投稿者 global-ai-media 
Googleの最新AI「Gemini」がスマートホームデバイスに統合されましたが、海外メディアのレビューでは「旧来の体験と大差ない」という厳しい評価もなされています。この事実は、単に高性能なAIモデルを導入するだけでは、ユーザー体験（UX）の向上や実務上の課題解決には直結しないことを示唆しています。本記事では、生成AIを物理デバイスや既存システムに組み込む際に直面する「ラストワンマイル」の課題と、日本企業が取るべき現実的なアプローチについて解説します。
最新モデルが直面する「ハードウェアの壁」
米Gizmodoの記事によると、Googleのスマートスピーカー「Nest Mini」に最新のAIモデルであるGeminiが統合されたものの、筆者の体験としては「以前と変わらず、賢くなったとは感じられなかった」という結論に至っています。これは、クラウド上のLLM（大規模言語モデル）がいかに高度な推論能力を持っていても、エンドユーザーとの接点であるハードウェアや通信環境がボトルネックになれば、その価値は届かないという典型的な事例です。
生成AIのブーム以降、多くの企業が「AIを搭載すればプロダクトが革新される」という期待を抱きました。しかし、スマートスピーカーのようなエッジデバイス（端末側）では、マイクの感度、プロセッサの処理能力、そしてクラウドとの通信レイテンシ（遅延）がユーザー体験を決定づけます。いかにAIが流暢な回答を作成できても、ユーザーが「電気をつけて」と頼んでから数秒のラグがあれば、従来のルールベースのシステムの方が「優秀」だと判断されるのです。
「おしゃべりなAI」と「実務を行うAI」の違い
今回の事例は、生成AIの得意分野と苦手分野の乖離も浮き彫りにしています。LLMは自然な対話や複雑な文脈理解を得意としますが、IoTデバイスに求められるのは「明確な命令実行（Action）」です。
従来の音声アシスタント（Googleアシスタントなど）は、特定のコマンドを確実に実行することに特化していました。一方、汎用的な生成AIは、単純な命令に対しても過剰に説明を加えたり、文脈を深読みしすぎたりする傾向があります。ビジネスの現場においても、チャットボットが流暢に話すことよりも、在庫確認や発注といった「タスクを正確かつ迅速に完遂すること」が求められる場面は多くあります。最新のAIモデルを導入する際は、それが「対話のためのAI」なのか「行動のためのAI」なのか、目的を明確に切り分ける必要があります。
日本市場における「レガシー資産」との統合課題
日本企業、特に製造業やサービス業においては、長年使い続けられているレガシーシステムや、必ずしも高性能ではない専用端末（キオスク端末や古いPC、産業用ロボットの操作盤など）が数多く存在します。今回のスマートスピーカーの例と同様に、これらの既存資産にAPI経由で最新のAIを繋ぎこむだけでは、期待した効果が得られない可能性があります。
例えば、AIによる応答生成に時間がかかり、現場のオペレーションスピードを落としてしまうケースや、AIが生成した回答を古いシステムが表示しきれないケースなどが想定されます。また、AIが誤った情報を生成する「ハルシネーション」のリスクは、物理的な操作を伴うシステムにおいては、単なる誤回答以上の事故につながるリスクも孕んでいます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の海外事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点を教訓とすべきです。
1. AIモデルとUXの分離評価
「最新のLLMを使っているから高機能だ」というベンダーの謳い文句を鵜呑みにせず、実際の業務フローやユーザー環境（通信速度、端末スペック）でストレスなく動作するか、PoC（概念実証）段階で厳しく評価する必要があります。
2. ハイブリッドな設計思想
すべての処理を生成AIに任せるのではなく、定型的な処理や即応性が求められるタスクは従来のルールベースで行い、複雑な推論が必要な例外処理のみをLLMに任せるといった「ハイブリッド構成」が、現時点では最も現実的かつ安定した解となります。
3. 期待値コントロールとガバナンス
社内導入や顧客提供において、「AIが魔法のようにすべてを解決する」という過度な期待を持たせないことが重要です。特に物理的なアクションを伴うAI活用では、誤動作時の責任範囲や安全停止の仕組み（フェイルセーフ）を設計段階で組み込むことが、日本の製造物責任（PL）法や品質管理の観点からも不可欠です。