投稿者 global-ai-media 
高性能なAIモデル「Gemini Ultra」を契約しているにもかかわらず、連携ツールやワークフロー上で機能が利用できないという報告がユーザーから挙がっています。この一見些細な技術的トラブルは、日本企業が生成AIを全社導入する際に直面する「ID管理」と「利用環境の複雑さ」という本質的な課題を浮き彫りにしています。
「見えているのに使えない」事象の背景
Googleの最上位モデルであるGemini Ultra（現在はGemini Advancedプランに含まれる）を利用可能な状態にしているにもかかわらず、特定のワークフロー（Flow）や連携機能において、その機能が有効にならないという事象が報告されています。Googleのサポートコミュニティにおける議論では、主な原因としてブラウザのプロファイル設定や、セッション管理の競合が指摘されています。
具体的には、ユーザーがGeminiアプリ上ではUltraのアカウントでログインしていても、連携するブラウザや拡張機能がデフォルトの（Ultra契約をしていない）Googleアカウントや、別のChromeプロファイルを参照してしまっているケースです。これは、複数のGoogleアカウント（個人のGmailと会社のGoogle Workspaceなど）を使い分ける現代のビジネス環境で頻発する問題です。
企業導入における「アカウント管理」の複雑性
この事例は、単なるバグや設定ミスという以上に、企業におけるSaaS管理の難しさを示唆しています。日本企業、特にセキュリティ意識の高い組織では、社用デバイスでの個人アカウント利用を制限している場合もありますが、リモートワークやBYOD（私物端末の業務利用）の普及により、ブラウザ内で複数のアカウントが混在することは珍しくありません。
高額なAIライセンスを購入しても、システムが自動的に無料版や低スペックなモデル（Gemini ProやFlashなど）に切り替わってしまえば、期待したアウトプットが得られず、投資対効果（ROI）は著しく低下します。特にLLM（大規模言語モデル）の推論能力はモデルのサイズに依存するため、Ultraを使うべき複雑なタスクを軽量モデルで処理してしまうことは、業務品質のリスクにもなり得ます。
UXの一貫性と従業員の生産性
ユーザーインターフェース（UI）や体験の一貫性も重要です。「アプリでは使える機能が、ワークフロー上の小窓では使えない」という分断は、従業員のAI利用意欲を削ぐ要因となります。日本企業の現場では、マニュアルに沿った運用が好まれる傾向にありますが、AIツールは仕様変更が頻繁であり、こうした「環境による挙動の違い」が現場の混乱を招き、問い合わせ対応コストを増大させる懸念があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGemini Ultraに関するトラブル事例から、日本企業のIT担当者や意思決定者は以下の点を考慮すべきです。
- ブラウザ・プロファイルの厳格な管理：企業向けブラウザ管理機能（Chrome Enterpriseなど）を活用し、業務利用するAIサービスが常に正しい企業アカウントで認証されるよう強制するポリシー設定が必要です。
- 「見えないコスト」への対策：高機能モデルを契約するだけでなく、それが現場のワークフロー（ブラウザ拡張機能やAPI連携含む）で確実に呼び出されているかを確認する検証フェーズが不可欠です。
- 従業員リテラシー教育：「どのアカウントでログインしているか」を意識させるセキュリティ教育に加え、AIの回答精度が低い場合にモデルが切り替わっていないか疑うようなトラブルシューティングの基礎知識も、今後は必須スキルとなります。