AIによるサービス：AIメガネを用いたプロアクティブな支援

AI for Service: Proactive Assistance with AI Glasses

October 16, 2025

著者: Zichen Wen, Yiyu Wang, Chenfei Liao, Boxue Yang, Junxian Li, Weifeng Liu, Haocong He, Bolong Feng, Xuyang Liu, Yuanhuiyi Lyu, Xu Zheng, Xuming Hu, Linfeng Zhang

cs.AI

要旨

AIが受動的なツールから能動的かつ適応的なパートナーへと進化する時代において、我々は日常生活における先行的かつリアルタイムな支援を可能にする新たなパラダイム「AI for Service（AI4Service）」を提案する。既存のAIサービスは、依然としてユーザーの明示的なコマンドに応答する反応型が主流である。しかし、真に知的で有用なアシスタントは、ユーザーのニーズを予測し、適切なタイミングで先行的に行動を起こす能力を持つべきであると主張する。このビジョンを実現するため、我々は「Alpha-Service」という統一フレームワークを提案する。このフレームワークは、エゴセントリックな映像ストリームからサービス機会を検出して「いつ介入すべきか（Know When）」を判断し、汎用的かつ個別化されたサービスを提供する「どのように支援すべきか（Know How）」という2つの根本的な課題に取り組む。フォン・ノイマン型コンピュータアーキテクチャに着想を得て、AIグラスを基盤とするAlpha-Serviceは、知覚を担う入力ユニット、タスクスケジューリングを担う中央処理ユニット、ツール活用を担う算術論理ユニット、長期的なパーソナライゼーションを担うメモリユニット、そして自然な人間とのインタラクションを担う出力ユニットという5つの主要コンポーネントで構成される。初期的な探求として、我々はAIグラス上に展開されたマルチエージェントシステムを通じてAlpha-Serviceを実装した。リアルタイムのブラックジャックアドバイザー、博物館ツアーガイド、ショッピングフィットアシスタントなどのケーススタディを通じて、環境をシームレスに知覚し、ユーザーの意図を推論し、明示的な指示なしにタイムリーかつ有用な支援を提供する能力を実証した。

English

In an era where AI is evolving from a passive tool into an active and adaptive companion, we introduce AI for Service (AI4Service), a new paradigm that enables proactive and real-time assistance in daily life. Existing AI services remain largely reactive, responding only to explicit user commands. We argue that a truly intelligent and helpful assistant should be capable of anticipating user needs and taking actions proactively when appropriate. To realize this vision, we propose Alpha-Service, a unified framework that addresses two fundamental challenges: Know When to intervene by detecting service opportunities from egocentric video streams, and Know How to provide both generalized and personalized services. Inspired by the von Neumann computer architecture and based on AI glasses, Alpha-Service consists of five key components: an Input Unit for perception, a Central Processing Unit for task scheduling, an Arithmetic Logic Unit for tool utilization, a Memory Unit for long-term personalization, and an Output Unit for natural human interaction. As an initial exploration, we implement Alpha-Service through a multi-agent system deployed on AI glasses. Case studies, including a real-time Blackjack advisor, a museum tour guide, and a shopping fit assistant, demonstrate its ability to seamlessly perceive the environment, infer user intent, and provide timely and useful assistance without explicit prompts.