投稿者 global-ai-media 
韓国サムスン電子が次期フラッグシップモデルでの「エージェンティックAI」搭載を示唆するなど、AIのトレンドは「コンテンツ生成」から「自律的なタスク実行」へと急速にシフトしています。単なるチャットボットを超え、人間の代わりに複雑な業務を完遂するこの新技術は、モバイル体験とビジネスプロセスをどう変えるのか。日本企業が直面する機会とリスクを解説します。
「聞けば答える」から「頼めば動く」への進化
これまで私たちが触れてきた生成AI（Generative AI）の主な役割は、テキストの要約、翻訳、あるいは画像の生成といった「コンテンツの作成」でした。しかし、サムスンをはじめとするグローバルプレイヤーが現在注力しているのは、その先にある「エージェンティックAI（Agentic AI）」、すなわち自律型AIエージェントです。
エージェンティックAIとは、ユーザーの曖昧な指示（例：「来週の出張の手配をして」）を理解し、AI自らがタスクを分解、外部ツールやアプリを操作し、最終的な目的を達成するシステムを指します。従来のAIが「受動的なアドバイザー」だとすれば、エージェンティックAIは「能動的な実務担当者」です。このシフトは、単にスマートフォンが便利になるだけでなく、企業のサービス開発や業務フローの設計根本を変える可能性を秘めています。
オンデバイスAIとプライバシー保護の重要性
サムスンなどのハードウェアメーカーがこの技術を推進する背景には、処理をクラウドではなく端末内で行う「オンデバイスAI」の進化があります。これには大きく2つの意味があります。
第一に、レスポンス速度と可用性です。通信環境に依存せず、即座にタスクを実行できることは、ユーザー体験（UX）において決定的な差となります。第二に、日本企業にとって特に重要な「プライバシーとセキュリティ」です。個人のスケジュールや決済情報、企業の機密データをクラウドに送信せず、手元のデバイス内で完結させてAIに処理させるアプローチは、情報漏洩リスクに敏感な日本の商習慣や法規制（個人情報保護法など）との親和性が高いと言えます。
日本企業における活用と「幻覚」のリスク
日本国内において、この技術は深刻な人手不足を解消する鍵として期待されます。例えば、カスタマーサポートにおいて、顧客の要望を聞くだけでなく、その場で予約変更や返金処理まで自律的に行うAIエージェントなどが考えられます。
一方で、実務導入には大きなリスクも伴います。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、タスク実行の段階で起きると致命的です。「間違った文章を書いた」で済む話が、「勝手に誤った商品を大量発注した」「誤った宛先に機密メールを送信した」という実害に変わるからです。
したがって、日本企業がエージェンティックAIを導入・開発する際は、AIに完全な自律権を与えるのではなく、「Human-in-the-loop（人間による確認プロセス）」をワークフローのどこに組み込むかが、ガバナンス上の最重要課題となります。
日本企業のAI活用への示唆
サムスンの事例は一端に過ぎず、この「自律的実行」への流れは不可逆です。日本の意思決定者やエンジニアは、以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. インターフェース設計の再考
アプリやサービスは、ユーザーがボタンを操作する形式から、AIエージェントに「意図（インテント）」を伝える形式へと変化します。自社のサービスがAPI経由でAIから操作可能になっているか、エコシステムへの接続性を確認する必要があります。
2. 「実行責任」の所在明確化
AIが自律的にタスクを行った際の結果責任をどう規定するか。法務・コンプライアンス部門と連携し、利用規約の改定や、AIの行動範囲を制限するガードレールの技術的実装を急ぐ必要があります。
3. ハイブリッドな活用戦略
すべての処理をオンデバイスで行うのは不可能です。機密性の高い判断はオンデバイスで、大規模な計算リソースが必要な処理はクラウドで、というハイブリッド構成を前提としたアーキテクチャ設計が、コストとセキュリティのバランスを取る上で求められます。