投稿者 global-ai-media 
Googleが生成AI「Gemini」において、画像のマークアップ（編集・書き込み）機能をテストしていることが明らかになりました。これはAIが単に画像を「認識・生成」する段階から、ユーザーと協働して「編集・加工」する実務的なフェーズへ移行しつつあることを示唆しています。
Geminiの新たな画像編集・マークアップ機能とは
海外メディアAndroid Authority等の報道によると、Googleは現在、GeminiのWeb版およびアプリ版において、アップロードした画像や生成した画像に対して直接マークアップ（書き込み、トリミング、テキスト追加など）を行う機能をテストしています。
これまで、ChatGPTやGeminiなどのマルチモーダルAI（テキストだけでなく、画像や音声も処理できるAI）における画像機能は、主に「画像の内容を説明させる」か「新しい画像を生成させる」かの二択でした。しかし、今回のアップデートが実装されれば、ユーザーはAIとの対話画面から離れることなく、画像内の特定箇所を指示したり、修正を加えたりといった「作業」が可能になります。
日本企業の現場における活用シナリオ
この「AIインターフェース内での画像編集」は、日本のビジネス現場において、特に以下の領域で業務効率化に寄与する可能性があります。
1. 製造・建設・インフラ点検（現場のDX）
日本の強みである「現場」では、写真による記録と報告が不可欠です。点検時の写真に対し、AIが異常箇所を検知し、さらに人間がその場でマークアップをして補足情報を加えるといったワークフローが、一つのアプリ内で完結すれば、報告書作成の手間は大幅に削減されます。
2. クリエイティブ・マーケティングのラピッドプロトタイピング
広告バナーや資料作成において、AIが生成したラフ画像に対し、担当者が「ここを強調したい」と手書きで指示を入れ、それを再度AIが読み取って修正案を出す、といった双方向のやり取りがスムーズになります。これは、社内稟議やクライアントへの提案スピードを重視する日本企業の意思決定プロセスにおいて、合意形成を早める効果が期待できます。
セキュリティとガバナンスの課題
一方で、実務への導入にはリスク管理も欠かせません。特に日本企業が懸念すべきは「情報の取り扱い」です。
画像をAIにアップロードして編集・加工する場合、その画像データがAIの学習に利用されるか否かは、利用規約や契約プラン（Enterprise版など）に依存します。未発表製品の図面や、個人情報が写り込んだ現場写真を安易にアップロードすることは、情報漏洩のリスクに直結します。
また、生成AIを用いて加工した画像の著作権については、現在も法的な議論が続いています。商用利用においては、各プラットフォームの規約確認はもちろん、社内の法務・知財部門と連携したガイドライン策定が必須です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは機能としては小規模なアップデートに見えますが、AI活用のトレンドとしては重要な意味を持っています。以下の3点を意識して今後の戦略を検討することをお勧めします。
- 「閲覧」から「作業」への統合：AIは単なるチャットボットから、画像編集や文書作成を含む「統合ワークスペース」へと進化しています。別々のツールで行っていた作業をAIプラットフォームに集約することで、どの程度ライセンスコストや工数が削減できるか試算を始める時期です。
- 現場主導のユースケース発掘：画像機能の強化は、オフィスワーカーだけでなく、現場作業者（デスクレスワーカー）にこそ恩恵があります。タブレット端末等での活用を想定し、現場の課題をヒアリングすることが導入の鍵となります。
- 入力データのガバナンス強化：画像はテキスト以上に多くの情報を含みます（背景の映り込みなど）。「画像編集が便利になる」という利便性の裏で、機密情報のアップロードを防ぐための教育と、エンタープライズ版契約によるデータ保護の徹底を再確認してください。