投稿者 global-ai-media 
GoogleはGeminiアプリにおいて、AIの推論プロセスをユーザーが制御できる「Answer Now」オプションを導入しました。この機能追加は単なるUIの改善にとどまらず、生成AIモデルにおける「推論時間（Latency）」と「回答品質（Reasoning）」のトレードオフを、ユーザー自身が状況に応じて選択する時代の到来を示唆しています。
Geminiの「思考」プロセスとユーザー体験の進化
GoogleがGeminiアプリに導入した「Answer Now（今すぐ回答）」機能は、特に推論能力を強化したモデル（Thinking model）やProモデルを利用する際に、AIの応答生成プロセスにユーザーが介入できる仕組みです。近年の高度なLLM（大規模言語モデル）は、複雑な問いに対して「思考の連鎖（Chain of Thought）」と呼ばれるプロセスを経て回答を生成する傾向にあります。これにより論理的な正確性は向上しますが、回答が始まるまでの待ち時間（レイテンシー）が増加するという課題がありました。
「Answer Now」は、ユーザーが「そこまでの精度は求めていないから、とりあえず今の時点での回答が欲しい」という場合に、AIの思考プロセスを切り上げさせ、即座にアウトプットを出させる機能と捉えることができます。これは、AI利用における「スピード」と「深さ」の主導権をユーザーに渡す重要なUX（ユーザー体験）の転換点です。
「システム1」と「システム2」：ビジネスにおける使い分け
この機能の背景には、認知心理学における「二重過程理論（システム1とシステム2）」に似たアプローチがAI開発にも持ち込まれている現状があります。「システム1」は直感的で高速な思考、「システム2」は論理的で遅い思考を指します。
OpenAIの「o1」シリーズやGoogleの「Thinking」モデルは、まさに「システム2」的な深い推論を行うよう設計されています。しかし、ビジネスの現場では常に深い考察が必要なわけではありません。メールのドラフト作成や単純な要約など、即時性が求められるタスク（システム1的利用）もあれば、市場分析や複雑なコード生成など、時間をかけてでも正確性を期したいタスク（システム2的利用）もあります。今回の機能追加は、一つのAIモデルでこの両方のニーズに柔軟に対応しようとする試みと言えます。
日本企業のAI活用における「待ち時間」と「正確性」
日本のビジネス習慣において、AI導入の最大の障壁の一つとなっているのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」への懸念です。日本企業は正確性や説明責任を重視する傾向が強く、その意味で、時間をかけて論理検証を行う「Thinking」モデルは、日本の組織文化と相性が良いと言えます。
一方で、業務効率化（タイパ）の観点からは、レスポンスの遅さは致命的です。例えば、社内ヘルプデスクやチャットボットに「Thinking」モデルを組み込んだ場合、回答に20秒もかかればユーザーは離脱してしまうでしょう。逆に、経営判断に関わるレポート作成支援であれば、数分待ってでも高精度の回答が好まれます。
日本のプロダクト担当者やエンジニアは、自社のどの業務が「即時性」を求め、どの業務が「思考の深さ」を求めているのかを、これまで以上に厳密に定義する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの機能追加から、日本企業がAI戦略やプロダクト開発において考慮すべき点は以下の通りです。
1. ユースケースに応じたレイテンシー設計
社内システムや顧客向けサービスにLLMを組み込む際、「常に最高性能のモデル」を使うことが正解ではありません。チャットボットのような対話型インターフェースでは「Answer Now」的な即応性を重視し、バックグラウンドでの分析処理では時間をかけた推論を行わせるなど、UXに基づいたモデル選定とパラメータ調整が求められます。
2. 「待つ価値」のデザイン
高度な推論を行わせる場合、ユーザーに「AIが現在、論理を検証中である」ことを可視化するUIが必要です。日本人は「プロセスの透明性」を好む傾向があるため、単に待たせるのではなく、AIが何を考えているかを表示する（あるいはスキップ可能にする）設計は、信頼感の醸成に繋がります。
3. リスク許容度の明確化
「Answer Now」で即答させることは、AIによる十分な検証プロセスを省略することを意味し、ハルシネーションのリスクが相対的に高まる可能性があります。企業としては、「急ぎのアイデア出し」には即時回答を許容し、「最終成果物のチェック」には十分な思考時間を強制するなど、タスクのリスクレベルに応じたガバナンスルールを策定することが推奨されます。