投稿者 global-ai-media 
Google Geminiのコミュニティにおいて、コンテキスト（文脈）やアップロードした情報をAIが認識しない「記憶障害（Memory Issue）」に関する報告が散見されています。本記事では、この事象を単なる不具合としてではなく、クラウド型AIサービス特有のリスクとして捉え、日本企業が業務フローに生成AIを組み込む際に考慮すべき「安定性」と「依存度のコントロール」について解説します。
「昨日教えたことを覚えていない」というリスク
Googleの生成AIサービス「Gemini」のユーザーコミュニティにおいて、過去1週間ほどの間、アップロードしたコンテキストや指示内容をAIが適切に処理できない、あるいは対話の途中で忘れてしまうといった「メモリ（記憶）の問題」が報告されています。これは特定の期間や環境下で発生した一時的な障害の可能性がありますが、業務で生成AIを利用する企業にとっては見過ごせない課題を浮き彫りにしています。
大規模言語モデル（LLM）は本来、ステートレス（状態を持たない）な仕組みであり、対話履歴やアップロードされたドキュメントを「記憶」として保持し続けるには、アプリケーション側での複雑な制御が必要です。サービス提供側のアップデートやサーバー負荷の状況によっては、こうした「記憶」の保持機能が一時的に不安定になることは、Geminiに限らずどのクラウドAIサービスでも起こり得ます。
Web UI利用とAPI利用の違いを理解する
多くの日本のビジネスパーソンは、ブラウザ経由でチャット画面（Web UI）を利用して業務を行っています。しかし、Web UI版は新機能のテストベッドとしての側面もあり、API経由での利用に比べて挙動が変更されやすく、SLA（サービス品質保証）が適用されないケースが一般的です。
「重要な会議の議事録要約」や「プロジェクト計画の立案」など、その瞬間の業務遂行にAIが不可欠になっている場合、サービスの不安定さはそのまま業務停止（ダウンタイム）に直結します。日本企業が好む「品質の安定性」を確保するためには、Web UIへの過度な依存を見直し、安定したバージョンが提供されるAPIを組み込んだ社内ツールの整備や、業務フローの多重化を検討する必要があります。
コンテキストの「外部化」とRAGの重要性
今回の事例のようにAIモデル自体がコンテキストを忘れてしまうリスクへの対抗策として、技術的にはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の活用が挙げられます。AIの「短期記憶」にすべてを委ねるのではなく、社内ドキュメントや重要データを自社管理のデータベースに保存し、必要な時に都度参照させる仕組みです。
特に日本の商習慣では、過去の経緯や暗黙の了解（コンテキスト）が重視されます。これを毎回プロンプト入力やファイルアップロードで補う運用は、効率が悪いだけでなく、プラットフォーム側の不具合の影響を直接受けることになります。情報は自社で持ち、AIはその処理エンジンとして利用するという「情報の主権」を意識したアーキテクチャが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの事例は、特定ベンダーの批判ではなく、クラウドサービス依存のリスク管理として捉えるべきです。実務への示唆は以下の3点に集約されます。
- マルチモーダル・マルチモデル体制の構築：
単一のAIサービスに依存せず、障害時や精度低下時にすぐにChatGPTやClaudeなど他社モデルへ切り替えられる運用体制や契約を準備しておくこと。BCP（事業継続計画）の観点からも重要です。 - SLAとデータ保持の確認：
無料版やコンシューマー向けプランでの業務利用は避け、稼働率保証やデータ学習への不同意が明記されたエンタープライズ版契約を結ぶこと。これはコンプライアンスの基本でもあります。 - 「AIは忘れるもの」という前提の設計：
AIのコンテキストウィンドウ（入力可能な情報量）は拡大していますが、それでも処理の失敗は発生します。人による最終確認（Human-in-the-loop）の工程を省かず、AIが出力不能になった際の代替業務フローを現場レベルで定めておくことが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。