投稿者 global-ai-media 
Google DeepMindのシニアディレクター、マニッシュ・グプタ博士へのインタビュー記事をもとに、生成AIの次なる進化について解説します。Geminiシリーズが目指す「真のマルチモーダル化」と「数十億人規模への普及（アクセシビリティ）」は、今後のビジネス実装において何を意味するのか。日本企業が備えるべき戦略的視点と、技術の進化に伴うガバナンスの課題について考察します。
テキストを超えた「ネイティブ・マルチモーダル」の衝撃
Google DeepMindのマニッシュ・グプタ博士が語るGeminiの進化（記事中ではGemini 3という将来的なバージョンへの言及を含みます）において、最も注目すべき点は「マルチモーダル・インテリジェンス」の深化です。これまでのAI活用は、テキスト処理が中心でしたが、今後のモデルは最初から画像、音声、動画、テキストを同時に理解する「ネイティブ・マルチモーダル」として設計されています。
これは日本のビジネス現場にとって極めて重要な意味を持ちます。例えば、製造業における熟練工の動作（動画）解析による技能伝承や、建設現場での安全確認、あるいは手書き帳票と音声を組み合わせた複雑な事務処理の自動化など、言語化が難しい「非構造化データ」の活用領域が一気に広がることを示唆しています。テキスト入力に依存しないインターフェースは、PC操作に不慣れな現場作業者や高齢者層へのAI普及を後押しするでしょう。
「数十億人」に届けるためのコストと効率性
グプタ博士が強調する「AIを数十億人に届ける（Brings AI To Billions）」というビジョンは、単にユーザー数を増やすという話にとどまりません。これは、エンジニアリングの観点からは「推論コストの劇的な低下」と「エッジデバイスでの稼働」を意味します。どれほど高性能なモデルであっても、API利用料が高額であったり、回答に時間がかかったりすれば、全社的な業務フローには組み込めません。
日本企業がSaaSや社内システムにLLMを組み込む際、これまではコスト対効果（ROI）が見合わないケースが散見されました。しかし、Geminiシリーズの進化に見られるようなモデルの軽量化・高効率化が進めば、中小企業や地方自治体を含めた、より広範な領域での実装が現実的になります。特に、通信環境が不安定な場所でも動作するオンデバイスAIの可能性は、災害対策やインフラ点検などの文脈で日本のニーズに合致しています。
マルチモーダル化に伴う新たなリスクとガバナンス
一方で、入力情報が多様化することは、リスクの複雑化も招きます。テキストだけの情報漏洩対策に比べ、画像や動画に含まれる背景情報（映り込みによる機密情報の流出やプライバシー侵害）の管理は格段に難易度が上がります。また、マルチモーダルモデル特有の「ハルシネーション（事実に基づかない生成）」が、画像や動画の解説において発生した場合、その真偽を目視で確認するコストはテキスト以上に高くなる可能性があります。
日本の商習慣や法規制（著作権法や個人情報保護法）に照らし合わせると、企業は「どのデータをAIに入力してよいか」というガイドラインを、テキスト以外のアセットにも拡張して再整備する必要があります。特にDeepMindが開発を進めるような最先端モデルを活用する場合、ブラックボックスになりがちなAIの判断プロセスを、人間がどこまで監督（Human-in-the-loop）できるかが、信頼性の担保における鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
Google DeepMindが示す技術の方向性を踏まえ、日本の実務者は以下の3点を意識して意思決定を行うべきです。
1. マルチモーダル前提の業務設計（BPR）
現在の業務改善は「テキストの要約・生成」に留まっていませんか？ 画像認識や音声解析を組み合わせることで解決できる現場の課題（店舗の棚卸し、保守点検の報告作成など）がないか、中長期的な視点でPoC（概念実証）のスコープを広げてください。
2. 「軽量モデル」の活用戦略
「最大・最新のモデル」が常に最適解とは限りません。コストとレスポンス速度を重視し、特定のタスクには軽量モデル（Gemini FlashやNano等）を採用するなど、適材適所のモデル選定を行う目利き力がエンジニアやPMに求められます。
3. ガバナンスの高度化と従業員教育
マルチモーダルAIは便利である反面、意図せぬ情報漏洩のリスクを高めます。技術的なガードレール（入力フィルタリング等）の導入と並行して、従業員に対し「カメラやマイクを通じてAIに何を共有してよいか」という新しいリテラシー教育を徹底する必要があります。