投稿者 global-ai-media 
OpenAIのサム・アルトマンと元Appleのジョナサン・アイブによる新デバイス開発の報道を機に、「ポストスマートフォン」への関心が再燃しています。しかし、実務的な観点では、ハードウェアの代替よりも「インターフェースの変革」こそが本質です。本記事では、AI専用デバイスとスマートフォンの進化を比較し、日本企業が備えるべきUXとサービス開発の方向性を解説します。
「AI専用デバイス」への期待と現実
The Economistの記事でも触れられているように、OpenAIのサム・アルトマン氏と元Appleのデザイン責任者ジョナサン・アイブ氏が、AIを中心とした新しいハードウェアの開発を進めているというニュースは、テック業界に大きな波紋を広げました。彼らの目指す世界観は、アプリのアイコンが並ぶ画面をタップする従来の操作体系（GUI）から脱却し、自然言語による対話だけで完結する「アンビエント（環境溶け込み型）コンピューティング」への移行です。
Humane社の「Ai Pin」やRabbit社の「r1」など、既にいくつかのAI専用デバイスが登場していますが、現時点では商業的な成功には至っていません。バッテリー寿命、発熱、そして何より「スマホで十分ではないか」という根本的な問いに対し、明確な回答を出せていないためです。しかし、これらのデバイスが示唆しているのは、現在のアプリストアを中心としたエコシステムに対するアンチテーゼであり、ユーザー体験（UX）の主導権を「アプリ」から「AIエージェント」へ取り戻そうとする動きであると言えます。
スマートフォンの逆襲：オンデバイスAIの進化
一方で、スマートフォン自体もAIの進化を取り込み、急速に変貌しています。Appleの「Apple Intelligence」やGoogleのAndroidにおけるAI統合に見られるように、OSレベルでLLM（大規模言語モデル）を組み込む動きが標準化しつつあります。
ここで重要になるのが、「オンデバイスAI（エッジAI）」の技術です。クラウドにデータを送らず、端末内で処理が完結する小規模なモデル（SLM）の活用は、レイテンシ（遅延）の解消だけでなく、プライバシー保護の観点からも極めて重要です。特に日本市場においては、個人情報や機密データが外部サーバーに送信されることへの抵抗感が強いため、オンデバイスでの処理能力向上は、AI普及の大きな鍵となります。
スマートフォンは、カメラ、マイク、GPS、決済機能、そして常時接続性を兼ね備えた、現時点で最強のハードウェアプラットフォームです。これらがAIによって統合制御されるようになれば、あえて新しい専用デバイスを持ち歩く必然性は薄れる可能性があります。
「アプリ中心」から「意図中心」へのパラダイムシフト
ハードウェアがスマホのままか、新しいデバイスに代わるかに関わらず、確実に来るのは「インターフェースの変革」です。これまではユーザーが目的に応じてアプリを選び、操作手順を学習する必要がありましたが、今後はAIエージェントに対し「XXをしておいて」と意図（Intent）を伝えるだけで、AIが裏側で複数のアプリやAPIを操作してタスクを完了させる世界になります。
これは、日本のサービス開発者にとって大きな転換点を意味します。これまでは「いかに自社アプリを開いてもらうか（エンゲージメント）」を競っていましたが、AIエージェントが仲介する世界では、アプリのUI（ユーザーインターフェース）そのものがスキップされる可能性があるからです。自社のサービスがAIから「読み取り可能」「操作可能」な状態になっているかどうかが、選ばれるための必須条件となります。
日本市場特有のハードル：音声操作と文化
「ポストスマホ」のデバイスの多くは音声操作を主体としていますが、日本では公共交通機関での移動が多く、オフィス環境もオープンであることが多いため、声を出してデバイスを操作することへの心理的・物理的ハードルが存在します。海外のテックトレンドをそのまま輸入するのではなく、テキスト入力やマルチモーダル（視覚＋操作）なインターフェースとのハイブリッドが、日本では現実的な解となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの動向と日本の商習慣を踏まえると、意思決定者は以下の3点を意識して戦略を立てるべきです。
1. 「脱スマホ」ではなく「スマホのAI化」を前提にする
従業員にAI専用デバイスを配布する未来よりも、社用スマホに強力なオンデバイスAIが搭載され、業務アシスタントとして機能する未来の方が先に訪れます。MDM（モバイルデバイス管理）やセキュリティポリシーを見直し、スマホ上のローカルLLMを安全に業務利用できる環境整備を進めるべきです。
2. サービス提供側はAPIエコノミーへの回帰を
BtoC、BtoB問わず、自社サービスをAIエージェントから呼び出せるようにAPIを整備・公開することが重要になります。GUI（画面）の使いやすさだけでなく、AIにとっての「使いやすさ」を設計思想に組み込む必要があります。
3. プライバシー・ガバナンスの差別化要因化
欧米以上にプライバシー意識が高い日本市場では、クラウドAIとオンデバイスAIの使い分けを明確にし、「どのデータがどこで処理されているか」を透明化することが信頼に繋がります。これをコストではなく、製品・サービスの競争力としてアピールする戦略が有効です。