投稿者 global-ai-media 
Googleがインドで開催したイベントにおいて、生成AI「Gemini」がクリケットのバッティングフォームを指導するデモを披露しました。この事例は、AIが単にテキストや画像を生成するだけでなく、物理世界の「動作」を動画として理解し、人間に対して具体的な改善点をフィードバックできる段階に入ったことを示しています。本稿では、このマルチモーダルAIの進化が、日本の製造業における技能伝承や新たなサービス開発にどのようなインパクトをもたらすか解説します。
マルチモーダルAIによる「動作解析」と「コーチング」の可能性
CNBCが報じたGoogle Geminiのデモでは、AIがユーザーのクリケットのスイング動画を解析し、バットの角度や足の位置などについてリアルタイムに近い形でアドバイスを行いました。これは、従来の「テキストを入力してテキストを返す」AIから、「映像を見て状況を理解し、専門的な知見に基づいてフィードバックを行う」AIへの進化を象徴しています。
大規模言語モデル（LLM）が画像や音声、動画を同時に処理できる「マルチモーダル化」したことで、AIは人間の「目」と「コーチの脳」を併せ持つようになりつつあります。これまで専用のモーションキャプチャ装置や高度な画像処理アルゴリズムが必要だった動作解析が、汎用的な生成AIとスマートフォンのカメラだけで簡易的に実現できるようになる点は、ビジネス実装のハードルを大きく下げる要因となります。
日本の産業課題：「技能伝承」と「人手不足」への処方箋
この技術は、日本の産業界が抱える構造的な課題に対して、非常に相性の良いソリューションとなり得ます。特に深刻なのが、製造業や建設業における熟練工の高齢化と、若手への「技能伝承」の問題です。
従来のOJT（On-the-Job Training）では、指導者がつきっきりで教える必要がありましたが、Geminiのような動画解析AIを活用すれば、以下のようなシナリオが想定できます。
- 製造現場での作業支援：作業員の組み立て動作をカメラでモニタリングし、手順ミスや不安全な姿勢をAIが検知して即座にアラートを出す。
- 熟練技術のトレーニング：「匠の技」を持つ熟練工の動きと若手の動きをAIが比較分析し、言語化しにくい「コツ」や「カン」のズレを具体的な言葉で指導する。
- 保守・メンテナンス：現場のエンジニアが故障箇所の映像を撮影し、AIがマニュアルや過去の事例データベースと照合して修理手順をガイドする。
このように、AIを「専属トレーナー」や「熟練の先輩」として現場に配備することで、教育コストの削減と品質の均質化が期待できます。
実装における技術的・法的な留意点
一方で、実務への導入にあたっては、生成AI特有のリスクと日本の法規制・商習慣への配慮が不可欠です。
まず技術面では、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。スポーツのフォーム指導であれば多少の誤りは許容されるかもしれませんが、製造現場や医療・ヘルスケア領域では、誤った指導が事故や怪我につながる恐れがあります。AIの出力に対して、どこまで責任を持つかというガバナンス設計（Human-in-the-loop：最終判断に人間が介在する仕組みなど）が重要になります。
また、プライバシーとデータセキュリティの観点も無視できません。工場内や店舗での映像データは、従業員のプライバシーや企業の機密情報（営業秘密）を含みます。これらをパブリックなクラウド上のAIモデルに送信することは、情報漏洩リスクやコンプライアンス違反になる可能性があります。エンタープライズ版の契約により学習データへの流用を防ぐ、あるいはエッジAI（現場の端末側）で処理を完結させるなどのアーキテクチャ選定が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogle Geminiの事例から、日本企業は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
- 「テキスト以外」のデータ活用を急ぐ：社内に眠っている動画マニュアル、作業ログ映像、防犯カメラの映像などは、マルチモーダルAIにとっての「宝の山」です。これらをAIに読み込ませることで、独自の「AI指導員」を開発できる可能性があります。
- 「技能伝承」をDXの柱に据える：単なる業務効率化だけでなく、日本企業の強みである「現場力」をAIで形式知化し、継承・強化することを戦略の中心に置くことが、グローバル競争力の維持につながります。
- リスク許容度の見極めと段階的導入：クリティカルな判断をいきなりAIに任せるのではなく、まずはトレーニング支援や補助的なアドバイザーとして導入し、現場からのフィードバックを得ながら精度を高めていくアプローチが現実的です。