投稿者 global-ai-media 
Google Chromeの最新アップデートにより、ユーザーがブラウザ内に保存されたAIモデルを管理・削除できる機能が追加されました。一見地味なこの変更は、AI処理を端末側で行う「オンデバイスAI」の普及と、それに伴うストレージやリソース管理の問題が表面化し始めたことを意味します。本稿では、このニュースを起点に、エッジAIの現状と日本企業が考慮すべき実務的影響について解説します。
ブラウザが「AIプラットフォーム」化する中で起きた変化
米Forbes誌などが報じたところによると、Google Chromeの最新アップデートにおいて、ブラウザに組み込まれたAIモデル（Gemini Nano等）のデータをユーザー自身がデバイスから削除できる機能が実装されました。これは、ディスク容量を確保したいユーザーにとっては朗報ですが、同時に「削除すれば関連するAI機能が即座に使えなくなる」という警告も伴います。
このニュースの背景には、昨今のWebブラウザが単なる「閲覧ソフト」から、高度なAI推論を行う「アプリケーション実行基盤」へと進化している事実があります。GoogleはChromeに小規模言語モデル（SLM）を内蔵させ、「Help Me Write」のような文章作成支援機能をクラウドを経由せずに提供し始めています。しかし、こうしたモデルは数ギガバイト単位のストレージを消費するため、デバイスのリソース管理が新たな課題として浮上してきたのです。
オンデバイスAI：セキュリティとコストの観点からの再評価
なぜ今、クラウドではなくデバイス側（オンデバイス）でAIを動かす動きが加速しているのでしょうか。日本企業にとって最大のメリットは「データプライバシー」と「セキュリティ」です。
ChatGPTなどのクラウド型LLM（大規模言語モデル）を利用する場合、入力データは外部サーバーへ送信されます。企業秘密や個人情報の漏洩を懸念する日本企業にとって、これは導入の障壁となってきました。一方、Chrome内蔵のモデルなどを用いたオンデバイスAIであれば、データは従業員のPCから外に出ることなく処理されます。これは、GDPR（EU一般データ保護規則）や日本の個人情報保護法の観点からも、コンプライアンスリスクを低減させる有力な選択肢となります。
また、推論コスト（Inference Cost）の削減も重要です。すべての処理をクラウドAPIに投げれば従量課金が発生しますが、ローカルPCの計算資源を使えば、追加コストは電気代程度に抑えられます。
実務上の課題：ハイブリッドな設計とインフラ整備
しかし、今回の「ユーザーがモデルを削除できる」という事実は、サービス開発者や社内IT管理者にとって新たな頭痛の種となります。
もし自社のWeb社内システムやSaaSプロダクトが、ChromeのオンデバイスAI機能に依存して実装されていた場合、ユーザーがモデルを削除していれば機能不全に陥ります。開発者は「ローカルにモデルがあればそれを使い、なければクラウドAPIにフォールバックする」といった、ハイブリッドなアーキテクチャを設計する必要があります。
また、企業内のIT資産管理（ITAM）の観点でも変化が求められます。オンデバイスAIを快適に動作させるには、NPU（Neural Processing Unit）を搭載した「AI PC」や、十分なメモリ・ストレージが必要です。従来の「VDI（仮想デスクトップ）やシンクライアントで十分」という考え方から、エッジ端末のスペック強化へと投資方針を見直す時期に来ているかもしれません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のChromeのアップデート事例から、日本企業は以下の3点を実務に反映させるべきです。
1. 「持ち出さないAI」の活用検討
機密性が高くクラウドに上げられない業務データこそ、オンデバイスAIの適用領域です。ブラウザ標準のAI機能やローカルLLMを活用し、セキュアな業務効率化ツールを内製・導入する道筋を検討してください。
2. 社内PC・ネットワーク環境の再定義
AIモデルのダウンロードや定期アップデートは、社内ネットワーク（WAN/LAN）に大きな負荷をかけます。また、従業員用PCのスペックがAI活用のボトルネックになり得ます。次回のリプレース時には、NPU搭載の有無やストレージ容量を重要指標に含める必要があります。
3. 依存リスクのマネジメント
プラットフォーム（今回はChrome）側の仕様変更や、ユーザーによる設定変更（モデル削除）によって、突然機能が使えなくなるリスクがあります。業務フローにAIを組み込む際は、AIが使えない場合の代替手段（BCP観点含む）を必ず用意しておくことが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。