投稿者 global-ai-media 
コロラド州の「Gemini Beer Company」で開催されたチャリティ・コメディショーに関する記事は、一見AIとは無縁のローカルニュースです。しかし、この「Gemini（ジェミニ）」という名称の偶然の一致と、スローガンである「Not on our watch（我々が見ている間はさせない＝我々が責任を持つ）」という言葉は、現在のAI開発・運用現場における重要な課題を浮き彫りにしています。本稿では、AIの幻覚（ハルシネーション）リスクと、日本企業に求められるガバナンスの在り方について解説します。
「Gemini」の名称重複が示唆するRAGの課題
元記事は、グランドジャンクションにある「Gemini Beer Company」がコメディクラブとしてイベントを開催し、ホームレス支援のための資金調達を行ったという心温まるニュースです。しかし、AIエンジニアや実務者の視点で見ると、ここには大規模言語モデル（LLM）を活用する際の落とし穴が潜んでいます。
もし、社内ドキュメント検索システム（RAG：検索拡張生成）が文脈を正しく理解できなければ、ユーザーがGoogleの生成AIである「Gemini」について質問した際に、この「ビール会社のコメディショー」の情報を誤って参照し、回答を生成してしまうリスクがあります。これは「エンティティの曖昧性解消（Entity Disambiguation）」と呼ばれる課題です。特に日本企業内では、プロジェクト名や製品名に一般的な英単語や既存の固有名詞が使われることが多く、社内用語と一般用語の混同が精度の低下を招く要因となります。
「Not on our watch」：AIガバナンスと人間の役割
イベントのテーマとなっている「Not on our watch」というフレーズは、直訳すれば「我々の監視下では（悪いことを）させない」、意訳すれば「我々が責任を持って防ぐ」という強い当事者意識を表しています。これは、現在のAIガバナンス、特に「責任あるAI（Responsible AI）」の考え方に通底します。
生成AIは強力なツールですが、差別的な出力や誤情報の拡散、プライバシー侵害といったリスクを内包しています。欧州のAI法（EU AI Act）や日本のAI事業者ガイドラインが整備される中、企業には「AI任せにせず、人間が最終的な責任を持つ」という姿勢が求められます。これを技術的に担保するのが「Human-in-the-loop（ヒューマン・イン・ザ・ループ）」という設計思想です。完全に自動化するのではなく、重要な意思決定や監視のプロセスに必ず人間が介在することで、リスクを最小限に抑える仕組みです。
日本企業における「文脈」と「現場力」の活用
日本のビジネス慣習はハイコンテキスト（文脈依存度が高い）であると言われます。これはAIにとっては解析の難易度が高い領域ですが、逆に言えば、人間による文脈補完が価値を持つ領域でもあります。
例えば、カスタマーサポートや業務支援において、AIはあくまで「下書き」や「一次情報の整理」を行い、最終的な文脈確認や顧客への感情的な配慮（おもてなし）は人間が行うという分担です。元記事のコメディショーが、人間の演者と観客のライブなつながりで成立しているように、AI時代においても「人間にしか生み出せない価値」と「AIによる効率化」を明確に区別し、組み合わせることが、日本企業の強みを生かす道となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から得られる実務的な示唆は以下の通りです。
- データ品質と名前空間の管理：社内RAG構築の際は、同義語や同音異義語（例：「Gemini」＝GoogleのAIか、ビール会社か、星座か）の衝突を防ぐため、メタデータの付与や辞書整備（グラウンディング）を徹底する必要があります。
- ガバナンス体制の構築：「Not on our watch」の精神で、AIの挙動を継続的にモニタリングするMLOps（機械学習基盤運用）体制を整えてください。一度導入して終わりではなく、継続的な監視と評価が不可欠です。
- 社会的意義との整合性：元記事のイベントが社会的弱者支援を目的にしていたように、AI活用も単なるコスト削減だけでなく、従業員の負担軽減や顧客満足度の向上といった「三方よし」の視点を持つことで、社内外の受容性が高まります。