投稿者 global-ai-media 
「Gemini」という名称は、米国では暗号資産取引所のブランドとしても広く認知されており、新たな資産（アセット）の取り扱いやカストディ（管理・保管）機能の拡充がニュースとなることも多い。しかし、日本の産業界やエンジニアにとっての主戦場は、Googleが提供する生成AIモデル『Gemini』の活用にある。本稿では、元記事にある「新たな資産への対応」と「カストディ」という概念をAI導入のメタファー（比喩）として捉え直し、日本企業が自社のデータ資産をAIプラットフォーム上でどう管理し、価値に変えていくべきか、その実務的要諦を解説する。
マルチモーダル化する「企業資産」の統合と活用
元記事にある取引所が新たな通貨（BNB）をサポートしたように、AIモデルとしてのGoogle Geminiもまた、取り扱える「資産（データモダリティ）」を急速に拡大している。テキストだけでなく、画像、音声、動画、そしてプログラムコードといった非構造化データを包括的に理解・生成できるマルチモーダル性能こそがGeminiの真価である。
日本企業において、これまで「活用されないまま眠っていた資産」である会議の録音データ、現場の保守点検時の画像、紙ベースの図面（OCR処理後）などを、Geminiのコンテキストウィンドウに投入することで、新たなビジネスインサイトを引き出すことが可能になる。プロダクト担当者は、単なるチャットボットの導入にとどまらず、「自社のどのデータ資産をGeminiというエンジンに結合させるか」という視点でサービス設計を行う必要がある。
AI時代の「カストディ」：データ主権とセキュリティ
金融の世界で「カストディ（資産管理）」が最重要視されるのと同様に、AI活用においても「データガバナンス」は生命線である。特にLLM（大規模言語モデル）を企業導入する際、最大の懸念事項は「自社データがモデルの学習に利用されるか否か」という点だ。
Google Cloud上のVertex AI経由でGeminiを利用する場合、エンタープライズグレードのデータプライバシーが適用され、入力データが再学習に使われない設定が可能である。しかし、現場レベルで安易に無料版のWebインターフェースを利用すれば、情報漏洩のリスクは高まる。日本の組織文化では、ボトムアップでのツール利用が広がりやすい一方で、統制が効きにくい側面がある。情シスやセキュリティ担当者は、禁止するだけでなく「安全なカストディ環境（企業向けサンドボックス環境）」を提供することで、現場のイノベーションを阻害せずにリスクをコントロールする姿勢が求められる。
日本独自の商習慣と「ハルシネーション」リスクへの対応
AIモデルの性能が向上しても、事実に基づかない回答をする「ハルシネーション（幻覚）」のリスクはゼロにはならない。特に日本のビジネスシーンでは、正確性や説明責任が欧米以上に厳格に求められる傾向がある。「だいたい合っている」では許されない業務（契約書チェックや金融商品の説明など）においては、RAG（検索拡張生成）の仕組みを構築し、回答の根拠を社内ドキュメントに紐づける設計が必須となる。
また、昨今の著作権法改正議論やAI関連のガイドライン策定の動きも注視が必要だ。生成物が既存の権利を侵害していないか、あるいは自社のAI生成物に対してどのような権利が発生するか。これらは技術的な問題であると同時に、法務・コンプライアンス部門と連携すべき経営課題である。
日本企業のAI活用への示唆
今回のテーマである「Gemini」というキーワードから、AI実務者が持ち帰るべき示唆は以下の通りである。
- データ資産の棚卸しと結合：自社に眠る非構造化データ（画像・動画・音声）を再評価し、Geminiのマルチモーダル機能と組み合わせることで、競合他社にはない独自の付加価値（新規事業や業務効率化）を創出する。
- 「AIカストディ」の確立：金融資産と同様、データ資産も厳格な管理が必要である。従業員が安全にAIを使えるエンタープライズ環境（Vertex AI等）を整備し、データ主権（Sovereignty）を確保する。
- 期待値の適正管理とヒトの介在：AIは万能ではない。特に日本の商習慣においては、AIの出力結果を人間が最終確認する「Human-in-the-loop」のプロセスを業務フローに組み込み、リスクをヘッジする。
技術の進化は早いが、それを受け入れる組織のガバナンスと文化の醸成こそが、日本企業がAI競争を勝ち抜くための鍵となるだろう。