2025年は企業向けノートPCの選びの基準が変わる年？

【技術革新の裏側にある「3つの倫理」】

1. プライバシー：端末内AIの安心と落とし穴

まず、端末内でAI推論を行うことは 「データが外に出ない安心」 をもたらす。
しかし一方で、 録音・要約・画面解析が常時動く設計は、
利用者が気づかぬ“無意識の監視”へ傾きやすい。

そこで重要なのは下記の5点：

・目的の限定

・データは端末内で局所保存

・保持期間は最短に

・明示的なオン／オフ

・ログの本人可視化

つまり、技術の便益は「どれだけ合意が丁寧に取られているか」で決まる。
セキュリティとプライバシーは対立ではなく、設計次第で両立できる。

2. 労働観：AI支援と評価のズレをどう埋めるか

次に、AIがアウトライン・議事録・コードを自動生成することで、
成果は出やすくなるが、評価は難しくなる。

これを解消するポイントは3つ：

・「AI使用の申告」を罰ではなく、知見共有の文化へ

・AI支援の有無で評価軸を分けず、結果＋プロセスで評価

・学習時間（AIの使い方習得）を正式に勤務として認める

要するに、AIは増幅器であり、学習はその燃料。
学びが組織の“知”として蓄積される仕組みが必要。

3. サプライチェーン：修理性と透明性をKPI化

最後に、持続可能性は“綺麗事”ではなく 運用効率と直結する現実的な指標 だ。

調達KPIに以下を組み込むことで、
ダウンタイム短縮・廃棄コスト削減・パッチ適用の迅速化につながる：

・ネジ規格の数

・主要部品の供給年数

・修理手順書の公開度

・再生部品の利用可否

つまり、選定会議で
「トルクドライバー1本でどこまで分解できるか」
を問うことは、技術だけでなく 企業の倫理 を問う行為でもある。

【次の10年に備えるために（IT・ソフトウェア業界向け）】

1. NPUの「実務翻訳」ガイドを作る

ベンチではなく業務で語る。営業、開発、コーポレートの代表シナリオを3つ選び、NPU/GPU/CPUの役割分担と電力プロファイルを見える化した内製ガイドを公開する。更新は四半期ごと。社内PoCで得られた失敗談も併記し、ベンダーと共通言語を作る。

2. 会議品質のSLO（Service Level Objective）を定義する

「会議の平均立ち上がり30秒以内」「背景雑音残響指標の上限」「映像フレーム落ち率」など、端末・会議室・ネットワークを跨ぐSLOを設定し、年次の調達要件に反映する。会議はプロダクトであり、SLOはその品質保証だ。

3. セキュリティの「復元時間」をKPIに入れる

侵入ゼロは理想であって目標ではない。標的は「平均復元時間（MTTR）」だ。ハードウェア根幹の保護、再展開の自動化、バックアップの検証を組み合わせ、演習を四半期ごとに回す。復元の速さは、信頼の速度でもある。

4. DaaS/買取のハイブリッド最適化

開発やデザインなど高負荷・高更新の部署はDaaS、安定運用のバックオフィスは買取など、部署ごとに契約を最適化する。ベンダーロックインの回避と残価リスクの分散をセットで設計し、年度ではなく3年移動平均で評価する。

5. 倫理審査の軽量フレームを常設

AI録音・要約・画面解析などの新機能は、軽量な倫理審査でチェックする。データ最小化、同意、保存期間、開示範囲の4点をチェックリスト化し、変更時は自動で再審査。スピードを落とさずに、規範を守る。