投稿者 global-ai-media 
GoogleのAIアシスタント「Gemini」に、高度な調査機能「Deep Research」の一環として、画像、チャート、シミュレーションの生成機能が追加されました。単なるテキストによる回答から、視覚的な情報整理や動的なシナリオ分析へと進化したこの機能は、企業の調査・企画業務にどのような変革をもたらすのか。その可能性と実務上の留意点を解説します。
テキスト生成から「マルチモーダルな洞察」へ
GoogleのGeminiアプリにおいて、AI Ultraサブスクライバー向けに提供される「Deep Research」機能が強化されました。従来、生成AIによる「調査（リサーチ）」といえば、Web上の情報を検索し、テキストで要約することが中心でした。しかし今回のアップデートにより、AIは収集した情報をもとに、画像やグラフ（チャート）、さらにはシミュレーションまでを生成し、複雑な情報を瞬時に可視化できるようになります。
これは、大規模言語モデル（LLM）が単なる「文章作成ツール」から、複数のデータ形式を扱って洞察を提供する「マルチモーダルな分析パートナー」へと進化していることを象徴しています。特に情報の正確性と網羅性が求められるビジネスの現場において、テキストを読む時間を短縮し、視覚的に全体像を把握できるメリットは計り知れません。
日本企業の現場における活用シナリオ
日本のビジネス現場、特に企画書や稟議書の作成文化においては、論理構成と同等以上に「データの可視化」が重視されます。今回の機能は、以下のようなシーンでの活用が期待されます。
- 市場調査の効率化：特定の市場トレンドについて調査を依頼した際、成長率の推移をグラフ化したり、競合製品のポジショニングマップを自動生成したりすることで、資料作成の工数を大幅に削減できます。
- 製品開発のコンセプト可視化：「30代向けの新しいスマート家電」といった抽象的なアイデアに対し、具体的な製品イメージ画像や利用シーンの画像を即座に生成し、チーム内の認識合わせ（コンセンサス形成）を加速させます。
- 簡易シミュレーションによる意思決定支援：「原材料費が10%高騰した場合の利益率への影響」といった条件を指定し、数値シミュレーションをチャートとして出力させることで、リスク評価の初期検討を迅速化できます。
「もっともらしさ」のリスクとガバナンス
一方で、生成されたチャートやシミュレーション結果を業務で利用する際には、特有のリスクが存在します。LLMは確率的に次のトークン（言葉やデータ）を予測する仕組みであるため、生成されたグラフが「見た目は整っているが、数値の根拠が不正確である（ハルシネーション）」可能性があります。
特に日本企業では、誤ったデータに基づく意思決定が重大なコンプライアンス問題や信用毀損につながることを強く懸念します。AIが生成したチャートをそのまま対外資料や経営会議に使用するのではなく、必ず「元データ（出典）の確認」と「人間による検算・検証」をプロセスに組み込む必要があります。また、機密データをアップロードして分析させる場合のデータセキュリティポリシーの策定も急務です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiのアップデートを踏まえ、日本企業は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
- 「下書き」としての高度な活用：AIによる可視化・シミュレーションは、最終成果物ではなく、人間が判断するための「ドラフト（たたき台）」として位置づけること。ゼロからグラフを作る時間を省き、検証と考察に時間を使うというマインドセットへの転換が求められます。
- 視覚情報の検証プロセスの確立：テキストのファクトチェックに加え、生成された図表の整合性をチェックするスキルが現場担当者に求められます。AIリテラシー教育の一環として、出力結果を批判的に読み解く訓練が必要です。
- 複合的な業務への組み込み：単なる検索ツールとしてではなく、企画・分析・シミュレーションといった一連の業務フロー全体を支援するツールとしてAIを再定義し、既存の業務プロセス（SOP）を見直す時期に来ています。