投稿者 global-ai-media 
Googleが従来の「Assistant」から生成AI「Gemini」への強制移行を2026年以降まで延期するという報道は、AIプロダクト開発における重要な教訓を含んでいます。単なる機能アップデートの遅れではなく、確実性が求められる「タスク実行型AI」と、柔軟だが不確実な「生成AI」の統合がいかに難易度の高い課題であるか、日本企業の視点で解説します。
Googleの方針転換が示唆する「生成AI万能論」の限界
GoogleがAndroidデバイスにおいて、従来型の「Google Assistant」から大規模言語モデル（LLM）ベースの「Gemini」への完全移行を、当初の予定よりも遅らせ2026年以降まで継続するという報道がなされました。これは一見、単なるスケジュールの遅延に見えるかもしれませんが、AI開発の現場に身を置く実務者にとっては、非常に示唆に富んだニュースです。
これまでテック業界では「すべてのインターフェースは自然言語対話（チャット）になり、LLMがすべてを解決する」という楽観的な見方が強くありました。しかし、Googleのようなトッププレイヤーでさえ、既存の「コマンド型アシスタント」を完全にLLMに置き換えることには慎重にならざるを得ない現実があります。これは、生成AIが抱える「レイテンシ（応答遅延）」と「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」、そして「確実なタスク実行能力」のトレードオフがいまだ解消しきれていないことを意味します。
「決定論的システム」と「確率論的システム」の共存
日本企業が社内システムや顧客向けサービスにAIを組み込む際、この事例から学ぶべきは「使い分け」の重要性です。
従来のGoogle Assistantのようなシステムは、あらかじめプログラムされた命令を忠実に実行する「決定論的（Deterministic）」な動きをします。「電気を消して」と言えば、即座に電気が消えます。一方、GeminiのようなLLMは、文脈を理解し柔軟に応答する「確率論的（Probabilistic）」なシステムです。旅行の計画を相談するには最適ですが、単に電気を消すだけのタスクにおいては、LLMを経由することで処理時間が増えたり、意図しない回答が返ってきたりするリスクが生じます。
日本の商習慣では、特に「正確性」と「レスポンスの速さ」が品質として厳しく問われます。既存のルールベースのチャットボットやRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を、安易にすべてLLMに置き換えようとすると、かえってUX（ユーザー体験）を損なう可能性があります。
日本企業における「ハイブリッド型AI」の模索
現在、実務の最前線では、LLM一本ですべてを処理するのではなく、既存のシステムとLLMをオーケストレーション（統合管理）するアーキテクチャが主流になりつつあります。
例えば、複雑な問い合わせ対応や要約、アイデア出しにはLLMを使用し、残高照会や会議室予約といった定型タスクには従来のAPIやルールベースのロジックを使用する、といった「ハイブリッド型」のアプローチです。Googleの移行延期も、ユーザーが求めているのは「賢い会話」だけでなく、「サクサク動く確実なツール」であるという原点に立ち返った結果と言えるでしょう。
特に日本のユーザーは、サービスに対して「失敗がないこと」を前提とする傾向が強いため、LLM特有の揺らぎを許容できないケースが多々あります。したがって、バックエンドではLLMを活用しつつも、ユーザーに見えるインターフェース部分は既存のUI/UXを維持するなど、段階的な移行が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動向を踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識してAIプロジェクトを進めるべきです。
1. 「置き換え」ではなく「共存・拡張」を目指す
既存のレガシーシステムやルールベースの処理を、無理にすべて生成AIにリプレイスする必要はありません。確実性が求められる処理は既存ロジックに残し、柔軟性が求められる部分にのみLLMを適用する「適材適所」のアーキテクチャ設計が、結果として最もROI（投資対効果）が高くなります。
2. ユーザー体験（UX）における「待てる時間」を見極める
生成AIは推論に時間がかかります。スマートフォンの音声操作のように「即答」が求められるシーンでは、LLMの遅延は致命的です。自社のサービスにおいて、ユーザーが許容できるレイテンシはどの程度かを見極め、必要であれば小規模なモデル（SLM）を採用するか、非生成AIの手法を選択する勇気も必要です。
3. ガバナンスと信頼性の担保
Googleが完全移行を躊躇する理由の一つに、AIの安全性への懸念があると考えられます。日本企業においても、AIが誤った情報を出力した際のリスク管理や、AIガバナンスの構築は必須です。完全自動化を目指す前に、「人間が最終確認をする（Human-in-the-loop）」フローを組み込むなど、堅実な運用設計がプロジェクトの成功鍵となります。