投稿者 global-ai-media 
スマートフォン市場において、生成AIの活用が単なる「質問への回答」から「タスクの実行」へと大きく進化しようとしています。Apple、Samsung、Googleらが主導する「AIエージェント」化の潮流は、ユーザー体験を根底から変えるだけでなく、日本企業のモバイル戦略やセキュリティガバナンスにも新たな対応を迫るものです。
「チャットボット」から「自律型エージェント」への転換点
昨今のAIスマートフォン開発競争において最も注目すべき点は、AIの役割が「情報の検索・生成」から「複雑なタスクの完遂」へとシフトしていることです。AppleのApple Intelligence、GoogleのGemini、そしてSamsungのGalaxy AIなどに共通するビジョンは、AIが単にユーザーと対話するだけでなく、ユーザーに代わってアプリを操作し、目的を達成する「AIエージェント」としての機能です。
これまでのスマートフォン上のAIは、主にクラウドベースで動作し、天気を聞いたりメールの下書きを作ったりする「アシスタント」の域を出ませんでした。しかし、最新の動向では、複数のアプリを横断して情報を整理したり、カレンダーの調整からレストランの予約、決済までを一気通貫で行ったりする能力が重視されています。
オンデバイスAIとプライバシーの兼ね合い
このAIエージェント化を実現する上で鍵となる技術が「オンデバイスAI（エッジAI）」です。これは、クラウド上のサーバーではなく、スマートフォンの端末内でAIモデルを処理する技術です。
日本市場において、この技術は特に重要性を持ちます。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。オンデバイス処理であれば、個人のスケジュールやメッセージ内容、企業の機密情報などが外部サーバーに送信されることなく処理されるため、セキュリティリスクを低減できます。
一方で、高度な推論を端末内で行うには高いハードウェアスペックが要求されます。円安の影響で端末価格が高騰している日本市場において、最新のAI機能がどれだけの速度で普及するかは、ハードウェアの更新サイクルに依存する側面があります。
日本企業が直面する「アプリ間連携」と「Shadow AI」の課題
AIエージェントが普及すると、ユーザーは個別のアプリを開いて操作するのではなく、OSレベルのAIに指示を出して済ませるようになります。これは、BtoCサービスを提供する日本企業にとって、アプリのUI/UX戦略を根本から見直す必要性を意味します。
例えば、自社のアプリがOSのAIエージェントから適切に操作されるよう、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を整備する必要があります。「AIから見つけてもらえない」「AIが操作できない」アプリは、ユーザーの選択肢から外れるリスクがあるためです。
また、社内業務におけるリスク管理も重要です。従業員が私物のスマートフォンを業務利用（BYOD）している場合、端末内のAIエージェントが業務メールやSlackの通知内容を読み取り、学習や推論に利用する可能性があります。オンデバイス処理が基本とはいえ、その挙動を企業側がどこまで管理できるかは未知数であり、新たな「Shadow AI（管理外のAI利用）」リスクとして認識する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなAIスマートフォンの進化を踏まえ、日本企業は以下の3つの観点から準備を進めるべきです。
1. 自社サービスの「AIエージェント対応」を急ぐ
ユーザーインターフェースは「タップ」から「対話・指示」へ移行します。自社のアプリやサービスが、SiriやGeminiなどのAIエージェントから呼び出し可能か、連携可能かという技術的な検証を開始すべきです。
2. モバイルデバイス管理（MDM）とセキュリティポリシーの改定
AI機能が統合されたOSを業務端末としてどう扱うか、ガイドラインの策定が必要です。特に「画面上の情報をAIが読み取る機能」に対する制限や、オンデバイス処理とクラウド処理のデータの線引きについて、明確なポリシーを持つことが求められます。
3. 「小規模・高効率」なモデルへの注目
巨大なLLM（大規模言語モデル）だけでなく、スマートフォン上で動作するSLM（小規模言語モデル）の活用も視野に入れるべきです。特に現場業務での活用においては、通信環境に依存せず、かつ機密情報を外部に出さないオンデバイスAIを活用した業務アプリの開発が、DX推進の鍵となるでしょう。