投稿者 global-ai-media 
Googleが開発中のGeminiにおける「画面自動化（screen automation）」機能に関する情報が浮上しました。これは生成AIが単なる「対話相手」から、ユーザーに代わってアプリを操作し、現実世界でのタスクを実行する「エージェント」へと進化する重要な転換点です。本稿では、この技術動向がもたらすビジネスへのインパクトと、日本企業が考慮すべきリスクや活用戦略について解説します。
「読むAI」から「行うAI」へ：Large Action Model（LAM）の台頭
GoogleのGeminiアプリにおいて、ユーザーの代わりにAndroid端末上のアプリを操作し、注文や配車予約などを行う「画面自動化」機能の開発が進んでいることが明らかになりました。これは、従来の「テキストや画像を生成するAI」から、現実的なタスクを完遂する「AIエージェント（自律型AI）」へのシフトを象徴する動きです。
技術的な背景には、大規模言語モデル（LLM）の発展形として注目される「Large Action Model（LAM）」の概念があります。これはAIが画面上のGUI（ボタン、入力フォーム、メニューなど）を人間と同じように視覚的・構造的に理解し、API連携がなされていないアプリであっても直接操作することを可能にする技術です。
RPAとの違いと「曖昧さ」への対応
企業システムにおいて普及しているRPA（Robotic Process Automation）と、今回のAIによる画面操作は似て非なるものです。RPAは事前に定義された厳格なルールに基づいて動作するため、アプリのボタン位置が数ピクセルずれたり、UIデザインが変更されたりすると動作しなくなる脆さがありました。
一方、GeminiのようなマルチモーダルAIを用いた画面操作は、人間のように「文脈」を理解します。「カートに入れる」ボタンが「購入手続きへ」に変わっても、あるいは画面レイアウトが変わっても、AIがその意図を解釈して柔軟に対応できる可能性が高いのです。これは、特にレガシーシステムやSaaSが入り乱れる日本の業務環境において、システム間連携の新たな「接着剤」となるポテンシャルを秘めています。
日本市場における実用性とリスクのバランス
日本国内での展開を考えた場合、いくつかの特有のハードルと機会が存在します。
まず、精度の問題と責任分界点です。生成AIには「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクがつきまといます。もしAIが誤って高額な商品を注文したり、間違った宛先にメッセージを送ったりした場合、その責任はユーザーにあるのか、プラットフォーマーにあるのか、法的な議論はまだ成熟していません。日本の商習慣上、こうしたミスに対する許容度は低いため、企業導入においては慎重な検証が必要です。
次に、プライバシーとセキュリティです。AIが画面操作を行うためには、画面上のすべての情報をAIが「見る」必要があります。これには個人情報や機密情報が含まれる可能性があります。日本企業のコンプライアンス基準において、従業員のスマートフォン画面をAIが常時解析するような運用が許容されるか、ガバナンスの観点から厳格なルール作りが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは単なる機能追加の噂にとどまらず、今後のUI/UXとビジネスプロセスのあり方を示唆しています。日本の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識すべきです。
1. プロダクト開発：AIフレンドリーなUI設計
自社アプリやサービスを開発する際、これまでは「人間にとって使いやすいUI」が正解でした。しかし今後は、「AIエージェントが操作しやすいUI（セマンティックな構造、明確なラベル付け）」も重要になります。AIが自社サービスをスムーズに操作できるようにしておくことは、将来的に巨大なプラットフォームからの流入経路を確保することに繋がります。
2. 業務効率化：現場作業の自動化（Field Automation）
PCを持たない現場作業者（物流、建設、小売など）のスマートフォン業務において、この技術は革新的です。複雑な報告アプリへの入力や、複数のアプリを行き来する作業を、AIへの音声指示だけで完結させられる可能性があります。人手不足が深刻な日本において、現場のDXを加速させる鍵になり得ます。
3. ガバナンス：AI利用ガイドラインの再定義
「ChatGPTに社内データを入力しない」といった従来のルールに加え、「AIエージェントにどのアプリの操作権限を与えるか」という新しいリスク管理が必要です。特に金融機関や医療機関など、機密性の高い情報を扱う組織では、OSレベルでのAI統合が進む前に、MDM（モバイルデバイス管理）ポリシーの見直しを検討しておくべきでしょう。