投稿者 global-ai-media 
米国のローカルニュースにおいて、Googleの生成AI「Gemini」が記事の要約を行い、情報源として機能する事例が日常化しつつあります。単なる検索ツールの枠を超え、情報の一次的なインターフェースとなりつつあるAIの現状を踏まえ、日本企業が直面する検索体験（SGE）の変化、それに伴うリスク管理、そして社内ナレッジ活用への応用について解説します。
AIによる「要約」が標準化する検索体験
今回取り上げた事例では、アトランタのローカルニュース（FOX 5）において、Googleの生成AIであるGeminiが「Islamic Relief USAが食料配布を主催した」という事実を要約して提示しています。これは一見些細なニュースに見えますが、AIの技術トレンドとしては非常に重要な示唆を含んでいます。
これまで私たちは、検索エンジンにキーワードを入力し、表示されたリンクをクリックして情報源（Webサイト）にアクセスしていました。しかし、GeminiやChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）の普及により、ユーザーは「リンクを辿る」ことなく、AIが生成した要約（サマリー）だけで情報を完結させる行動へとシフトしています。これをGoogleではSGE（Search Generative Experience：検索生成体験）と呼んでいますが、企業にとっては、自社のWebサイトへの流入経路が根本から変わることを意味します。
正確性とハルシネーションのリスク管理
「Gemini said…（Geminiが言うには）」という表現がニュースの見出しになる現状は、AIが一定の権威や情報源として扱われ始めていることを示しています。ここで実務家として注意すべきは、「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。今回の事例のように事実に基づく要約であれば有益ですが、AIが誤った情報を生成し、それが事実として拡散されるリスクは常に存在します。
日本企業においては、コンプライアンスやブランド毀損への懸念から、この種のリスクに対して特に敏感です。自社の情報がAIによってどのように解釈・出力されているかをモニタリングすることは、広報やマーケティング部門の新たなタスクとなりつつあります。また、逆に自社でAIを活用して顧客に回答を提示する場合、その出力精度をどのように担保するかが、ガバナンス上の最重要課題となります。
企業内ナレッジ検索（RAG）への応用
Web検索の世界で起きている「AIによる要約と回答」は、企業内の業務効率化においても同様のニーズがあります。それが、社内文書を検索して回答を生成する「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」の技術です。
日本の多くの企業では、ベテラン社員の暗黙知や、散在したマニュアル（Word、PDF、社内Wikiなど）の検索に多くの時間を費やしています。Geminiがニュースを要約するように、社内AIが膨大な業務マニュアルを読み込み、「経費精算の手順は？」といった問いに即座に回答・要約するシステムを構築することは、労働人口が減少する日本において極めて高いROI（投資対効果）が見込める領域です。ただし、ここでも「古い規定を回答してしまう」といったリスクがあるため、参照元の明示などの設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルな検索体験の変化と今回の事例を踏まえ、日本企業が意識すべきポイントを以下に整理します。
1. 「AIに読まれる」ことを前提とした情報発信
Webサイトや公開情報は、人間だけでなくAIエージェントが読み取りやすい構造（構造化データなど）に整備する必要があります。検索エンジン最適化（SEO）から、AI最適化への視点の転換が求められます。
2. 社内版「Gemini」の構築とガバナンス
社外の検索体験が便利になる一方で、社内システムが旧態依然としていては従業員体験（EX）が低下します。RAG技術を活用し、社内情報を対話形式で引き出せる環境整備を急ぐべきです。同時に、AIの回答が誤っていた場合の免責事項や、最終確認は人間が行うという業務フローの策定が必須です。
3. リスク許容度の明確化
「100%の正確性」をAIに求めると、導入は永遠に進みません。クリエイティブな業務や要約業務など、多少の揺らぎが許容される領域から活用を始め、金融や医療などのミッションクリティカルな領域では「人間による監査（Human-in-the-loop）」を組み込むなど、用途に応じたリスク管理の使い分けが重要です。