投稿者 global-ai-media 
Samsungの次期フラッグシップモデル「S26」において、GoogleのGemini、Perplexity、そしてBixbyという3つの異なるAIシステムが統合されるという報道は、単なるスマートフォンの機能向上にとどまらず、今後のAIサービスのあり方を決定づける重要なトレンドを示しています。単一のLLM（大規模言語モデル）に全てを委ねるのではなく、適材適所で複数のAIを協調させる「マルチエージェント」戦略が、今後のプロダクト開発や企業のDXにおいて主流となる理由を解説します。
「万能型」から「協調型」へ：AI役割分担の必然性
報道によれば、Samsung S26はGoogleの「Gemini」、検索特化の「Perplexity」、そしてデバイス制御を行う「Bixby」の3つを搭載するとされています。これは、生成AIのトレンドが「一つの巨大なモデルが何でもこなす」時代から、「特定のタスクに特化したAIを組み合わせる」時代へと移行していることを象徴しています。
ビジネスの現場においても、これは非常に示唆に富んでいます。例えば、論理推論やクリエイティブな生成にはGeminiやGPT-4のような汎用モデル、最新情報の検索や根拠の提示（グランディング）にはPerplexityのような検索特化型エンジン、そして社内システムやIoT機器の具体的な操作には軽量かつセキュアな専用モデル（SLM：小規模言語モデル）といった使い分けが、精度とコストの両面で最適解になりつつあります。
オーケストレーション層の重要性とUXデザイン
ユーザーにとって、裏側でどのAIが動いているかは本質的な問題ではありません。重要なのは「最適な答えが返ってくること」です。S26の事例が突きつける課題は、複数のAIを束ね、ユーザーの意図に応じて瞬時に適切なAIにタスクを振り分ける「オーケストレーション（指揮）」機能の設計です。
日本企業が自社サービスや社内DXにAIを組み込む際も、単一のベンダーにロックインされるのではなく、目的に応じてモデルを切り替える「ルーター機能」の実装が求められます。例えば、顧客対応チャットボットにおいて、一般的な会話は安価なモデルで処理し、複雑なクレーム対応や契約照会のみ高度なモデルや社内APIに接続するとった設計です。これにより、UX（ユーザー体験）を損なうことなく、レイテンシ（応答遅延）の短縮と運用コストの削減が可能になります。
複雑化するデータガバナンスとプライバシー対応
複数のAIシステムが同居することは、データガバナンスの観点からはリスクの増大を意味します。S26のように、デバイス内の個人情報が外部の検索エンジン（Perplexity）やクラウド上のLLM（Gemini）と連携する場合、どのデータがどこまで共有されるのかという制御が極めて重要になります。
日本の個人情報保護法や、各業界のガイドラインに準拠するためには、機微な情報はオンデバイス（ローカル環境）やプライベートクラウド内のAIで処理し、一般情報の処理のみを外部のパブリックAIに投げるといった「データの選別」を厳格化する必要があります。特に金融や医療など規制の厳しい分野でAI活用を進める日本企業にとって、この「データフローの透明性確保」は、技術選定以前の経営課題と言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
Samsung S26のマルチAI構成は、今後のエンタープライズAIのあるべき姿を先取りしています。日本企業の実務担当者は、以下の3点を意識して戦略を構築すべきです。
- シングルベンダー依存からの脱却：「OpenAIさえ使えばいい」「Googleだけでいい」という思考停止を避け、タスク（検索、推論、操作）ごとに最適なモデル（Best-of-Breed）を組み合わせるアーキテクチャを検討すること。
- 「つなぎ役」への投資：AIモデルそのものの開発よりも、それらを適切に使い分けるオーケストレーション層や、ユーザーの意図を正確に解釈するインターフェースの設計にリソースを割くこと。ここが差別化の源泉となります。
- 透明性の高いガバナンス策定：複数のAIが連携する際、データがどの経路を通るかを可視化し、ブラックボックス化を防ぐこと。これは、AI倫理への関心が高い日本の消費者や取引先の信頼を得るための必須条件です。