エコシステム連携は随一だが、AIの回答精度には伸び代あり

改善してほしいポイント

現状、Geminiの回答精度には課題を感じます。
特に期待している「Googleドライブ内のファイルやスプレッドシートを跨いだ質問」への回答が、
まだ正確性に欠ける印象です。

「工程表.gsheetの■日の○○さんの予定は？」と尋ねても、
参照してほしいスプレッドシートの特定のセルを正しく読み取れていないようで、
的外れな回答をされることがあります。
現状、自分自身の目で直接ファイルを開いて確認した方が確実だという感覚です。

また、AI検索と相性の良いファイル形式や構造の定義が不明確なのも難点です。
どのような形式であればAIが理解しやすいのかといった方法の提示や、
参照元の引用精度（どのファイルのどの部分を根拠としたか）のさらなる向上がなければ、
実務での全面的な活用は難しいと感じています。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

メールのラベリング機能による情報の埋もれ対策に貢献しました。

そして、Gmail、Drive、Chatなどに情報（資料）が点在していることがあり
Geminiがそれらを「統合検索」することにより
工数削減が実現できそうな、光が見えている状態です。

今後のAI連携の進化により、
真の意味で「ファイルを開かずに仕事が完結する」世界の実現に期待しています。