投稿者 global-ai-media 
米ZDNETの記事で紹介された「Geminiを使って最安かつ安全なフライトを探す」という事例は、単なるライフハック以上の意味を持っています。これは大規模言語モデル（LLM）が、複雑な制約条件を考慮しながら最適解を探索する「推論エンジン」として機能し始めたことを示唆しています。本稿では、この事例を端緒に、日本企業がAIエージェントを業務プロセスや自社サービスに組み込む際の可能性と、考慮すべきリスクについて解説します。
検索から「タスク実行」へのシフト
元記事では、Googleの生成AI「Gemini」に対し、複数のプロンプト（指示文）を用いて、コスト、安全性、家族の利便性といった相反する条件を満たすフライトを探索させる実験が行われました。従来、こうしたタスクは人間が検索エンジンで複数のタブを開き、情報を比較検討しながら行うものでした。
この事例が示唆するのは、AIが単なる「文章作成ツール」から、複雑な条件を解釈し、外部データ（この場合はフライト情報）と連携して意思決定を支援する「エージェント（代理人）」へと進化しているという点です。特に、LLMが学習済みデータだけでなく、リアルタイムの外部情報を参照して回答を生成する能力（グラウンディング）の精度向上は、ビジネス応用の幅を大きく広げます。
日本企業における「最適化タスク」への応用
この「条件に基づいた最適解の提示」という機能は、日本のビジネス現場において多くの応用が考えられます。例えば、製造業におけるサプライチェーンの最適化です。「コスト」「納期」「リスク（地政学的要因や天候）」といった変数をAIに入力し、代替ルートや調達先を提案させるシナリオは、フライト検索の延長線上にあります。
また、バックオフィス業務においては、出張手配や経費精算の自動化だけでなく、社内規定（コンプライアンス）に準拠した購買プロセスの支援などが挙げられます。日本の商習慣特有の「細かい付帯条件」や「暗黙の了解（系列取引や推奨ベンダーの優先など）」をシステムプロンプトとして組み込むことで、経験の浅い社員でもベテランに近い判断ができるよう支援することが可能です。
ハルシネーションと「Human-in-the-Loop」の重要性
一方で、実務への適用には慎重な姿勢も求められます。生成AIは依然として、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを抱えています。フライト検索であれば「存在しない便」を提案されるリスクがあり、ビジネスであれば「存在しない在庫」や「誤った法解釈」に基づく提案がなされる可能性があります。
日本企業、特にミッションクリティカルな領域でAIを活用する場合、AIの出力結果を人間が最終確認する「Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）」の構築が不可欠です。AIはあくまで「選択肢の絞り込み」や「下案の作成」までを担当し、最終的な意思決定と責任は人間が持つというガバナンス体制を明確にする必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例および現在の技術動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「検索」ではなく「行動」させる視点：AIを単なるチャットボットとしてではなく、社内データやAPIと連携させ、特定のタスク（予約、発注、調査）を完遂させる「エージェント」としての活用を模索してください。
- 独自データとの連携（RAG）：汎用的なLLMそのままではなく、自社の規定、在庫データ、過去の取引履歴などを参照させるRAG（検索拡張生成）技術を導入することで、回答の精度と業務適合性を高めることができます。
- 過度な期待の排除とリスク管理：「AIなら完璧な答えが出る」という誤解を解き、エラーが許容される業務から導入を始めること。また、出力結果に対する検証プロセスを業務フローに組み込むことが、信頼性担保の鍵となります。
- 現場の暗黙知の言語化：AIに的確な指示を出すためには、これまでベテラン社員の頭の中にあった判断基準（プロンプトの元となる条件）を明確に言語化・構造化する必要があります。これはAI導入以前の、業務標準化の良い機会ともなります。