投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiが次世代デバイス（Pixel 10やGalaxy S26等）において、単なるチャットボットを超えた「真のアシスタント」として実装される動きは、AIのパラダイムシフトを象徴しています。生成AIが「言葉を紡ぐ」段階から、ユーザーに代わって「タスクを完遂する」段階へと移行する中で、日本企業が備えるべき戦略とガバナンスについて解説します。
「会話」から「行動」へ：AIエージェント化するモバイル体験
GoogleのGeminiが、将来的なPixelやGalaxyシリーズにおいて「ユーザーに代わってタスクを実行する（performing tasks on behalf of users）」機能を強化するという報道は、生成AIのトレンドが「チャット」から「エージェント」へと確実にシフトしていることを示しています。
これまでのスマートフォン上のAIアシスタントは、天気予報の読み上げや単純な検索、あるいはタイマー設定といった限定的な操作に留まっていました。また、ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）アプリも、基本的にはテキストやコードの生成、情報の要約が主機能であり、実際のアプリ操作は人間が行う必要がありました。
しかし、今回の「真のアシスタント（genuine assistant）」への進化は、AIがOSやサードパーティ製アプリと深く連携し、ユーザーの曖昧な指示（例：「来週の京都出張のホテルと新幹線を、いつもの予算感で予約しておいて」）を理解し、複数のアプリを横断して決済手前まで、あるいは決済そのものまで自律的に行う未来を示唆しています。これは、AIがデジタル空間における「手足」を持つことを意味します。
日本企業におけるサービス開発とUXへの影響
この変化は、日本のサービス提供者やアプリ開発者にとって、UX（ユーザー体験）設計の根本的な見直しを迫るものです。これまでは「人間が使いやすいUI（ユーザーインターフェース）」を設計することが正解でしたが、今後は「AIエージェントが操作しやすいインターフェース」や「AIが解釈しやすいAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）」の整備が重要になります。
例えば、ECサイトや予約サービスを運営する企業は、自社のサービスがGeminiなどのプラットフォーマー系AIからスムーズに呼び出され、操作される構造になっているかが、顧客獲得の鍵になる可能性があります。ユーザーが個別のアプリを開かずに、OS標準のAI経由で購買行動を完結させる世界観では、AIに選ばれるためのSEO（Search Engine Optimization）ならぬ「AIO（AI Optimization）」とも呼べる対策が必要になるでしょう。
「行動するAI」のリスクとガバナンス
一方で、AIが「行動」主体になること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、テキスト生成だけでなく、誤った送金や誤発注といった「誤作動」として現れる恐れがあるからです。
特に日本の商習慣や法規制においては、責任の所在が厳しく問われます。AIが勝手に契約を結んでしまった場合、誰が責任を負うのか。企業が従業員に支給する業務用スマートフォンで、AIエージェント機能をどこまで許可するのか。これらは情報システム部門や法務部門にとって新たな頭痛の種となります。
また、プライバシーの観点でも、AIがユーザーに代わって操作を行うためには、画面上のすべての情報（個人情報や機密情報を含む）をAIが常時認識する必要があります。オンデバイスAI（端末内で処理が完結するAI）の進化が期待されていますが、機密情報の取り扱いには従来以上の慎重さが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの進化とモバイルAIのトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「ヒト・イン・ザ・ループ」の再設計
AIによる完全自動化を目指すのではなく、最終的な承認や決済ボタンの押下は人間が行う「ヒト・イン・ザ・ループ（Human-in-the-loop）」のプロセスを業務フローやプロダクトに組み込むことが、日本の品質基準やコンプライアンスに適した現実解です。
2. サービス連携（APIエコノミー）への参画
自社のサービスやデータを、AIエージェントが利用可能な形式（Function Calling対応のAPIなど）で公開する準備を進めるべきです。これは、将来的にAIアシスタントがユーザーのメインインターフェースになった際、自社サービスが「選ばれる選択肢」であり続けるために不可欠です。
3. ガバナンスポリシーの更新
社内でのAI利用において、「情報の入力」に関するルールだけでなく、「AIによる操作・実行」に関する権限規定を策定する必要があります。特にRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と生成AIを組み合わせた業務効率化を進める際は、エラー発生時の停止プロセス（キルスイッチ）の整備が重要です。