投稿者 global-ai-media 
Samsungの最新発表「Galaxy Unpacked 2026」において、モバイルAIの焦点がコンテンツ生成から自律的な行動遂行（Agentic AI）へと移行したことが明らかになりました。単に質問に答えるだけのチャットボットを超え、ユーザーに代わってタスクを完遂する「エージェント」がスマホに搭載される時代において、日本企業はどのような戦略とガバナンスを持つべきか解説します。
「Agentic AI（エージェント型AI）」とは何か
これまでの生成AI（Generative AI）ブームの中心は、文章の要約やメールの作成、画像の生成といった「コンテンツを作り出すこと」にありました。しかし、今回のSamsungの発表に見られるように、業界の最前線は「Agentic AI（エージェント型AI）」へと急速にシフトしています。
Agentic AIとは、単に情報を返すだけでなく、ユーザーの意図を理解し、自律的にツールを使いこなし、タスクを完遂するAIを指します。例えば、「来週の大阪出張の計画を立てて」と指示するだけで、スケジュールの確認、新幹線の予約、ホテルの確保、そして関係者へのメール通知までを、複数のアプリを横断して実行するようなイメージです。
モバイルデバイス上でこれが実現するということは、AIがユーザーの個人的なコンテキスト（位置情報、健康データ、過去の行動履歴）を深く理解した上で、手足となって動くことを意味します。
オンデバイスAIとプライバシーの兼ね合い
Galaxy S26シリーズのような次世代デバイスにおける重要な進化は、高度な処理を端末内（オンデバイス）で完結させる能力の向上です。これは日本市場において極めて重要な意味を持ちます。
日本企業や消費者は、プライバシーやデータセキュリティに対して非常に敏感です。すべてのデータがクラウドに送信されるモデルでは、セキュリティ上の懸念から導入が足踏みするケースが多々ありました。しかし、個人のスケジュールや決済情報を含む「エージェント」としての処理が端末内で完結するのであれば、心理的・実務的なハードルは大きく下がります。
一方で、複雑な推論はクラウド、即応性が求められる処理はオンデバイスという「ハイブリッドAI」のアプローチが標準となるでしょう。企業はこのアーキテクチャを前提としたサービス設計が求められます。
「アプリ中心」から「タスク中心」へのUX変革
Agentic AIの普及は、ユーザーインターフェース（UI）の概念を根底から覆す可能性があります。これまでは「何をするためにどのアプリを開くか」をユーザーが判断していましたが、今後は「何をしたいか」をAIに伝えるだけで、AIが裏側で適切なアプリやAPIを呼び出すようになります。
これは、日本のサービス事業者にとって脅威でもあり、機会でもあります。もし自社のサービスがAIから「呼び出しにくい」構造であれば、ユーザーの選択肢から外れるリスクがあります。逆に、APIが整備され、AIエージェントとスムーズに連携できれば、アプリを立ち上げてもらうことなく、日常的に利用されるインフラとしての地位を確立できる可能性があります。
日本企業が直面するリスクと課題
AIが「行動」するようになると、リスクの質が変わります。生成AIが誤った文章を作る「ハルシネーション」のリスクに加え、エージェント型AIには「誤った行動（誤発注、誤送信）」のリスクが伴います。
日本の商習慣において、発注ミスや不適切な連絡は信用問題に直結します。企業が従業員にAIエージェントを使わせる場合、あるいは自社サービスにエージェント機能を組み込む場合、「どこまでAIに権限を委譲するか」というガバナンス設計が急務となります。また、万が一AIが損害を与えた場合の責任分界点の明確化も、法務・コンプライアンス部門にとっての新たな課題となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流が「チャット」から「エージェント」へ向かう中、日本の実務者は以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. 「AIに選ばれる」ためのAPI整備
自社サービスや社内システムを、人間が操作する画面（GUI）だけでなく、AIがプログラム経由で操作できる（API）状態に整備してください。AIエージェントが普及した際、APIがないサービスはエコシステムから孤立します。
2. 「Human-in-the-loop」の業務フロー再設計
AIに自律的な行動を許容しつつも、決済や外部送信などの重要なアクションの直前には、必ず人間が承認するプロセス（Human-in-the-loop）を組み込んでください。日本の品質基準を守りつつ効率化するには、完全自動化よりも協働モデルが現実的です。
3. エッジ（現場）での活用推進
製造現場や小売の現場など、通信環境が不安定な場所や即時性が求められる場所こそ、オンデバイスで動くエージェント型AIの価値が発揮されます。オフィスワークだけでなく、現場業務へのAI適用を視野に入れたR&Dを進めることが、労働力不足解消の鍵となります。