投稿者 global-ai-media 
Googleは生成AIサービス「Gemini」の機能更新情報として「Gemini Drops」を定期的に発信しており、直近では米国大学進学適性試験（SAT）の練習機能などが追加されました。一見すると特定市場向けの小規模な更新に見えますが、この「継続的かつ高頻度な機能追加」というトレンドは、AIを導入する日本企業のITガバナンスや人材育成戦略に大きな示唆を与えています。
AIは「導入して終わり」ではない：Gemini Dropsの含意
Googleが展開する「Gemini Drops」は、Geminiアプリに対する新機能や改善点を定期的にユーザーへ通知する取り組みです。今回話題となった「SAT（米国の大学進学適性試験）の練習問題機能」の無償提供は、教育分野における生成AIの活用事例として象徴的です。しかし、企業の意思決定者やIT担当者が注目すべき本質は、特定の機能そのものよりも、「クラウド型AIサービスは、ユーザー企業の関知しない速度で日々進化し続けている」という事実です。
従来のオンプレミス型ソフトウェアや、更新サイクルが年単位の業務システムとは異なり、GeminiやChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）ベースのサービスは、週単位あるいは日単位で機能が拡張されます。これは「常に最新の技術を利用できる」というメリットがある反面、企業側が想定していた利用範囲（ユースケース）やセキュリティ評価の前提が、短期間で陳腐化するリスクも孕んでいます。
教育・リスキリングへの応用可能性
今回の更新で焦点が当たった「試験勉強のサポート」という機能は、企業内における「教育・リスキリング」の文脈で再解釈可能です。生成AIが単なる「検索エンジンの代替」や「文章作成ツール」を超え、ユーザーの理解度に合わせて対話を行う「チューター（家庭教師）」としての能力を高めていることを示唆しています。
日本企業においても、新人研修や専門資格（ITパスポートや簿記、社内独自の業務知識など）の取得支援にAIを活用する動きが出始めています。LLMが持つ推論能力と知識ベースを組み合わせることで、画一的なeラーニングよりも高い学習効果が期待できます。一方で、AIが誤った知識を教える「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクは依然として残るため、社内教育に適用する際は、教材となる参照データの正確性を担保するRAG（検索拡張生成）などの技術的なガードレールが不可欠です。
日本企業に求められる「動的なガバナンス」
機能が次々と追加されるSaaS型AIを利用する場合、日本企業特有の「厳格な事前承認プロセス」がボトルネックになることがあります。「利用開始時点では存在しなかった機能（例えば、特定のファイルを読み込ませて分析する機能など）」が突然追加された場合、情報漏洩のリスク評価が追いつかないまま、現場社員が新機能を使い始めてしまう「シャドーAI」の問題が発生しやすくなります。
したがって、AI活用のガイドライン策定においては、「特定の機能の利用可否」を細かく規定する静的なリスト方式（ホワイトリスト方式）だけでは限界があります。「どのようなデータを入力してはいけないか（機密情報の定義）」「出力結果をどう検証すべきか」という原則ベースの運用ルールを定め、機能アップデートに追従できる柔軟なガバナンス体制を構築することが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiのアップデート事例から、日本の実務家が得るべき示唆は以下の通りです。
1. 更新情報の継続的なモニタリング体制の構築
AIツールは導入後も仕様が変わり続けます。IT部門やAI推進チームは、ベンダーからの更新情報（Dropsなど）を定点観測し、新たなリスクや活用チャンスがないかを即座に評価できる体制が必要です。
2. 「AIチューター」による社内ナレッジ継承の検討
試験勉強機能の進化は、AIによる教育支援の有効性を示しています。ベテラン社員の暗黙知やマニュアルを学習させたAIを「社内チューター」として整備し、人材育成や技術伝承の効率化に応用する視点を持つべきです。
3. 原則ベースの柔軟なガイドラインへの移行
機能単位での利用制限は管理コストが高く、イノベーションの阻害要因にもなり得ます。「入力データの格付け」と「利用者の責任範囲」を明確にした原則ベースのルール運用へとシフトし、変化の激しいAI時代に適応する必要があります。