投稿者 global-ai-media 
生成AIは、一般的な知識を問うフェーズから、個人のデータや文脈を深く理解してサポートする「パーソナルインテリジェンス」の段階へと進化しています。Google Geminiなどが先行するこの機能は、業務効率を劇的に向上させる可能性がある一方で、日本企業にとってはデータプライバシーやセキュリティの観点で新たなガバナンスの壁となります。
汎用的なAIから「あなたの文脈を知るAI」へ
これまで多くの企業で導入されてきた大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大な知識をベースにした「汎用的な相談相手」でした。しかし、Google Geminiなどが推し進める最新のトレンドは、ユーザーのメール、スケジュール、ドキュメント、チャット履歴といった「個人的なデータ（Personal Context）」をAIが読み込み、それを踏まえた回答を行う「パーソナルインテリジェンス」への進化です。
元記事では将来的な展望として触れられていますが、現時点でもすでにGemini AdvancedやMicrosoft Copilotにおいて、Google WorkspaceやMicrosoft 365内のデータを横断的に検索・参照する機能（グラウンディング）が実装され始めています。これは、AIが単なる道具から、文脈を共有した「秘書」へと役割を変えることを意味します。
日本企業の業務における具体的な活用イメージ
この技術が成熟すると、日本のビジネス現場では以下のような活用が日常化すると考えられます。
例えば、プロジェクトマネージャーが「来週のA社との定例会に向けた準備資料を作成して」と指示するだけで、AIが過去の関連メール、共有ドライブ上の議事録、最新の仕様書を自動的に収集・要約し、ドラフトを作成します。また、エンジニアであれば「私が先月書いたコードの設計思想と、現在のバグ報告を照らし合わせて修正案を出して」といった、個人の作業履歴に基づいた高度なリクエストが可能になります。
これは、情報の「検索」にかかる時間を極小化し、意思決定や創造的な作業に時間を割くための強力な武器となります。
利便性の裏にある「プライバシー」と「セキュリティ」のリスク
一方で、この進化は日本企業にとって無視できないリスクも孕んでいます。最大の問題は「機密情報の境界線」です。
個人のGoogleアカウントや企業のアカウントが紐付いたAIに対し、従業員が深い文脈を共有すればするほど、そこには顧客情報や未発表の製品情報が含まれる可能性が高まります。日本の個人情報保護法や企業のセキュリティポリシーに照らし合わせた際、AIが学習にデータを利用しない設定（ゼロデータリテンション）になっているか、あるいはRAG（検索拡張生成）の参照範囲が適切に制御されているかは極めて重要な論点です。
また、日本特有の「空気を読む」文化や暗黙知がドキュメント化されていない場合、AIが過去のデータだけを参照して誤った文脈で回答を作成し、それを人間が鵜呑みにしてしまう「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクも残ります。
日本企業のAI活用への示唆
パーソナルインテリジェンスの波を乗りこなし、かつリスクを制御するために、日本の意思決定者や実務者は以下の点に留意すべきです。
- 個人用と企業用の明確な分離：従業員が個人のGoogleアカウント（無料版Geminiなど）で業務データを扱う「Shadow AI（シャドーAI）」利用を厳格に禁止し、データ保護が保証されたエンタープライズ版の環境を整備することが急務です。
- ドキュメント文化の醸成：AIが個人の文脈を理解するためには、業務プロセスや決定事項がデジタルデータとして記録されている必要があります。口頭伝承や「阿吽の呼吸」に頼る業務スタイルから、ドキュメントベースのワークスタイルへの移行が、AI活用の効果を左右します。
- 過度な依存への警戒と教育：AIは個人の過去データに基づいて最適化するため、過去のバイアスを強化する可能性があります。「AIが提案したから正しい」ではなく、最終的な判断責任は人間にあるという原則を、組織文化として定着させる必要があります。