HPがAIデバイスのハイブリッド時代への移行を主張

2026年8月26日（水）— HP（HPQ）は「The Six Five Summit: AI Unleashed 2026」において、パーソナルコンピューターが基本的な業務ツールから個人向けインテリジェンスデバイスへと進化しつつあるという見解を示した。このメッセージには機会とリスクの両面が含まれている。企業はより多くの処理をデバイス側に移行することでAIコストを削減しセキュリティを強化できる一方、エージェント型AIの普及に伴い、新たなガバナンス・ソフトウェア・管理上の課題にも直面することになる。

主なポイント

• HPは、企業がより多くのAIエージェントを職場に導入するにつれ、PC市場が「パーソナルインテリジェンス」デバイスへとシフトしていると述べた。
• 同社によると、約72%の組織がAIエージェントを導入または試験運用しており、これによりより多くの推論処理がデバイスやオンプレミスシステムへと移行しつつある。
• HPはクラウドAIコストの急騰を強調し、ある顧客の年間支出が2,000万ドルから2億〜3億ドルへと増加した事例を紹介した。
• 同社によると、ローカル推論により従業員1,000人あたり65万ドルのコスト削減が可能であり、モデルが高度化するにつれ削減額は従業員1,000人あたり200万ドルに達する可能性があるという。
• HPは2028年までにエージェント型AIの市場規模が6兆ドルに達すると見込んでおり、PCカテゴリーがプレミアム価格設定やソフトウェア・サービスの成長から恩恵を受けると予測している。

冒頭セッション：インテリジェンスデバイスとしてのPC

HPのパーソナルシステム部門プレジデントであるケタン・パテル氏は、企業がコンピューターを活用する方法に大きな変化が生じていると述べた。同氏の見解では、PCはもはや単なる業務用デバイスではなく、コンテキストを理解し、エージェントをサポートし、ユーザーがAIとより直接的に連携できるシステムへと進化しつつある。

パテル氏は、この変化が企業におけるAIエージェントの急速な普及によって推進されていると述べた。同氏によると、「ほぼ72%」の組織が「エージェントを導入または試験運用」しており、自律型エージェントによってデバイスに組み込まれるインテリジェンスの量が増加するという。

The Six Five SummitのダニエルおよびパトリックMoorhead氏が司会を務めたこの議論では、この変化がクラウド専用AIモデルからの広範なシフトの一環として位置づけられた。HPは、一部の処理がクラウドに残り、一部がオンプレミスシステムに移行し、さらに多くの推論処理がデバイス自体で実行されるハイブリッドアーキテクチャを想定している。

財務・経済的な圧力

HPの主張は技術的なものにとどまらず、財務的な観点も含んでいた。パテル氏は、クラウドAIのコストが急速に上昇しており、経営幹部レベルの課題となりつつあると述べた。

• ある顧客は、前年度にAIモデルを従業員に展開する際に2,000万ドルを支出したという。
• 今年、その顧客の請求額は2億〜3億ドルに膨らみ、依然として増加し続けている。
• HPの試算では、基本的なローカルモデル推論により従業員1,000人あたり65万ドルのコスト削減が可能である。
• より高度なモデルをローカルに展開した場合、削減額は従業員1,000人あたり200万ドルに達する可能性がある。

パテル氏は、こうしたコスト構造の変化により、かつてはIT部門が主導していた意思決定に最高財務責任者（CFO）が関与するようになっていると述べた。また、最新のAIツールへのアクセスを維持しながら支出を管理しようとする企業にとって、「トークン効率」が中心的な課題となっていると説明した。

事業戦略：HPの3層構造アプローチ

HPは、AIを職場に導入するための3段階の戦略を概説した。

• デバイス層：HPは、音声・映像・センシング機能を含む高度なコンテキスト認識能力を備えたインテリジェントデバイスを開発している。パテル氏によると、現行のノートパソコンは200億パラメーターのオープンソースモデルをホストできるほか、次世代システムでは最大1,200億パラメーターのモデルをローカルでホストできるという。
• エコシステム層：HPは、エージェントがデバイスやタスクをまたいで機能できるよう、PCがプリンター・周辺機器・その他の職場インフラとシームレスに連携することを目指している。
• IT管理プレーン：HPは、Workforce Experience PlatformおよびWolf Securityスタックが、大規模なデバイス群全体にわたるガバナンス・セキュリティポリシー・エージェント展開の管理を支援するよう設計されていると述べた。

同社によると、オンプレミスインフラは最大1兆パラメーターのモデルをホストできるため、企業はワークロードの配置において高い柔軟性を持つことができるという。

またHPは、ソフトウェア開発がローカル処理へとシフトしていることも指摘した。パテル氏は、2024年時点でオンデバイスAI機能の開発が全体のわずか2%にとどまっていたことを挙げ、業界がエッジベースの推論処理へと急速に移行していることを強調した。

今後の見通し：ハイブリッドAIとプレミアムPC

パテル氏は、推論処理の将来は「分散型またはハイブリッド型」になると述べた。このモデルでは、大規模なモデルトレーニングや高度な推論、より強力なアクセスを必要とする特定のユーザー層に対してクラウドコンピューティングが引き続き重要な役割を果たす。しかし、特定の業種やユーザーの役割に関連する多くの企業ワークロードは、デバイス上またはオンプレミスで処理できるとした。

同氏は、このシフトを形成するいくつかの要因を挙げた。

• データ主権：企業は、すべてのデータをクラウドモデルに送信するのではなく、独自データや知的財産を自社内に保持することを望んでいる。
• パーソナライゼーション：エージェントは個々のユーザーのコンテキストを反映する必要があり、これによりデバイスレベルでの処理が有利となる。
• ワークロードの経済性：企業はコスト・セキュリティ・ガバナンスに基づいて、各タスクをどこで実行するかを選択することになる。
• プレミアム化：HPは、AI機能がハイエンドPCの価値を高め、より高い利益率の余地を生み出すと考えている。

パテル氏は、エージェント型AIの市場規模が2028年までに6兆ドルの総アドレス可能市場に達する可能性があると述べた。その機会の中で、PC業界はハードウェア販売だけでなく、これまで十分に取り込めていなかったソフトウェア・サービス・エコシステム関連の価値も獲得できると述べた。

同氏は、今回の変化をマルチメディア、DOSからWindowsへの移行、インターネット時代、ゲーミング、リモートワークといった過去のテクノロジー転換期と比較した。それぞれの転換期において、新たなコンピューティングの波が製品設計とビジネスモデルの両方を変革したと示唆した。

Q&Aハイライト：ガバナンス・調達・ソフトウェアの課題

質疑応答セッションでは、企業が新たなハードウェア機能に合わせてポリシーや調達プロセスをいかに迅速に適応させられるかという点が議論の焦点となった。

• ガバナンスの遅れ：HPは、ハードウェアの進化が企業ポリシーの整備を上回るペースで進んでいると述べた。多くのIT部門では、どのワークロードをオンデバイスで実行し、どれをクラウドに残すべきかを判断するための明確なルールがいまだ整備されていない。
• ITの複雑性：パテル氏は、組織が近い将来、30万台のデバイスと300万のエージェントを同時に管理する必要が生じる可能性があり、新たなセキュリティおよびコントロール上の要求が生まれると述べた。
• 調達の変化：同氏は、企業の提案依頼書（RFP）がローカル推論・プライバシー・オンプレミスサポートを含むハイブリッドAIのニーズを反映し始めていると述べた。
• ソフトウェアの成熟度：HPは、オンデバイスAIが本格的に普及する前に、ソフトウェア面でさらなる大幅な開発が必要であると述べた。
• 経営幹部の関与：AIコストの増大により、このテーマがIT部門からCFOや戦略企画チームへと移行しつつある。

パテル氏は、ローカルAI実行のセキュリティ・プライバシー・コスト管理における価値については市場がすでに理解しているが、政策的な枠組みの整備が追いついていないと述べた。この乖離が、ハードウェアがすでに対応可能な状態にあるにもかかわらず、移行に時間を要する理由の一つであると説明した。

市場への示唆

HPのプレゼンテーションは、AIサイクルの次のフェーズがデバイスハードウェア・エンタープライズソフトウェア・セキュリティツールを組み合わせられる企業に有利に働く可能性を示唆している。PC業界にとっては、企業がローカルモデルやエージェントをサポートするためにシステムをアップグレードするにつれ、より持続的な更新サイクルが生まれる可能性がある。

企業にとってのメッセージはより慎重なものであった。AIの導入は生産性を向上させる可能性がある一方で、コスト・複雑性・ガバナンスリスクも増大させる。その結果、多くの企業は単一のモデルに依存するのではなく、デバイス・オンプレミスシステム・クラウドにまたがってワークロードを分散させる可能性が高い。

HPの見解では、このシフトによってPCの価値は低下するのではなく、むしろ高まるとしている。同社は、最大規模のモデルや最も要求の高いタスクがクラウドに残る中でも、デバイスがユーザーとエージェントの主要な接点となると確信している。

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