ジョニー・アイブとOpenAIの秘密のAIデバイス：野心、現実、そして展望に関する質問と回答

Humane & Rabbit の惨事の後: 話題になった OpenAI デバイスも大失敗に直面するのか?

そのビジョンは壮大なものだ。Appleの数々の成功を支えた伝説的デザイナー、ジョナサン・アイブと、AI革命の牽引役であるOpenAIが、まさにポスト・スマートフォン時代を先導するデバイスを共同開発している。その中核となるのは、スクリーンレスでカメラとマイクを通して周囲の状況を常に認識し、日常生活をプロアクティブにサポートするインテリジェントアシスタントだ。これは、アンビエントコンピューティングと呼ばれる、人工知能と現実世界のシームレスな接続を実現するものだ。

しかし、華やかな外見の裏では、事態は悪化の一途を辿っています。最近の報道では、根本的な問題に阻まれ、成功は確実ではないプロジェクトの様相が描かれています。Humane AI PinやRabbit R1といった競合製品の最近の大きな失敗は、デバイス分野全体に大きな影を落とし、既存のアプリエコシステムを超えた道のりがいかに険しいかを物語っています。未解決の設計問題から、処理能力やバッテリー寿命の技術的限界、そして「常時接続」デバイスに伴う倫理的およびプライバシーに関する深刻な懸念まで、課題は山積しています。

Humaneは、レーザー投影で情報を表示する小型ウェアラブルデバイス「Humane AI Pin」を開発したスタートアップ企業です。革新的なAI搭載アシスタントとして宣伝されていましたが、技術的な問題、処理速度の遅さ、ユーザーとの関連性の低さ、そして高額な価格（700ドル＋月額24ドル）といった問題を抱えていました。Humaneは2025年2月末に製品の販売を中止し、残りの資産をHPに売却しました。AI Pinは機能しなくなりました。同社は、野心的ながらも失敗したテクノロジーガジェットの典型的な例とされています。

Rabbit AIは、AI搭載ウェアラブルデバイス「Rabbit R1」もリリースしました。当初は大きな期待を集めましたが、ユーザーにとって重要な機能の不足、ハードウェアの問題、そして明確なメリットやターゲットユーザー層の欠如など、批判の声が上がりました。批判や関心の低下にもかかわらず、Rabbit R1はメモリーダイアリーなどの新機能を搭載し、現在もサポートが続いています。しかし、Rabbit AIもAI技術（Large Action Model）の改良に失敗すれば、独自のセールスポイントとターゲットユーザー層を明確に定義できず、失敗するリスクがあります。

Humane AI PinとRabbit R1の両製品は、主にユーザーニーズの見当違い、技術的な欠陥、そして市場志向の欠如により、失敗作とみなされています。これらは、2026年に独自のAIデバイスをリリース予定で、実用的な機能、使いやすさ、データ保護のバランスといった同様の課題に直面しているOpenAIにとって、警鐘を鳴らすものとなっています。

簡単な説明:

• Humane AI Pin: AIアシスタント用レーザー投影機能付きウェアラブル。技術的に未熟で高価、製造中止。HPが残り物を購入した。
• Rabbit R1: 音声アシスタント機能付きAIウェアラブル。機能が弱く、ハードウェアに問題あり。現在も稼働中だが、岐路に立っている。

厳しい市場状況と音声AIガジェットの既知の問題を考えると、OpenAIが新しいデバイスでも失敗する可能性があるという疑問は現実的だと考えられる。

本稿では、この野心的なプロジェクトの現状を検証します。その野心と現実性に関する最も重要な疑問に答え、具体的な技術的・概念的ハードルを解説し、この壮大なビジョンが現実の製品となり得るのか、それともAIの次なる大失敗作となるのか、展望を述べます。

スクリーンのない生活：ジョニー・アイブスとOpenAIの偉大なAIビジョンは崩壊の危機に瀕している

重要な発見：OpenAIとジョナサン・アイブが開発中のスクリーンレスAIデバイスは、困難な局面を迎えています。技術的なハードル、未解決の設計上の決定、コンピューティング能力、そしてデータ保護の問題が開発スケジュールを遅延させ、市場に根本的な疑問を投げかけています。成功は可能ですが、決して保証されているわけではありません。他のAIガジェットの最近の失敗は、スマートフォンを超えることがどれほど困難であるかを物語っています。

OpenAI/Jony Ive プロジェクトとは実際何ですか?

これは、スマートフォンとほぼ同じサイズの、スクリーンレスな新しいAIデバイスです。カメラ、マイク、スピーカーで周囲の状況を認識し、音声、オーディオ、そしてコンテキストのみでユーザーとインタラクションします。目指すのは、「常時接続」のアシスタント。従来の起動ワードを必要とせず、センサー情報を継続的に収集し、状況を理解し、日常生活の中でユーザーを積極的にサポートします。つまり、アプリタイルの代わりにアンビエントコンピューティング、タッチスクリーンの代わりに即時のインタラクションを実現するということです。

スマートフォンで何でもできるのに、なぜデバイスが必要なのでしょうか?

スマートフォンはアプリエコシステムを備えた汎用的なデバイスですが、インタラクションとコンテキストは断片化されています。専用のAIデバイスは、インタラクションを統合し、応答時間を最小化し、視覚、聴覚、空間といったコンテキストを主要な信号として活用することができます。これにより、認知負荷の軽減、リアルタイムの支援、より自然な操作性の向上が期待され、ディスプレイを超えた次世代のコンピューティングへの架け橋となるでしょう。

開発はどこにありますか？そしてゴーレムは何を報告しますか？

いくつかの、時には根本的な問題が進捗を遅らせています。報告書によると、プロジェクトは以下の問題に苦しんでいます。

• 不明瞭な設計上の決定（フォームファクター、インタラクションモデル、「常時オン」の動作）
• 計算能力、エネルギー効率、インフラにおける技術的な限界
• アシスタントの未解決のデータ保護および行動上の問題、
• サプライ チェーンと最終組立計画における依存関係。

さらに、OpenAIは消費者向け製品を効果的に運用するために、コンピューティング能力を大幅に拡大する必要がある。製造パートナーとしてLuxshareが名を連ねているが、最終組み立ては他の場所で行われる可能性がある。

アクティベーションワードなしの「常時オン」は技術的および倫理的に現実的でしょうか?

技術的な理由から、このような行動には、クラウドが生データで溢れかえるのを防ぐため、極めて効率的で低遅延のセンサー処理、堅牢な環境分析、そして優れたデバイス内分類機能が必要です。倫理的およびデータ保護の観点から、継続的な視聴と監視には、透明性、同意、データの最小化、エッジ処理、そしてアクセス制御に対する高い要求が求められます。支援と干渉のバランスが重要な課題と考えられています。言い換えれば、「変なパートナー」ではなく、頼りになる友人であることです。

具体的にどのような技術的なハードルが挙げられますか?

最も大きな障害は次の 4 つの領域に分けられます。

• コンピューティングインフラストラクチャとLLMサービス：マルチモーダルでコンテキストリッチな回答を低レイテンシで実現するスケーラブルな推論は、コストと複雑性に伴って複雑です。OpenAIは、量産製品を安定的に提供できるようになる前に、その機能を拡張する必要があります。
• エネルギーとデバイス上の AI: 常時オンのセンシング、ウェイクワードを必要としない検出、継続的なコンテキスト追跡には、バッテリー寿命と熱予算を満たすために、非常に効率的なデバイス上のモデルとハードウェア アクセラレータが必要です。
• 設計によるデータ保護: アクティベーション ワードなしで常時オンにするには、エッジ処理、仮名化、ローカル バッファリング、きめ細かな権限、およびユーザー コントロール インターフェイスに関する堅牢なアーキテクチャ上の決定が必要です。
• フォームファクターとUX：画面がない場合、音声、触覚フィードバック、そして場合によっては投影や光信号などを含む、明確で一貫性のあるインタラクションロジックが必要です。市場比較では、インタラクションが曖昧だとユーザーの不満や返品につながることが示されています。

なぜコンピューティング能力がボトルネックになるのでしょうか?

現代のマルチモーダルモデルの推論コストは、コスト削減にもかかわらず依然として高く、デバイスがコンテキスト認識に基づいて継続的に応答するためには、レイテンシ要件が増大します。スケーリングには、大規模なGPU/アクセラレータ容量、電源、そして堅牢なグローバルレイテンシアーキテクチャが必要です。同時に、プライバシー、レイテンシ、そしてコストを改善するために、機能をデバイス（エッジ/デバイス内AI）にオフロードする圧力が高まっています。これは、新しいハードウェア、モデルの蒸留、そして品質の妥協を必要とします。

Ive/OpenAI のビジョンは、これまでの AI ガジェットと何が違うのでしょうか?

目標は、マルチモーダル性、コンテキスト、アシスタンスをより深く統合し、アプリランチャーではなく「AIのための端末」を実現することです。実装は、常時オンのセンサーとアンビエントインタラクションを備えた、意図的にスクリーンレスなアプローチを採用し、エレガントで控えめな存在感を重視しています。ハードウェアとソフトウェアの一貫性を融合させることに重点が置かれており、これはアイブ氏がこれまで築き上げてきたアプローチです。対照的に、Humane AI PinとRabbit R1は、発熱、バッテリー寿命、現場でのパフォーマンスの低さ、そして返品の問題に悩まされていました。

Humane AI PinとRabbit R1の失敗から何を学ぶことができるでしょうか？

いくつかあります。まず、使い慣れたスマートフォンの機能を新しいガジェットに移植するだけでは不十分です。次に、バッテリー寿命、熱安定性、そして実際のタスクのパフォーマンスは、動画撮影よりも重要です。3つ目に、優れたサービスオーケストレーションがなければ、音声操作はアプリの使用よりも遅くなります。4つ目に、ユーザーは、具体的な付加価値と透明なコントロールがなければ、常に「聞き耳を立てている」テクノロジーを許容しません。5つ目に、返品率と信頼の喪失は、新興カテゴリーを破壊しています。

Luxshare は製造業においてどのような役割を果たしていますか?

LuxshareはAppleエコシステムの中核サプライヤーとみなされており、ある報道によると、少なくとも1つのOpenAIデバイスの製造パートナーとなっている。Goertekなどの他の潜在的サプライヤーは、例えばスピーカーモジュールの提供が見込まれる。最初の量産開始は2026年末から2027年初頭になる可能性が高いと示唆されている。Luxshareはウェアラブル、AR光学系の統合、高度に自動化された組立技術の分野で豊富な経験を有しており、その品質と歩留まりは高い評価を得ている。

市場はスクリーンレス AI ハードウェアの準備ができていますか?

状況は相反する。プラス面としては、AIの急速な普及、推論コストの低下、エッジAIとセンサーを豊富に搭載したハードウェアの進歩、そしてよりシンプルなインタラクションへの強い需要が挙げられる。マイナス面としては、アプリエコシステムへの慣れ、プライバシーへの高い配慮、未解決の幻覚、そしてスマートフォンベースのAIアシスタント（Apple、Google、Perplexity）による堅牢な代替手段の存在が挙げられる。近年の製品の失敗は、明確な「キラーユースケース」が存在しない、エラーが発生しやすい初期の市場段階を示唆している。

主要プラットフォームはどのような位置づけにあるのでしょうか?

• Appleは、デバイス内パイプライン、プライバシー重視の機能、そして深く統合されたサービスによって、iPhoneエコシステムにおけるAIの統合を進めています。スマートフォンのユーザーベースは強固で、ユーザーの習慣も安定していますが、一方で、外部ガジェットは苦戦を強いられています。
• Google は Gemini をテレビなどのデバイス クラスに拡張し、AI 機能を既存のハードウェア カテゴリに押し上げています。ユーザーはプラットフォームを切り替えることなく対話できます。
• ドイツテレコムとパートナーは、「AI フォン」を通じて、「アプリ不要」でもバックグラウンドで AI オーケストレーションを実行し、スマートフォンの UX レイヤーとして機能できることを実証しました。
• OpenAIはIveとともに、ディスプレイの先にある新しいフォームファクターに注力している。これはリスクを伴うが、カテゴリを定義する可能性を秘めた道である。

OpenAI がターゲットとする製品カテゴリーはスマートスピーカー、ウェアラブル、デスクトップデバイスでしょうか?

報告書では、常時接続のデスクトップデバイス、ディスプレイのないスマートスピーカーのようなデバイス、モバイルアシスタント、あるいは小規模な製品ファミリーなど、様々な選択肢が提示されています。情報筋によると、プロトタイプ段階にあり、フォームファクタも不明確ですが、共通点はOpenAIのLLMへのディープエンベデッド化とコンテキストアウェアなインタラクションです。

常時接続テクノロジーでデータ保護を効果的に解決するにはどうすればよいでしょうか?

実用的な方法は次のとおりです。

• 検出および事前フィルタリング段階での厳密なエッジ処理、
• 最小化された仮名化された特徴のローカルバッファリングと選択的送信、
• きめ細かな操作モード（プライバシーゾーン、ミュート/カバー/シャッターハードウェア）
• 録音/送信中は目に見えるインジケーターが点灯します。
• データパス、削除、リリースの監査可能性とユーザーコントロールパネル
• 標準化された AI リスク監視 (データにおける AI の使用に対する「常時オン」の防御)。

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どのようなスケジュールが現実的でしょうか?

公式発表では、設計とインフラの問題が2025年または2026年に解決されると仮定した場合、最初のハードウェアの波は2026年後半から2027年になると見込まれています。しかし、最新の報道によると、現在も課題が残っており、スケジュールがさらに遅れる可能性も示唆されています。

画面なしでデザインするのはなぜ難しいのでしょうか?

画面は、確認、状況に応じた表示、エラー処理、マルチタスクなど、多くの問題を巧みに解決します。ディスプレイがない場合、聴覚・音声インターフェース、触覚信号、そして場合によっては投影や照明によって、インタラクション空間全体をカバーする必要があります。これには、優れた音声認識、対話管理、エラー耐性、そして時間に基づく動作が求められます。さらに、デバイスは質問される前に「正しく」予測しなければならないというプレッシャーが高まり、これは大きなハードルとなります。

どのようなビジネスリスクが潜んでいるのでしょうか。また、そのリスクをどのように軽減できるのでしょうか。

• コストリスク：推論コストとハードウェアコストの高騰は価格上昇につながる可能性があります。対策：エッジAI、モデル蒸留、階層化されたサービスレベル、パートナーシップ、サービス補助金。
• 責任と信頼：常時接続と幻覚は不正行為を助長する。対策：保守的なデフォルト設定、安全な機能領域、厳格なガバナンス、そして人間参加型のメカニズム。
• 市場の受容性：明確な付加価値がなければ、売上と収益の低迷はリスクとなります。対策：焦点を絞った「Jobs to be done（実行すべき仕事）」、ターゲットグループの細分化、パイロットプロジェクト、そして幅広い製品群における確かな有用性。
• 競争：スマートフォンプラットフォームはAIをより深く統合しつつあります。対抗策：独自の利用コンテキスト、より迅速なタスク解決、そしてアプリオーケストレーションを超えた真のアンビエントインテリジェンス。

信頼できる「キラーユースケース」とはどのようなものでしょうか?

おそらく単一の「キラー」ではなく、相互作用を著しく促進する機能の閾値です。

• 日常生活におけるタスクオーケストレーション（予定、ルート、リマインダー）を、手動のアプリ手順なしで、スマートフォンよりも速く、即座に、エラーなく実行できます。
• 視覚的な日常生活支援: コンテキストベースの認識、説明、家事や仕事の活動の支援、非常に低い遅延。
• 室内の予防的な安全性と快適性: プレゼンスとアクティビティのコンテキストに埋め込まれた、関連する場合にのみトリガーされるインテリジェントな通知。
• エッジファーストのデータ主権: 明確で目に見える境界、ローカル学習、信頼を生み出すプライバシー設計。

現在の問題について、独立した報告書は何と言っていますか?

ドイツの複数のテクノロジーメディアや業界ポータルは、常時接続の動作、データ保護、コンピューティング能力、スマートスピーカーとモバイルアシスタントの明確な位置づけ、市場投入の難しさ、そして遅延の可能性など、技術的および概念的なハードルについて繰り返し報道しています。核となるメッセージは、需要は高いものの、実装がまだ成熟していないということです。

他のプロバイダーは「アプリフリー」のビジョンにどのように反応していますか?

• Telekom：AIフォンとPerplexityの連携により、スマートフォンでのアプリ利用に代わるアプリオーケストレーションの実現を実証します。これにより、別のデバイスを持ち歩く必要性が減り、既存の習慣を活用できるようになります。
• Google: Gemini を TV などのカテゴリに配布し、新しいデバイス クラスなしで日常生活での存在感を拡大します。
• Apple: デバイス上およびシステムの統合を推進し、AI インタラクションを既存のハードウェア チャネルにシームレスに組み込みます。

アンビエントコンピューティングはフレームワークとしてどのような役割を果たすのでしょうか?

アンビエントコンピューティングは、まさにその目標を言い表しています。それは、特別な入力なしに、背景に溶け込み、プロアクティブに支援し、状況に応じて動作するテクノロジーです。OpenAI/Iveデバイスは、こうしたインタラクションを実現する手段となるでしょう。しかし、アンビエントインテリジェンスには、成熟したセンサー技術、信頼性の高いAI解釈、エッジ処理、そして倫理的に健全なデータ保護アーキテクチャが必要です。この目標への道は、段階的ではなく、進化的なものです。

2026 年/2027 年までに進歩を示す指標は何ですか?

• エッジ AI/NPU はより高速、より安価、よりエネルギー効率が高くなり、モデル圧縮と蒸留マルチモーダル性が急速に進化しています。
• Luxshare のようなサプライ チェーン パートナーは、高度に自動化された製造、ウェアラブル/AR の専門知識、歩留まりの経験を持っています。
• クロスプラットフォーム AI の利用可能性 (Gemini、Copilot、Perplexity) により、会話型インタラクションに対するユーザー受容性が向上し、デバイス インテリジェンスに対する期待が高まっています。

どのような警告サインが残っていますか?

• オープンな状況での持続的な幻覚および不正行為。
• デモを超えた実際のアプリケーションにおけるレイテンシと信頼性の問題。
• プライベート空間における常時オンのセンサーに対するデータ保護の懐疑論。
• 付加価値が明らかでない場合に「なぜスマートフォンを使わないのか？」という反射的な反応。

単一のデバイスよりも製品ファミリーの方が合理的でしょうか?

はい。階層化されたポートフォリオ（例えば、室内インテリジェンスと高い省エネ・高性能プロファイルを備えた据置型アンビエントデバイスと、モバイルで省電力なコンパニオンデバイス）は、様々な利用シナリオをより適切にカバーできます。モジュール式のアプローチにより、それぞれの環境に合わせた明確な価値提案と技術的な最適化が可能になります。

エコシステムとの協力は不可避でしょうか?

おそらくそうでしょう。電話、メッセージング、ナビゲーション、メディア、スマートホーム制御といったタスクには、オペレーティングシステム、サービス、デバイスへのインターフェースが必要です。緊密な統合がなければ、Rabbit/Humaneの場合と同じハードル、つまり外部サービスのオーケストレーションが遅く脆弱になるという問題が立ちはだかります。戦略的なパートナーシップ、SDK、標準化されたエージェントAPIが不可欠です。

これは欧州市場とデータ保護要件にとって何を意味するのでしょうか?

欧州は、データ保護、同意、目的の限定、そして透明性に関して高い基準を設けています。常時接続デバイスには、きめ細かな制御メカニズム、ローカル処理、そして明確なオプトイン／オプトアウトの選択肢を提供する必要があります。EUの製品プロファイルにおける差別化は、機能を制限するのではなく、信頼の構築に成功すれば、競争上の優位性となる可能性があります。

失敗を避けるために市場参入をどのように計画すべきでしょうか?

• ターゲット グループの選択: 実行すべき仕事が明確で、新しいインタラクションに対する許容度が高いアプリケーション ドメイン (例: ホーム アシスタンス、ケア、アクセシビリティ、ナレッジ ワーク)。
• 多段階パイロット: 制御されたロールアウト、高品質のテレメトリ、エッジ/クラウド コンポーネントの反復的なチューニング。
• 透明性攻勢: 関数、データ パス、ローカル処理、インジケーター、および手動オーバーライド。
• サービス バンドル: ハードウェアを超えた付加価値 - プレミアム オーケストレーション、ナレッジ グラフ、オフライン モード、データ主権パッケージ。

OpenAI は Ive 氏とともに新しいカテゴリを創造するのか、それともスマート スピーカー 2.0 を構築するのか?

ディスプレイのない洗練されたスマートスピーカーから、AIに特化した全く新しい端末まで、その範囲は多岐にわたります。その成果は、実用的な性能にかかっています。このデバイスは、スマートフォンとアシスタントの組み合わせよりも、日常の繰り返しタスクをより速く、より目立たずに、より確実にこなせるでしょうか？信頼性の高い常時接続モデルは成功するでしょうか？もし成功すれば、新たなカテゴリーの到来は目前です。そうでなければ、「ただ高価なだけのスマートスピーカー」という脅威が迫ってきます。

サプライチェーンからのどのシグナルが信頼できるのでしょうか?

Luxshareがメーカーとして参入すること、Goertekが関与する可能性、そして2026年後半から2027年にかけてのタイムラインに関する報道が、複数の情報源で繰り返されています。LuxshareのAR/ウェアラブル分野への進出、完全自動化ライン、そして高い歩留まり率は、野心的ではあるが時期尚早な展開と整合しています。EVT/DVT/PVTのマイルストーンが公に、あるいは間接的に明らかになれば、信頼性は高まります。

このプロジェクトはテレコムの「アプリ不要」AI フォンとどう違うのでしょうか?

Telekomモデルは、スマートフォンのUXレイヤーをシフトさせます。AIアシスタントがバックグラウンドでアプリをオーケストレーションし、アプリはアクセス可能な状態を維持します。OpenAI/Iveは、アプリレイヤーとディスプレイを排除し、アンビエントインタラクションを重視します。Telekomモデルは、馴染みやすさを維持することで障壁を下げます。一方、Ive/OpenAIモデルは、インタラクションのパラダイムの変化に依存しており、リスクは高くなりますが、飛躍的な進歩が期待されます。

どの業界が早期導入できるでしょうか?

• スマートホームと快適さ: 目立たない支援、状況に応じた自動化、セキュリティ。
• ケア/支援技術: ハンズフリーのインタラクション、厳格なプライバシー保護によるモニタリング。
• 知識労働/家庭: 実際のタスクにおける転記、視覚的および組織的なサポート。
• 指導/トレーニング: 状況に応じたフィードバック、室内での説明。

2026年/2027年の冷静な見通しはどうですか?

現実的なアプローチは、エッジAIと推論処理が成熟するのに合わせて、数量を限定し、利用シナリオを絞り込み、機能制限を保守的に設定しながら段階的に市場参入していくことです。これまでのハードルを考えると、破壊的な大規模導入は実現しそうにありませんが、データ保護、レイテンシ、信頼性が十分に確保されていれば、明確なドメインを持つ、信頼性が高く有用な導入は可能です。

プロジェクトでは絶対に避けるべきことは何ですか?

• 堅牢な実践的パフォーマンスがないまま、デモビデオで過剰な約束をしています。
• 明確な状態、信号、制御オプションのない拡散した相互作用。
• 常時録画の透明性が欠如しています。
• 接続が失われた場合のオフライン/低下モードがありません。
• モデルとセキュリティ修正の更新戦略が不明確です。

プロトタイプを見せるとき、見込み客は何に注意を払うべきでしょうか?

• ラボ内だけでなく、現実世界の環境におけるレイテンシ。
• 実際の常時使用時のバッテリー寿命。
• エラー処理: 誤解が生じた場合はどうなりますか?
• プライバシー インターフェイス: ディスプレイ、スイッチ、ログ、ローカル処理。
• スマートフォンよりも速く、信頼性が高く再現可能な日常業務。

総合評価は？

このプロジェクトは、複雑さを軽減し、コンテキストを主要なインターフェースとするアンビエントインテリジェンスという、真のギャップに取り組んでいます。OpenAIのAIパワーとアイブ氏のデザイン専門知識の組み合わせは驚異的ですが、同時に乗り越えるべきハードルも非常に大きいです。業界は、日常的な堅牢性がなければビジョンは実現できないことをようやく学びました。責任ある常時接続の構築、エッジとクラウドの賢明なバランス、明確な付加価値の提供、そしてサプライチェーンとインフラのタイムリーな増強に成功すれば、このプロジェクトは新たな、信頼できるデバイスクラスとなる現実的な可能性を秘めています。もしこのバランスが崩れれば、このデバイスはせいぜい洗練されたスマートスピーカーに留まるか、あるいはAIガジェットの失敗作リストに名を連ねることになるでしょう。

今後 12 ～ 24 か月で、野心的なコンセプトが実現可能なカテゴリになるかどうか、そしてアンビエント コンピューティングがスマートフォンを超えて初めてマス マーケットに定着するかどうかが決まるでしょう。

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