なぜ、あの人のAI活用はレベルが違うのか？―答えは『コンテキスト』にあった

【導入】AIは「使い方」で劇的に変わる。なぜ税理士にこそ「コンテキスト」の理解が必要なのか？

生成AIの進化は目覚ましく、私たちの業務に、かつてない革命をもたらしつつあります。しかし、税務のような高い専門性と正確性が求められる領域で、多くの税理士がこう感じているのではないでしょうか。「AIに質問しても、一般的な回答しか返ってこない」「最新の税制改正を反映しておらず、実務では使い物にならない」「情報の出典が不明で、顧問先に提示する根拠として信頼できない」。

もし、そう感じているなら、その原因はAIの性能ではなく、私たちの「使い方」にあるのかもしれません。AIの真価を解放する鍵、それこそが「コンテキスト（文脈・背景情報）」です。

本記事では、AIの回答精度を飛躍的に高める「コンテキスト」の重要性と、それを具体的なツール、特に「NotebookLM」と「Gemini CLI」でいかに管理し、AIを凡庸なアシスタントから「プロの思考を拡張するパートナー」へと育て上げるかを解説します。

【第1章】AIの「限界」を本質から理解する

AIを使いこなす第一歩は、その能力を過信せず、「できないこと」を正確に知ることから始まります。特に、大規模言語モデル（LLM）には、専門家が理解すべき根本的な限界が存在します。

限界①：LLMは「思考」しない、ただ「予測」するだけ

LLMの正体は、膨大なテキストデータを学習し、入力された文脈に続いて次に来る単語の確率を予測する**「超高性能な予測変換システム」**です。この確率的な出力という根本特性が、AIの回答が時として信頼性を欠く理由となります。

今年に入り、「思考の連鎖（Chain of Thought）」のような技術により、LLMは大きく進化しました。複雑な問いに対し、ステップ・バイ・ステップで思考計画を立て、自らの出力に批判的なチェックを入れ、一時的な出力を訂正しながら最終的な回答を生成することで、正答率は劇的に向上しています。

しかし、その進化をもってしても、AIの自己修正能力は一般的な知識の範囲に留まります。高度に専門的な領域、例えば特定の税法解釈や最新の裁決事例など、学習データが乏しい分野では、AIはどの情報が正しく、どの情報が誤っているかを自己判断できません。

ここで、AIの精度を飛躍させるのが「コンテキストの提供」です。私たち専門家が正確な情報（例えば、関連法規やクライアントの資料）を事前に与えることで、AIはその専門分野における「正解の確率」を極限まで高めることができるのです。これはAIを「育てる」というより、正しい方向に「導く」行為に近いと言えるでしょう。

限界②：ハルシネーションとナレッジカットオフ

この確率的な性質は、ハルシネーション（もっともらしい嘘）を引き起こします。また、AIの知識は学習時点（ナレッジカットオフ）で止まっており、例えば「Gemini 2.5 Pro」（2025年6月リリース）の知識も2025年1月で固定されています。これらの限界を乗り越えるためにも、外部からの最新かつ正確なコンテキストが不可欠なのです。

【第2章】【モデル編】Gemini 2.5 Proがもたらす異次元のコンテキスト処理能力

AI活用の巧拙を分ける一つ目の要素は、AIモデル、つまり「エンジン」そのものの性能です。Gemini 2.5 Proの登場は、特に「コンテキスト」の扱いに革命をもたらしました。その最大の理由は、200万トークンという異次元のコンテキストウィンドウです。これは日本語で約100万文字、数千ページもの膨大な資料に相当します。

この能力により、これまで人間が膨大な時間をかけて行っていた作業を、AIが一瞬で代替できるようになります。

例えば、大量の契約書から組織再編にあたり、様々な契約について再編を基因とする解約条項がないか検討する場面を想像してみてください。数十冊のファイルに及ぶ対象企業の契約書群を目の前にしたとき、Gemini 2.5 Proに対して以下のような指示が可能になります。

もはや、AIのために人間が情報を「忖度」し、要約する時代は終わったのです。生の、膨大な一次情報をそのままコンテキストとして与えることで、AIは人間が見落としていたかもしれない論点すら発見する、強力な分析ツールへと進化します。これはまさしく、AIの「エンジン」性能がもたらしたブレークスルーです。

【第3章】【応用編①】NotebookLMによる「専門ナレッジベース」の構築

強力なエンジンを、まずは手元の資料（コンテキスト）と組み合わせて活用する方法から見ていきましょう。その代表格が、特定の情報源に特化した専門家AIを育成するツール「NotebookLM」です。

最新の活用例：Deep Research → NotebookLM → チャット

税理士にとって、最新の判例や税制改正に関する情報収集は不可欠です。そこで、複数のAIサービスを連携させた、以下のようなワークフローが極めて有効になります。

1. Deep Researchで情報収集:
   まず、AIが複数の情報源を横断的に調査・分析し、詳細な要約を生成する検索手法であるDeep Researchを活用します。これにより、「特定の税務論点に関する最新の裁決事例」を網羅的に収集します。

2. NotebookLMでナレッジベース化:
   次に、Deep Researchが出力した結果（複数の裁決事例の要約や参照元リンク）を、丸ごとNotebookLMにソースとしてアップロードします。これで、「最新の裁決事例に特化した、あなただけのナレッジベース」が完成します。これにより、AIの思考は信頼できる情報源に限定され、ハルシネーションを排除し、事実に基づいた応答を徹底できます。

3. 音声概要やチャットで思考を深掘り:
   最後に、そのNotebookLMと対話します。まずは音声概要やマインドマップを生成し、そのソースに対する概要をつかみます。
   そのうえで気になった点を「Aの裁決のキーポイントは？」「Bの裁決とCの裁決のロジックの違いを比較・説明して」といった形でチャットを重ね、思考を深掘りしていくのです。

以下の記事でも詳しく解説しています。

これは、Web上の広範な情報（コンテキスト）を収集・整理し、それをさらに専門的な対話（コンテキスト）へと昇華させる、まさしく最先端のコンテキスト活用術と言えるでしょう。

【第4章】【応用編②】Gemini CLIによる「業務プロセス」の自動化

個別の資料分析やリサーチに留まらず、日々の業務プロセス自体を効率化したい場合、CLI（コマンドラインインターフェース）の活用が視野に入ります。

専門家が業務を効率化する上で、CLIの真価はシェルスクリプト等のプログラミングとシームレスに連携できる点にあり、これこそが「業務自動化」の核心です。

Googleの公式CLIツールでは、--all_filesというコマンドライン引数を使ってカレントディレクトリ以下のローカルファイルをコンテキストとすることを明示的にしたうえで、AIにプロンプトによる指示を出すことができます。

gemini "契約書A.pdfの内容についてレビューして" --all_files

この単純なコマンドを用いることで、特定ファイルのレビューが行えます。

しかし、単にこれだけだとマルチメディアな情報をインプットできる、いわゆるマルチモーダルなだけです。コンテキストの活用という趣旨ではこれだけでは少し弱いです。

この契約書をレビューする際に、注意すべき点などを作業フォルダに以下の内容で「gemini.md」という名称のファイルとして保存しておきます。
このgemini.mdファイルがGemini CLIが処理を行う上での心構えのコンテキストとなり、処理の専門性を向上させることができます。

# 契約書レビュー依頼プロンプト（ワークフロー定義付き）

# ペルソナ設定: AIに特定の役割を付与
role: "あなたは、多様な業界での実務経験が豊富な法務専門家（弁護士）です。特に、中小企業やスタートアップが遭遇しやすい契約上のリスクに精通しています。"

# 指示: AIに実行してほしいタスクを具体的に記述
instructions: |
  以下の契約書案をレビューし、依頼者である「{依頼者の立場}」にとって不利な点、曖昧な点、または潜在的なリスクとなりうる点を網羅的に洗い出してください。
  レビューは下記の`workflow_steps`に従って進め、`checklist`の観点を特に重視してください。
  最終的な成果物は、指定された`output_format`の形式で提出してください。

# ワークフロー: レビューを実行する手順
workflow_steps:
  - step: 1
    name: "事前準備と全体像の把握 (Preparation & Overview)"
    description: |
      - まず、契約書全体を素早く通読し、契約の目的、当事者の関係性（誰が何をするのか）、主要な権利義務の構造を大まかに理解します。
      - 依頼者（{依頼者の立場}）のビジネス上の目的や懸念事項を念頭に置き、どの条項が最も重要かを判断します。

  - step: 2
    name: "詳細な条文精査 (Detailed Clause Review)"
    description: |
      - 提供された`checklist`の各項目に従い、条文を一つずつ詳細に確認します。
      - 特に、自社にとっての義務や責任、相手方の権利がどのように規定されているかに注意を払います。
      - 「～等」「合理的に」「誠意をもって」といった曖昧な表現や、定義の不一致がないかを確認します。

  - step: 3
    name: "リスクの識別と評価 (Risk Identification & Assessment)"
    description: |
      - 精査した内容に基づき、不利な条項、欠落している条項、解釈の余地がある曖昧な条項など、潜在的なリスクをすべてリストアップします。
      - 各リスクがビジネスに与える影響の大きさと発生可能性を考慮し、対応の優先度を「高・中・低」で評価します。

  - step: 4
    name: "修正案の立案 (Drafting Amendments)"
    description: |
      - 識別した各リスクに対して、それを回避または低減するための、具体的かつ現実的な修正案を作成します。
      - 単に削除や変更を求めるだけでなく、「なぜその修正が必要なのか」という法的・ビジネス的観点からの理由を明確にします。

  - step: 5
    name: "レビュー結果の集約と報告 (Reporting)"
    description: |
      - 全ての分析結果を、指定された`output_format`に従って分かりやすく整理し、報告書を作成します。
      - 総評で全体的な見解を述べ、修正・確認リストで具体的なアクションを提示します。

# チェックリスト: レビューの観点を構造化
checklist:
  - section: "1. 契約の基本事項"
    points:
      - "契約当事者: 正式名称、住所、代表者が正確か？（法人番号等も確認）"
      - "契約の目的: 契約締結の背景や目的が実態と合致しているか？"
      - "定義条項: 用語の定義は明確で、一義的か？契約書全体で用語の使い方は一貫しているか？"

  - section: "2. 業務内容と対価（コアとなる権利義務）"
    points:
      - "委託業務／提供サービスの内容: 実施すべき作業範囲（スコープ）は具体的かつ明確に特定されているか？「等」のような曖昧な表現はないか？"
      - "成果物: 納品すべき成果物は何か、その仕様や形式は明確か？"
      - "対価（報酬）: 金額、計算方法、支払条件（支払日、支払方法、通貨）は明確か？消費税の扱いは？"
      - "費用負担: 交通費、通信費、その他の諸経費の負担区分は明記されているか？"
      - "検収: 検収の基準、期間、方法、不合格だった場合の対応（修正義務など）は妥当か？「みなし検収」の規定は不利でないか？"

  - section: "3. 契約期間と終了に関する事項"
    points:
      - "契約期間: 開始日と終了日は明確か？"
      - "自動更新: 自動更新の有無、更新後の期間、更新しない場合の手続き（通知時期・方法）は適切か？"
      - "中途解約: 中途解約の可否、条件、手続き、違約金の有無は妥当か？"
      - "契約解除: 解除できる条件（催告の要否など）は一方的に不利な内容になっていないか？"

  - section: "4. 知的財産権と秘密保持"
    points:
      - "知的財産権の帰属: 成果物に関する著作権や特許権等の知的財産権は、どちらに帰属するかが明確か？"
      - "利用許諾（ライセンス）: 権利が相手方に帰属する場合、自社で利用できる範囲や条件は明確か？"
      - "秘密保持義務: 秘密情報の定義、目的外利用の禁止、義務の存続期間は適切か？"

  - section: "5. リスク管理条項"
    points:
      - "損害賠償: 賠償責任を負う範囲、および賠償額の上限（例：委託料のXヶ月分など）は設定されているか？その上限額は妥当か？"
      - "契約不適合責任（旧：瑕疵担保責任）: 責任を負う期間や内容は適切か？過度に重い責任となっていないか？"
      - "保証: 「第三者の権利を侵害しない」等の保証条項の内容は適切か？"
      - "不可抗力: 天災地変等の不可抗力による免責の範囲は明確か？"
      - "反社会的勢力の排除: いわゆる「暴排条項」は含まれているか？"

  - section: "6. 一般条項"
    points:
      - "権利義務の譲渡: 事前の書面による承諾なく、契約上の地位や権利義務を第三者に譲渡できない規定になっているか？"
      - "準拠法と合意管轄: 紛争時の準拠法（どこの国の法律か）と、裁判を行う裁判所（管轄裁判所）はどこか？自社にとって不利な場所になっていないか？"
      - "完全合意: この契約書が当事者間の全ての合意事項であり、これ以前の口頭等の合意は効力を失う旨の記載があるか？"
      - "協議条項: 契約に定めのない事項が生じた場合の協議に関する規定はあるか？"

# 出力形式の指定: 期待するアウトプットの形式を定義
output_format: |
  ## 契約書レビュー結果：{契約書名}

  ### 1. 総評
  （契約書全体のリスク評価や、最も注意すべき点について簡潔に記述）

  ---

  ### 2. 要修正・要確認リスト

  | 優先度 | 条項番号 | 問題点・リスク | 修正案・確認事項 |
  |---|---|---|---|
  | **高** | （例）第X条（知的財産権） | 成果物の著作権が全て甲に帰属する内容になっており、乙は今後の実績としてポートフォリオ等で利用できないリスクがある。 | 「乙は、甲の事前の承諾を得た上で、本件成果物を乙の実績として公開できる」等の条項を追加することを推奨します。 |
  | **中** | （例）第Y条（損害賠償） | 損害賠償額の上限が設定されておらず、予期せぬトラブルの際に青天井で責任を負うリスクがある。 | 賠償額の上限を「本契約に基づき甲から乙に支払われた委託料の総額」など、具体的な金額に設定することを推奨します。 |
  | **低** | （例）第Z条（合意管轄） | 管轄裁判所が相手方の所在地のみとなっており、訴訟になった場合に移動負担が大きい。 | 「東京地方裁判所または大阪地方裁判所」など、自社の所在地に近い裁判所も追加するか、「被告の普通裁判籍の所在地を管轄する裁判所」とすることを検討してください。 |
  | ... | ... | ... | ... |

  ---

  ### 3. その他（コメント）
  （上記以外で気づいた点や、今後の交渉に向けたアドバイスなど）

# プレースホルダー: プロンプト利用者が入力する変数
placeholders:
  - name: "{依頼者の立場}"
    description: "レビューを依頼する側の契約上の立場（例：甲、乙、委託者、受託者など）"
  - name: "{契約書名}"
    description: "レビュー対象の契約書の名称（例：業務委託契約書）"

コマンドベースなので難しく感じますが、実はやっていることはGemと同じです。ローカルファイルにアクセスできるGemであり、Gem以上に事前に与えるコンテキストが柔軟に設定できるイメージです。

【第5章】【結論】コンテキストを制する者が、AI時代を制す

本記事で見てきたように、AIの限界を乗り越え、その真価を引き出す鍵が「コンテキスト」であることは明白です。良質な情報を与えればAIは専門家のように振る舞い、情報がなければ凡庸な応答しかできません。

では、究極のコンテキストとは何でしょうか。それは、専門家であるあなた自身の頭の中にある経験、知見、そして判断基準といった「暗黙知」です。今後のAI活用の最前線は、この暗黙知をいかにAIが理解できる「形式知（＝デジタル化されたコンテキスト）」に変換し、活用していくかに移っていきます。

その第一歩であり、最も重要な基盤となるのが、日々の業務で生み出される情報の「デジタル資産化」です。

紙の資料や個人のPC内に散在するファイル、担当者の記憶に頼った情報管理では、AIが参照すべきコンテキストが圧倒的に不足します。結果として、AIをビジネスに本格活用できず、生産性に「AI格差」が生まれる時代は、もう目前に迫っています。

ここで圧倒的な優位性を持つのが、Google Workspaceです。Google Drive、Gmail、Googleドキュメントといったツール群は、意識せずとも日々の業務がそのままデジタルのコンテキストとしてクラウド上に蓄積されていく思想で設計されています。

Googleは今、これらWorkspace上の全データを横断的に理解し、文脈に応じたサポートを行うパーソナルAI「Gemini for Google Workspace」の展開を加速させています。

WebサービスのGeminiからGoogle Driveの中にあるファイルの情報を読み取ったり、Googleドキュメントを編集しながらそのドキュメントの内容について、Geminiを用いて要約したり分析したりすることができるようになってきています。

Workspace内のコンテキストを活かしたアイディア

• Googleドライブに申告書を保存している場合において、Geminiを用いて予定納税が必要なクライアント一覧を作成してもらう。

• Gmailに届いたe-Taxからのお知らせのうち、指定のタイトルのものが届いた場合、Gmailの機能でラベルを付け、特定のラベルがついているものについて、時間指定アクションにより要約や顧客への通知文を作成し、それをユーザに通知する。

時間指定アクションについては、この記事で解説しています。

「Driveに保存されている情報が多い事務所ほど、AIが賢くなる」

この思想こそが、これからの税理士事務所の競争力を根底から左右します。日々の地道な「コンテキストのデジタル資産化」こそが、AIを凡庸なツールから、事務所の競争力の源泉たる真のパートナーへと昇華させる、唯一かつ最も確実な道筋なのです。