投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiアプリに追加された新機能（画像への直接描画による編集指示やAI動画検知）は、生成AIのインターフェースが「テキストチャット」から「直感的なマルチモーダル操作」へと深化していることを示唆しています。本記事では、この「Nano Banana」と呼ばれる新機能や検知技術が、日本の現場業務やガバナンス体制にどのような影響を与えるか、実務的な観点から解説します。
テキストから「指差し確認」へ：プロンプトエンジニアリングの変容
GoogleのGeminiアプリにおける最新のアップデートでは、ユーザーが画像上に直接描画（ドローイング）や注釈を加えることで、AIに対して修正や生成の指示を出せる機能（Nano Bananaと呼称される機能群）が導入されました。これは、従来の「テキストで画像の変更点を詳しく説明する」という、ユーザーにとって負荷の高いプロセスを解消する重要なUX（ユーザー体験）の転換点です。
これまで、例えば製品画像の特定部分だけ色を変えたい場合、言葉でその領域を定義するのは困難でした。しかし、画像上の対象物を丸で囲み「これを青にして」と指示できることは、日本の製造業や建設業などの「現場（Genba）」において極めて親和性が高いと言えます。タブレット端末を用いて、現場の不具合箇所を写真に撮り、指で囲んで報告書を自動生成させたり、デザイン修正の意図を直感的に伝えたりするワークフローが、より現実的になります。
オンデバイスAI（Edge AI）によるプライバシーと即応性
機能名に含まれる「Nano」は、Googleの軽量モデル「Gemini Nano」のような、デバイス上（ローカル環境）で動作するAI技術との連携を示唆しています。日本企業にとって、クラウドにデータを送信せずに高度な処理を行う「オンデバイスAI」は、セキュリティとプライバシーの観点から非常に重要です。
特に、機密性の高い設計データや顧客の個人情報が含まれる画像データを扱う際、外部サーバーを経由せずに端末内で編集・加工の推論が完結するのであれば、情報漏洩リスクを最小限に抑えられます。また、通信環境が不安定な工場や物流倉庫の奥まったエリアでも、AI機能が利用可能になる点は、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の足かせとなっていたインフラ課題を解決する一助となるでしょう。
AI動画検知機能とガバナンスへの影響
今回のアップデートには「AI動画の検知（Detect AI videos）」機能も含まれていると報じられています。生成AIによるディープフェイクや著作権侵害のリスクが高まる中、企業が外部から受け取ったコンテンツや、SNS上で拡散される自社関連情報の真偽を判定する能力は必須となりつつあります。
日本では、著作権法第30条の4によりAI学習へのデータ利用は比較的柔軟ですが、生成物の利用に関しては依拠性や類似性の判断が厳しく問われます。AIによって生成されたコンテンツであることを識別する機能がプラットフォーム側（この場合はGoogle）に標準実装されることは、コンプライアンス担当者にとって朗報ですが、同時に「検知ツールですべて防げるわけではない」という限界も理解しておく必要があります。技術的な検知はあくまで「防御の第一層」であり、最終的な判断プロセスや利用規約（ToS）の整備が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能拡張から、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の点を戦略に組み込むべきです。
1. 現場業務への「マルチモーダルAI」の適用検討
テキスト入力が困難な現場（手が汚れている、手袋をしている、即応性が求められる）において、画像への「描画」による指示出しは強力なインターフェースになります。デスクワークだけでなく、フロントラインワーカーの支援ツールとしてAIを再評価する時期に来ています。
2. 「オンデバイス」を前提としたセキュリティ設計
クラウド型LLM一辺倒ではなく、社外秘データを扱う業務にはGemini NanoのようなエッジAIモデルを採用するハイブリッド構成を検討してください。これにより、日本の厳しい情報セキュリティ基準をクリアしつつ、最新のAI機能を取り込める可能性があります。
3. AI生成コンテンツの受入・公開ポリシーの策定
AI検知機能の普及を見据え、自社が公開するコンテンツにAI利用の有無を明記する（電子透かしやC2PA規格の採用など）透明性の確保と、外部から提供された動画・画像に対する真正性確認のフローを確立することが、ブランド毀損リスクを防ぐ鍵となります。