投稿者 global-ai-media 
生成AI活用において、外部情報を参照するRAG（検索拡張生成）は有効な手法ですが、固有名詞の混同が予期せぬ精度低下を招くことがあります。本記事では、GoogleのAIモデルと同名のチャリティ活動「Gemini Pantry」の記事を題材に、AIが直面する「エンティティ識別」の課題と、日本企業が取るべき実務的なデータガバナンス対策を解説します。
「Gemini」はAIだけではない：実世界における名称の重複
今回参照した記事は、米国ミネソタ州における「Gemini Pantry」というがん患者向けの食料支援プログラムに関するローカルニュースです。AI業界に身を置く私たちにとって「Gemini」といえばGoogleが開発した最新のマルチモーダルAIモデルを指しますが、一般社会においては星座の双子座（Gemini）に由来するプロジェクト名や組織名が数多く存在します。
人間であれば、「食料支援」や「スーパーマーケット（Super One Foods）」といった文脈から、これがAIの話ではないと瞬時に判断できます。しかし、キーワードマッチングや文脈理解が不十分なAIシステムにとっては、これが「同名異義語（Ambiguity）」によるノイズとなり、情報の取り違えを引き起こす原因となります。
企業AI活用における「検索ノイズ」とハルシネーションのリスク
現在、多くの日本企業が社内データやWeb検索を生成AIに組み合わせる「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」の導入を進めています。この技術はAIの回答精度を高める強力な手法ですが、今回のような「名称の重複」は、AIが誤った情報を事実のように語る「ハルシネーション」の引き金になり得ます。
例えば、企業のマーケット調査AIが「Geminiの最近の活動」をWeb検索した際、AIモデルのアップデート情報と、食料支援のチャリティ活動情報を混同して要約してしまうリスクがあります。特に、グローバルな情報を収集・分析する際には、英語圏のローカルな固有名詞と、自社の製品名やプロジェクト名が衝突するケースが頻発します。これは技術的なバグではなく、意味論的な課題であり、システム設計側で意識的に対策を講じる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AI導入を進める日本の意思決定者やエンジニアは、モデルの性能だけでなく「データ品質」と「コンテキスト管理」に目を向ける必要があります。
- エンティティ・リンキングの強化： 検索システムにおいて、固有名詞が具体的に何を指しているか（AIモデルなのか、チャリティ活動なのか）を識別させるメタデータの付与や、検索クエリの最適化を行うことが重要です。
- ドメイン特化の重要性： 汎用的なWeb検索に頼りすぎず、信頼できる情報ソースに絞ってAIに参照させるホワイトリスト方式を採用することで、無関係な同名情報の混入を防げます。
- 人間による検証プロセスの維持： 重要な意思決定にAIを用いる場合は、AIが提示した情報の出典（ソース）を必ず人間が確認するフローを業務プロセスに組み込むべきです。
「Gemini Pantry」というほほえましい地域活動のニュースは、逆説的に、AIが言葉の意味を正確に捉えることの難しさと、それを使いこなす私たち人間のリテラシーの重要性を教えてくれています。