投稿者 global-ai-media 
Google Geminiにおいて、自然言語で指示するだけで特定の日時にアクションを実行させる機能の実装が進んでいます。これは、AIが単なる「対話相手」から、時間軸を持った「実行者」へと進化していることを意味します。本稿では、この機能が持つ業務自動化の潜在能力と、日本企業が実務に導入する際に考慮すべきリスクやガバナンスについて解説します。
「待つAI」から「動くAI」への転換点
これまでの生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を利用したチャットボットは、基本的にユーザーからのプロンプト入力を待って回答を生成する「受動的」なツールでした。しかし、Google Geminiで試行されている「Scheduled actions（スケジュールされたアクション）」のような機能は、この関係性を大きく変える可能性を秘めています。
元記事では、スマートホームデバイスの操作や個人のタスク管理といったコンシューマー向けの利用シーンが中心ですが、この技術の本質は「AIが時間というトリガーを理解し、自律的にタスクを実行し始める」という点にあります。これは、現在AI業界で注目されている「Agentic AI（エージェント型AI）」への進化の一端であり、ビジネスの現場においては、単なる情報検索や要約だけでなく、業務プロセスの実行そのものをAIが担う未来を示唆しています。
日本企業の現場における活用イメージとRPAとの違い
日本企業では、業務効率化のためにRPA（Robotic Process Automation）が広く普及しています。RPAは定型業務の自動化に優れていますが、事前に厳密なルール設定が必要で、少しでも手順が変わると停止してしまう「脆さ」がありました。
一方、GeminiのようなLLMベースの自動化機能は、自然言語による「曖昧な指示」を理解できる点が強みです。例えば、「毎週月曜日の朝9時に、前週のプロジェクト進捗メールを要約してチームに共有する準備をして」といった指示が可能になります。日本の商習慣においては、定例会議の資料準備や、日報・週報の集計といった「定期的だが手間のかかる業務」への適用が期待されます。Google Workspace（GmailやCalendarなど）との連携が深まれば、こうした業務のアシスタントとしての価値は飛躍的に高まるでしょう。
「勝手に動くAI」のリスクと日本的ガバナンス
しかし、AIにアクションを自動化させることには、相応のリスクも伴います。生成AIには依然として「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」の問題が残っています。もしAIが誤った内容のメールを自動で顧客に送信したり、不正確なデータに基づいて発注処理を行ったりすれば、企業の信用問題に直結します。
特に日本では、組織としての意思決定プロセスや「承認フロー」が重視されます。AIが完全に自律して外部へアクションを起こすことは、多くの日本企業にとってコンプライアンス上の懸念材料となるでしょう。したがって、技術的に自動化が可能になったとしても、最終的な送信ボタンや承認ボタンは人間が押すという「Human-in-the-loop（人間がループ内に入り監視・判断する仕組み）」を維持することが、当面の実務的な解となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能追加が示唆する、今後のAI活用における要点は以下の通りです。
1. 「完全自動化」ではなく「準備の自動化」から始める
いきなり対外的なアクションをAIに任せるのではなく、メールの下書き作成や会議資料のドラフト作成など、人間が確認・修正することを前提とした「準備プロセス」の自動化から導入を進めるべきです。
2. 「指示力」から「監督力」へのスキルシフト
AIが自律的に動くようになれば、人間にはプロンプトを書く能力以上に、AIが生成した成果物や行動計画が適切かどうかを判断・承認する「監督者（Supervisor）」としての能力が求められます。従業員教育もこの視点を取り入れる必要があります。
3. ベンダーロックインとデータガバナンスの検討
Geminiの自動化機能はGoogleのエコシステム内で最大の効果を発揮しますが、特定のプラットフォームに業務プロセスが過度に依存するリスクも考慮すべきです。機密情報がどのように処理されるか、AIガバナンスの規定と照らし合わせながら慎重に利用範囲を定めていく姿勢が重要です。