投稿者 global-ai-media 
サムスン電子は、Googleの生成AIモデル「Gemini」を搭載したデバイスを今年中に約8億台へと倍増させる計画を明らかにしました。この動きは単なるハードウェアのスペック競争にとどまらず、AI処理をクラウドから端末側（エッジ）へ分散させる「オンデバイスAI」の普及が、グローバル規模で加速していることを示唆しています。
モバイルAIの覇権争いと「量の論理」
サムスンが発表した「Gemini搭載デバイスを8億台に拡大する」という計画は、スマートフォン市場におけるAI競争の激化を象徴しています。競合であるAppleが「Apple Intelligence」で巻き返しを図る中、サムスンはGoogleとのパートナーシップを強固にし、Androidエコシステム全体でのAI体験の標準化を狙っています。
ここで注目すべきは、AI機能が一部のハイエンドモデルだけの特権ではなくなりつつある点です。数億台規模の端末に生成AIが実装されるということは、AIが「あれば便利な機能」から「OSレベルのインフラ」へと変わる転換点を意味します。
オンデバイスAIとハイブリッドアーキテクチャの重要性
今回の拡大戦略の技術的な核となるのは、クラウド経由ではなく端末内部でAI処理を行う「オンデバイスAI（エッジAI）」と、高度な処理のみをクラウドに任せる「ハイブリッドAI」の考え方です。
Googleの「Gemini Nano」のような軽量モデルを端末上のNPU（Neural Processing Unit）で動かすことにより、以下の3つのメリットが生まれます。
- 低レイテンシ：通信を介さないため、翻訳や要約などのレスポンスが高速化する。
- コスト削減：クラウド側のGPUリソース消費を抑え、API利用料などの運用コストを低減できる。
- プライバシー保護：個人の機密データをクラウドに送信せず、端末内で処理を完結できる。
特に日本企業においては、情報の秘匿性が高い業務データをクラウドに上げることに抵抗感を持つケースが少なくありません。オンデバイスAIの進化は、こうしたセキュリティ懸念に対する有力な解となります。
開発者と企業が直面する課題
一方で、実務的な課題も残されています。オンデバイスで動作する小規模言語モデル（SLM）は、クラウド上の巨大モデル（LLM）に比べて知識量や推論能力に限界があります。複雑な文脈理解や専門的な回答においては、依然として誤情報（ハルシネーション）のリスクや精度の低下が懸念されます。
また、AI処理によるバッテリー消費や端末の発熱といったハードウェアへの負荷も、ユーザー体験を損なう要因になり得ます。企業が自社アプリやサービスにこれらのAI機能を組み込む際は、クラウドとエッジの役割分担を適切に設計するエンジニアリング能力が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
サムスンの事例は、ハードウェアとAIモデルの融合が不可逆的なトレンドであることを示しています。日本のビジネスリーダーや開発者は以下の点を意識すべきです。
1. 「データを出さない」AI活用の検討
機密情報や個人情報を含む業務（議事録作成、顧客対応の一次処理など）において、オンデバイスAIを前提としたワークフローを設計することで、コンプライアンスリスクを低減しつつ生産性を向上させることが可能です。社用端末の選定基準として、NPU性能やオンデバイスAI対応の有無が重要になります。
2. ユーザー体験（UX）の再設計
スマートフォンのOSレベルでAIが利用可能になることで、ユーザーは「アプリを開いてAIを使う」のではなく、「操作の過程で自然にAIが支援してくれる」体験を求めるようになります。自社アプリやサービスも、OS標準のAI機能といかにシームレスに連携できるかが競争力の鍵となります。
3. コストと精度のバランス感覚
すべてを自社開発や高額なクラウドAPIに頼るのではなく、プラットフォーム（Android/iOS）が提供する標準AI機能をうまく「タダ乗り」して活用する視点が必要です。差別化すべきコア機能と、汎用AIに任せる機能を明確に分けることが、ROI（投資対効果）の高い開発につながります。