投稿者 global-ai-media 
再生可能エネルギー分野の技術解説においてGoogle Geminiが図解生成に活用された事例は、生成AIの用途が「テキスト処理」から「高度な専門技術の可視化」へと広がりつつあることを示しています。本記事では、製造業やインフラ産業など専門性の高い領域で生成AIを活用する際の可能性と、日本企業が留意すべき「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスク管理について解説します。
専門技術の可視化におけるマルチモーダルAIの台頭
紹介した記事は、中国における「超臨界CO2発電」という次世代エネルギー技術に関するものですが、AI実務者の視点で注目すべきは、その技術解説のためのインフォグラフィック作成に「Google Gemini」が活用されているという点です。
これまで、複雑な物理法則やエンジニアリングの仕組みを可視化するには、専門のイラストレーターやCADオペレーターの手作業が必要でした。しかし、Geminiをはじめとする昨今のマルチモーダル（テキスト、画像、映像などを統合的に扱える）AIモデルの進化により、エンジニアや研究者が「言葉」で指示するだけで、概念図やプロセスフローを即座に生成できる時代が到来しています。
これは単なるコスト削減にとどまりません。研究開発（R&D）の現場において、アイデアを即座に視覚化し、ステークホルダー間の認識齟齬を減らす「コミュニケーションの高速化」に寄与するものです。
産業用途における「正確性」とAIのリスク
一方で、この記事の文脈が示唆するように、AIが生成した図版や解説が科学的に厳密であるとは限りません。生成AIには、事実に基づかない情報を生成してしまう「ハルシネーション」のリスクが常につきまといます。
特にエネルギー、化学、製造といった物理的な実体を扱う産業（フィジカルドメイン）において、AIの誤りは重大な事故や手戻りにつながる可能性があります。例えば、配管の接続図や化学反応のプロセスにおいて、AIが「見た目はもっともらしいが、物理的にはあり得ない」出力をした場合、それを専門家が見抜けるかどうかが鍵となります。
「Google Geminiで作られた図」が記事に使われているという事実は、AIの能力への信頼を示す一方で、最終的な品質保証（QA）は人間が担わなければならないという、AI活用の現在の限界点も浮き彫りにしています。
日本の「モノづくり」現場におけるAI活用の勝機
日本企業、特に製造業や建設業において、この事例はどのように応用できるでしょうか。日本では現在、熟練技術者の高齢化に伴う「技術伝承」が深刻な課題となっています。
生成AIを、ベテランの持つ暗黙知や膨大な過去の技術文書を要約・可視化するツールとして活用するニーズは非常に高いと言えます。例えば、過去の設計図面やトラブル報告書をAIに読み込ませ、若手エンジニアが検索・参照しやすい形に変換させるユースケースです。
しかし、ここで重要になるのが日本企業特有の「品質へのこだわり」と「説明責任」です。AIを導入する際は、出力結果を鵜呑みにせず、必ず専門家が介在する「Human-in-the-Loop（人間がループに入る）」体制をプロセスに組み込むことが、ガバナンス上不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の技術系企業がAI活用を進める上での要点を整理します。
- 非テキスト領域への展開：生成AIの活用をチャットボットや議事録作成だけに限定せず、技術コンセプトの可視化や図解作成など、マルチモーダルな機能を用いてR&Dのスピードアップを図るべきです。
- 専門家の役割の再定義：AIは「下書き」や「たたき台」を作るスピードにおいては人間を凌駕します。エンジニアや専門家の役割は、「ゼロから作る」ことから、「AIの成果物を検証し、科学的整合性を担保する」ことへとシフトさせる必要があります。
- ドメイン特化型ガバナンスの構築：汎用的なAIモデルをそのまま使うのではなく、自社の技術用語や安全基準を学習させたファインチューニング（追加学習）や、RAG（検索拡張生成）の仕組みを取り入れ、業務に耐えうる精度を確保する投資が必要です。