投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に、AIの深い思考（推論プロセス）をユーザーが中断し、即座に回答を得られる機能が追加される可能性が報じられました。一見地味なUIの変更に見えますが、これは「推論コスト」と「ユーザー体験」のバランスをどう取るかという、現在の生成AI活用における重要な課題を示唆しています。
「考えすぎるAI」へのブレーキ
最近の生成AI、特にOpenAIの「o1」やGoogleのGeminiの一部モデルでは、回答を出力する前に「思考（Thinking）」の時間を設けることがトレンドとなっています。これは「Chain of Thought（思考の連鎖）」と呼ばれるプロセスで、AIが内部的に論理構成を確認したり、計算を検証したりすることで、複雑なタスクの精度を劇的に向上させるものです。
しかし、今回の報道にあるGeminiの新機能――「深い思考を中断して、基本的な回答を即座に求める機能」――は、このトレンドに対する実用面からの揺り戻しと言えます。例えば「東京の天気は？」や「メールの挨拶文を書いて」といった単純な問いに対し、AIが数十秒も考え込むのは、ユーザー体験（UX）として好ましくありません。今回の機能は、ユーザー側が「そこまでの精度は不要だから、スピードを優先してほしい」とAIに指示できる選択権を与えるものです。
システム1とシステム2の使い分け
行動経済学におけるダニエル・カーネマンの「システム1（直感・即断）」と「システム2（熟考・論理）」の概念と同様に、AIにもタスクに応じた使い分けが求められています。日本のビジネス現場、特に「タイパ（タイムパフォーマンス）」が重視される環境や、即時性が求められるカスタマーサポートのチャットボットにおいて、すべての問いに「熟考」で返すのは過剰品質であり、リソースの無駄遣いになりかねません。
日本企業が社内システムや自社プロダクトにLLM（大規模言語モデル）を組み込む際、これまでは「より賢いモデル」を一律に採用しがちでした。しかし、Geminiのこの動きは、「賢さ」よりも「制御可能性（Controllability）」が重要であることを示しています。
「モデルルーティング」という実装戦略
エンジニアやプロダクトマネージャーにとっての示唆は、ユーザーによる手動スキップだけでなく、システム側での「モデルルーティング」の重要性が増している点です。
例えば、ユーザーの入力内容を軽量なAIが瞬時に分析し、「これは社内規定に基づく複雑な判断が必要（熟考モデルへ）」、「これは単なる定型的な翻訳（高速モデルへ）」といった振り分けを自動で行うアーキテクチャです。これにより、日本企業が懸念する「API利用コスト（トークン課金）」の削減と、「レスポンス速度」の維持を両立できます。すべてをハイスペックなAIに任せるのではなく、適材適所のオーケストレーションを組むことが、実務的なAI活用の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能追加のニュースを踏まえ、日本企業が意識すべきポイントは以下の通りです。
- UXにおける「待ち時間」の設計： ユーザーは高精度な回答なら長く待てるわけではありません。タスクの性質に応じ、プログレスバーを表示して待たせるか、即答させるかの設計が必要です。
- コスト対効果のシビアな管理： 推論時間が長い＝計算リソースを多く消費している（コストが高い）ことを意味します。単純作業に高コストな推論を使わせないガバナンスが必要です。
- 「人間による介入」の余地： AIが考え込んでいる最中に人間が「もういい、答えを出して」と言える機能は、AIに対する人間の主体性を保つ意味でも有効です。ブラックボックス化しがちなAIの挙動に対し、ユーザーが主導権を持てるインターフェースを検討すべきです。