投稿者 global-ai-media 
GoogleがAndroidにおける従来の「Googleアシスタント」から生成AI「Gemini」への完全移行を2026年まで延期するという報道は、AI業界に小さくない波紋を広げました。この判断は、単なる開発の遅れではなく、生成AIを実用的な「機能（Function）」として定着させることの難易度を示唆しています。本稿では、この事例を他山の石とし、日本企業が既存業務やプロダクトに生成AIを組み込む際に直面する「決定論的システム」と「確率論的AI」の統合課題について解説します。
生成AIは「何でも屋」だが「専門職」ではない
GoogleがAndroidデバイスにおけるデフォルトのアシスタント機能を、従来のGoogleアシスタントから大規模言語モデル（LLM）ベースのGeminiへ完全に切り替える計画を2026年まで先送りしたという事実は、企業向けAI活用の文脈でも非常に示唆に富んでいます。Googleのような圧倒的な技術力とリソースを持つ企業でさえ、既存のルールベースのシステムを生成AIで完全に置き換えるには、まだ数年の歳月を要すると判断したからです。
従来のGoogleアシスタントは、アラームの設定や家電の操作といった特定のタスクにおいて、事前に定義されたコマンドを確実に実行する「決定論的（Deterministic）」なシステムでした。一方、Geminiのような生成AIは、文脈理解や創造的な回答に優れる反面、出力が毎回異なる可能性がある「確率論的（Probabilistic）」な性質を持ちます。「電気を消して」と頼んだ際に、照明の歴史を語り出すリスクがゼロではないシステムを、生活インフラの基盤に据えることのリスク管理が、今回の延期の背景にあると考えられます。
UXにおける「賢さ」と「確実性」のトレードオフ
日本国内でプロダクト開発や社内システム構築を行う担当者が直面する最大の課題も、ここにあります。生成AIを導入すれば、確かにシステムは「賢く」なり、曖昧な指示も理解できるようになります。しかし、業務システムや顧客向けサービスにおいて最も重要なのは、多くの場合「確実性」と「応答速度（レイテンシー）」です。
LLMは計算コストが高く、単純なAPIコールに比べて応答に時間がかかります。また、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを完全に排除することは現状困難です。日本の商習慣や消費者は、サービス品質に対して非常に高い基準を持っています。「たまに間違えるが、話が面白いAI」よりも、「面白みはないが、絶対にミスをしないシステム」が求められる領域は依然として広大です。Googleの判断は、このユーザー体験（UX）の品質担保において、まだ生成AIが既存システムを完全代替する水準に達していないことを認めたものと言えるでしょう。
「置き換え」ではなく「オーケストレーション」へ
このニュースから得られる教訓は、「レガシーシステムをすべて生成AIに置き換えるべき」という極端な刷新論への警鐘です。むしろ、既存の堅牢なルールベースのシステムと、柔軟な生成AIをどう共存させるかという「オーケストレーション（統合制御）」の視点が重要になります。
例えば、顧客対応においては、複雑な文脈理解が必要な部分はLLMが担い、在庫確認や決済処理といった厳密性が求められる部分は従来のデータベースやAPIが担う、というハイブリッドな構成が現実解です。日本では多くの企業が長年運用してきた基幹システム（Legacy Systems）を抱えていますが、それらを無理にAIに置き換えるのではなく、AIを「インターフェース」として活用し、裏側の処理は既存資産を生かすアプローチが、コスト対効果とリスク管理の両面で推奨されます。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの事例を踏まえ、日本の経営層やエンジニアは以下の点を意識してAI戦略を策定すべきです。
1. 「エージェント化」への過度な期待を調整する
AIが自律的にタスクを完遂する「AIエージェント」は将来のトレンドですが、Googleでさえ2026年を見据える長期戦です。短期的なプロジェクトでは、AIに全ての操作を委ねるのではなく、「人間が最終確認する」あるいは「特定の参照タスクに限定する」といったHuman-in-the-loop（人間が介在する仕組み）の設計を前提にすべきです。
2. 既存資産（ルールベース）の価値を再評価する
「生成AI導入＝DX完了」ではありません。日本の組織文化において重視される「正確性」や「説明責任」を担保するためには、従来のルールベースの処理フローも依然として強力な武器です。AIはあくまで既存フローを補完・加速させる部品として位置づけるのが賢明です。
3. レイテンシーとコストの現実を見る
モバイルやWebサービスへの組み込みにおいて、LLMの推論待ち時間はUXを損なう可能性があります。すべてのインタラクションにAIを挟むのではなく、必要な場面でのみAIを呼び出すアーキテクチャ設計が、ユーザーの離脱を防ぐ鍵となります。