投稿者 global-ai-media 
GoogleがAndroid上のGeminiに対し、サードパーティ製アプリを制御してタスクを実行させる機能の統合を検討していると報じられています。これは生成AIが単なる「相談相手」から、具体的な業務や操作を代行する「AIエージェント」へと進化する重要な転換点であり、日本企業のアプリ戦略やDX推進にも大きな影響を与える可能性があります。
「対話」から「行動」へ：AIエージェント化するモバイルOS
海外メディアの報道によると、Googleは自社のAI「Gemini」に対し、Android上の他のアプリを直接操作（コントロール）できる機能の拡張を計画している模様です。これまでのLLM（大規模言語モデル）は、テキストやコードを生成してユーザーに「答え」を提示することが主な役割でした。しかし、今回の動きはAIがユーザーに代わって「アプリを開き、ボタンを押し、情報を入力する」といった「行動（Action）」を実行する段階へシフトしようとしていることを示唆しています。
これは業界で「Large Action Model（LAM）」や「AIエージェント」と呼ばれるトレンドの一環です。Appleも「Apple Intelligence」においてSiriがアプリ内の操作を行う方向性を打ち出しており、OSレベルでの「AIによる操作代行」は、スマートフォンのユーザー体験を根本から変える競争の主戦場となりつつあります。
日本市場における「スーパーアプリ」とAIの競合
日本国内では、LINEやPayPayのように一つのアプリ内で様々なサービス（決済、予約、行政手続きなど）を完結させる「スーパーアプリ」戦略が成功を収めてきました。しかし、OSレベルのAIが「アプリをまたいで操作を代行」できるようになると、ユーザーは個別のアプリのUI（画面）を意識せず、Geminiへの指示だけで目的を達成できるようになる可能性があります。
例えば、「来週の大阪出張の新幹線とホテルを予約して」と指示するだけで、AIが適切な交通系アプリと宿泊予約アプリを裏側で操作し、決済手前まで完了させる未来が想定されます。これにより、各企業が注力してきた「自社アプリへの囲い込み」や「UI/UXの工夫」の価値が相対的に低下し、いかにAIに選ばれるか、AIから操作しやすいAPI（連携仕様）を提供できているかが重要になるでしょう。
現場DXとアクセシビリティへのインパクト
この技術は、日本の産業界が抱える課題解決にも寄与する可能性があります。特に建設、物流、介護などの現場では、人手不足の中で「スマートフォンやタブレットでの業務報告・入力作業」が負担となっています。手袋をしていて画面操作が難しい、あるいは複雑な業務アプリの操作を覚えるのに時間がかかるといった課題に対し、音声指示だけでAIがアプリを操作してくれるようになれば、現場DX（デジタルトランスフォーメーション）は加速します。
また、高齢化が進む日本において、デジタルデバイド（情報格差）の解消も期待できます。複雑な階層構造を持つアプリ画面を操作することなく、自然言語でやり取りするだけでサービスを利用できるようになれば、高齢者層へのデジタルサービス浸透の障壁が大きく下がることになります。
セキュリティとガバナンスの懸念
一方で、実務的なリスクも考慮する必要があります。AIがアプリを操作するということは、AIが画面上の個人情報や機密情報を読み取り、ユーザーの代わりに決済などの重要な決定に関与することを意味します。
企業が従業員の業務用Android端末でこの機能を利用する場合、「社外秘情報が表示されたアプリをクラウド上のAIに操作させてよいか」というデータガバナンスの問題が発生します。また、AIが誤って誤発注や誤送信をした場合の責任の所在（AIベンダーか、ユーザーか、アプリ開発者か）は、法的にまだ整理されていない領域です。特に日本の商習慣ではミスの許容度が低いため、導入初期は「AIによる操作」に対する厳格な承認フローや制限が必要になるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogle Geminiの動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点を意識して準備を進めるべきです。
1. アプリ開発における「AI連携」の優先度向上
自社のB2C向けアプリや社内業務アプリが、AIエージェントから操作可能か（Android IntentsやApp Actionsなどの技術に対応しているか）を見直す必要があります。人間向けのUIだけでなく、「AI向けのインターフェース」を整備することが、将来的な競争優位につながります。
2. 現場業務の「音声操作化」の検討
物理的な操作がボトルネックになっている業務フローを洗い出し、将来的にOS標準のAI機能で代替できる可能性を視野に入れたDX計画を立てることが推奨されます。
3. ガバナンスポリシーの策定
「AIに操作させてよいアプリ・業務」と「人間が必ず介在すべき業務」の線引きを明確にする必要があります。特に金融、医療、インフラなどの領域では、AIエージェントの利用に際して厳格なルール作りが求められます。