2025年は企業向けノートPCの選びの基準が変わる年？
【データが示す課題と兆し】
「見えないコスト」の内訳を言語化する
比較表：選定基準の再定義
| 観点 | 従来（〜2022） | 現在（2025） | 展望（2030） |
|---|---|---|---|
| 性能指標 | CPUクロック/コア、メモリ容量 | NPU/GPUの実効推論、バッテリー時の会議連続時間 | 文脈理解スコア、個別業務モデル適合度 |
| セキュリティ | ソフト設定中心、パスワード/ウイルス対策 | ハードウェア根幹の保護、復元性、攻撃面縮小 | ポリシー自動検証、説明可能なアクセス制御 |
| 運用 | 手動キッティング、現場対応 | ゼロタッチ、MDM、可観測性 | 予兆保全、セルフヒーリング |
| 会議体験 | 外付け周辺機器依存 | 内蔵カメラ/マイク最適化、AI要約 | 自動通訳/翻訳、状況対応型UI |
| 持続可能性 | 一律更新、廃棄コスト高 | 修理性と下取り最適化 | モジュール交換、循環設計 |
| 契約形態 | 購入中心 | DaaS/リースと混在 | 成果連動/使用量連動 |
可視化のコツ：AIベンチではなく「業務ベンチ」を測る
一般的なAIベンチマークは有用だが、企業の文脈では「業務ベンチ」の方が意思決定に直結する。例えば、30分の営業会議を録画・要約・共有するまでの手順を標準化し、端末A/Bで平均処理時間と失敗率、消費電力を比較する。開発では、IDE上の補完とテストの所要時間、誤提案率、オフライン時の挙動を測る。コーポレートでは、稟議書のテンプレ適用と表現校正の正答率を見る。AIの「速さ」ではなく、業務の「摩擦の少なさ」を評価軸に置くことが重要だ。
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