投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiが、ユーザーの指示に基づきデリバリー注文や配車手配といった「現実世界のタスク」を完遂する機能を強化しています。単なる情報検索や要約にとどまらず、AIがアプリを操作して実務を代行する「エージェント化」の動きは、Siriをはじめとする競合との差別化要因となるだけでなく、企業と顧客の接点を根本から変える可能性があります。
単一タスクから「マルチステップ」の実行へ
米テックメディアExtremeTechなどが報じたところによると、Android版のGeminiは、ユーザーの「お気に入りのテイクアウトを注文して」「食料品の受け取りを予約して」「タクシーを呼んで」といったリクエストに対し、複数の手順（マルチステップ）を踏んでタスクを完了させる能力において、競合であるSiriを一歩リードする形となりました。
これまでスマートフォンのAIアシスタントといえば、天気予報の確認やタイマー設定、あるいはWeb検索結果の要約といった「情報の提示」が主な役割でした。しかし、今回注目すべきは、AIが外部アプリケーションと連携し、複雑な動線を自律的にナビゲートして「行動（Action）」まで完遂しようとしている点です。これは、LLM（大規模言語モデル）が単なるチャットボットから、自律的な「エージェント」へと進化していることを象徴しています。
「Agentic AI（エージェント型AI）」がもたらすUXの変革
この動きは、業界で「Agentic AI（エージェント型AI）」や「LAM（Large Action Model）」と呼ばれるトレンドの一端です。従来、ユーザーは「アプリを探す→起動する→メニューを選ぶ→注文内容を確認する→決済する」という一連の操作を自ら行う必要がありました。しかし、GeminiのようなAIエージェントがOSレベルで統合されると、ユーザーは自然言語で意図を伝えるだけで、AIが裏側で適切なアプリを選択し、APIやUIを通じて操作を代行します。
日本国内においても、LINEやPayPayなどのスーパーアプリが生活インフラとなっていますが、AIエージェントの普及は、これらのアプリの「使われ方」を根本から変える可能性があります。ユーザーが個別のアプリUI（ユーザーインターフェース）を目にすることなく、AI越しにサービスを利用する未来が近づいているのです。
日本企業が直面する課題：API連携と「責任の所在」
この変化は、サービス提供側の日本企業にとって大きな機会であると同時に、技術的・法的な課題も突きつけます。
技術面では、AIが自社サービスをスムーズに操作できるよう、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）の整備や、AIが解釈しやすいデータ構造（App Intents等）の実装が求められます。これまで人間が見ることを前提に設計されていたUI/UXを、AIエージェントが「読み取り、操作できる」形へと再設計する必要が出てくるでしょう。
また、ガバナンスや法規制の観点も重要です。日本の商習慣では、契約や発注の確実性が重視されます。もしAIがユーザーの意図を取り違えて誤った商品を注文したり、高額なタクシーを手配したりした場合、その責任はプラットフォーマー（Google等）にあるのか、サービス提供者にあるのか、それとも承認したユーザーにあるのか。法的な整理や、トラブル防止のための「Human-in-the-loop（人間の最終確認）」プロセスの設計が、日本市場での普及には不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの進化は、モバイルOSにおけるAI戦争の一局面に過ぎませんが、企業のIT戦略・プロダクト開発には以下の重要な示唆を与えています。
1. 「AIに選ばれる」ためのインターフェース戦略
今後、消費者はAIを通じてサービスを利用する頻度が増えます。自社のECサイトや予約システムがAIエージェントから「操作不能」と判断されれば、顧客接点を失うリスクがあります。APIの公開や、AIエージェントとの連携を前提としたシステム改修をロードマップに含めるべきです。
2. 確実性と利便性のバランス（ガードレールの設置）
金融や医療、インフラなど、ミスが許されない領域でAIエージェントを活用する場合、AIにすべてを任せるのではなく、重要な意思決定ポイントで必ず人間が介在するUI設計が必要です。日本企業特有の「安心・安全」へのこだわりを、AIのUXにどう組み込むかが競争力になります。
3. 従業員体験（EX）への応用
この技術はコンシューマー向けだけでなく、社内業務にも応用可能です。経費精算や会議室予約、備品発注などのマルチステップ業務を社内AIエージェントに代行させることで、従業員の生産性を大幅に向上させる施策として検討する価値があります。