検索意図のズレが生むリスク：NASAの「Gemini」から学ぶ、企業内AI（RAG）の精度向上とデータ戦略

今回参照する記事は、Googleの最新AIモデルではなく、NASAのジェミニ計画やタイタニック号の遺品に関する製造の歴史を扱ったものです。AIのトレンド調査において「Gemini」という単語がこの文脈でヒットした事実は、企業が生成AIやRAG（検索拡張生成）を導入する際に直面する「言葉の多義性」と「検索ノイズ」の問題を浮き彫りにしています。本稿では、この事例をメタファーとして、日本企業が実務で直面するデータ品質と文脈理解の課題について解説します。

「Gemini」はAIか、宇宙計画か？――実務におけるエンティティの曖昧性

提示された記事は、1960年代のNASAジェミニ計画で使用されたサングラスや、タイタニック号乗組員の真鍮ボタンといった「米国製品の歴史」に焦点を当てたものです。しかし、現代のテクノロジー文脈で「Gemini」と検索すれば、多くの人がGoogleの大規模言語モデル（LLM）を想起するでしょう。

この「キーワードは同じだが、文脈によって指し示す実体が異なる」という事象は、企業が社内データをAIに参照させるRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）システムを構築する際、頻繁に発生する致命的な課題です。例えば、社内文書で「スバル」と検索した際、自動車メーカーの情報を求めているのに、社内プロジェクトコード「SUBARU」の古い議事録がAIに参照されては、回答の精度は著しく低下します。

日本企業、特に歴史の長い組織では、過去の製品名、プロジェクト名、組織略称が再利用されるケースが多く、単なるキーワードマッチングではAIが「幻覚（ハルシネーション）」を起こしたり、無関係なレガシーデータを根拠に回答を生成したりするリスクがあります。

日本特有のハイコンテキスト文化とデータガバナンス

欧米に比べ、日本のビジネス文書は「主語の省略」や「暗黙の了解」が多く含まれるハイコンテキストな文化で作成されています。記事にあるような「古い真鍮のボタン」のように、過去の資産（レガシーデータ）がデジタル化されずに眠っていたり、あるいは整理されずにファイルサーバーに混在していたりすることも珍しくありません。

AI導入において「データは新しい石油」と言われますが、精製されていない原油（整理されていない非構造化データ）をそのままLLMに投入しても、高精度なアウトプットは期待できません。今回の「宇宙計画のサングラス」の記事がAIの文脈でノイズとなり得るように、企業内でも「いつ、誰が、どのような文脈で作成したデータか」というメタデータが付与されていない情報は、AI活用における阻害要因となります。

ベクトル検索の限界とハイブリッドアプローチの必要性

近年、意味の近さを計算する「ベクトル検索」が主流となっていますが、それだけでは万能ではありません。「Gemini」という単語の意味上の近さは、文脈（歴史カテゴリか、ITカテゴリか）によって大きく異なります。これを解決するには、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせるハイブリッド検索や、ナレッジグラフを用いて用語間の関係性を定義するアプローチが有効です。

また、日本企業においては、各部門独自の方言（社内用語）をAIに正しく理解させるための「辞書整備」や、AIが参照すべきデータの範囲を制限するアクセスコントロールの設計が、技術選定以上に重要な成功要因となります。

日本企業のAI活用への示唆

今回の「Gemini」というキーワードの衝突から、日本企業は以下の点を教訓として得ることができます。

• データの棚卸しと文脈の分離：社内データをAIに学習・参照させる前に、古い情報と最新情報、あるいはプロジェクトごとの文脈を明確に分離（セグメンテーション）する必要があります。「ゴミを入れてもゴミしか出てこない（Garbage In, Garbage Out）」の原則は生成AI時代でも変わりません。
• ドメイン特化の評価プロセスの確立：汎用的なLLMをそのまま使うのではなく、自社の業務用語や文脈を正しく理解できているか、RAGの検索精度（Retrieval Accuracy）を継続的に評価・チューニングする体制が不可欠です。
• ユーザーへの教育と期待値調整：AIは確率的に言葉を紡ぐツールであり、同音異義語や文脈の取り違えを起こす可能性があることを現場のユーザーに周知し、最終確認は人間が行うフロー（Human-in-the-Loop）を業務プロセスに組み込むことが、リスク管理の第一歩です。