投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、巨大なデータセンターで処理を行うクラウド型から、PCやスマートフォンなどの端末側で処理を行う「エッジAI（オンデバイスAI）」へと新たなフェーズに移りつつあります。Qualcomm CEOのクリスティアーノ・アモン氏が語るビジョンを基点に、データセキュリティやコスト管理に敏感な日本企業が、今後どのようにAIインフラを最適化していくべきかを解説します。
「次のビッグ・シング」としてのエッジAI
QualcommのCEO、クリスティアーノ・アモン氏が「AIの次の大きな波」として強調しているのが、クラウドではなくデバイス側でAI処理を行う「エッジAI（オンデバイスAI）」へのシフトです。これまでの生成AIブームは、OpenAIのGPT-4に代表されるような、膨大な計算リソースを持つクラウド上の大規模言語モデル（LLM）が主役でした。しかし、すべての処理をクラウドに依存することには、コスト、遅延（レイテンシ）、そしてプライバシーの観点で限界が見え始めています。
アモン氏の主張は、スマートフォン、PC、自動車、XRデバイスなどに搭載された高性能なチップ（NPU：ニューラル・プロセッシング・ユニット）を活用し、推論処理を端末内で完結させる世界の到来を予見しています。これは単なるハードウェアの進化ではなく、AIの利用形態そのものの転換点を意味します。
日本企業における「オンデバイスAI」の現実的なメリット
日本のビジネス環境において、この「クラウドからエッジへの分散」は極めて重要な意味を持ちます。最大のメリットは「データガバナンスとセキュリティ」です。
多くの日本企業では、社内規定やコンプライアンスの観点から、顧客データや機密情報を外部クラウド（特に海外サーバー）に送信することに強い抵抗感を持っています。エッジAIであれば、データは端末の外に出ることなく処理されるため、情報漏洩のリスクを根本から低減できます。金融、医療、製造業の現場など、機密性の高いデータを扱う領域での生成AI活用が、これにより一気に現実味を帯びてきます。
また、コスト構造の変革も見逃せません。円安の影響もあり、従量課金のクラウドAPIコストは日本企業にとって重い負担となりつつあります。日常的なタスクや軽量なモデル（SLM：小規模言語モデル）で済む処理をローカルデバイスにオフロードすることで、ランニングコストの大幅な削減が期待できます。
技術的な課題と「ハイブリッドAI」という解
一方で、エッジAIには明確な限界もあります。モバイルデバイスやノートPCの計算能力には物理的な制約があり、数百億〜数千億パラメータを持つ超巨大モデルをそのまま動かすことは困難です。また、バッテリー消費や発熱の問題も無視できません。
したがって、実務的には「ハイブリッドAI」というアプローチが現実解となります。複雑な推論や膨大な知識ベースを必要とする処理はクラウドへ、プライバシーに関わる処理や即応性が求められるタスクはエッジへ、という使い分けです。日本のエンジニアやプロダクト担当者は、今後「どの処理をどこで実行するか」というアーキテクチャ設計のスキルが強く求められるようになります。
日本企業のAI活用への示唆
Qualcommが描くエッジAIの未来を踏まえ、日本企業は以下のポイントを戦略に組み込むべきです。
1. AI PC・AIスマホの導入計画と資産管理
今後、NPUを搭載した「AI PC」やスマートフォンの普及が加速します。次のハードウェア更改のタイミングでは、単なるスペック向上だけでなく、「ローカルでLLMを動かせるか」を選定基準に含める必要があります。これは従業員の生産性向上に直結する投資となります。
2. SLM（小規模言語モデル）の活用検証
Llama 3の8BモデルやPhi-3など、軽量ながら高性能なオープンモデルが登場しています。これらを自社のオンプレミス環境やエッジデバイスで動作させる検証（PoC）を開始してください。特に、日本語性能が高い軽量モデルの選定とチューニングは、独自の競争力の源泉となります。
3. ガバナンスポリシーの再定義
「クラウド利用禁止」という一律の禁止から、「ローカル処理なら許可」「匿名化してクラウド連携」といった、技術特性に応じた柔軟なガイドラインへの改定が必要です。エッジAIは、守りのガバナンスを攻めの活用へと転じる鍵となります。
クラウド一辺倒の時代は終わり、適材適所のハイブリッド時代が到来しています。製造業のお家芸である「擦り合わせ」の技術を、AIのインフラ設計にも応用する時が来ています。