投稿者 global-ai-media 
AppleやGoogleなどが開発を加速させる「AI搭載ウェアラブルデバイス」。AIが画面の中のチャットボットから、現実世界のナビゲーションや判断支援へと役割を広げる中で、AIの誤認識がユーザーの生命に関わる物理的リスク（Physical Safety）が新たな論点となっています。本稿では、最新のウェアラブルAIの動向を整理しつつ、日本の法規制や現場ニーズに即した現実的な活用指針を解説します。
画面から現実空間へ：マルチモーダルAIの進化
生成AIの主戦場は、チャットボットから「ウェアラブルデバイス」へと移行しつつあります。GoogleのGeminiやApple Intelligenceなどが目指しているのは、テキストの処理だけでなく、カメラやマイクを通じてユーザーが見ているもの・聞いているものをリアルタイムで理解し、支援する未来です。
これを支えるのが「マルチモーダルAI」技術です。これはテキスト、画像、音声など複数の種類のデータを同時に処理できるAIモデルを指します。例えば、スマートグラスを装着したユーザーが「この配線はどう繋げばいい？」と尋ねると、AIが視界の映像を解析し、「赤い線を右の端子に接続してください」と指示を出すような世界観です。
「ハルシネーション」が物理的な危険を招くリスク
しかし、ここで極めて重大な課題が浮上します。それは「AIのハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、物理的な危険（Physical Harm）に直結する点です。
PC画面上でAIが要約を間違えたとしても、それは修正可能な事務ミスで済みます。しかし、歩行中や運転中、あるいは工場での作業中に、ウェアラブルAIが「今は渡っても安全です」や「このバルブを開けてください」と誤った指示を出せば、最悪の場合、ユーザーの負傷や死亡事故につながる可能性があります。
元記事でも問われている「AIウェアラブルはユーザーを死なせないか？」という問いは、決して大げさではありません。実空間でのAI活用においては、99%の精度でも不十分であり、残りの1%のエラーをどのように回避、あるいはフェイルセーフ（安全側に動作させる仕組み）を構築するかが、技術的かつ法的な最大の壁となります。
日本市場における「信頼」と「プライバシー」の壁
日本国内でウェアラブルAIを展開・活用する場合、技術的な精度以上に考慮すべきなのが「社会的受容性」と「法規制」です。
まず、プライバシーの問題です。日本では、公共の場での無断撮影に対する忌避感が諸外国に比べて強く、カメラ付きスマートグラスの装着自体がトラブルの原因になる可能性があります。AIが常時周囲を「見て」分析するという機能は、便利な反面、周囲の人々のプライバシーを侵害するリスクと隣り合わせです。
また、法的な責任の所在も重要です。製造物責任法（PL法）の観点から、AIの誤った指示によって事故が起きた場合、メーカーが責任を負うのか、使用者の判断ミスとされるのか、線引きは複雑です。日本企業はコンプライアンス意識が高いため、こうした法的リスクがクリアになるまで導入に慎重になる傾向があります。
日本企業への示唆：B2B「現場」領域での可能性
一方で、日本には大きなチャンスもあります。それはB2B、特に製造、建設、保守点検といった「現場（Genba）」領域での活用です。
人手不足が深刻化する日本において、熟練工の勘やコツをAIが形式知化し、若手作業員をウェアラブルデバイス経由でリアルタイムにナビゲートするニーズは極めて高いものがあります。クローズドな環境（工場内など）であれば、プライバシーの問題は管理しやすく、対象を特定の業務に限定することでAIの回答精度を高める「ドメイン特化型」のアプローチがとりやすくなります。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本企業がAIウェアラブルや関連サービスを検討する際のポイントを整理します。
- 「クリティカル」な判断をAIに委ねない設計：
AIを「自律的な判断者」ではなく、あくまで「人間の認知を拡張するサポーター」と位置づけること。最終確認は必ず人間が行うフロー（Human-in-the-loop）を前提としたUX設計が、日本の安全基準には不可欠です。 - 特定領域（ドメイン）への特化：
汎用的な「何でも答えられるAI」はリスクが高すぎます。自社の業務データやマニュアルを学習させた、特定業務専用のAIモデルを構築することで、ハルシネーションのリスクを低減し、実務での信頼性を確保すべきです。 - ガバナンスと説明責任の準備：
AIがなぜその判断をしたのかを後から検証できるログ機能や、AI利用に関する社内ガイドラインの策定が急務です。特に製造業やインフラ産業では、事故時の責任分界点を明確にしておくことが、技術導入の大前提となります。