投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なるチャットボットから、顧客の代わりにタスクを実行する「エージェント」へと進化しています。Google Gemini Enterpriseがカスタマーエクスペリエンス（CX）領域にもたらす変化は、企業に「AIへの権限委譲」と「データ学習の設計」という重い問いを突きつけています。本稿では、最新の議論を起点に、日本企業が向き合うべきCX戦略とガバナンスについて解説します。
「対話」から「行動」へ：CXスタックの再定義
GoogleのGeminiをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の進化は、カスタマーエクスペリエンス（CX）の技術スタック（システム構成）を根本から見直す段階に入っています。これまでCXの主役は、CRM（顧客関係管理）システムや、ルールベースのチャットボット、あるいは人間のオペレーターでした。しかし、Gemini Enterpriseのようなエンタープライズ向け生成AIが目指しているのは、顧客の意図を理解するだけでなく、顧客の「代理（Agent）」として能動的にシステムを操作し、課題を解決する世界です。
CMSWireの記事でも指摘されている通り、これは単に「賢いチャットボット」を導入するという話ではありません。AIが予約変更を行ったり、複雑な問い合わせに対して複数のデータベースを参照して回答を生成したりする際、従来のCXツール群（スタック）の中で、AIがどの位置付けで機能するかが問われています。
争点1：AIエージェントにどこまで「権限」を持たせるか
生成AIをCXに組み込む際、最大の論点となるのが「権限（Authority）」の所在です。AIエージェントが顧客の代わりにアクションを起こす能力を持つようになった今、企業は「どこまでの操作をAIに自律的に行わせるか」という線引きを迫られています。
日本企業、特に金融やインフラ、公共性の高いサービスを提供する企業において、AIによる自律的な判断はリスク要因となり得ます。例えば、AIが規約を誤って解釈し、本来適用できない割引を顧客に提示してしまった場合、あるいは不適切な返金処理を実行してしまった場合、その責任は誰が負うのでしょうか。
グローバルな議論では、AIに広範な権限を与えることで効率化を極大化する方向性も見られますが、日本では「Human in the Loop（人間による監督）」を維持し、AIはあくまで提案や下書き作成に留め、最終的な実行権限（コミット）は人間が持つ、あるいは厳格なルールベースのガードレール（安全策）を設けるという設計が、当面の実務的な解となるでしょう。
争点2：データの「学習」と「再利用」のサイクル
次に重要なのが、顧客との対話データの扱いです。Geminiのようなモデルは、対話履歴や文脈（コンテキスト）を取り込むことで精度を向上させます。しかし、エンタープライズ環境、特に個人情報保護法や通信の秘密が厳格な日本国内においては、「顧客データをどこまでモデルに学習させるか」は極めてセンシティブな問題です。
GoogleやMicrosoftなどの主要ベンダーは「エンタープライズプランでは顧客データモデルの学習には使用しない」というポリシーを明確にしていますが、実務レベルでは「RAG（検索拡張生成）」などを通じて社内ナレッジをAIに参照させる仕組みが必要です。この際、AIが参照して良いデータと悪いデータの選別、そしてAIが得た新たな知見をどのように社内ナレッジベース（KB）に還流させるかという「データの再利用サイクル」の設計が、CXの品質を左右します。
日本企業のAI活用への示唆
Google Geminiなどの最新AIをCX領域で活用し、競争力を高めるために、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識する必要があります。
1. 「おもてなし」と「効率化」の分離と統合
日本の消費者はサービス品質への期待値が高く、不自然なAI対応はブランド毀損に直結します。定型的な手続きや即時性が求められるタスクは「AIエージェント」に任せ、感情的なケアや複雑な判断が必要な領域は人間に特化させるという役割分担を、システムアーキテクチャレベルで明確に定義してください。
2. ガバナンス・バイ・デザインの実装
AI導入後にルールを決めるのではなく、設計段階で「AIがやってはいけないこと」を制御するガードレール機能を実装する必要があります。特にGeminiなどのLLMを活用する場合、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを前提とし、重要な回答には出典元を明示させる、あるいはAPI実行前には必ず人間または決定論的なプログラムによる検証を挟むフローを構築することが推奨されます。
3. ベンダーロックインとデータの主権
CXスタックがAIベンダーのプラットフォームに統合されすぎると、将来的な移行コストが増大します。AIモデル自体は交換可能な部品（コンポーネント）として扱い、自社の顧客データや対話ログ、ナレッジベースは自社管理のストレージやデータベースで保持するなど、データの主権を確保した上でのAPI連携を基本戦略とすべきです。
AIエージェントは強力なツールですが、それを指揮するのはあくまで企業の戦略とガバナンスです。技術の進化に振り回されず、自社の顧客にとって最適な体験とは何かを定義した上で、AIへの権限委譲を進めていく姿勢が求められます。