強みである「きめ細やかな使い勝手」や「おもてなし（UX）」にAIをどう溶け込ませるかが、勝負の分かれ目となります。
リスクと課題：ハードウェア投資の最適化
もちろん、課題もあります。AI対応ハードウェアの進化は速く、高価なGPUやNPU（Neural Processing Unit）を搭載した機器の導入は、減価償却の観点から経営判断を難しくします。「最新のハイスペックマシンを全社員に配れば生産性が上がる」という単純な話ではありません。
クラウドで処理すべきタスクと、エッジ（手元）で処理すべきタスクを明確に切り分ける「ハイブリッドAI戦略」が求められます。コスト対効果をシビアに見極める姿勢は、従来のIT投資以上に重要になるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
CES 2026の動向を踏まえ、日本の経営層や実務担当者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「守りのAI」としてのオンデバイス化の検討
情報漏洩リスクを懸念して生成AIの導入を躊躇していた企業こそ、最新のハードウェアを活用したローカルLLM（大規模言語モデル）の導入を検討すべき時期に来ています。法規制や社内規定をクリアしつつ、AIの恩恵を受ける環境が整いつつあります。
2. 現場主導のユースケース開発
ハードウェアの性能向上により、本社だけでなく、工場、店舗、建設現場など、通信環境が不安定な場所でもAIが使えるようになります。現場の課題解決に直結する「エッジAI」の活用事例を、ボトムアップで掘り起こす体制が必要です。
3. ベンダーロックインの回避と選択眼
AI技術は日進月歩です。特定のプラットフォームやハードウェアに過度に依存せず、ソフトウェアとハードウェアの結合を疎結合に保つアーキテクチャ設計（MLOpsの整備）が、中長期的な技術的負債を防ぐ鍵となります。