投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に、個人のGmailやGoogle Driveの情報へアクセスできる「Personal Intelligence」機能（ベータ版）が追加されました。この動きは、AIが単なる「知識検索ツール」から、ユーザー個別の文脈を理解する「パーソナル・エージェント」へと進化していることを示しています。本稿では、この機能が持つ意味と、日本企業が直面するデータ活用およびガバナンス上の課題について解説します。
「汎用的な知能」から「私を知る知能」へ
GoogleがGeminiに導入した「Personal Intelligence」は、ユーザーの同意（オプトイン）に基づき、GmailやGoogle Drive内のデータにAIがアクセスし、回答を生成する機能です。これまで生成AIといえば、インターネット上の膨大な公開情報を学習した「一般的な知識」を持つ存在でした。しかし、今回のアップデートは、AIが「ユーザー個人のデータ」という閉じた領域の情報と、汎用的な言語能力を組み合わせて活用する段階に入ったことを意味します。
例えば、「来週の火曜日の会議に関連する資料をDriveから探し、その要点をメールの下書きにして」といった指示が可能になります。これは技術的には、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる手法を個人レベルで実装したものと言えます。AIは単に文章を作るだけでなく、ユーザーの過去の行動履歴や蓄積されたドキュメントという「文脈（コンテキスト）」を理解した上で、実務を代行するパートナーへと近づいています。
日本企業における業務効率化の可能性
日本国内のビジネス現場においても、Google Workspace（旧G Suite）の普及率は高く、多くの企業がメールやドキュメント管理に利用しています。この機能がエンタープライズ領域で安全に展開されれば、業務効率化に大きなインパクトを与えるでしょう。
日本のビジネス慣習では、過去の経緯や「言外の文脈」が重視される傾向があります。担当者が変わるたびに行われる膨大な引き継ぎ業務や、過去の議事録・提案書を探す時間は決して少なくありません。GeminiのようなAIが社内ストレージやメール履歴を横断的に検索・要約できれば、情報の属人化を解消し、オンボーディング（新規入場者の教育）コストを大幅に削減できる可能性があります。
無視できないセキュリティと「シャドーAI」のリスク
一方で、セキュリティとガバナンスの観点からは慎重な対応が求められます。今回の機能は「オプトイン（利用者が自ら有効化する）」形式ですが、これは裏を返せば、従業員が個人の判断で会社のアカウントや情報をAIに読み込ませてしまうリスクがあることを示唆しています。
特に懸念されるのが「情報の流出」と「学習への利用」です。通常、エンタープライズ版の契約ではデータがAIの学習に利用されない設定になっていますが、無料版や個人アカウントを業務利用している場合（いわゆるシャドーITならぬシャドーAI）、機密情報がモデルの改善に使われてしまうリスクが残ります。また、AIが過去のメールから「本来アクセス権限はあるが見るべきではない人事情報や機密プロジェクトの内容」を回答として提示してしまう、アクセスコントロール上の課題も考慮する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能拡張は、AI活用のトレンドが「チャットボット」から、社内データを活用する「エージェント」へと移行していることを象徴しています。これを踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意すべきです。
1. ガバナンス・ルールの再定義
「AI利用禁止」という一律の禁止令は、もはや現実的ではありません。個人向け機能と企業向け機能（Enterprise版）の違いを明確にし、業務データ扱ってよい環境とそうでない環境を峻別するガイドラインを策定する必要があります。特にGmailやDriveのような日常的なツールとAIが直結する場合、従業員が意識せずに機密情報を処理させる可能性があるため、システム的な制限（DLP：情報漏洩対策など）と教育の両輪が必要です。
2. 非構造化データの整備
AIが個人のメールやドキュメントから価値ある情報を引き出すためには、元となるデータが整理されていることが望ましいです。日本の組織によくある「ファイル名が『最新_最終_v2.xlsx』で中身が不明」といった状況や、件名なしのメールなどは、AIの精度（ハルシネーションの抑制）に悪影響を及ぼします。AI活用を見据えた文書管理ルールの見直しも、DXの一環として重要になります。
3. 「人間中心」の最終確認プロセスの徹底
AIは文脈を理解し始めましたが、日本の商習慣における微妙なニュアンスや、コンプライアンス上の機微を完全に理解しているわけではありません。AIが提示した過去のメール引用や要約が正しいかどうか、必ず人間が一次情報を確認するプロセスを業務フローに組み込むことが、信頼性を保つ鍵となります。