投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiがUberなどのサードパーティアプリを直接操作可能になるという動向は、AIが単なる「対話相手」から実務をこなす「エージェント」へと進化していることを示しています。この変化が日本のアプリ事業者や企業のモバイル戦略にどのような影響を与えるのか、技術的背景と実務的観点から解説します。
「対話」を超え、物理的な「操作」を行うAIへ
GoogleのGeminiが、Samsungの次世代デバイス（Galaxy S26等と予測される将来の端末）において、UberやDoorDashといったサードパーティ製アプリを直接操作し、配車や注文を完結させる機能の実装が進んでいます。これは、生成AIのトレンドが「情報を要約・生成する」フェーズから、ユーザーの代わりに具体的なタスクを実行する「エージェント型AI（Agentic AI）」のフェーズへと確実に移行していることを象徴しています。
これまでも音声アシスタントによる簡易的な操作は可能でしたが、LLM（大規模言語モデル）の文脈理解能力と、OSレベルでのアプリ間連携が組み合わさることで、より複雑で曖昧な指示（例：「いつもの場所に、会議に間に合うように車を呼んで」）に基づいたアプリ操作が可能になります。これは、スマートフォンのUI/UXそのものを再定義する変化です。
アプリ事業者・サービス開発者に迫られる「APIエコノミー」への適応
この変化は、日本のサービス事業者にとって重要な問いを投げかけています。ユーザーがAIエージェント（この場合はGemini）を通じてサービスを利用するようになると、ユーザーは個別のアプリを開く必要がなくなる可能性があるからです。
日本国内でも、タクシー配車、フードデリバリー、旅行予約などのサービスを展開する企業は、「AIに選ばれる（AIが操作しやすい）インターフェース」を提供する必要があります。具体的には、自社アプリの機能を外部のAIエージェントから呼び出せるようにAPIを整備したり、Androidのインテント（アプリ間の連携機能）を適切に設計したりすることが、SEO（検索エンジン最適化）以上に重要な「AIO（AI最適化）」となる未来が近づいています。
「誤動作」のリスクとガバナンスの課題
一方で、AIが「行動」することには大きなリスクも伴います。チャットボットが誤った情報を回答するハルシネーション（幻覚）は情報の修正で済みますが、エージェントが「誤った商品を注文した」「間違った宛先に送金した」といった行動のハルシネーションを起こした場合、実害が発生します。
企業がこうした機能を社内システムや顧客向けサービスに組み込む場合、AIの決定プロセスに人間が介入する「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」の設計や、AIが実行可能なアクションの権限範囲（たとえば決済金額の上限設定など）を厳格に管理するガバナンスが不可欠です。日本の商習慣において、責任の所在をどこに置くかは特に慎重な議論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、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAI戦略を策定すべきです。
1. 「AIに操作させる」前提の設計思想への転換
自社サービスや社内アプリを開発する際、人間が画面をタップすることだけを想定するのではなく、「AIエージェントがAPI経由で機能を実行する」ことを前提としたアーキテクチャへの移行を検討してください。これは将来的な自動化の基盤となります。
2. モバイルワークフローの再構築
業務効率化の文脈では、従業員が複数のアプリを行き来して行っている作業（経費精算、スケジュール調整、交通手段の手配など）を、AIエージェントに一括で任せる実証実験を開始する時期に来ています。ただし、これにはMDM（モバイルデバイス管理）やセキュリティポリシーの見直しが伴います。
3. 責任分界点の明確化
AIが自律的にタスクを実行する際、どのレベルのミスまでを許容するか、あるいはシステム的にブロックするか、法務・コンプライアンス部門を交えたガイドライン策定が急務です。特に金銭が絡むトランザクションについては、二重認証や承認フローの自動化防止など、安全策を講じる必要があります。