特定の業務では「かえって時間がかかる」という課題が発生
膨大な時間がかかる調べ物を、革命的といえるほど瞬時に行ってくれる生成AI。すでに大半の企業が何らかのサービスを導入しており、資料作成やアイデア出し、メールの文面作成など、ビジネスパーソンの日常業務における活用が急速に広がっている。
だが、「すぐに答えが得られるものの、それで仕事がはかどるようになったかといえば、そうではありません。むしろ以前より確認や調べ物の時間が余計にかかっていると感じるビジネスパーソンが少なくないようです」と語るのは、アドビのデジタルメディア事業統括本部営業戦略本部ソリューションセールス製品戦略部シニアソリューションコンサルタントの笹木涼氏である。
笹木氏によれば、生成AIに質問を投げかけ、出力された答えを得た後、結果的に「自分で確認して調べた方が早かった」という二度手間に陥るケースが多発しているという。特に、専門性の高いシビアな業務を行っているプロフェッショナルほど、この傾向は強い。
「研究者やエンジニア、士業といった専門職の方々は、自身の分野に関して深い専門知識を持っておられます。そのため、生成AIが返してくる答えに対して『これは本当に正しいのか』と違和感を抱いたり、情報が丸め込まれた抽象的な回答に対して『もっと突っ込んだ具体的な答えが出ないのか』と感じたりします。プロンプト（命令文）を変えて質問を何度も投げかけ、いわゆる『壁打ち』を繰り返し、それでも解決しなければ結局は自分で1次ソースを探して調べ直すことになります。このような確認作業や手作業を重ねた結果、想定以上の時間がかかってしまうのです」（笹木氏）
笹木氏自身もシステムエンジニアという技術者としてのバックグラウンドを持つ。ITの専門分野でAIを使う際、AIの出力した技術仕様や数値に対して「少し違うのではないか」と自ら検証に走ることが多いという。
「専門領域では、知識があるからこそ誤りに気付き、検証作業が必須となります。その結果、AIの利用が限定的、あるいは懐疑的になってしまう傾向があるのです」と笹木氏は指摘する。
AI活用における「領域別のリスク」と「適合するAI」の重要性
一方で、自分の専門外の領域、すなわち「非専門領域」でAIを使用する場合には、まったく別のリスクが潜んでいる。
「自分の知識が及ばない法律や未知の業界動向などについてAIで調べた場合、出力された情報が間違っていても判断がつきません。そのため、もっともらしい回答をそのまま信じ切ってうのみにしてしまうリスクがあります。不確実な情報を土台に次の業務を進めてしまうと、不確実性に不確実性を重ねることになり、業務の根本を揺るがしかねません」（笹木氏）
壁打ちやアイデア出しのように、情報の正確性がさほど要求されない業務であれば、多少の不確実性は許容されるかもしれない。だが、顧客に提出するレポートの作成や、契約書の締結といった間違いが許されない業務においては、情報の正確性が不可欠となる。
では、課題の根本は何か。それは、AIそのものではなく「何を根拠に答えているのか」という参照情報の信頼性にある。
企業でも利用者が多い汎用型の生成AI（汎用AI）は、あらゆる質問に答えてくれる半面、インターネット上に存在する無数の情報を拾い集めて答えを生成している。ネット上の情報はそもそも正確ではないことも多く、誤解や臆測が含まれていることもある。
「さらに厄介なのは、AIが複数のソースから情報を統合する際、トークン（AIの処理単位）の制限などから情報を圧縮し、平均を取って内容を丸め込んでしまうことです。その結果、具体性や専門性が失われた、抽象的で薄い回答になってしまいます。しかも、不正確であっても一見『それらしい』答えを出力する『ハルシネーション』を、引き起こす可能性があるのです」（笹木氏）
生成AIの種類はここ数年で爆発的に増加し、分析、図表作成、スライド作成など、それぞれ得意分野が分かれてきている。情報の正確性と業務効率化を両立させるためには、汎用AIに全てを任せるのではなく、「信頼できる文書を基に支援してくれるAI」を選ぶ必要があると笹木氏は説く。
確実な情報を求めるプロへの最適解「PDF Spaces」の強みとは
「汎用型の生成AIは、ブレーンストーミングや一般的な文章作成には向いていますが、専門職の方々が精緻な調査やレポート作成を行う場合には、それらにフィットしたAIを利用するのが望ましいでしょう。情報を過分に丸めず、ハルシネーションを極力排除できる製品が理想です」と語る笹木氏。
その最適解の一つとして提示するのが、アドビの「Acrobat Studio」に搭載されたAI機能「PDF Spaces（スペース）」である。
「PDF Spaces」は、指定したファイル群の中でのみ対話形式で情報を抽出し、分析を行うワークスペースだ。2025年12月に日本語版がリリースされた同機能は、バックエンドにAzure OpenAIを採用しつつ、アドビ独自の前処理技術を組み合わせることで、他社にはない圧倒的な優位性を誇っている。
最大の特徴は、インターネット上の外部情報を一切取得せず、ユーザーが指定した信頼できるPDFやOffice文書などのファイル内に情報源を限定する「グラウンディング」と呼ばれるアプローチだ。最大100ファイル、1ファイル当たり最大600ページ（理論上、合計6万ページ）もの大容量データを取り込むことができる。
加えて、「PDF Spaces」が他のAIと一線を画す理由は、アドビならではの圧倒的な「PDF解析能力」にある。
「PDFは、ウェブのHTMLのようなテキストベースの言語とは異なり、裏側にテキストを持たないベクターデータ（描画命令）で構成されている特殊なフォーマットです。そのため、一般的なAIがPDFを読み込むと、情報の欠落や丸め込みが頻発します。
しかし当社は、PDF Extractという独自技術を用いた前処理により、トークン消費を大幅に削減しつつ、情報密度を保ったまま構造的にデータを抽出します。これにより、400〜500ページに及ぶ大容量のPDFでも、原文を維持したまま精度の高い情報を引き出すことが可能です」（笹木氏）
さらに、ファクトチェックを極限まで効率化する画期的なUI（ユーザーインターフェース）も備えている。画面は左右に分割されており、右側のチャットで「この規定について教えてほしい」と質問すると、AIが回答を示すと同時に、該当するソースへのリンクが表示される。リンクをクリックすれば、左側に表示された元のPDFの「記載位置（文言）レベル」でピンポイントにハイライト表示される仕組みだ。
「ファイル単位で『ここに書いてあります』と示すのではなく、数百ページある文書の中から具体的な文言の場所を一瞬で提示します。前後の文脈もすぐに確認できるため、裏取り作業の手間が劇的に削減されます。また、複雑なレイアウトの文書や、図表の中に含まれるテキスト、さらにはある程度の形を保った手書き文字なども、OCR（光学式文字読み取り装置）技術によって正確に読み取ることが可能です」（笹木氏）
こうした特性から、「PDF Spaces」は間違いが絶対に許されない法務部門の契約書・判例調査や、製薬業界のR＆D部門における臨床試験関連の政府提出文書の処理、製造業における複数のサプライヤーからの膨大な技術文書・CAD図面の情報集約など、シビアな正確性が求められる現場で高く評価され、活用が進んでいる。
AIの活用は「適材適所で使い分ける」段階へ移行している
専門領域に特化し、情報の確実性を極限まで高める「PDF Spaces」。しかし、笹木氏は「これが全てのビジネスパーソンにとっての万能薬だというわけではありません」とフラットな視点を提示する。
「全員の業務にマッチする万能の生成AIは存在しません。今の時代、AIをただやみくもに導入したり、汎用AI一つで何でも解決しようとしたりするのは現実的ではありません。AI活用のフェーズは『取りあえず使ってみる』段階から、『適材適所で使い分ける』段階へと確実に移行しています」（笹木氏）
笹木氏は「AI活用のフェーズは『取りあえず使ってみる』段階から、『適材適所で使い分ける』段階へと確実に移行している」と指摘する
真の業務効率化を実現するためにビジネスパーソンがまず行うべきことは、自分自身の業務の「棚卸し」だ。
「普段の仕事の中で、何に最も時間を費やしているかを客観的に分析してみてください。メールを書く時間なのか、会議をしている時間なのか、あるいは膨大な資料を読み解き、情報の裏取りや調べ物をしている時間なのか。もし、最も時間を奪っているのが『調べ物』や『確実な情報の検証作業』であるならば、情報源を限定し、無意識下でファクトチェックを行える『PDF Spaces』は、その課題を解決する非常に有力な選択肢の一つとなるはずです」（笹木氏）
「AIを導入したのに、なぜか仕事が進まない」――。そう感じているなら、それはあなたの使い方に問題があるのではなく、AIに与えている情報と役割がミスマッチを起こしているからかもしれない。自身の業務プロセスを再評価し、「真の効率化」をもたらす最適なパートナーを見つけ出してほしい。
