投稿者 global-ai-media 
海運大手のハパックロイドとマースクによる新たなアライアンス「Gemini Cooperation」に関する報道は、一見するとGoogleの生成AIモデル「Gemini」に関連するニュースと誤解されがちです。しかし、この「名称の重複」こそが、企業が社内データをAIに連携させる（RAG）際に直面する、典型的かつ重大な技術的課題です。本稿では、このニュースを題材に、企業固有のドメイン知識をAIにいかに正確に扱わせるかという実務的な視点を解説します。
ニュースの背景：AIモデルではなく、海運アライアンスの話
提供された元記事は、海運大手のハパックロイド（Hapag-Lloyd）とマースク（Maersk）が、紅海を経由する航路の変更を決定したという内容です。ここで注目すべきは、彼らの共有サービス提携の名称が「Gemini Cooperation」であるという点です。AI業界に身を置く私たちにとって「Gemini」と言えばGoogleのマルチモーダルAIを指しますが、ビジネスの世界ではプロジェクト名や組織名として同じ単語が使われることは珍しくありません。
この事実は、企業が社内文書検索やチャットボットを構築する際、大規模言語モデル（LLM）が文脈を誤読する「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを端的に示しています。
企業内AIにおける「エンティティ曖昧性」の課題
企業内でRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）システムを構築する場合、こうした「同名異義語」は精度の低下を招く主要因となります。例えば、社内データベースに「Geminiプロジェクトの進捗を教えて」と尋ねた際、AIがGoogleの技術動向を回答してしまうか、それとも社内の海運関連プロジェクトのデータを参照できるかは、システムの設計次第です。
特に日本企業では、プロジェクトコードネームに一般的な英単語（「Project X」「Phoenix」「Orion」など）を使用する傾向があります。文脈（コンテキスト）を与えずにLLMに推論させると、一般的なインターネット上の知識が優先され、誤った回答を生成するリスクが高まります。
解決策：ハイブリッド検索とメタデータ管理
この課題に対処するため、日本のAI開発現場では以下の対策が重要視されています。
- ハイブリッド検索の実装：単なるキーワード一致（全文検索）だけでなく、文脈を理解するベクトル検索を組み合わせることで、「社内の文脈におけるGemini」を優先的に抽出する仕組みを作ります。
- ナレッジグラフの活用：「Gemini」＝「海運アライアンス」という関係性を明示的に定義し、LLMが回答生成時にその定義を参照できるようにします。
- メタデータによるフィルタリング：ドキュメントに「部門」「プロジェクト」「年度」などのタグを付与し、検索範囲を物理的に絞り込むことで、無関係な外部知識の混入を防ぎます。
日本企業の組織文化とAIガバナンス
日本の商習慣において、正確性はスピード以上に重視される傾向があります。AIが「海運のニュース」を「ITのニュース」として誤って要約して経営層に報告した場合、意思決定にノイズが生じるだけでなく、AIシステムそのものへの信頼が失墜しかねません。
したがって、プロダクト担当者やエンジニアは、PoC（概念実証）の段階で、こうした「名称衝突」が起きうるキーワードを洗い出し、評価データセット（Evaluation Dataset）に含める必要があります。「AIは何でも知っている」という過信を捨て、ドメイン特有の用語集を整備するという、泥臭いデータマネジメントが成功の鍵を握ります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本のAI活用推進者が得るべき教訓は以下の通りです。
- 用語の定義と管理：社内用語やプロジェクト名が、世の中の一般的なAI用語や他社商品名と重複していないか確認し、重複している場合はシステム側で「曖昧性解消」のロジックを組み込む必要があります。
- グラウンディング（根拠付け）の徹底：AIの回答が、社内データのどのドキュメントに基づいているのかを常に明示させるUI/UX設計が、誤解を防ぐ最後の砦となります。
- 人間による評価（Human-in-the-Loop）：特に専門性が高い領域では、自動評価だけでなく、現場の専門家が「文脈が正しく解釈されているか」を確認するプロセスをガバナンスに組み込むべきです。