投稿者 global-ai-media 
スマートフォンなどのエッジデバイスでLLM（大規模言語モデル）を動作させる「オンデバイスAI」が普及期に入りました。しかし、Androidのシステムサービスである「AICore」をユーザーがあえて無効化するという議論も浮上しています。本稿では、この現象を起点に、日本企業がモバイルアプリや業務端末でAIを活用する際に直面する「リソース管理」「ユーザー体験」「ガバナンス」の課題と解決策を解説します。
オンデバイスAIのインフラ化と「AICore」の役割
近年、Googleの「Gemini Nano」をはじめとする小規模言語モデル（SLM）や軽量なLLMが、スマートフォン上で直接動作する環境が整いつつあります。これを支えているのが、AndroidなどのOSに組み込まれた「AICore」のようなシステムサービスです。AICoreは、デバイスのNPU（Neural Processing Unit）などのハードウェアリソースを効率的に活用し、低遅延での推論実行や、AIモデルのバージョン管理を一元的に担う重要なコンポーネントです。
これまでクラウド経由で行っていた処理をデバイス内で完結させることで、通信遅延の解消や、プライバシー保護（データが外部サーバーに送信されない）、オフライン環境での利用が可能になります。多くの企業が、自社アプリに生成AI機能を組み込む際、このオンデバイスAIのインフラ活用を視野に入れています。
ユーザーがあえて「AIをオフにする」理由
一方で、元記事で触れられているように、一部のユーザー層では「AICore」のようなAI基盤サービスをあえて無効化しようとする動きが見られます。主な理由は以下の通りです。
- バッテリーとストレージの懸念：バックグラウンドでAIモデルが更新されたり、推論処理が走ったりすることによるバッテリー消費や、数GB単位のモデルデータによるストレージ圧迫を嫌うユーザーが存在します。
- プライバシーへの不透明感：「オンデバイスだから安全」という技術的な説明に関わらず、AIが常駐してデータを処理すること自体に生理的な拒否感や監視への不安を持つ層も一定数います。
- 機能の必要性：文章の要約や画像生成などのAI機能自体を不要と感じるユーザーにとって、システムリソースを占有するAIサービスは「ブロートウェア（肥大化した不要ソフト）」と見なされるリスクがあります。
アプリ開発者・企業が直面する「AI機能の可用性」
日本企業がコンシューマー向けアプリや社内用ツールを開発する際、この「ユーザーによるAI無効化」の可能性は無視できない技術的課題となります。
もし自社アプリがOS標準のAI機能（AndroidのAICore等）に依存して実装されている場合、ユーザーがその機能を無効化していると、アプリのAI機能が動作しない、あるいはクラッシュするといった問題が発生しかねません。そのため、開発者は「AIが利用できない環境」を想定し、クラウドAPIへのフォールバック（代替処理）を用意するか、AI機能そのものをグレースフルに（不具合なく）無効化する設計が求められます。
また、日本の商習慣においては、品質への要求レベルが非常に高いため、「一部の端末で動かない」という事象はクレームや低評価に直結しやすい傾向があります。オンデバイスAIの採用は、こうした互換性テストの工数増加ともトレードオフの関係にあります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上での要点を整理します。
1. ハイブリッドアーキテクチャの採用
オンデバイスAIは魅力的ですが、すべてのユーザー環境で保証されるものではありません。初期段階では、オンデバイス処理を「優先」しつつも、利用できない場合はクラウド処理に切り替える、あるいは従来型のロジックで対応するといったハイブリッドな設計が、安定したサービス提供には不可欠です。
2. 業務端末（MDM）におけるガバナンスの再考
社用スマホなどの業務端末においては、AICoreのような機能を「活用する」か「制限するか」の方針を明確にする必要があります。オンデバイスAIは情報漏洩リスクを下げるメリットがある一方で、生成AIが不適切な回答をするリスク（ハルシネーション）も内包します。MDM（モバイルデバイス管理）ツールを通じて、AI機能のオン/オフを一括管理できるかどうかが、今後の選定基準の一つになるでしょう。
3. ユーザーへの「透明性」と「選択権」の提供
日本のユーザーはプライバシーやバッテリー消費に敏感です。アプリにAI機能を実装する際は、「この機能はデバイス内で処理され、外部には送信されません」といった明確な説明に加え、設定画面でAI機能をオフにできる選択権（オプトアウト）を提供することが、信頼獲得とリスク回避につながります。