投稿者 global-ai-media 
GoogleのGeminiが見せた「車のヒューズボックス特定」のデモは、生成AIの活用領域がテキストベースのチャットから、視覚情報を伴う物理世界へと拡大していることを象徴しています。本稿では、マルチモーダルAIの現状と、日本の製造・保守現場における活用可能性、そして導入時に留意すべきリスクについて解説します。
「マニュアルを検索する」から「実物を撮影する」へ
Googleの生成AI「Gemini」に関する最近のデモンストレーション事例として、ユーザーが自分の車の写真を撮り、AIにヒューズボックスの位置を尋ねると、AIが即座にその場所を特定して回答するというケースが注目されています。これは一見シンプルな機能に見えますが、技術的には「マルチモーダルAI（テキスト、画像、音声など複数の種類の情報を一度に処理できるAI）」の実用性が、コンシューマーレベルでも業務レベルでも飛躍的に向上していることを示唆しています。
従来のAI活用は、チャットボットによるテキストの要約や翻訳、コード生成が主流でした。しかし、この事例のように「目の前の物理的な物体」をカメラで認識し、その文脈（車種、部品の形状、相対的な位置関係）を理解した上で、具体的なアクション（場所の指示や修理方法の提示）を返す能力は、デスクワーク以外のフィールドワークにおいてもAIが強力なツールになり得ることを意味します。
日本の「現場」における技能継承と効率化
この技術は、特に日本企業が強みを持つ製造業、建設業、インフラメンテナンスの現場において、極めて高い親和性を持っています。日本国内では少子高齢化に伴い、ベテラン技術者の退職と若手への技能継承が深刻な課題となっています。複雑な機械のメンテナンスや、古い設備の点検業務において、分厚い紙のマニュアルやPDFをスマートフォンで検索するのは非効率であり、ミスも誘発しやすいのが現状です。
もし、現場の作業員がタブレットのカメラを設備にかざすだけで、「この部品の交換手順は？」「異常音の原因として考えられる箇所は？」といった問いにAIが答えられるようになれば、経験の浅い作業員でも一定レベルの業務遂行が可能になります。これは単なる検索の効率化ではなく、OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）のコスト削減や、属人化の解消に直結するソリューションとなり得ます。
実務適用におけるリスクと限界
一方で、実務への導入には慎重な検討が必要です。生成AIには「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」のリスクが常につきまといます。例えば、AIがヒューズボックスの位置を誤って指示したり、誤った配線を切断するよう提案したりした場合、重大な事故や設備の損壊につながる可能性があります。
また、セキュリティの観点も重要です。クラウドベースの汎用AIサービスを利用する場合、撮影した現場の写真（未発表の製品や、セキュリティエリア内の設備など）が学習データとして利用されたり、外部に漏洩したりするリスクを考慮しなければなりません。企業利用においては、入力データが学習に使われないエンタープライズ版の契約や、オンプレミス（自社運用）に近い環境でのLLM活用が前提となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例および技術トレンドを踏まえ、日本企業は以下の観点でAI活用を検討すべきです。
1. 「現場」起点のユースケース発掘
生成AI＝デスクワークの効率化、という固定観念を捨て、工場、倉庫、店舗、工事現場など、物理的な作業が発生する場所での活用を検討してください。画像認識とLLMの組み合わせは、物理世界とデジタル情報の橋渡し役として機能します。
2. ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間による確認）の徹底
AIの回答を鵜呑みにせず、最終的な安全確認は人間が行うプロセスを業務フローに組み込むことが不可欠です。特に安全に関わる領域では、AIはあくまで「高度な検索アシスタント」と位置づけ、意思決定の主体は人間に残すべきです。
3. データガバナンスと教育
「何を撮影してアップロードして良いか」という明確なガイドライン策定が急務です。便利なツールである反面、機密情報の流出経路にもなり得るため、現場レベルでのリテラシー教育と、システム側でのデータ保護措置の両輪で進める必要があります。