スマホAI競争：SamsungがPerplexityで三つ巴体制へ

SamsungがGalaxy AIにPerplexityを追加したというニュースが入ってきました。AppleがGeminiベースの新Siriを計画している中、Samsungは独自AI「Galaxy AI」にAIチャットボット搭載ブラウザのPerplexityを統合することで対抗姿勢を鮮明にしています。

これでGalaxyユーザーは、Gemini、Bixby、Perplexityという3つのAIアシスタントを使い分けられるようになります。個人的には、この「複数AIの併存」というアプローチは実用的だと感じます。汎用的なタスクはGemini、検索特化ならPerplexity、デバイス制御はBixbyと、用途に応じて最適なAIを選べるのは理にかなっています。

ただ、ユーザー体験の観点では、「どのAIを使えばいいのか」という混乱も生まれそうです。Appleの一本化戦略との優劣は、実際に使ってみないと分からないでしょう。

AIコーディングツールが実用フェーズに突入

開発現場でのAI活用が着実に進化しています。最近のAIに関する所感という記事では、「2025年はAIコーディングが一気に広まった年」と振り返られており、以前は95%の完成度だったものが、2026年にはさらに精度が向上しているとのこと。

この「95%」という表現が絶妙です。確かに、AIが生成したコードをそのまま使うのではなく、最後の仕上げを人間がやる、という使い方が定着してきた印象があります。完璧を求めるのではなく、下書きとして活用する。この割り切りが重要なんですよね。

一方で、コードを理解する超軽量MCPを作ったという記事では、AIコーディングツールの実運用における課題が指摘されています。コンテキストウィンドウがすぐに埋まる、処理が遅い、ハルシネーションが起きる——実際にコードベースで使うと、デモのようにはいかないんですよね。

この記事の筆者は、ASTベースの軽量MCPツール「cocoindex-code」を開発し、トークン消費を70%削減することに成功したそうです。大規模なリポジトリでAIを活用する際、こうした「トークン効率」への配慮が必要になってきているのは興味深い流れです。

AI時代に「生き残る」ための思考法

この先生きのこるにはという記事では、LLMを使いまくっている著者が、それでも感じる違和感について率直に語っています。LLM批判ではなく、「使い方を俯瞰して見直そう」という提案です。

確かに、AIツールが便利すぎて、思考プロセスをショートカットしてしまう危険性はあります。コードが書けるだけでなく、なぜそのコードが必要なのか、どういう設計思想なのかを理解することが、エンジニアとしての本質的な価値なんですよね。

Claude Codeで広告バナー200本を15分で作るという記事では、2つのサブエージェントを並列で動かして大量のクリエイティブを生成する手順が紹介されていました。こういう反復的なタスクこそAIの真骨頂ですが、最終的な品質判断は人間が行う必要があります。

セキュリティとインフラの地道な改善も重要

地味ですが重要なのが、AWSネットワーク関連サービスの外部接続リスク分類という記事。「このサービスがインターネットと繋がっているとは思っていなかった」というのは、本当によくあるセキュリティインシデントのパターンです。

SageMakerやCodeBuildなど、開発者が日常的に使うサービスが、意図せず外部と通信してしまうリスクを体系的に整理した内容は、実務で役立ちそうです。AIツールに頼るのも良いですが、こういう基礎的なセキュリティ知識は人間がしっかり把握しておくべきでしょう。

まとめ

スマホ市場ではAIアシスタント競争が激化し、開発現場ではAIツールが実用レベルに到達しつつあります。ただし、トークン効率やコンテキスト管理といった実運用の課題も見えてきており、ツールを「使いこなす」ための工夫が求められています。

AIに任せられる部分は積極的に活用しつつ、設計思想やセキュリティといった本質的な部分は人間が責任を持つ。この線引きが、これからのエンジニアに求められるスキルなのかもしれません。