投稿者 global-ai-media 
GoogleがGeminiにおいて、AIによる「深い思考（Deep Thinking）」を意図的にスキップし、即時回答を優先する機能をテストしていることが報じられました。これは、昨今の「推論能力重視」のトレンドに対する実用面からの揺り戻しであり、実務における「応答速度（レイテンシ）」と「回答品質」のバランスを再考させる重要な動きです。日本企業がAIをサービスや業務に組み込む際、このトレードオフをどう設計すべきかについて解説します。
「推論」と「直感」の使い分けが進む生成AI
OpenAIの「o1」シリーズやGoogle Geminiの最新モデルなど、近年のLLM（大規模言語モデル）の進化は、回答を出力する前に内部で論理的なステップを踏む「思考（Chain of Thought）」プロセスの強化に焦点が当てられてきました。これにより、数学的な難問や複雑なプログラミング、論理的推論の精度は飛躍的に向上しました。
しかし、今回のGoogleによる「Skip Thinking（思考のスキップ）」機能のテストは、ユーザーが常に「深遠な思考」を求めているわけではないという、極めて実務的なニーズを浮き彫りにしています。たとえば、単純な事実確認や、定型的なメールの作成、あるいはアイデアの壁打ちといったタスクにおいて、数秒から数十秒の「思考時間」は、ユーザー体験（UX）を損なう摩擦（フリクション）となり得ます。
ビジネス実装における「レイテンシ」の壁
日本国内で企業のAI導入を支援していると、多くの現場担当者が直面するのが「レイテンシ（応答遅延）」と「コスト」の問題です。
高度な推論を行うモデルは、計算リソースを大量に消費するため、回答までの時間が長くなり、API利用料などのコストも嵩む傾向にあります。日本の商習慣において、例えばコールセンターのオペレーター支援や、社内チャットボットによる即時回答が求められるシーンでは、顧客や従業員を「待たせる」ことはサービス品質の低下とみなされます。
今回の「思考スキップ」機能は、AIモデルを「システム2（熟慮的・論理的）」から「システム1（直感的・即時的）」へと、ユーザーの意図に合わせて切り替えるスイッチのようなものです。すべてのタスクに最高スペックの「脳」を使うのではなく、タスクの難易度に応じてリソースを最適化するという考え方は、AI実装のROI（投資対効果）を高める上で不可欠な視点です。
リスクとガバナンス：思考を省くことの代償
一方で、思考プロセスをスキップすることにはリスクも伴います。「思考」プロセスは、AIが自身の生成した内容を内部的に検証し、誤り（ハルシネーション）を低減させる効果も持っています。これを省略して即時回答を求めると、もっともらしいが事実と異なる回答が出力される確率は高まる可能性があります。
特に、日本の企業文化では「正確性」や「コンプライアンス」が重視されます。契約書の条項チェックや、規制に関わる判断、あるいは顧客への正式な回答生成において「Skip Thinking」を適用するのは危険です。逆に、社内でのブレインストーミングや、一次情報の検索、要約といった「ドラフト作成」の段階であれば、速度を優先することは理にかなっています。
日本企業のAI活用への示唆
Googleのこの動きは、AIが「万能な魔法」から「制御可能なツール」へと成熟しつつあることを示しています。日本企業が今後AI活用を進めるにあたり、以下の点が重要な指針となります。
- タスクの性質によるモデルの使い分け（オーケストレーション）： すべての業務に最高性能の推論モデルを使うのではなく、即時性が求められるタスク（顧客対応の一次受付など）と、深慮が必要なタスク（データ分析、戦略立案など）を明確に分類し、システム側でモデルや設定を使い分ける設計が求められます。
- UXとしての「待機時間」の設計： プロダクト担当者は、ユーザーが「待ってでも精度の高い答えが欲しい」のか、「精度は8割でいいから今すぐ答えが欲しい」のかを見極める必要があります。Googleのような「スキップ」ボタンの実装は、ユーザーに選択権を委ねる優れたUIの一例です。
- リスク許容度の定義： ガバナンス担当者は、どの業務であれば「思考スキップ（＝ハルシネーションリスクの許容）」が可能かをガイドライン化する必要があります。社内向けの雑務と、社外向けの公式文書では、求められる推論レベルが異なることを組織として認識することが重要です。