投稿者 global-ai-media 
Googleは、GmailやGoogleフォト、検索履歴などの個人データをGeminiと連携させる「Personal Intelligence」機能の展開を進めています。個人の文脈を深く理解するAIは、業務効率を劇的に向上させる可能性がある一方で、日本企業にとっては従業員のプライバシー管理や情報漏洩リスクといった新たなガバナンス課題を突きつけています。
「汎用的な知能」から「個人の文脈を知る知能」へ
GoogleがGeminiにおいて「Personal Intelligence（パーソナル・インテリジェンス）」という概念を強化している動きは、生成AIのトレンドが「モデルの賢さ（パラメータ数や推論能力）」から「コンテキスト（文脈）の活用」へとシフトしていることを象徴しています。これまでのLLM（大規模言語モデル）は、インターネット上の膨大な知識を持つ「物知りな他人」でしたが、今後はGmailのやり取り、Googleフォトの写真、ドライブ内の資料といったユーザー固有のデータにアクセスし、あたかも「長年の秘書」のように振る舞うことが期待されています。
技術的には、これはRAG（検索拡張生成）の高度な応用と言えます。ユーザーのプロンプトに対し、モデルの学習データだけでなく、リアルタイムにユーザー個人のデータを検索・参照して回答を生成する仕組みです。例えば、「先週の田中さんとのメールに基づき、来月の予算案の下書きを作成して」といった指示が可能になります。
Googleエコシステムによる「囲い込み」と利便性
この機能の強みは、Googleが持つ強固なエコシステムにあります。日本国内でも多くの企業がグループウェアとしてGoogle Workspaceを採用しており、メール、ドキュメント、カレンダーが統合された環境でAIが横断的に機能するメリットは計り知れません。
しかし、これは同時に「ベンダーロックイン」のリスクを高める要因にもなります。個人のワークフローが特定のプラットフォームのAI機能に過度に依存するようになれば、将来的なツール移行のハードルは高くなります。また、Microsoft Copilotも同様にMicrosoft 365内でのデータ連携を強化しており、企業は「どのプラットフォームに自社のナレッジとAI活用を集約させるか」という戦略的な判断を迫られています。
プライバシーとセキュリティの懸念
実務担当者が最も懸念すべきは、プライバシーとデータの境界線です。元記事にあるような機能がコンシューマー向け（個人アカウント）から順次展開される際、企業における「シャドーIT」ならぬ「シャドーAI」のリスクが高まります。
従業員が個人のGoogleアカウントに業務メールを転送し、Geminiに分析させるといった行為は、重大な情報漏洩につながる恐れがあります。また、企業向けプラン（Google Workspace）であっても、AI機能が「どのデータを参照範囲とするか」「生成されたデータがモデルの再学習に使われないか」といった設定を、管理者が正確に把握・制御する必要があります。特に日本の個人情報保護法や企業のコンプライアンス規定に照らし合わせ、AIがアクセスして良い情報の範囲（人事評価データや機密プロジェクトなど）を明確に定義することが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きを踏まえ、日本の企業・組織がとるべきアクションは以下の3点に集約されます。
第一に、「アカウントの分離とガイドラインの策定」です。個人用アカウントのAI機能が高度化する中で、業務データを個人アカウントで処理することのリスクを従業員に周知徹底する必要があります。単に禁止するのではなく、業務として安全に利用できる法人契約のAI環境（Enterprise版などデータが学習されない環境）を提供することが、結果としてセキュリティを高めます。
第二に、「非構造化データの整理」です。AIがメールやドキュメントを参照して回答を生成するためには、社内のデータがある程度整理されている必要があります。ファイル名の規則性や権限設定（誰がどのファイルにアクセスできるか）を見直すことは、AI導入の前段階として不可欠な「整地」作業となります。
第三に、「過信への対策」です。AIが個人のメールなどを参照したとしても、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは残ります。「AIがメールの内容を誤解釈し、間違った指示を出す」可能性を前提に、最終的な確認は人間が行うというプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。