2025年、AIがスマートホームの未来を実現するどころか、むしろその信頼性を損なっている。著者が使用するAlexa Plus（Amazonの生成AI搭載音声アシスタント）は、アップグレード後、コーヒー機を起動するというシンプルな命令すら一貫して実行できず、毎回異なる理由を提示する。この現象は、AIが「会話はできるが、基本操作は不安定」というジレンマを象徴している。 2023年、アマゾンのデバイス部門トップだったデイブ・リンプ氏が語った「AIがスマートホームの複雑さを解消する」というビジョンは、今では遠い過去の夢に思える。当時、新アシスタントは自然言語理解やAPI連携を通じて、機器の設定や自動化を直感的に可能にするとの期待があった。実際、Alexa Plusは会話が自然で、複雑な指示（例：「ここを暗くして、暖かくして」）に対応でき、カレンダー管理や料理支援などでは大幅な進歩を見せた。 しかし、その一方で、電灯の点灯やタイマー設定、ルーティン実行といった基本機能の信頼性は低下した。従来のアシスタントは「キーワードマッチング」方式で正確に動作していたが、新システムは大規模言語モデル（LLM）を採用し、自然言語を解釈するための柔軟性を持つ一方で、動作にランダム性（ステオカスティシティ）が生まれる。同じ命令でも異なる応答を返すため、ユーザーの期待に応えられない。 専門家によると、LLMは「テンプレートマッチャー」ではなく、「意思決定を試みる」仕組みであり、API呼び出しの構文生成まで自ら行う必要があるため、誤りのリスクが増える。アマゾンやグーグルは複数モデルを組み合わせる試み（例：GoogleのGeminiとGemini Live）を行っているが、結果として動作の不整合が生じている。 技術的な本質は、正確さと柔軟性のトレードオフにある。完全に確実な制御を求めるなら旧来の方式が最適だが、AIの「可能性」を追求するなら、一時的な混乱を覚悟する必要がある。研究者らは、「AIは『歩く』前に『走る』ことを試みている」と指摘。完全な自律型アシスタントの実現には時間が必要だが、その過程でユーザーのスマートホーム体験は犠牲になっている。 結論として、2025年のAIスマートホームは「期待に応えられない」状態が続く。技術の進化は続くが、その過程でユーザーが負うコストは大きく、信頼性の回復にはまだ時間がかかる。