投稿者 global-ai-media 
「柔軟性（Flexibility）」と「構造（Structure）」の違いを理解することは、これからのAI活用において極めて重要です。「Gemini」というキーワードを単なるモデル名としてだけでなく、AIが持つ二面性と可能性のメタファーとして捉え、2026年を見据えた日本企業のAI実装とガバナンスのあり方を解説します。
「硬直性」から「適応力」へのパラダイムシフト
「Gemini」という言葉が示すように、今日のAIモデルは従来のソフトウェアとは異なる性質を持っています。元来、ITシステムは「Rigidity（硬直性・厳格さ）」を美徳としてきました。入力Aに対して必ず出力Bを返す、それが従来のプログラムの信頼性でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）やGoogle Geminiに代表されるマルチモーダルAIの真価は、その対極にある「柔軟性」にあります。
提示されたテーマにある「硬直的であるよりも、柔軟である方がうまく機能する（function better when you are less rigid）」という視点は、まさに現在のAI実装の核心を突いています。ルールベースのチャットボットが衰退し、文脈を理解して流動的に応答するLLMが主流になったのが良い例です。しかし、ここで誤解してはならないのが、「柔軟であること」は「無秩序（カオス）」を意味しないという点です。
「構造（Structure）」と「硬直（Rigidity）」の違い
AI導入において、日本企業が最も陥りやすい罠がここにあります。日本の組織文化は、品質担保のために厳格なマニュアルやルール（硬直性）を好む傾向があります。しかし、生成AIに対して「絶対に間違えるな」「100%の正解を出せ」という硬直的なアプローチをとると、AIの創造性や汎用性は死んでしまいます。
重要なのは「構造（Structure）」です。これは、AIの出力を制御するためのガードレールや、RAG（検索拡張生成）による参照データの整備、あるいはMLOpsによる継続的なモニタリング体制を指します。しっかりとした「構造（全体計画）」の中で、AIモデル自体には「柔軟」に振る舞わせる。このバランスこそが、2026年に向けて主流となる「エージェント型AI（自律的にタスクをこなすAI）」を使いこなす鍵となります。
日本国内の商習慣とAIガバナンス
2026年という近未来を見据えたとき、AIは単なる「検索・要約ツール」から、複雑なワークフローを自律的に遂行する「パートナー」へと進化しています。ここで課題となるのが、日本の稟議制度や責任分界点の不明確さです。
「AIが勝手に判断した」というリスクを恐れるあまり、日本企業はガチガチに機能を制限（Rigidity）しがちです。しかし、目指すべきは機能制限ではなく、AIが逸脱しないための「評価指標の策定」や「ヒトによる監督（Human-in-the-loop）のプロセス設計」という「構造」作りです。例えば、顧客対応においてAIに一定の裁量（柔軟性）を与えつつ、最終的な契約締結や高リスクな判断には必ず人間が介在するフロー（構造）を組むといった設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
「Gemini」の概念が示唆する通り、二面性のバランスを取ることが成功への道です。
- 過度なルール化を避ける：既存の業務マニュアルをそのままAIに学習させるのではなく、AIが解釈しやすい「プロンプト」や「ナレッジベース」として構造化し直してください。硬直的な指示はハルシネーション（もっともらしい嘘）や機能不全の原因になります。
- 「構造」への投資：AIモデルそのものの選定だけでなく、AIガバナンス、データパイプライン、評価基盤といった「構造」への投資を優先してください。これにより、モデル自体が進化・変更されてもシステム全体は揺らぎません。
- 現場への権限委譲とリテラシー向上：AIの柔軟性を活かすには、現場レベルでの試行錯誤が不可欠です。トップダウンでガチガチに管理するのではなく、ガイドライン（構造）の中で現場が自由にプロンプトを工夫できる余地を残すことが、イノベーションにつながります。