投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に、画像への注釈（マークアップ）機能が追加されることが明らかになりました。生成AIが画像を「認識」するだけでなく、具体的に「編集・指示」を行えるようになることは、業務フローにおけるAI活用の幅を大きく広げます。本記事では、この機能の概要と、日本企業の現場DXやガバナンスに与える影響について解説します。
生成AIは「対話」から「視覚的な作業」へ
GoogleのAIモデルGeminiにおいて、新たに画像注釈（マークアップ）ツールがAndroidおよびデスクトップ向けに展開されることが報じられました。これは、ユーザーが扱う画像に対して、ハイライト、描画、テキスト追加などの編集を行える機能と見られます。
これまで大規模言語モデル（LLM）における「マルチモーダル機能」といえば、画像を読み込ませて内容を説明させたり、テキストから画像を生成したりすることが主流でした。今回の機能追加は、AIプラットフォーム上で直接「画像に対する具体的な作業」が可能になることを意味しており、生成AIが単なるチャットボットから、より汎用的なワークスペースへと進化していることを示しています。
日本企業の「現場」における活用可能性
この機能は、特に日本の強みである製造、建設、インフラ保守といった「現場」を持つ企業にとって興味深い示唆を含んでいます。
例えば、設備の保守点検業務において、現場の作業員がタブレットで撮影した写真をAIに読み込ませ、異常箇所や確認すべきポイントにAIあるいは人間が即座にマーキングを行い、補足テキストを追加して報告書の下書きを作成するといったフローが考えられます。また、商品開発やマーケティングの領域では、デザイン案に対する修正指示をAIの画面上で視覚的に行うことで、テキストだけの指示よりも齟齬を減らし、コミュニケーションコストを削減できる可能性があります。
セキュリティと精度の課題
一方で、企業利用においてはいくつかの課題も残ります。第一に、情報の取り扱いです。社外秘の図面や、個人情報が写り込んだ現場写真をクラウド上のAIサービスにアップロードすることは、情報漏洩のリスクを伴います。日本企業が得意とする厳格な情報管理規定と、利便性の高いクラウドAIツールをどう両立させるかが問われます。
第二に、AIによる認識や操作の精度です。AIが画像を認識して注釈の提案を行う場合でも、文脈を読み違える「ハルシネーション（幻覚）」のリスクはゼロではありません。特に安全に関わる現場業務では、最終的な確認は人間が行うというプロセス（Human-in-the-loop）が、品質保証と責任の観点から不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能拡張を踏まえ、日本企業は以下の点に留意してAI活用を進めるべきでしょう。
- モバイルワークフローへの統合：Android等のモバイル端末でAIの高度な機能が利用しやすくなることで、PCを開けない現場作業者の生産性向上が期待できます。現場DXの一環として、モバイルベースでの生成AI活用シナリオを検討する価値があります。
- データガバナンスの徹底：画像データはテキスト以上に背景情報などの機微な情報を含みやすいため、社内データの入力ガイドライン（どのレベルの画像ならアップロードしてよいか）を明確にする必要があります。必要に応じて、学習データに利用されないエンタープライズ版の契約等を確認することが推奨されます。
- 補助ツールとしての位置づけ：AIによる画像編集・注釈機能は便利ですが、あくまで人間の判断を支援するツールとして位置づけ、過信せずに運用フローを設計することが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。