投稿者 global-ai-media 
Lenovoが複数のAIモデルとの連携を前提としたクロスデバイスシステム「Kira」への注力を明らかにしました。単一の巨大LLMに依存せず、適材適所でモデルを使い分ける「マルチモデル戦略」と、ハードウェア側で処理を完結させる「オンデバイスAI」の流れは、セキュリティとコスト効率を重視する日本企業のAI導入において重要な転換点となります。
「単一モデル」から「マルチモデル」エコシステムへの転換
LenovoのCFOが語った「複数のAIモデルとのパートナーシップ」という方針は、AIハードウェア市場における重要な潮流の変化を象徴しています。これまで生成AIの活用といえば、OpenAIのGPTシリーズのような特定の強力なクラウドベースLLM（大規模言語モデル）へのAPI接続が主流でした。しかし、Lenovoが導入した「Kira」のようなシステムは、ユーザーのデバイスやタスクの文脈に合わせて、異なるAIモデルを柔軟に連携させるアプローチをとっています。
これは、ハードウェアベンダーが特定のAI企業に「ロックイン」されることを避け、同時にユーザーに対しては「その時々で最適なモデル」を提供するプラットフォーマーとしての立ち位置を強化しようとしていることを意味します。日本企業にとっても、特定の海外メガテック企業のモデルのみに依存するリスク（価格変動やサービス停止など）を分散させる観点から、このマルチモデル戦略は理にかなった方向性と言えます。
オンデバイスAIがもたらす「セキュリティ」と「即応性」
記事で触れられている「Kira」のようなクロスデバイス・インテリジェンスの核心は、クラウドにデータを送らずとも、PCやスマートフォンなどのデバイス側（エッジ）で高度な処理を行う点にあります。
日本の商習慣において、AI導入の最大の障壁となりがちなのが「データプライバシー」と「セキュリティ」です。社外秘の会議録や顧客データをクラウド上のLLMに送信することに抵抗感を持つ企業は少なくありません。しかし、ハードウェアに組み込まれたAIが、インターネットを経由せずにローカル環境で処理を完結させるのであれば、情報漏洩のリスクは劇的に低下します。また、通信遅延（レイテンシ）のない即応性は、現場でのリアルタイムな意思決定を支援する業務アプリにおいて大きなメリットとなります。
ハードウェアが「AIの司令塔」になる時代のガバナンス
一方で、ハードウェアが複数のAIモデルを自律的に切り替えて利用するようになると、新たな課題も浮上します。「どのモデルが、どのデータを処理し、どのような基準で回答を生成したか」というトレーサビリティ（追跡可能性）の確保です。
例えば、契約書のチェック業務において、デバイスが自動的に「軽量だがセキュリティの高いローカルモデル」ではなく「高精度だが外部通信を伴うクラウドモデル」を選択してしまった場合、コンプライアンス違反になる可能性があります。日本企業がこのようなAI搭載ハードウェアを導入する際は、デバイス任せにするのではなく、組織のポリシーとして「どの業務でどのレベルのモデル使用を許可するか」を制御できるMDM（モバイルデバイス管理）やガバナンス機能が担保されているかを確認する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Lenovoの事例は、AI活用が「チャットボットを導入する」フェーズから、「業務インフラ（ハードウェア）そのものにAIが組み込まれる」フェーズへ移行していることを示しています。これを踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. マルチモデル前提のアーキテクチャ設計
「GPT一択」ではなく、用途に応じてオープンソースモデルや特化型モデルを組み合わせる戦略を持つこと。これにより、コスト最適化とリスク分散が可能になります。
2. オンデバイスAIによる「守りのDX」
機密性が高い業務領域こそ、クラウドではなくエッジ（PCやスマホ内）で動作するAIの活用を検討すべきです。これはセキュリティポリシーに厳しい日本企業にとって有力な解となります。
3. ハードウェア選定基準のアップデート
今後のPCやデバイス選定においては、単なるCPUスペックだけでなく、「NPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）の性能」や「企業ポリシーに準拠したAIモデル制御機能の有無」が重要な選定基準となります。