投稿者 global-ai-media 
GoogleのAIアシスタント「Gemini」において、Androidデバイス上での画像編集プロセスを大幅に簡略化する機能強化が報じられました。本稿では、生成AIが「対話」から「実作業の支援」へとUI/UXを深化させている現状を解説し、日本企業が現場業務やクリエイティブ制作においてこれらのツールをどう活用し、ガバナンスを効かせるべきかを考察します。
モバイルデバイスにおけるAIの実用性向上
GoogleのGemini（ジェミニ）をはじめとするLLM（大規模言語モデル）は、テキストの生成や要約だけでなく、画像生成やその編集といったマルチモーダル（多機能）な能力を急速に高めています。Android Policeなどが報じた最近の動向によれば、Geminiを介した画像編集プロセスが従来よりも直感的かつシームレスに行えるよう機能強化が進んでいます。
これまで、生成AIで画像を作成する場合、プロンプト（指示文）による生成までは容易でも、その後の「微修正」や「トリミング」「注釈入れ」といった編集作業には別のアプリが必要なケースが多くありました。今回の機能強化は、AIアシスタント内で生成から編集までを一気通貫で行えるようにするものであり、モバイルデバイスだけで完結する業務フローの可能性を広げるものです。
日本企業における「現場DX」との親和性
日本国内では、建設、不動産、小売、保守点検といった「現場」を持つ業種での人手不足が深刻化しており、スマートフォンやタブレットを活用した業務効率化（現場DX）が急務となっています。
GeminiのようなAIアシスタントがモバイル端末上での画像処理能力を高めることは、以下のような実務シナリオでメリットをもたらします。
- 報告業務の迅速化：現場で撮影した写真に対し、AIが状況説明のドラフトを作成したり、重要な箇所を自動でハイライト編集したりすることで、日報や報告書作成の手間を削減する。
- イメージ共有の具体化：企画職やマーケティング担当者が、移動中にスマートフォン上でラフイメージを生成・編集し、即座にチームへ共有することで、制作会社への発注前段階での合意形成をスムーズにする。
特に、Googleが推進するオンデバイスAIモデル「Gemini Nano」などの軽量モデルと組み合わせることで、通信環境が不安定な現場や、機密性の高いデータを扱う場面でも、一定の処理を端末内で完結できる可能性が高まっています。
著作権とガバナンス：利便性の裏にあるリスク
一方で、画像生成・編集機能の民主化は、企業にとって新たなリスク管理を必要とします。特に日本では著作権法とAI学習・生成物の関係について議論が整理されつつありますが、商用利用における権利侵害リスクに対する企業の懸念は根強いものがあります。
また、従業員が会社の許可なく便利なAIツールを使用する「シャドーAI」の問題も無視できません。スマートフォン一つで高度な画像加工が可能になることで、意図せずDeepfake（ディープフェイク）のような誤解を招く画像を作成・拡散してしまうリスクや、社外秘の情報を含む画像をクラウド上のAIサービスにアップロードしてしまう情報漏洩リスクも高まります。
企業としては、ツールを禁止するだけでは現場の生産性を阻害するため、「どのレベルの画像処理ならAIを利用してよいか（例：社内資料は可、外部公開物は要審査など）」という明確なガイドラインの策定が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Google Geminiの機能強化は、AIが単なる「チャットボット」から、具体的なタスクをこなす「エージェント」へと進化していることを示しています。日本企業は以下の点に留意して導入・活用を検討すべきです。
- モバイルワークフローへの統合：PC前の作業だけでなく、現場のスマートフォンで完結できるAI活用シナリオ（画像報告、簡易編集など）を模索し、現場の負担軽減につなげる。
- リテラシー教育とガイドライン：画像生成・編集ツールの容易さが招く「真正性の欠如」や「権利侵害」のリスクを従業員に周知し、用途に応じた利用基準（社内用/社外用）を設ける。
- プラットフォームの選定：業務利用においては、データが学習に利用されない設定（オプトアウト）が可能なエンタープライズ版の契約や、MDM（モバイルデバイス管理）によるアプリ制御など、セキュリティ基盤を整えた上で利便性を享受する姿勢が重要である。