投稿者 global-ai-media 
Samsungが次期Galaxyシリーズにおいて、AI検索エンジンのPerplexityをOSレベルで統合する方針が報じられました。これは単なる「検索アプリのプリインストール」ではなく、カレンダーやメモなどのネイティブアプリと連携する「エージェント型AI」への進化を意味します。この動きが示唆するモバイルAIのトレンドと、日本企業が意識すべきプロダクト戦略およびガバナンスについて解説します。
「チャットボット」から「機能統合型エージェント」への転換
Samsungが次期フラッグシップモデル（S26シリーズなど）のGalaxy AIにおいて、Perplexityを統合するというニュースは、生成AIの活用フェーズが新たな段階に入ったことを示しています。報道によれば、Samsung Notes（メモ）、Clock（時計）、Gallery（ギャラリー）、Reminder（リマインダー）、Calendar（カレンダー）といった基本アプリ群とPerplexityが連携するとされています。
これまで多くの企業が導入してきたAI活用は、ChatGPTのようなチャットボットを「独立したアプリ」として呼び出す形式が主流でした。しかし、今回のSamsungの動きは、ユーザーが普段利用しているアプリのワークフローの中にAIを溶け込ませるアプローチです。例えば、カレンダーの予定を見ながら外部情報を検索したり、メモを取りながら関連する事実確認（ファクトチェック）を行ったりといった動作が、アプリを切り替えることなくシームレスに行われるようになります。
これは、AIが単なる「話し相手」から、具体的なタスクを補完・代行する「エージェント」へと進化していることを象徴しています。日本のプロダクト開発者にとっても、AIを単独の機能として提供するのではなく、既存の業務フローやUXにいかに「透明に」組み込むかが、今後の勝負所となるでしょう。
「回答の信頼性」を重視するマルチベンダー戦略
なぜSamsungは、Androidの盟主であるGoogleのGeminiだけでなく、Perplexityを選んだのでしょうか。ここには「回答の正確性」と「出典の明示」に対する強いニーズが見て取れます。
Perplexityは、LLM（大規模言語モデル）の流暢さと検索エンジンの最新性を組み合わせ、常に出典元（ソース）を提示する点に強みがあります。ビジネスシーンや生活の意思決定において、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は最大のリスクです。特に日本市場においては、情報の正確性に対する要求レベルが非常に高いため、出典が明記されるPerplexityのようなアプローチは親和性が高いと言えます。
また、Samsungが特定のAIベンダー（Google）のみに依存せず、機能ごとに最適なエンジンを採用する「ベスト・オブ・ブリード」戦略を採っている点も注目に値します。日本企業がAIサービスを構築する際も、単一のLLMにロックインされるのではなく、用途（検索、要約、創作など）に応じて複数のモデルやサービスを使い分けるアーキテクチャ設計が重要になります。
プライバシーとデータガバナンスの課題
一方で、カレンダーやメモ、ギャラリーといったプライバシー性の高いデータに外部AIサービスがアクセスすることには、相応のリスクも伴います。これまでは「検索クエリ」だけを送信していましたが、今後は「個人の予定」や「個人的なメモ」がAIのコンテキストとして処理される可能性があるからです。
日本企業が同様の統合を行う場合、改正個人情報保護法への対応はもちろん、データがどこで処理されるか（オンデバイスか、クラウドか）をユーザーに明確に伝える必要があります。特に企業貸与のスマートフォンでこうした機能を利用する場合、社外秘情報が外部AIサーバーに送信されないかといったセキュリティガバナンスの再設計が求められます。Samsungもオンデバイス処理とクラウド処理のハイブリッド構成を強化していますが、導入企業側でのポリシー設定（MDM等による制御）が今後の課題となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSamsungとPerplexityの連携事例から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
1. プロダクトへの「不可視な」統合を目指す
ユーザーに「AIを使っている」と意識させるのではなく、カレンダーや日報アプリなどの既存ツール内で、自然に情報補完が行われるUXを設計すべきです。特に日本の現場業務（営業、保守、接客）では、アプリの切り替え操作が定着の阻害要因になりがちです。
2. 生成AIの「信頼性」を機能として担保する
社内ナレッジ検索や顧客対応にAIを導入する場合、単に回答を生成するだけでなく、Perplexityのように「根拠となるドキュメントやデータ」をセットで提示するRAG（検索拡張生成）の仕組みを標準とすべきです。これにより、日本企業特有の「AIの回答に対する不安」を払拭できます。
3. マルチLLM/マルチベンダーへの備え
特定のプラットフォーマーに依存しすぎない戦略が必要です。Samsungのように、機能の特性に合わせて最適なAIエンジンを組み合わせる柔軟性を持つことで、将来的なコスト変動リスクや技術的な陳腐化リスクを回避できます。