投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiが、スマートフォンのアプリを横断して複雑なタスクを自動実行する機能をテスト段階に入れたという報道がありました。これは生成AIが単なる「質問への回答者」から、実務を代行する「自律型エージェント」へと進化する重要な転換点です。次世代デバイス（Pixel 10やGalaxy S26等）を見据えたこの動きは、今後のモバイルアプリ開発や企業のDX戦略にどのような影響を与えるのでしょうか。
「チャットボット」から「アクション・モデル」への進化
これまでスマートフォンにおける生成AIの主な役割は、メールの下書き作成や情報の要約、検索の補助といった「テキストや画像の生成」に留まっていました。しかし、今回のGeminiのアップデート（マルチステップのアプリ自動化）に関する報道は、AIがユーザーの代わりにアプリを操作し、目的を完遂する「Large Action Model（LAM：大規模アクションモデル）」へのシフトを象徴しています。
具体的には、ユーザーが「週末のディナーを予約して、カレンダーに入れておいて」と話しかけるだけで、AIがレストラン予約アプリを立ち上げて操作し、完了後にカレンダーアプリへ予定を登録するといった一連の動作（ワークフロー）を自動化する機能です。これは従来のRPA（Robotic Process Automation）を、事前のプログラムなしに自然言語だけで柔軟に実行させるものと言えます。
オンデバイスAIとハードウェア要件の高度化
元記事では、この機能がPixel 10やGalaxy S26といった将来のデバイスを対象としている点に触れられています。これは、高度な自動化処理をスムーズかつセキュアに行うためには、クラウド経由だけでなく、端末内（オンデバイス）で処理を完結させる能力が不可欠であることを示唆しています。
アプリの画面（UI）をAIがリアルタイムで認識し、ボタンの位置や意味を理解して操作するには、高い処理能力を持つNPU（Neural Processing Unit）が必要です。企業が従業員に支給するモバイル端末の選定基準も、今後は「AI処理能力」が重要なKPIとなってくるでしょう。また、オンデバイスで処理されることは、プライバシー保護や企業機密の漏洩防止の観点からも、日本企業にとっては好材料と言えます。
日本独自の「アプリ文化」と互換性の課題
ここで日本企業が直面する課題の一つが、国内アプリの独自性です。グローバルなAIエージェントは、UberやOpenTableといった世界標準のアプリUIには早期に最適化されますが、日本独自の配車アプリ、グルメサイト、あるいは企業の業務アプリに対して即座に対応できるとは限りません。
日本の商習慣やUIデザイン（情報の密度が高い、独自の画面遷移があるなど）は、海外製のAIモデルにとって「ノイズ」となり、誤操作を引き起こすリスクがあります。自社サービスを顧客に使ってもらうためには、AIエージェントが理解しやすいインターフェース（あるいはAI専用のAPI）を整備する必要が出てくるでしょう。
「行動の幻覚」という新たなリスク
生成AIのリスクとして「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつくこと）」が知られていますが、エージェント型AIではこれが「行動の誤り」として現れます。誤った情報を回答されるだけでなく、「誤って注文を確定する」「間違った相手にメッセージを送る」といった実害に直結する可能性があります。
企業がこれを業務利用する場合、AIにどこまでの権限（決済権限や外部通信権限）を与えるかという「AIガバナンス」の策定が急務となります。「人間による最終確認（Human-in-the-loop）」をどのプロセスに組み込むかが、システム設計の鍵となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは単なる新機能の紹介にとどまらず、今後のビジネス環境の変化を予兆しています。意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮すべきです。
- サービス開発の視点転換：自社のアプリやWebサービスは「AIエージェントに操作される」ことを前提に設計されているか？ 人間用のUIだけでなく、AIがアクションを実行しやすいAPIや構造化データの提供が競争優位になります。
- 業務プロセスの再設計：定型業務の自動化はPC上のRPAから、モバイル上のAIエージェントへと拡大します。外勤営業やフィールドエンジニアの報告業務など、スマホ完結型の業務フロー構築を検討する時期に来ています。
- ガバナンスとセキュリティ：AIがアプリを操作するということは、OSレベルでの権限委譲を意味します。MDM（モバイルデバイス管理）の設定や、利用可能なアプリのホワイトリスト化など、セキュリティポリシーの見直しが必要です。
- ハードウェア投資のロードマップ：高度なAI機能は最新のハードウェアに依存する傾向が強まります。従業員用端末の更新サイクルにおいて、AI対応チップセット搭載の有無を評価基準に加えるべきです。