投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に、アップロードした画像へ直接描画して指示を出せる機能が追加されました。これは単なる機能追加にとどまらず、テキストによる指示（プロンプト）の限界を補完し、AIの認識精度を物理的に「指し示す」ことで高める重要なUXの進化です。本稿では、この機能が日本のビジネス現場にもたらす変化と、マルチモーダルAI活用の勘所を解説します。
「言葉で説明する」コストの削減と認識精度の向上
生成AIの活用において、多くのユーザーが直面してきた課題の一つが「意図の伝達」です。特に画像を解析させる際、従来のインターフェースでは「画像の右上に写っている赤い車の後ろにある看板の文字を読んで」といったように、AIの注目点をテキストで詳細に説明する必要がありました。これはユーザーにとって手間であるだけでなく、AIが指示を取り違える（ハルシネーションの一種を含む）リスクを高める要因でもありました。
今回Geminiに追加された画像マークアップ機能は、ユーザーが画像上の特定の対象を丸で囲んだり、矢印で示したりすることで、AIに対して視覚的なコンテキスト（文脈）を直接与えることを可能にします。これは、人間同士が資料を指差しながら会話する「アレ・コレ」のコミュニケーションをAIとの間でも実現するものであり、プロンプトエンジニアリングの難易度を下げる大きな一歩と言えます。
日本の「現場」におけるマルチモーダルAIの可能性
この機能進化は、日本の産業界、特に「現場」を持つ業種において親和性が高いと考えられます。例えば製造業の品質管理において、製品画像の傷や不良箇所をタブレット上で丸で囲み、「この種類の欠陥に対する過去の対処法を検索して」と指示を出すようなユースケースです。テキスト化しにくい視覚情報を直感的に入力できることで、ITリテラシーに依存しないAI活用の民主化が進むでしょう。
また、建設や不動産分野における図面の確認、Eコマースにおける商品画像の特定箇所の修正指示など、視覚情報が主となる業務において、コミュニケーションの「解像度」を劇的に高める可能性があります。言語化能力に依存せず、誰もが的確な指示を出せるようになることは、人手不足に悩む日本企業にとって業務効率化の鍵となります。
データガバナンスとセキュリティの再考
一方で、画像入力が容易になることは、新たなリスク管理を必要とします。現場の担当者が機密情報（個人情報が映り込んだ写真や、未発表製品の図面など）を安易にAIへアップロードし、詳細な指示を与えてしまうリスクです。
多くの企業向けAIサービスでは、入力データを学習に利用しない設定が可能ですが、画像データの中に意図せず含まれる情報の管理まではユーザー側のリテラシーに委ねられています。画像の一部をマークアップして指示できる利便性は、裏を返せば「何についての情報か」をAIに正確に教える行為でもあります。企業は、テキストデータだけでなく、画像データ（非構造化データ）の取り扱いについても、ガイドラインを策定・周知する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能追加は、AIとの対話が「テキスト偏重」から、視覚や音声を組み合わせた「真のマルチモーダル」へと移行しつつあることを示しています。日本企業がここから得られる実務的な示唆は以下の通りです。
- UX/UI設計の見直し：社内でAIツールを開発・導入する際、チャットボックス（テキスト入力）だけのインターフェースに固執せず、画像への書き込みや音声入力を組み合わせた、現場作業に即したUIを検討すべきです。
- プロンプト教育の転換：従来の「精緻な文章を書く」スキルの教育から、「適切な参照データ（画像や資料）を与え、AIの焦点をガイドする」スキルの教育へと、育成方針をシフトさせる必要があります。
- 非構造化データのガバナンス強化：画像や図面など、テキスト以外のデータがAIに入力されることを前提としたセキュリティポリシーの見直しと、従業員への啓蒙が急務です。