投稿者 global-ai-media 
AIによるパーソナライゼーションが進化し、ユーザーが自身の状況や背景（コンテキスト）を詳細に伝えることで、より精度の高い回答を得られるようになっています。本稿では、Google Geminiの事例をヒントに、AIへの「自己開示」がもたらす利便性と、日本企業が意識すべきデータガバナンスの課題について解説します。
日常に溶け込む「AIへの自己開示」
米テックメディア「9to5Google」の記事では、GoogleのAI「Gemini」に対し、ユーザーが自身の生活や好みの詳細を語りかけ、不慣れな分野の商品レコメンデーションを受ける様子が「mundane absurdity（ありふれた不条理）」として描かれています。これは、私たちが機械に対して、まるで友人に相談するように「自分自身の文脈」を共有し始めている現状を象徴しています。
これまで検索エンジンに入力していたのは「キーワード」でしたが、最新のLLM（大規模言語モデル）に対して私たちが入力しているのは、自身の置かれた状況、好み、あるいは制約条件といった「コンテキスト」です。AIが単なる検索ツールから、個人の文脈を理解するエージェント（代理人）へと進化する過程において、ユーザー側もまた、AIに対する接し方を無意識に変えつつあります。
プロンプトエンジニアリングから「コンテキスト共有」へ
ビジネスの現場においても、この変化は顕著です。初期の生成AIブームでは、いかに上手く指示を出すかという「プロンプトエンジニアリング」が注目されました。しかし現在は、AIにいかに正確な背景情報を与えるかという「コンテキスト共有」の質が、アウトプットの価値を左右するようになっています。
例えば、単に「謝罪メールを書いて」と指示するのと、「長年の付き合いがある取引先に対し、納品遅延が発生した。原因は物流トラブルだが、来週にはリカバリー可能であるという文脈を含めて、誠実かつ関係維持を重視したメールを書いて」と指示するのでは、生成される文章の質は天と地ほど異なります。AIに「社内事情（＝Life）」を語れば語るほど、AIは優秀なアシスタントとして機能します。
日本企業における「暗黙知」とデータプライバシー
ここで日本企業が直面するのが、独特の商習慣とセキュリティの壁です。日本の組織文化では「阿吽の呼吸」や「空気を読む」といったハイコンテクストなコミュニケーションが重視され、業務知識が明文化されていない（暗黙知のまま存在する）ケースが多々あります。AIに文脈を理解させるためには、まずこの暗黙知をデータとして形式知化する必要があります。
さらに、AIに「自社の事情」を詳しく語ることは、情報漏洩リスクと表裏一体です。従業員が業務効率化のために、顧客の個人情報や未公開のプロジェクト情報をパブリックなAIサービスに入力してしまうリスク（シャドーAI）は、多くの企業のコンプライアンス担当者を悩ませています。利便性を取るか、セキュリティを取るかという二項対立ではなく、セキュアな環境下でいかにAIに文脈を持たせるかが、技術選定の鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
Geminiのような高度なAIアシスタントの普及は、私たちに「AIに情報を与えることの有用性」を教えてくれます。日本企業がこの潮流を実務に取り入れるためのポイントは以下の通りです。
- RAG（検索拡張生成）の戦略的導入：
社外の汎用モデルに自社の機密情報を学習させるのではなく、社内データベースを外部知識として参照させるRAGの仕組みを構築することで、セキュリティを保ちつつ「自社の文脈」をAIに理解させることができます。 - 「暗黙知」のデジタル化と標準化：
AIに文脈を語らせるためには、その文脈がドキュメント化されている必要があります。AI導入を契機に、属人化している業務フローやナレッジのドキュメント化を推進することは、組織の透明性を高める副次的効果も生みます。 - 入力データのガバナンス策定：
「何を入力して良いか」のガイドラインを明確に定める必要があります。個人情報や機密情報をマスク（秘匿化）するツールの導入や、入力ログの監視体制を含め、従業員が安心してAIに「文脈」を共有できる環境作りが急務です。