投稿者 global-ai-media 
Samsungと米国の大手フードデリバリーDoorDashが、GoogleのGeminiを活用した新機能のベータテストを開始しました。この動きは、生成AIが単なる「対話相手」から、スマートフォンの画面上でアプリ間を横断してタスクを実行する「エージェント」へと進化しつつあることを示唆しています。日本のサービス事業者にとっても無視できない、モバイルUXの新たな潮流と実務的な論点を解説します。
「アプリ内AI」から「OSレベルの統合」へのシフト
今回のSamsungとDoorDashの連携は、生成AIの活用フェーズが新たな段階に入ったことを象徴しています。これまでのスマートフォンにおけるAI活用は、個別のアプリ内にチャットボットが組み込まれているか、あるいはChatGPTのような独立したアプリを立ち上げて利用する形態が主流でした。
しかし、今回のGeminiの統合事例や、昨今のGoogle、Appleの戦略が目指しているのは、OSやハードウェアと深く統合されたAIが、画面上のコンテキスト（文脈）を理解し、サードパーティ製アプリ（この場合はDoorDash）を操作・連携させる世界です。ユーザーが画面を見ながら「この商品を注文したい」と考えたとき、アプリを切り替えることなくAIがシームレスに介入する。これは、ユーザーインターフェース（UI）における摩擦（フリクション）を劇的に減らす可能性を秘めています。
日本のサービス事業者へのインパクト：AIによる「仲介」への対応
このトレンドは、日本国内でアプリやWebサービスを展開する企業にとって、重要な戦略的転換を迫るものです。これまでは、ユーザーにいかに自社アプリをダウンロードさせ、起動させるか（リテンション）が勝負でした。しかし、OSレベルのAIが「仲介者（Agent）」として振る舞うようになると、ユーザーは個別のアプリUIを深く操作せず、AI経由でサービスの機能を利用する頻度が増える可能性があります。
日本のEC、フードデリバリー、旅行予約などのサービス事業者は、今後以下の点を検討する必要があります。
第一に、AIに対する「ディスカカバビリティ（発見可能性）」の向上です。SEO（検索エンジン最適化）と同様に、自社のサービスや商品データが、GeminiやApple IntelligenceなどのLLM（大規模言語モデル）から正確に読み取られ、推奨されるようなデータ構造やAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を整備する必要があります。
第二に、プラットフォーマーとの距離感です。Samsung（Android）やAppleのエコシステム内で、自社サービスが「選ばれるアプリ」として統合されるためのパートナーシップ戦略が、これまで以上に重要になります。
リスクとガバナンス：日本特有の商習慣と法規制
一方で、このような「アクションを実行するAI」には、特有のリスクと課題も存在します。
ハルシネーションによる誤発注リスク：
生成AIはもっともらしい嘘をつく（ハルシネーション）リスクがあります。情報検索ならまだしも、商品の注文や決済といった「実世界へのアクション」をAIに委ねる場合、誤発注や意図しない操作が発生した際の責任の所在（ユーザーか、AIプロバイダーか、サービス事業者か）が法的な論点となります。日本の商習慣において、こうしたトラブルは企業の信頼を大きく損なうため、確認画面の設計やHuman-in-the-loop（人間の介在）の仕組みが不可欠です。
プライバシーとデータガバナンス：
アプリの情報をOS側のAIが読み取るということは、購買履歴や行動データがプラットフォーマー側に流れることを意味します。改正個人情報保護法をはじめとする日本の法規制に準拠しつつ、ユーザーに対して「どのデータが、何のために、誰に共有されるのか」を透明性高く説明するUI/UXが求められます。特に日本市場はプライバシーに対する懸念が強いため、利便性だけで押し切ることは逆効果になりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSamsungとDoorDashの事例は、海外の一ニュースとして片付けるべきではありません。日本の意思決定者やプロダクト担当者は、以下の視点を持って備えるべきです。
1. 自社サービスの「AIエージェント対応」を準備する
将来的に、ユーザーはアプリのメニューをタップするのではなく、AIに自然言語で指示を出してサービスを利用するようになります。自社のアプリが外部のAIから操作可能になるようなAPIの設計や、Android Intents/App Intentsへの対応状況をエンジニアリングチームと確認し、ロードマップに組み込むことを推奨します。
2. 「スーパーアプリ」vs「OS統合AI」の覇権争いを注視する
日本ではLINEやPayPayのようなスーパーアプリが生活インフラとなっていますが、OS統合型のAIはこれらの中抜きをする可能性があります。自社がどちらの経済圏に乗るべきか、あるいは独自のタッチポイントをどう維持するか、中長期的なチャネル戦略の再考が必要です。
3. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ハンドル」にする
AIによる自動操作のリスクを恐れて全否定するのではなく、リスクを制御しながら利便性を提供するバランス感覚が求められます。特に誤操作時の補償やサポート体制など、日本らしい「安心感」を付加価値としたAI活用が、国内市場での勝機となるでしょう。