投稿者 global-ai-media 
Googleの次世代モデルに関する動向として「あえて応答速度を落とし、賢さを高める」というアプローチが注目されています。これは、OpenAIのo1（旧Strawberry）などが先行する「推論（Reasoning）」重視のトレンドと合致するものです。本稿では、この「System 2」的なAIへの転換が、正確性と信頼性を何よりも重視する日本企業のAI活用にどのようなブレイクスルーをもたらすのか、実務的観点から解説します。
生成AIにおける「速度」と「品質」のパラダイムシフト
これまで、LLM（大規模言語モデル）の進化競争は「いかに高速に、いかに安価に、それらしい回答を出力するか」という点に重きが置かれてきました。ユーザー体験（UX）の観点からも、ChatGPTなどのチャットボットにおいて「待たされないこと」は極めて重要な指標だったからです。
しかし、GoogleのGeminiに関する最近の報道（Gemini 3.1 Pro vs 3 Proなど）に見られる「Slower on purpose（意図的に遅く）」というフレーズは、この競争軸が大きく変わろうとしていることを示唆しています。これは、モデルが即座にトークン（言葉）を生成し始めるのではなく、回答を出力する前に内部で論理的なステップを踏み、自己検証を行う時間を設けることを意味します。
認知心理学における「システム1（直感的・高速な思考）」から「システム2（論理的・熟考的な思考）」への移行とも呼べるこの動きは、AIを単なる「文章生成機」から「問題解決エンジン」へと進化させる重要なステップです。
「推論モデル」がもたらす実務上のメリット
この「熟考するAI」は、日本のビジネス現場において、特に以下の領域で大きな価値を発揮すると考えられます。
- 複雑な社内規定や法規制の解釈：従来のモデルでは、文脈の一部を無視したり、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をついたりするリスクがありました。思考プロセスを経るモデルは、条文の相互関係を確認しながら回答を生成するため、コンプライアンス関連のタスクでの信頼性が向上します。
- RAG（検索拡張生成）の精度向上：社内ドキュメントを検索して回答させるRAGにおいて、検索結果に含まれる矛盾した情報を整理・統合する能力が高まります。「A資料にはこうあるが、B資料の日付の方が新しいためBを採用する」といった論理的判断が期待できます。
- エージェント型ワークフローの安定化：複数のタスクを自律的にこなすAIエージェントにおいて、計画（プランニング）の精度は生命線です。熟考型モデルは、タスクの順序や依存関係をより正確に把握できるため、プロセスの途中で破綻するリスクを低減できます。
日本企業における実装上の課題とリスク
一方で、手放しで導入できるわけではありません。エンジニアやPMは以下のトレードオフを理解する必要があります。
まず、「レイテンシ（応答遅延）」の問題です。数秒から数十秒の思考時間は、対話型チャットボット（カスタマーサポートなど）には不向きです。ユーザーが離脱する原因となります。用途を「バックグラウンドでのバッチ処理」や「専門家支援ツール」に限定するなどの使い分けが必要です。
次に、「コスト」です。推論時間を長く取るということは、それだけ計算リソース（推論時のコンピュート）を消費することを意味します。API課金モデルの場合、出力トークン数だけでなく、思考プロセスにかかるコストがどのように転嫁されるか（あるいは単価そのものが高いか）を注視する必要があります。費用対効果（ROI）の試算は、従来の高速モデルとは異なる計算式が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogle Geminiの動向や、昨今の推論モデルの台頭を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下のポイントを押さえておくべきです。
- 「即答」と「熟考」の使い分け：すべてのタスクに最新・最高性能のモデルを使う必要はありません。定型的なメール作成や要約には従来の高速なモデル（System 1）を、経営判断の支援や複雑なデータ分析には熟考型モデル（System 2）を割り当てる「モデルの適材適所」が、コスト最適化と品質確保の鍵となります。
- プロンプトエンジニアリングから「思考設計」へ：これまではAIに「どう振る舞うか」を指示していましたが、今後はAIに「どのような手順で考えさせるか」という思考の枠組みを与えるスキルが重要になります。日本の現場にある暗黙知や業務フローを、AIが理解できる論理ステップに落とし込む力が求められます。
- ハルシネーション対策の新たな基準：「AIは嘘をつくから使えない」という議論は過去のものになりつつあります。「時間はかかるが正確なAI」の登場により、これまでリスクが高いとされてきた法務・経理・医療事務などの領域でも、人間のダブルチェックを前提とした実証実験（PoC）を再開する価値があります。
Googleの戦略転換は、AIが「速さ」という単純な指標を卒業し、実社会の複雑さに耐えうる「深さ」を獲得し始めた証左と言えます。日本企業特有の「正確性」へのこだわりに応えうる技術として、積極的な評価と検証が推奨されます。