投稿者 global-ai-media 
SamsungがGoogleの生成AIモデル「Gemini」を搭載したデバイスを大幅に拡大する方針を打ち出しました。これは単なるスマートフォンへの機能追加にとどまらず、エッジデバイスにおけるAI処理の標準化競争が本格化したことを意味します。この動きが日本の製造業やアプリ開発、企業のセキュリティガバナンスにどのような影響を与えるのかを解説します。
SamsungによるGemini搭載拡大の背景
Samsungは、Googleの生成AIモデルであるGeminiを搭載したデバイス数を大幅に増やす計画を明らかにしました。これまでフラッグシップモデルであるGalaxy S24シリーズなどで先行していたAI機能（Galaxy AI）を、より幅広いラインナップやウェアラブルデバイス等へ展開していく狙いがあると見られます。
この動きは、スマートフォン市場が「スペック競争」から「AI体験競争」へと完全にシフトしたことを象徴しています。ユーザーはもはや、個別のAIアプリを立ち上げるのではなく、OSレベルやハードウェアレベルで統合されたAIアシスタント（翻訳、要約、画像編集など）を、日常の操作の中で意識せずに利用する形へと移行しつつあります。
クラウドAIとオンデバイスAIのハイブリッド戦略
このニュースの核心は、クラウド経由で処理する巨大なAIモデルと、端末内（オンデバイス）で処理する軽量なAIモデルの使い分けが進んでいる点にあります。
GoogleのGeminiには、データセンターで動く高性能な「Pro/Ultra」と、モバイル端末上で動作する効率的な「Nano」が存在します。Samsungのデバイス拡大戦略は、このオンデバイスAI（エッジAI）の普及を加速させるものです。通信遅延がなく、オフラインでも動作し、何よりユーザーのプライバシーデータを外部に出さずに処理できるという点は、セキュリティ意識の高い日本市場においても重要な差別化要因となります。
日本のハードウェア・製造業へのインパクト
日本は伝統的にハードウェアや組み込みソフトウェアに強みを持ちますが、スマートフォンやPCなどのコンシューマー向けプラットフォームでは海外勢に押されているのが現状です。
SamsungとGoogleの強固な連携は、OS（Android）と半導体、そしてAIモデルが垂直統合されつつあることを示しています。日本の電機メーカーや自動車産業、IoT機器メーカーにとっても、単に「AI機能を搭載する」だけでなく、GoogleやOpenAIなどのプラットフォーマーとどのように連携するか、あるいは独自の特化型小規模言語モデル（SLM）を自社ハードウェアにどう組み込むかという、戦略的な意思決定が迫られています。
企業ガバナンスとセキュリティの観点
日本企業が従業員にスマートフォンやタブレットを支給、あるいはBYOD（私物端末の業務利用）を許可する際、これまではMDM（モバイルデバイス管理）ツールなどでアプリの制御を行うのが一般的でした。
しかし、OS標準機能として強力な生成AIが組み込まれるようになると、従来の「アプリ単位の制限」では情報漏洩リスクをコントロールしきれない可能性があります。一方で、オンデバイスAIであればデータがクラウドに送信されないため、セキュリティポリシーによっては逆に導入しやすくなる側面もあります。情報システム部門は、OSレベルのAI機能をどう管理・活用するか、ポリシーの再策定が必要になるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSamsungとGoogleの動向を踏まえ、日本企業は以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
1. 「オンデバイスAI」前提のサービス設計
アプリ開発やサービス提供を行う企業は、クラウドAPIだけでなく、ユーザーの端末内にあるAIチップ（NPU）を活用する設計を視野に入れる必要があります。これにより、通信コストの削減やレスポンスの向上が期待できます。
2. ハードウェアとAIの融合戦略
製造業においては、汎用的なLLM（大規模言語モデル）をそのまま使うのではなく、特定のタスクに特化した軽量モデルを自社製品（家電、ロボット、自動車など）に組み込むことで、海外プラットフォーマーに対する競争力を維持・強化できる可能性があります。
3. ガバナンスの見直しと「シャドーAI」対策
従業員が使うデバイスにAIが標準搭載される時代において、一律の禁止は生産性を阻害します。「入力データが学習に使われない設定になっているか」「処理がオンデバイスで完結しているか」といった技術的な裏付けをもとに、利用ガイドラインを柔軟に更新していくことが求められます。