投稿者 global-ai-media 
Googleは、従来型音声アシスタント「Google Assistant」から生成AI「Gemini」への移行スケジュールを調整することを明らかにしました。この動きは、生成AIがすべてのタスクにおいて既存技術を即座に代替できるわけではないという、技術的な現実を浮き彫りにしています。本稿では、このニュースを起点に、生成AI（確率論的システム）と既存システム（決定論的システム）の最適な共存戦略について解説します。
「すべてを生成AIに」という幻想と現実
GoogleがモバイルデバイスにおけるGoogle AssistantからGeminiへの移行計画を「調整（adjust）」すると発表したことは、AI業界にとって小さくない意味を持ちます。これは単なる製品ロードマップの遅延ではなく、「大規模言語モデル（LLM）は、必ずしも既存のすべてのインターフェースを即座に代替できるわけではない」という技術的な現実を示唆しているからです。
生成AIは、文章の要約やアイデア出し、複雑な推論においては圧倒的な能力を発揮します。しかし、「照明を消して」「タイマーをセットして」といった単純かつ即時性が求められるコマンド操作においては、従来のルールベース型システム（Google Assistantの基盤技術）の方が、応答速度（レイテンシー）や確実性の面で依然として分があるケースが少なくありません。
確率論的AIと決定論的システムのジレンマ
技術的な観点から見ると、これは「確率論的（Probabilistic）」なAIと「決定論的（Deterministic）」なシステムの使い分けの問題と言えます。
LLMは、次に来る単語を確率的に予測して回答を生成します。そのため、柔軟性が高い反面、同じ質問に対して異なる回答をしたり、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をついたりするリスクがゼロではありません。一方、従来のアシスタント機能は、「Aと言われたらBを実行する」という決定論的なプログラムで動いており、融通は利きませんが、正確性と再現性は保証されています。
日本の商習慣において、金融取引や重要インフラの操作など「100%の正確性」が求められる領域では、この決定論的な挙動が不可欠です。Googleの判断は、ユーザー体験（UX）を損なわないためには、生成AIの柔軟性と従来型システムの堅実性をハイブリッドで運用する期間が必要であることを物語っています。
日本企業における「チャットボット刷新」への教訓
現在、多くの日本企業が「カスタマーサポートのチャットボットをLLMに置き換えたい」や「社内ナレッジ検索を生成AI化したい」と考えています。しかし、Googleの事例が示すように、既存のルールベース型チャットボット（シナリオ型）をすべて捨て去り、エンドツーエンドでLLMに任せることはリスクを伴います。
例えば、ECサイトの返品対応や銀行の残高照会など、定型的な手続きにおいては、LLMが誤った案内をするリスクを排除しきれません。ここで重要なのは、「ユーザーの意図理解」にはLLMを活用し、「実際の処理実行」には既存のAPIやルールベースの仕組みを呼び出すというアーキテクチャ（Function CallingやAgentic Workflowと呼ばれるアプローチ）です。
日本の組織文化では、一度のミスが信頼失墜につながる傾向が強いため、AIの導入においても「どこまでをAIに任せ、どこからをルール（または人間）で縛るか」という線引きが、欧米以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの戦略変更から、日本のビジネスリーダーやエンジニアが学ぶべき点は以下の通りです。
- ハイブリッド戦略の採用：「生成AIへの完全移行」を急ぐあまり、安定稼働している既存システムを安易に廃棄しないこと。LLMは「判断・生成」に使い、定型業務は「RPAや既存プログラム」に任せるといった役割分担を設計レベルで組み込むべきです。
- UXとレイテンシーの評価：生成AIは処理に時間がかかる場合があります。日本のユーザーは「待ち時間」に敏感です。高機能でも反応が遅いシステムは使われません。タスクによっては、あえて枯れた技術（従来のAI）を残す判断も必要です。
- ガバナンスとリスク許容度：LLM特有の不確実性を組織としてどこまで許容できるか、事前にガイドラインを策定する必要があります。「間違えるかもしれないAI」を前提とした、人間による確認プロセス（Human-in-the-loop）の設計が、実務適用の鍵となります。