投稿者 global-ai-media 
GoogleがAndroidユーザー向けのデフォルトアシスタントを「Gemini」へ完全移行させる計画について、想定よりも時間を要することを認めました。この判断は、従来のコマンド型アシスタントと生成AIベースのアシスタントの間に横たわる、技術的かつ体験的なギャップ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をプロダクトに組み込む際の「共存戦略」と「ユーザー体験の守り方」について解説します。
生成AIは従来の機能をすべて代替できるのか
Googleは、生成AIモデル「Gemini」をAndroidデバイスにおける主要なデジタルアシスタントとして位置づけようとしていますが、その完全な移行には当初の予想以上の時間を要していることが明らかになりました。これは単なる開発スケジュールの遅延というよりも、「従来のルールベースAIが得意な領域」と「大規模言語モデル（LLM）が得意な領域」の整合性を取る難しさを示唆しています。
従来のGoogle Assistantは、アラームの設定、家電の操作、特定のアプリ起動といった「定型的なタスク（コマンド）」を迅速かつ確実に実行することに特化してきました。これらは入力に対して一意の出力を返す「決定論的」な処理です。一方でGeminiのようなLLMは、文脈を理解し創造的な回答を生成する「確率論的」な処理を得意としますが、単純なコマンド処理においては、応答速度（レイテンシ）や確実性の面で従来型に劣る場合があります。
ユーザー体験における「賢さ」と「速さ」のトレードオフ
生成AIをプロダクトに組み込む際、多くの企業が直面するのがこの「UXのギャップ」です。ユーザーはAIに対して高度な対話を求める一方で、日常的な操作においては「即座に反応すること」や「期待通りに動作すること」を最優先します。
例えば、スマートホームの照明を消すという単純な操作において、LLMが推論を行い数秒待たされることは、ユーザー体験の著しい低下を招きます。GoogleがGeminiへの移行を慎重に進めている背景には、こうした既存機能の利便性を損なわずに、いかに生成AIの付加価値を上乗せするかという、極めて実務的な課題があると考えられます。
日本企業におけるAI実装への視点：ハイブリッドな設計
この事例は、日本企業が自社サービスや社内システムにAIを導入する際にも重要な示唆を与えています。現在のトレンドは「すべてを生成AIで解決する」方向に傾きがちですが、実務的には「既存のロジックと生成AIのハイブリッド構成」が最も現実的な解となるケースが多々あります。
例えば、カスタマーサポートのチャットボットにおいて、住所変更や残高照会といった定型手続きは従来のシナリオ型ボットやAPI連携で処理し、複雑な相談やマニュアル検索のみをLLMに任せるといった切り分けです。特に日本の商習慣では、情報の正確性や手続きの厳密さが求められるため、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクを回避するためにも、この使い分けは重要です。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの事例から、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
- 適材適所の技術選定：「生成AI導入」自体を目的にせず、タスクの性質（定型か非定型か、即時性が必要か）に応じて、従来型システムと生成AIを使い分ける、あるいは組み合わせる設計を行うこと。
- UXを損なわない段階的移行：既存ユーザーがいるサービスの場合、生成AIへの全面刷新を一気に行うのではなく、ユーザーの利便性を維持しながら徐々に機能を置き換えていくアプローチがリスクを低減する。
- 「確実性」の担保：特に金融やインフラなど信頼性が重視される日本の産業においては、生成AIの出力をそのままユーザーに返すのではなく、ルールベースのガードレール（検証機能）を設けるなどのガバナンス対応が不可欠である。