AI時代のMacを、企業の現実につなぐ──Security Days 2026を振り返って

2026年10月21日、Security Days Fall 2026で、「なぜ今、Macが選ばれるのか。──AI時代のエンタープライズにおけるAppleの概況」をテーマに登壇した。

今回伝えたかったのは、Macの製品紹介でも、Windowsとの単純な優劣の比較でもない。企業が業務デバイスを選ぶ条件が変わる中で、Macをどのような視点から評価すればよいのか。その全体像である。

特に軸に置いたのは、AIの処理場所、セキュリティ、管理運用を、一体で考えることだった。

一方で、登壇とTooの出展を振り返ると、その全体像を伝えることとは別に、考えさせられたこともある。私たちが日々向き合っているMacの可能性を、相手の組織が抱える課題にどう結び付けるかということだ。

さらに、次の登壇準備や顧客との対話の内容を整理する中で、AIの利用が広がる企業に対して、何を問い、どのような判断を支援すべきかについても、考えが深まってきた。

今回は、登壇で伝えたかった内容と、その前後の経験から改めて考えたことを整理しておきたい。

Macを選ぶ理由を、企業ITの変化から考える

「なぜ今、Macが選ばれるのか」という問いは、Macそのものの変化だけでは説明できない。業務の進め方や、企業がデバイスに求める条件の変化も含めて考える必要がある。

セッションでは、その背景を、業務環境、採用と従業員体験、管理とセキュリティ、AIとデータ処理という四つの観点から整理した。SaaSやWebアプリを中心とする業務では、OSだけでデバイスを決めにくくなる。従業員が使い慣れたデバイスを選べることも評価の対象になる。そして、Macを例外的な存在ではなく、企業が正式に管理する業務デバイスとして検討する。その上に、AIの処理基盤としての視点が加わっている。

これまでの業務デバイス選びでも、必要なアプリが動くこと、既存のシステムに接続できること、安定して仕事ができることは重要だった。その条件がなくなるわけではない。

そこに、「どのAIを利用するか」だけでなく、「AIをどこで動かすか」という判断が加わる。

デバイスは、クラウド上のAIにアクセスするための入口であると同時に、AIの処理そのものを担う基盤にもなる。そう考えると、CPUやメモリ、ストレージ、購入価格だけでは、評価しきれない部分が出てくる。

必要なAI処理を実行できるか。データをどのように扱えるか。導入後の運用やサポートを含めたコストはどうか。既存のIDや業務システムと組み合わせて、継続的に管理できるか。こうした観点まで含めて、業務デバイスを評価することを提案した。

Macを選ぶこと自体が目的なのではない。自社の業務に必要な条件を整理したときに、Macがどのような選択肢になるのかを考えることが出発点である。

「AIを使う環境」と「AIを動かす環境」は同じではない

今回の登壇を振り返りながら、顧客との対話から改めて考えたのが、この二つの違いである。

AIを使いやすい業務環境を整えることと、AIモデルをどこで実行するかを決めることは、関係しているが同じではない。

クラウドAIを利用する場合でも、その入口には人が操作するデバイスがある。資料を読み、AIと対話し、出力を確認し、他のアプリと組み合わせて仕事を進める。その環境をどう整えるかは、AIの実行場所とは別の論点である。

一方、AIを動かす環境では、モデル、処理能力、データ、応答時間、費用などを踏まえて、クラウド、企業内の基盤、デバイスを選ぶことになる。

顧客との対話からも、AIの利用が広がっていることと、オンデバイスAIの採用が進んでいることは、分けて捉える必要があると感じた。

「AIを使うためにMacを選ぶ理由」と、「Mac上でAIを動かす理由」は、つながっていても同じではない。

この区別を曖昧にせず、業務の条件に応じて考えることが重要だと思う。

オンデバイスAIは、結論ではなく検証する選択肢

セッションでは、AIの処理場所を、クラウド、企業内のAI基盤、デバイスの三つに分け、費用、プライバシー、セキュリティ、性能、可用性という五つの判断軸を示した。すべてを一つの場所に統一するのではなく、業務とデータの性質に応じて組み合わせるという考え方である。

例えば、機密文書をもとに提案資料を作る場合、原文の整理はデバイス上で行い、公開情報の調査にはクラウドを使う、といった構成も考えられる。一つの業務の中でも、処理場所を分けることができる。

Macをその実行環境として考える上では、Appleシリコンの設計が重要になる。ただし、実際に必要な性能を得られるかは、モデルやデータ、実行条件に応じた検証が必要である。

その際に確認したいのは、大きく三つだ。

業務に必要な性能を満たせるか。
必要な品質や応答時間を実現できるか。手元で処理することが、必ずしも速さを意味するわけではない。

データを適切に扱えるか。
どのデータを外部へ送信できるのか。アクセス権限や通信、出力の共有まで含めて、組織の方針を実現できるかを確認する。

費用を見通せるか。
クラウドの利用量だけでなく、デバイス、モデルやアプリの管理、利用者への支援まで含めて比較する必要がある。

これらは、オンデバイスAIを採用する結論へ導くための問いではない。

どの業務に適用でき、何が条件となり、何を確かめれば判断できるのかを明らかにするための問いである。

AIへの投資を、業務全体で評価する

Security Daysでの登壇後、次の登壇準備や顧客との対話を通じて、AIへの投資をどう評価するかという問いも広がってきた。

例えば、AIによって資料の下書きを短時間で作れるようになっても、確認や修正まで含めれば、単純な時間短縮だけでは効果を捉えにくい。

一方で、これまで手が回らなかった仕事に取り組めたり、複数の案を比較できたりするようになれば、仕事の量や質そのものが変わる。

だからこそ、AIへの投資は処理時間だけでなく、総作業時間、成果物の品質、完了できる仕事の量、継続的な費用や運用負担まで含めて評価する必要がある。

AIへの投資は、AIサービスの契約だけではない。人がAIを使って仕事を進める環境と、AIが処理を実行する環境の両方への投資でもある。

デバイスの評価も、その中に位置付けて考えたい。

標準のセキュリティを、企業の運用につなげる

こうした可能性を企業の業務へ取り込むには、性能や費用だけでなく、管理とセキュリティを一緒に考える必要がある。今回の登壇でも、この点を重視した。

Macには、起動時の保護、データの暗号化、アプリの検証、権限やプライバシーの制御など、複数の保護機能が標準で組み込まれている。一方で、企業が業務で使うためには、その上に設定や更新の管理、脅威への対応、IDとアクセスの制御、監査やインシデント対応を組み合わせる必要がある。

ここで重要なのは、標準機能が充実していることと、組織として運用できていることは、同じではないという点だ。

誰がそのMacを使っているのか。必要な設定が適用され、OSやアプリが更新されているのか。問題が起きたときに、状況を把握し、対応できるのか。

セッションでは、Appleがデバイス内に組み込む基盤と、企業が利用するID・管理・セキュリティ基盤を分け、その間を標準の連係・管理機能でつなぐという整理を示した。Appleの仕組みだけですべてを完結させるのではなく、既存の企業ITへ接続することが前提になる。

さらに、AIを利用する場合には、デバイスの管理状態を確認するだけでは足りない。

会社が承認したAIツールなのか。どのデータにアクセスし、どこまで操作を許可しているのか。操作を記録し、必要なときに停止できるのか。Macの状態と、そこで行われるAI利用の適切さは、分けて確認する必要がある。

デバイスとしての安全性が、その上で行われるすべての処理の適切さを保証するわけではない。

安全性を支える機能を、組織の運用の中で有効に保つ。

Macのセキュリティを説明する際にも、この関係まで含めて伝えることが重要だと考えている。

全体像を伝えることと、対話の入口をつくること

登壇資料としては、Appleの企業利用を、AI、セキュリティ、管理運用まで含めて、自分なりに体系立てて整理できたと感じている。

ただし、それと、聴講者それぞれの期待に応えられたかは別の話である。どの論点が自社の課題と結び付いたのかは、次の機会により深く確かめたい。

一方、Tooの出展を通じて感じたのは、ソリューションを説明する前の、対話の入口の重要性だった。

来場者は、必ずしもデバイス管理に直接関わる人ばかりではない。自社でMacがどこにあり、誰が管理しているのかを把握しているとも限らない。

Appleの企業利用に日常的に関わっていると、Macを業務で使い、管理することは私にとって当たり前になっている。しかし、今回接した範囲では、その前提は思っていたほど共有されていなかった。

そうした相手に、Macのセキュリティ機能や管理製品から説明を始めても、自分の仕事との接点が見えにくい。

「自社では、どこでMacが使われているだろうか」「そのMacには、会社の運用ルールが適用されているだろうか」

まずはそんな問いから始める方が、具体的な対話につながるかもしれない。

一方、AIがすでに業務へ浸透している企業なら、品質、費用、データの扱いなど、現在のAI利用の課題から入る方が自然だ。

Macの利用状況を把握するところから始まる対話と、AI活用の次の段階を考える対話を、同じ説明で進めることはできない。

普段より少し「アウェー」な場に出たからこそ、自分が無意識に置いていた前提に気づくことができた。

伝える内容を単純にすればよいわけではない。全体像を整理した上で、そこに至る入口を、相手の役割や組織の状況に合わせる必要がある。

デバイスの先にある、IDと組織のルール

今回の出展・登壇や、その前後の意見交換を通じて、もう一つ考えを深めたことがある。技術の説明を、組織の運用方針や責任分担にどうつなげるかということだ。

デバイスについては、調達して配備するだけでなく、利用中の管理、更新、回収、消去までを考える。同じように、IDについても、発行した時点だけでなく、役割が変わったときに権限を見直し、不要になったときに利用を終了させるところまで考えたい。

AIエージェントに業務を任せる場合にも、この視点が必要になるのではないか。

誰がその利用を承認するのか。何のために動かし、どのデータへのアクセスを認めるのか。誰が権限を見直し、問題が起きたときに停止するのか。作成した担当者が異動したり、業務そのものが終了したりしたときに、誰が責任を引き継ぐのか。

セッションでも、AI利用を考える際には、利用者、Mac、AIツール、通信経路、AIのIDと権限、データと接続先を確認し、「どのAIが、誰の代わりに、どのMacから、何にアクセスするか」を把握する視点を示した。

その確認を実際の運用にするには、何を記録するかだけでなく、誰が確認し、どのような場合に判断するのかまで決める必要がある。

「AIを使ってよいか」という許可だけでも、「この製品で制御できる」という機能の説明だけでも、組織としての運用は完成しない。

もちろん、あらゆるルールを先に決め切らなければ、検証を始められないということではない。対象と責任者、扱うデータや権限の範囲を定めて試し、その結果を踏まえて運用方針を見直していく進め方もある。

大切なのは、技術とルールを別々の話にしないことだと思う。

製品の機能を起点にするだけでなく、組織が何を管理し、誰が判断し、どのように責任を持つのかを理解する。その方針を実現する手段として、必要な運用やソリューションを組み合わせる。

この部分まで対話を広げることが、私たちにも求められていると感じている。

Macの可能性を、使い続けられる環境へ

セッションの最後には、三つの問いを提示した。

今回の経験を経ても、この三つの問いの重要性は変わらない。

一方で、その答えを最初から用意しておくのではなく、顧客の業務や運用の実情に照らして、一緒に確かめていく姿勢が必要だと感じている。

オンデバイスAIは、どの企業にも当てはまる結論ではない。クラウドや企業内の基盤と並べて検証する選択肢である。Macもまた、導入すること自体が目的ではなく、業務の条件と運用の要件を満たすかを評価する対象である。

最初から全社的な変更を目指す必要はない。対象となる業務や利用者を定め、小さく検証し、既存の環境との接続や管理の仕組みを確認してから広げていく。この段階的な進め方も、今回の登壇で伝えたかったことの一つだ。

AIへの投資を、サービスの契約だけで終わらせず、人がAIを活用する環境、AIを実行する基盤、それらを支える運用まで含めて考える。その中で、Macがどのような役割を担えるかを具体化する。

Macの可能性を伝えることと、その可能性を相手の組織の課題に結び付けることは、別の仕事である。そして、企業の導入や運用を支援する立場には、その両方が必要なのだと思う。

AI時代にMacを選ぶ意味は、デバイスの中だけでは決まらない。どの業務に使い、何を成果とし、既存の環境とどう組み合わせ、どのようなルールの下で活かすのか。

その具体化までを含めて、Macの可能性を、企業が実際に使い続けられる環境へとつなげていきたい。