23 November, 20251. オンデバイスAIの潮流
- LLMの軽量化が進み、スマホ上で要約・翻訳・画像生成が可能に。
- 個人データをクラウドへ送らずに処理できるため、プライバシー需要にマッチ。
- PII規制が厳しい医療・金融でもPoCが増加。
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2. 設計原則
- データ最小化: 推論に不要な属性は即座に破棄。
- モデル更新の信頼性: OTAアップデートに署名を付け、ロールバック手段を用意。
- 透明性: 端末内で何が処理されるかUI上で明示し、ログ閲覧手段を提供。
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3. アーキテクチャ例
- on-device推論エンジン（例: Core ML、NNAPI）＋セキュアエンクレーブ。
- 非同期でクラウドへフィードバックを送る際は匿名化IDを利用。
- フェデレーテッドラーニングでモデル改善を図る場合は、端末側で差分プライバシーを適用。
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4. UXと信頼
- 許可設定はタスク単位で提示し、「今だけ許可」オプションを用意。
- AIが行った処理をタイムライン化し、ユーザーが削除できるようにする。
- バッテリー/データ使用量を可視化し、安心感を提供。
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5. KPI例
| KPI | 目標 |
|---|---|
| オフライン処理率 | 80%以上 |
| プライバシー苦情件数 | 月次0件 |
| モデル更新成功率 | 99.9% |
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6. まとめ
オンデバイスAIはユーザーの信頼を得る最大のチャンスです。プライバシー中心の設計を徹底し、透明性と制御性を担保することで、競合と差別化できます。
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