スマートグラスとは？AI搭載モデルの仕組み・活用分野・メリット・注意点を徹底解説！

スマートグラスが「ポストスマホ」の候補として再び注目を集めています。かつてのウェアラブル端末とは異なり、AIを搭載することで現場の状況をリアルタイムで理解し判断を助ける思考支援ツールへと変化しています。

この記事では、スマートグラスがAIと融合することで何が可能になるのかを解説します。ARグラスとの機能的な違いから、製造、物流、医療といった現場での具体的な活用法、主要モデル、さらには導入時に直面する技術的な論点（エッジAIとクラウドAIの使い分けなど）までを解説します。

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スマートグラスとは？

スマートグラスは、視界上に情報を表示したり、音声や映像を通じてデジタル情報を取得できる眼鏡型のウェアラブルデバイスです。手で操作する必要がなく、装着するだけで情報の閲覧・聴取・操作が可能です。

「スマートグラス」と聞くと、2013年に登場したGoogle Glassを思い出し、「少し早すぎた未来のデバイス」という印象をお持ちかもしれません。当時は、カメラと小さなディスプレイが顔の横にある、という目新しさが先行しました。

しかし今、そのスマートグラスは日常利用だけでなく、幅広い産業分野で導入が進んでいます。ハンズフリーで情報を扱えるため、現場での安全性向上や作業効率の改善に直結します。

その最大の理由は、AI（人工知能）の実装です。AIを搭載したモデルは、近い将来「ポストスマートフォン」になり得る可能性を秘めています。

スマートグラスの仕組み

スマートグラスの基本構造は、以下の4要素で構成されており、AIやセンサー技術によってリアルタイムな情報提示を実現します。

視覚・聴覚・処理が一体化した設計となっています。スマートグラスはただデータを表示する端末ではなく、ユーザーに最適な情報を届ける知覚拡張デバイスへと進化しています。

スマートグラスとARグラスとの違い

スマートグラスとARグラスは外見こそ似ていますが、目的と機能に違いがあります。スマートグラスがより総称的な概念であるのに対し、ARグラス特にAR機能に特化した製品を指すことが多い状況です。

スマートグラスは情報の取得・通知・記録を目的とした汎用型のウェアラブルデバイスです。メールやメッセージの確認、ナビゲーション、写真撮影など、スマートフォンの機能を眼鏡型デバイスとして実現する設計になっています。

一方、ARグラスは現実空間にデジタル情報を重ね合わせる視覚拡張デバイスです。現実世界の映像に、3Dオブジェクトや文字情報などを重ねて表示し、空間的理解を支援することに特化しています。

AIを搭載することでスマートグラスが思考支援ツールへ

スマートグラスは、AIを搭載することでただ情報を表示するデバイスから人の思考や判断を補助する「思考支援ツール」へと進化します。

これまでのスマートグラスは、視覚情報の提示やナビゲーションといった機能が中心でした。しかし、AIが組み込まれることでユーザー行動を理解し、最適な情報を自律的に提供できるようになります。

特に、コンピュータービジョン（CV）とLLM（大規模言語モデル）を含む自然言語処理技術（NLP）」が、作業員が見ているもの、聞いていることをリアルタイムで解析します。

また、AIが装着者の行動履歴や環境データを学習し、次の行動を提案することで、業務判断の質を高められます。これは、従来のパソコンやスマートフォンにはない「思考の拡張機能」といえます。

今後は、生成AIやRAG（検索拡張生成）技術との融合により、現場においてナレッジを補完する役割をさらに強化していくことが期待されます。

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AIを搭載した主要スマートグラスモデル

近年、AI技術を活用したスマートグラスが次々と登場し、業務支援から日常利用まで活用が進んでいます。ここでは、代表的なAI搭載スマートグラスの主要モデルを紹介します。

Ray-Ban Metaグラス

Ray-Ban Metaグラスは、Meta社とRay-Ban社が共同開発したAI搭載のスマートグラスで、スタイリッシュなデザインと高度な機能性を両立したモデルです。

内蔵カメラとマイクにより、ユーザーが見ている映像をリアルタイムで解析し、音声で情報をフィードバックします。また、撮影・通話・音楽再生といった操作も音声コマンドだけで完結できるため、完全なハンズフリー操作が可能です。

さらに、Metaの生成AI機能と連携することで、画像認識や翻訳も自動で行えます。

Ray-Ban Metaグラスは現在第2世代がリリースされており、欧米諸国で人気を集めています。

Ray-Ban Metaグラスについてはこちらの記事で詳しく解説しているので併せてご覧ください。

Meta Aria Gen 2

Aria Gen 2は、Metaが2025年に発表した第2世代の研究用スマートグラスです。高度なコンピュータビジョン、各種センサー、リアルタイム機械知覚処理を統合し、人間の視点から世界を理解するAI研究を目的として設計されています。

主な対象は学術機関や産業研究者で、視線・動作・音声・生体情報・空間データを高精度に取得できるため、ロボティクスや空間知覚などの先端分野で活用されています。

初代モデルであるAria Gen 1で得られた知見をもとに、センサー構成や装着性が大幅に改良され、オンデバイスでの知覚処理も可能となりました。

MetaはAria Gen 2を通じて、人間がどのように環境を知覚し、物理世界と相互作用しているのかを科学的に解明するための大規模データを収集・分析しています。

Microsoft HoloLens 2

Microsoft HoloLens 2は、産業向けスマートグラスの代表格として知られる高性能デバイスです。AIとAR技術を融合させたことで、現実空間に3Dホログラムを重ねて表示できるMR（複合現実）を実現しています。

HoloLens 2の特徴は、直感的な操作が可能になった点です。手のジェスチャーでデジタルオブジェクトを操作でき、実際に触れている感覚で作業が行えます。

デバイス自体にHPU（Holographic Processing Unit）というAI処理専用チップを搭載しています。これにより、現実空間の認識や手の動きのトラッキングをデバイス単体（エッジAI）で高速に実行します。

また、クラウドサービス「Microsoft Azure」と連携することで、画像認識・遠隔支援・データ可視化などを一元的に処理できます。

Halo

Haloは米国スタートアップBrilliant Labsが開発した軽量のスマートグラスです。わずか40gという超軽量設計となっており、AIアシスタントやAR表示を日常から業務まで幅広く活用できます。

音声対話型AIアシスタント「Noa」が設計されていて、複数のAIモデル（例: OpenAIのGPT-4o、Whisper、Perplexityなど）を組み合わせてユーザーの要求に応えます。

Haloはオープンソース設計を採用しており、開発者が独自のアプリケーションやRAGを構築できる点でも注目されています。非常に先進的ですが、現状ではBtoBの現場（例：工場、倉庫）での即時導入を目的とした製品ではありません。

スマートグラスの活用分野と使い方

スマートグラスは、あらゆる業界の現場で活用が期待されています。

製造業：作業マニュアルのAR表示と品質検査の自動化

製造業においては、AR（拡張現実）機能を活用することで作業員の視界にマニュアルや手順書を表示し、迷わず作業を進めることが可能です。これにより、紙媒体やタブレットを参照する時間を削減し、両手を使いながらの作業を実現します。

さらに、品質検査の自動化にも貢献します。カメラで撮影した製品をAIが解析して欠陥・傷・組み立てミスなどを即座に検出、異常がある場合は視界上に警告を表示して作業者に通知可能です。

例えば、AIが「次に締めるべきバルブ」を視界内でハイライトすることで、新人の作業員でもベテランレベルで作業が可能になります。また、作業員が部品を取り付けた瞬間に、AIが「取り付け角度が5度ズレています」と警告することも可能です。

目視検査に頼っていた工程の精度とスピードが大幅に向上させることが可能です。

また、作業データや検査結果はクラウド上に自動保存されるため、工程ごとの傾向を分析がしやすくなり、作業プロセスの最適化にもつながります。

物流・倉庫：ハンズフリーでのピッキング支援と在庫管理

物流・倉庫業界では、スマートグラスによってピッキングと在庫管理が効率化されます。作業員の視界にリアルタイムで情報（ピッキングリスト・棚番号・数量）を表示でき、両手を使ったまま情報を取得可能です。

さらに、音声操作機能を組み合わせることで報告書の入力や写真撮影などもハンズフリーで行えるため、現場の負担を軽減できます。

また、AIと連携することでシステムが作業者を認識し、最短ルートでのピッキング経路を自動で案内したり、誤った商品選択を検知することもできます。

例えば、広大な倉庫でのピッキング作業では、AIが受注リストに基づき、最短のピッキングルートを計算します。そして、視界内に矢印で行き先を指示できます。

さらに、ピックすべき棚に到着すると、AIが「その棚の上から3段目、青い箱」と商品をハイライトします。作業員が商品を手に取るとAIが商品を認識し、リストを自動で消し込みます。

在庫管理ではバーコードやQRコードを視界上でスキャンできるようになり、棚卸し作業のスピードも向上します。音声入力による欠品報告も可能になれば、現場のDX化は急速に進められるでしょう。

医療：遠隔でのリアルタイムモニタリング診療支援

AIと連携したスマートグラスはリアルタイムで患者のバイタル情報や検査データを取得できるため、遠隔診療を的確に支援します。スマートグラスを通じて、現場の医師が映像を共有して診断ができます。

救急現場での応急処置中に遠隔から指示を出したり、手術中に複数の医療チームが同一の映像を共有するといった活用方法が期待されています。

例えば、手術中に過去のCT画像を呼び出し、現実の患部に重ねて表示することもできます。そして、「この血管は過去の画像と形状が異なります」とAIが注意を促すことも可能です。

さらに、音声認識で「〇〇さんのカルテを表示」「術中記録を開始」など、衛生状態を保ったまま操作が完結します。

また、AIが映像内の異常を検知し、心拍や血圧などの生体データと照合することで危険兆候を早期に警告することも可能です。これにより、ヒューマンエラーの削減と診療の安全性向上が実現します。

建設・インフラ：現場作業の可視化と安全確認

建設・インフラ分野では、スマートグラスによって図面やチェックリストをARで重ねて表示できるようになります。AI解析で構造物のズレや危険エリアを映像から自動で検出でき、事故防止や品質管理に役立ちます。

また、管理者は遠隔から作業映像を確認しつつ、リアルタイムで指示や確認を行えるため、現場と本部の連携がスムーズになります。

小売業：顧客情報を参照したパーソナライズな対応

小売業において、スマートグラスは顧客体験のパーソナライズ化を実現するツールとして注目されています。スマートグラスを装着することで、来店した顧客の購買履歴・嗜好・会員情報などを参照しながらの接客が可能です。

例えば、AIとCRMシステムを連携させることで、顧客が商品を手に取った瞬間に関連アイテムを表示したり、過去の購入データから割引を提案するなど即時性のある販売支援が可能です。

教育：遠隔トレーニングと技術継承への活用

AIを搭載したスマートグラスは映像・音声・文書を組み合わせた遠隔トレーニングを実現し、従来の講義型教育から体験的・双方向的な学びへの移行を促します。

講師が装着したスマートグラスの映像を受講者側にライブ配信することで、情報をそのまま共有できます。これにより、遠隔地にいても実践的な教育が可能となり、医療・製造・保守といった現場スキルが求められる分野で高い効果を発揮します。

AIが映像を解析してテキスト化・要約することで、熟練者の技術のマニュアル化も容易になります。これにより、暗黙知をナレッジデータとして蓄積・共有でき、技術継承の仕組みを体系的に構築することが可能です。

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スマートグラスをビジネスシーンで活用するメリット

あらゆるビジネスシーンにおいて、スマートグラスは生産性を大幅に高める可能性を秘めています。

作業効率を向上させる

スマートグラスを活用するメリットは、現場作業の効率を飛躍的に高められる点です。視界上に必要な情報をリアルタイムで重ねて表示できるため、手を止めることなく業務を進められます。

また、AI搭載によって作業プロセスの自動最適化も実現します。AIが作業内容を認識し、次の工程を視覚的に指示したり、手順の誤りを検知して警告を出すことも可能で、ミスの防止や再作業の削減につながります。

特に製造・物流・建設など、両手がふさがる現場では効果が期待できます。

遠隔での画像・動画共有が可能

スマートグラスの内蔵カメラと通信機能を活用することで、装着者が見ている映像をリアルタイムに共有できます。遠隔地にいる人と同じ現場にいるかのように映像を確認しながら、即座に指示やアドバイスを行うことが可能です。

トラブル対応や点検作業に専門スタッフが現地へ赴く必要があった現場にスマートグラスを導入することで、リモート支援が実現し、移動コストや時間を削減できます。AIを組み合わせれば、映像内の異常箇所を検出・ハイライト表示し、判断精度を高めます。

人材育成や技術継承に有効

スマートグラスで共有される情報は熟練者の知識や技術を記録できるため、企業における人材育成や技術継承の手段としても有効です。装着者が作業する様子を内蔵カメラで録画することで現場ノウハウをマニュアルとして保存できます。

また、AIを活用した映像解析によって熟練者と新人の作業動作を比較し、改善点をフィードバックすることも可能です。教育担当者が付きっきりで指導しなくても、作業員個々のスキルに応じたトレーニングが行えるようになります。

働き方改革へ貢献

スマートグラスの特徴でもあるハンズフリー操作は、働き方改革の推進にも貢献します。視線・音声・ジェスチャーによって操作が完結するため、業務の安全性と生産性を同時に向上させることが可能です。

また、AIによる音声アシスタントや自然言語処理と連携することでオフィスへの戻り作業を削減し、労働時間の短縮と効率的なワークフローが実現します。現場作業・物流・医療といった分野では、ハンズフリー化による負担軽減が従業員の働きやすさにつながります。

こうした現場の知的支援により社員一人ひとりのワークライフバランスが改善され、企業全体の働き方改革を後押しします。

データ分析とナレッジ活用を促進

スマートグラスは単なる作業支援ツールにとどまらず、AIによるデータ分析とナレッジ活用を促進する情報プラットフォームとしての役割を担います。装着者が取得する映像・音声・位置情報・作業データはすべてデジタル化され、AIによって自動的に整理されます。

これにより、現場での作業ログや判断プロセスを可視化し、業務改善や品質向上のための知見を抽出することが可能です。

さらにRAGと組み合わせれば、現場で得た知見をリアルタイムで検索・参照できるシステムを構築することも可能です。それによって、従業員は過去の事例を即座に見つけ出し、より的確な判断を下せるようになります。

スマートグラスを導入する際の注意点

スマートグラスを社内業務に導入する際は、以下の課題をクリアしなければいけません。

エッジかクラウドか

現在主流のクラウドAIタイプのスマートグラスを採用するのであれば、スマートグラスはカメラと通信機に徹し、重いAI処理はすべてサーバー（クラウド）で行います。デバイスが安価・軽量・低消費電ですし、AIモデルの更新が容易なのがメリットです。

一方、遅延（レイテンシ）発生と機密情報（工場の映像など）を外部に出すセキュリティリスクは存在します。

エッジAI（オンデバイスAI）であれば、スマートグラスに搭載された高性能チップ（SoC）上でAI処理が完結します。超低遅延（見た瞬間に反応する）でオフラインでも動作可能です。セキュリティが高いのも大きなメリットです。

しかし、デバイスが高価で重くなる傾向があります。

ユースケース（例：一瞬の判断が求められる検品ライン）を考慮して、遅延を許容できないのであればエッジAIが必要でしょう。

データセキュリティとプライバシーの保護

スマートグラスはカメラ・マイク・位置情報センサーを搭載しており、撮影される映像や音声には、個人情報や企業の機密情報が含まれる可能性があります。そのため、以下のようなセキュリティ・プライバシー保護対策が不可欠です。

• アクセス制御：VPNやゼロトラストネットワークを採用
• エンドツーエンド暗号化（E2EE）での保護
• 個人情報・映像データの匿名化
• ガイドライン策定：従業員向けに撮影禁止区域・録音ルール・情報共有範囲を定める

特にAI搭載のモデルでクラウド上でデータ解析を行う場合は、通信経路におけるデータ漏えいや外部サーバーへの不正アクセスのリスクがあります。

また、撮影対象となる第三者のプライバシーにも配慮が必要です。顧客先での保守作業に使う場合、顧客の機密情報が意図せず撮影されるリスクもあります。

また、着用している作業員からも「常に会社から監視されている」という心理的抵抗が生まれる可能性があります。

録画や録音においては事前の同意取得や撮影エリアの明示といったガイドラインを整備し、従業員が運用できる体制を構築することが求められます。

ユーザーインターフェースの最適化

スマートグラスに搭載されたAIやセンサー技術が高性能であっても、操作が複雑であれば現場での定着は難しいでしょう。コンシューマー市場でしたが、Google Glassが失敗した一因はUI/UXの複雑さであったとも言われています。

特に長時間装着する業務用途では、視認性・操作性・疲労軽減のバランスが重要です。

スマートグラスの操作方法は、音声認識・視線操作・ジェスチャーなど多様化していますが、どの方式も現場環境に合わせて最適化する必要があります。例えば、騒音の多い現場では音声操作よりも視線操作が有効で屋外ではディスプレイの輝度や反射対策が不可欠です。

実際の作業現場（高温、多湿、騒音、薄暗いなど）で徹底的に実機テストを行うべきでしょう。

ネットワーク環境整備が必要

スマートグラスは映像・音声をリアルタイムに送受信するため、通信の遅延や不安定な接続が業務品質に直結します。特に、AI解析やクラウド連携を前提としたモデルでは、常時接続が前提となります。

例えば製造や建設など広範囲の現場では、Wi-Fiだけでなく5G通信や専用のローカルネットワークの導入が必要です。そのため、高速・低遅延通信を確保することで映像の共有や遠隔支援、リアルタイム解析が可能です。

社内業務においては機密性が高いデータを活用することになるため、VPN接続やゼロトラストネットワークの検討も必要になります。

このようにスマートグラスの真価を発揮するには、デバイス性能だけでなくネットワークインフラの最適化が欠かせません。

AIモデルの精度と学習データの品質管理

AIを搭載したスマートグラスは映像・音声・環境情報を解析しますが、その精度は学習データの量と質に大きく依存します。不十分なデータや偏ったサンプルで学習したAIではハルシネーションを引き起こし、業務効率に悪影響を与える可能性があります。

特に物体認識や音声解析を行うAIでは、現場特有のノイズや照明条件などの作業環境に適応できるようにチューニングする必要があります。

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スマートグラスについてよくある質問まとめ

まとめ

スマートグラスは、AIとの融合により、単なる情報端末から「現場の知見を拡張するツール」へとその役割を変えつつあります。作業効率化や技術継承といった課題に対し、ハンズフリーでのリアルタイムな情報支援は有力な解決策となり得ます。

企業においては、単純な業務効率化や生産性向上だけでなく、人材育成・技術継承・働き方改革にも直接的なソリューションを提供するでしょう。AIとの連携も進んでおり、企業のナレッジマネジメント戦略を根本から変えることになるかもしれません。

今後、スマートグラスはハードウェアの軽量化やAIの高精度化によって、身近で汎用的なツールへと進化していくでしょう。その時、社内業務でのスマートグラス活用が現実味を帯びてきます。

どのようなモデルを選び、どのように業務へ組み込めば投資対効果が見込めるのか。具体的な導入計画や技術選定でお悩みの場合は、ぜひ一度、専門家の知見をご活用ください。