投稿者 global-ai-media 
GoogleのマルチモーダルAI「Gemini」は、単なる対話型ツールから企業活動の基盤へと進化を続けています。2026年という近未来を見据えたとき、日本企業はどのような意思決定を行うべきでしょうか。提示された「旧来のやり方からの回復（Recover from old ways）」というキーワードをAI変革（AX）の文脈で読み解き、国内の商習慣やシステム環境を踏まえた実務的な活用指針を解説します。
マルチモーダル化する「Gemini」と2026年の技術水準
Googleの「Gemini」に代表される大規模言語モデル（LLM）は、テキストだけでなく画像、音声、動画を同時に理解・生成する「マルチモーダル」な能力を急速に高めています。記事のテーマにある2026年というタイムラインをAI業界の進化速度に照らし合わせると、現在は実験段階にある「自律型エージェント（人の指示を待たずにタスクを完遂するAI）」が実務レベルで普及し始めている時期と考えられます。
現在のGeminiが持つ長いコンテキストウィンドウ（大量の情報を一度に処理する能力）は、日本企業に多く残る「膨大なマニュアル」や「過去の議事録」といった非構造化データの資産化に直結します。しかし、単にモデルの性能が上がるだけではビジネス価値は生まれません。重要なのは、それをどう既存のワークフローに組み込むかです。
「旧来のやり方」からの脱却：日本企業のレガシーとAI
「Recover from old ways of functioning（旧来の機能の仕方からの回復・脱却）」というフレーズは、まさに現在の日本企業が直面している課題を言い当てています。多くの国内組織では、AIを導入しつつも、業務プロセス自体は昭和・平成の時代のまま（例：AIで作成したドラフトを、紙で印刷してハンコを押す、メールに添付して回覧するなど）というケースが散見されます。
Geminiのような高度なAIをGoogle Workspace等の業務アプリと統合する真のメリットは、この「分断されたプロセス」をシームレスにつなぐ点にあります。例えば、会議の録画（動画）からGeminiが議事録を生成し、ToDoを抽出し、カレンダーに予定を入れ、関係者にドラフトメールを作成する一連の流れを自動化すること。これはツールを入れるだけでなく、業務フローそのものを見直す「プロセスの再定義」が伴わなければ実現しません。
ガバナンスとハルシネーション：実務上のリスク管理
一方で、実務担当者はリスクに対しても冷静である必要があります。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」は、2026年時点でもゼロにはならないでしょう。特に、契約書やコンプライアンス関連の文書作成において、AIの出力を無批判に採用することは致命的なリスクとなります。
日本企業においては、以下の3層のリスク管理が求められます。
- データの分離：学習に使われるデータと、社外秘のRAG（検索拡張生成）用データを明確に分けるシステム設計。
- Human-in-the-loop（人間による確認）：最終決定プロセスには必ず人間が介在するフローの義務化。
- 著作権と商習慣への配慮：日本の著作権法（第30条の4など）はAI学習に寛容ですが、生成物の利用には侵害リスクが伴います。ベンダーが提供する補償制度の確認も重要です。
日本企業のAI活用への示唆
Geminiをはじめとする次世代AIモデルの進化を踏まえ、日本のビジネスリーダーは以下の点に注力すべきです。
- ツール導入から「プロセス変革」へのシフト：AIを既存業務の「補助」として使う段階を終え、AIを前提とした業務フロー（AIネイティブなプロセス）を一から設計し直す勇気を持つこと。
- Googleエコシステムの活用とベンダーロックインのバランス：GeminiはGoogle Workspaceとの親和性が極めて高いですが、特定のベンダーに過度に依存するリスクも考慮し、データポータビリティ（データの持ち運び可能性）を確保しておくこと。
- 現場レベルの「プロンプトエンジニアリング」定着：高度な開発者だけでなく、一般社員が自然言語でAIに的確な指示を出せるよう、リスキリング教育を継続的に行うこと。
2026年に向けて技術は指数関数的に進化します。しかし、それを使いこなす組織の文化やリテラシーが「旧来のまま」であっては、その恩恵を享受することはできません。今こそ、技術の導入と組織のアップデートを両輪で進める時期に来ています。