投稿者 global-ai-media 
GoogleがGemini Webアプリ内に、実験的機能を一元管理する「Gemini Labs」を実装しました。AIサービスの機能追加サイクルが加速する中、企業はこの「実験的機能」とどう向き合うべきか。グローバルの開発トレンドと日本企業のガバナンスの観点から解説します。
実験的機能を一元管理する「Gemini Labs」の意図
Googleは、生成AIサービス「Gemini」のWebアプリケーションに対し、開発中の実験的な機能を一箇所に集約するセクション「Gemini Labs」を追加しました。かつてGmailなどで採用されていた「Labs」機能と同様、これはユーザーが任意で試験的な機能をオン・オフできる仕組みです。
この動きは、AI開発における「フィードバックループの高速化」を象徴しています。ベンダー側としては、完成された機能として全ユーザーに展開する前に、アーリーアダプター層に試用してもらい、実環境でのフィードバック（RLHF：人間によるフィードバックを用いた強化学習などへの活用）を得たいという意図があります。ユーザー側にとっては、最新の機能をいち早く業務に試せるメリットがある一方で、挙動が不安定である可能性も許容する必要があります。
「永遠のベータ版」化するAIサービスと実務への影響
Geminiに限らず、ChatGPTやClaudeなどの競合他社も、実験的機能を「ベータ版」や「プレビュー版」として小出しにする傾向を強めています。これは、AIモデルの進化速度が従来のソフトウェア開発サイクルを遥かに凌駕しているためです。
実務の現場、特にエンジニアやプロダクト担当者にとっては、こうした実験的機能は「次のスタンダード」を予見するための重要な材料となります。例えば、新しいメモリ機能や、特定のファイル形式への対応などがLabsに追加された場合、それは数ヶ月後の標準機能になる可能性が高いため、早期にワークフローへの適合性を検証することができます。
一方で、日本企業の現場では注意が必要です。実験的機能は、出力精度が保証されていないケースや、セキュリティ・プライバシーポリシーが標準機能とは異なる（例：入力データがモデルの学習に使われる設定がデフォルトになっている等）ケースがあり得ます。「便利そうだから」と現場判断で安易に業務利用することは、予期せぬリスクを招く恐れがあります。
日本企業におけるガバナンスと活用のバランス
日本の商習慣や組織文化において、AIの導入障壁となりやすいのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「不確実性」への懸念です。Gemini Labsのような実験的機能は、この不確実性がさらに高い状態と言えます。
しかし、リスクを恐れて一律に利用を禁止することは、競争力の低下に直結します。重要なのは「サンドボックス（隔離された実験環境）」の考え方です。社内のAI活用ガイドラインにおいて、顧客データや機密情報を扱う業務（本番環境）では「安定版（Stable）」の機能のみ利用を許可し、一方で、アイデア出しや公開情報の要約、あるいは非公開の社内検証環境においては「実験的機能（Labs）」の利用を推奨するといった、メリハリのある運用設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務担当者は以下の点を意識すべきです。
1. IT部門による機能制御の確認
管理コンソール（Google Workspace等）で、エンドユーザーによる「Labs」機能の有効化を制御できるか確認してください。全社一律でオンにするのではなく、リテラシーの高い特定部署（DX推進室やR&D部門）に限定して先行利用させ、社内への展開可否を判断するプロセスが理想的です。
2. 「人による確認」プロセスの徹底
実験的機能を使用する場合は、通常以上に「Human in the Loop（人間による介在）」が不可欠です。生成されたコードや文章をそのまま商用利用せず、必ず専門知識を持つ人間が検証するフローを業務プロセスに組み込んでください。
3. 変化を前提としたマニュアル作成
AIツールは機能の統廃合が頻繁に起こります。Labsにある機能は突然削除されることもあります。詳細な操作マニュアルを作り込むよりも、大まかな「利用原則」や「禁止事項」を策定し、現場の裁量をある程度認めるアジャイルなガバナンスへの転換が必要です。