投稿者 global-ai-media 
生成AIによる議事録要約や資料作成支援が普及する一方で、AIが捉えきれない「現場の文脈」や「行間」の存在が浮き彫りになっています。米The Informationの記事で紹介されたダボス会議のレポート作成実験を題材に、ハイコンテクストな文化を持つ日本企業が、AIの分析能力をどのように実務に組み込み、リスクをコントロールすべきかを解説します。
「完璧な要約」という幻想と、AIが見落とすもの
米国メディアThe Informationの記事において、興味深い実験が行われました。記者が世界経済フォーラム（ダボス会議）への取材旅行の内容をAI生産性ツールに分析させ、プレゼンテーション資料のドラフトを作成させたのです。結果として、AIは表面的な事実やスケジュールを整理することはできましたが、記者が現地で感じ取った「微妙なニュアンス」や、オフレコで交わされた会話の重要性、会場の熱気といったコンテキスト（文脈）を見落としていました。
これは、現在多くの日本企業が導入を進めている「会議の自動要約」や「日報の自動生成」といったユースケースにおいても、極めて重要な示唆を含んでいます。大規模言語モデル（LLM）は、与えられたテキストデータに含まれる明示的な情報（形式知）を処理・再構成することには長けていますが、その場に流れていた空気感や、言葉にされない暗黙の了解（暗黙知）を理解することはできません。
日本企業特有の「ハイコンテクスト」とAIの相性
特に日本のビジネスシーンは、世界的に見ても「ハイコンテクスト」であると言われます。会議での発言そのものよりも、誰がどのような順序で発言したか、あるいは「何を言わなかったか」に重要な意味が含まれるケースが少なくありません。
例えば、AIに経営会議の議事録要約を任せた場合、「A案で合意した」という事実は抽出できても、「部長は渋々合意した」というニュアンスや、「課長が強い懸念を目配せで示した」という非言語的な情報は抜け落ちてしまいます。AIが生成した「きれいに整ったレポート」だけを頼りに意思決定を行うと、現場の温度感を見誤り、プロジェクトの進行に支障をきたすリスクがあります。
AIは「タタキ台作成」のパートナーとして位置づける
では、AIによる分析や資料作成は無意味なのでしょうか？ 決してそうではありません。重要なのは、AIを「完成品を作る担当者」ではなく、「優秀なドラフト（タタキ台）作成者」として位置づけることです。
膨大な資料から主要な論点を数秒で抽出したり、プレゼンテーションの骨子を提案させたりする業務において、AIの右に出るものはありません。AIに「80点のドラフト」を作らせ、人間がそこに「文脈」「洞察」「組織としての政治的配慮」というラストワンマイルの価値を付加する。この「Human-in-the-loop（人間がループの中に介在する）」アプローチこそが、現時点での最適解です。
ガバナンスとデータプライバシーの観点
また、実務運用においてはガバナンスの視点も不可欠です。ダボス会議のような機微な情報が含まれる取材メモをAIに入力する際、パブリックなクラウドサービスを利用すれば情報漏洩のリスクが生じます。
日本企業が社内文書や会議音声をAIに分析させる場合は、入力データが学習に利用されない設定（オプトアウト）や、Azure OpenAI Serviceのような企業向け環境、あるいはオンプレミスに近い形でのLLM利用を検討する必要があります。特に、「何をAIに入力してはいけないか」というガイドラインの策定は、ツールの導入よりも先に行うべき重要事項です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例と日本の商習慣を踏まえると、意思決定者は以下の3点を意識すべきです。
- 「行間」は人間が補う：AIによる要約や分析結果を鵜呑みにせず、必ず担当者が文脈やニュアンスを補完するプロセスを業務フローに組み込むこと。AIはあくまで「論理的な整理」を担当するツールと割り切る必要があります。
- 形式知化の促進：AIの精度を高めるためには、あうんの呼吸に頼っていた業務プロセスを、可能な限り言語化・テキスト化（形式知化）する努力も求められます。これは業務標準化の副次効果も生みます。
- コンプライアンス意識の徹底：機密性の高い会議や戦略資料を分析させる際は、利用するAIモデルのデータ取り扱いポリシーを厳密に確認し、従業員への教育を徹底すること。
AIは強力な武器ですが、それを使いこなすのは人間の「文脈理解力」です。ツールの限界を正しく理解した上で、人間とAIがそれぞれの得意分野で協業する体制を築くことが、生産性向上の鍵となります。