投稿者 global-ai-media 
米国の教育現場で、非IT人材である教師たちが「Gemini Gems」を用いて独自のAIアシスタントを作成し、業務に役立てる事例が注目されています。本記事ではこの動向を入り口に、日本企業がノーコードのカスタムAIを自社の現場改善にどう活かすべきか、そしてそれに伴うガバナンスやリスク管理の課題について解説します。
専門家が自らAIを仕立てる「Gemini Gems」の衝撃
米国の教育テクノロジーメディア「EdTech Magazine」は、K-12（幼稚園から高校まで）の教育現場において、Googleが提供するカスタムAI作成機能「Gemini Gems」がどのように活用されているかを報じています。注目すべきは、数学や言語といった主要科目の教師だけでなく、体育教師のような実技科目の担当者までもが、独自のAIアシスタントを作成し日々の業務に組み込んでいる点です。
Gemini Gems（あるいはOpenAIが提供するGPTsなど）は、プログラミングの知識を持たないユーザーでも、特定の役割や専門知識を持たせた自分専用のAIを簡単に作成できる機能です。体育教師が自らの指導方針やカリキュラムの要件を事前にAIへ指示（プロンプト化）しておくことで、一人ひとりの生徒に合わせたトレーニングメニューの考案や評価の補助をAIに担わせることが可能になっています。これは、AIの活用がIT部門の手を離れ、現場のドメインエキスパート（業務の専門家）に委ねられ始めていることを象徴しています。
日本企業の「現場力」とカスタムAIの親和性
この「現場主導でのAIカスタマイズ」という潮流は、日本企業にとって非常に重要な意味を持ちます。日本の組織文化は、製造業における「カイゼン」活動に代表されるように、現場のボトムアップによる業務改善に強みを持っています。現場の従業員自身が抱える課題を最も深く理解しているという前提に立てば、彼ら自身がAIを自らの業務に最適化できる環境は、大きな生産性向上をもたらす可能性があります。
例えば、営業部門であれば、自社の過去の提案書や業界特有の商習慣を前提条件として設定した「仮想の顧客AI」を作成し、若手営業担当者のロールプレイング相手として活用することができます。また、管理部門であれば、複雑な社内規定や経費精算のルールを組み込んだAIアシスタントを作成することで、社内からの定型的な問い合わせ対応を大幅に効率化できるでしょう。
「野良AI」のリスクと組織に求められるガバナンス
一方で、現場主導のAI導入には特有のリスクも伴います。最も懸念されるのは、IT部門やセキュリティ部門の管理が及ばない「シャドーAI（野良AI）」の乱立です。従業員が良かれと思って業務効率化のために顧客の個人情報や機密データをコンシューマー向けのAIサービスに入力してしまうと、意図せずAIの学習データとして利用され、情報漏洩につながるリスクがあります。
これを防ぐためには、企業として入力データがモデルの学習に利用されないエンタープライズ水準のAI環境（Google WorkspaceのGeminiや、Azure OpenAI Serviceなど）を全社基盤として整備することが不可欠です。また、AIが生成したもっともらしい嘘（ハルシネーション）を鵜呑みにしないためのリテラシー教育や、最終的な意思決定の責任は人間が負うという社内規定の整備など、コンプライアンスに配慮したガバナンス体制の構築が急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
米国の教育現場における事例は、AIが「限られた専門家が使うツール」から「現場の誰もが自分のために仕立てるツール」へと進化したことを示しています。日本企業がこの恩恵を享受しつつリスクをコントロールするためには、以下の3点が重要です。
1. 安全なAI基盤の提供：現場の従業員が安心してデータを扱えるよう、入力データがAIの学習に利用されないセキュアな企業向けAI環境を整備する。
2. 現場への権限委譲と伴走支援：カスタムAIの作成は現場の専門家に委ねつつ、IT部門は効果的なプロンプト作成のベストプラクティス共有や技術サポートといった伴走支援に徹する。
3. 実務に即したガイドラインの運用：個人情報保護法や著作権法といった日本の法制度を踏まえ、AIの出力結果の確認義務や業務における利用範囲を定めた実践的なガイドラインを策定・周知する。
現場の「暗黙知」をカスタムAIという形で組織の「形式知」へと変換していくことは、今後の日本企業における重要な競争力の源泉となるはずです。