投稿者 global-ai-media 
2025年12月、韓国のAIチャットボット市場においてGoogleの最新モデル「Gemini 3」がシェアを急拡大させ、先行していたChatGPTやPerplexityの牙城を崩しつつあるという報道がなされました。生成AI市場の覇権が流動的であることを示すこの事例は、特定のベンダーに依存しがちな日本企業のAI戦略にどのような再考を迫るものなのか、実務的な視点で解説します。
「ChatGPT一強」から群雄割拠の時代へ
韓国メディアの報道によると、Googleが投入した最新モデル「Gemini 3」が現地市場で急速に支持を集めており、これまで検索体験の革新として注目されていたPerplexityのシェアが低下、さらにChatGPTの支配的な地位さえも脅かしているとされています。これは、生成AIのコア技術であるLLM（大規模言語モデル）の性能競争がいまだ激しく続いており、「現時点での勝者」が半年後には変わっている可能性が高いことを如実に示しています。
これまで多くの企業が、先行者利益を持つOpenAI社のGPTシリーズ（ChatGPT）をデファクトスタンダードとして採用してきました。しかし、Googleの巻き返しは、Google Workspaceなどの既存業務エコシステムとの統合や、検索エンジンとLLMの高度な融合が進んだ結果と推測されます。特に韓国や日本のような非英語圏（マルチバイト言語圏）においては、言語処理能力の微差やローカル情報の検索精度がユーザー体験を大きく左右するため、各社のモデル性能が拮抗する中でのシェア変動は今後も続くと予想されます。
検索特化型AI（Perplexity等）への影響と企業のRAG戦略
報道で特に注目すべき点は、「Perplexityのシェア低下」への言及です。Perplexityは「検索＋回答生成」を強みとしてきましたが、Googleのような検索巨人が提供する基盤モデル自体が最新情報の参照能力（グラウンディング）を飛躍的に高めた場合、独立した検索AIツールの優位性が薄れる可能性があります。
これは日本企業が現在積極的に取り組んでいる「RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）」のアーキテクチャ設計にも影響を与えます。これまでは社内文書や外部情報を検索させ、それをLLMに渡して回答を生成させる仕組みを自前で構築、あるいは特化型ツールを導入するのが主流でした。しかし、Gemini 3のような最新モデルが、長大なコンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）や高度な検索機能を標準で備えるようになれば、複雑なRAGシステムを組まずとも、モデルに直接データを読み込ませるだけで実用的な回答が得られる領域が増える可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
韓国市場での変動は、そのまま日本の近未来を映し出す鏡と言えます。日本企業はこの市場動向を踏まえ、以下の3点について実務的な見直しを行うべきです。
1. 特定ベンダーへのロックイン回避と「LLMゲートウェイ」の検討
「とりあえずChatGPT（Azure OpenAI Service）のみ」という単一依存はリスクになりつつあります。Google（Gemini）、OpenAI（GPT）、Anthropic（Claude）など、その時々で「日本語性能が最も高いモデル」や「コストパフォーマンスが良いモデル」を使い分けられる柔軟なシステム構成が必要です。アプリケーションとLLMの間に抽象化層（LLMゲートウェイ）を設け、モデルの切り替えを容易にするアーキテクチャへの移行が推奨されます。
2. 従業員のリテラシー向上と「使い分け」の文化
現場の従業員に対して、単一のAIツールのみを使わせるのではなく、用途に応じた使い分けを許容・推奨するガバナンスへの転換が必要です。例えば、Google Workspaceを導入している企業であれば、文章作成や要約にはGeminiを用い、複雑な推論にはGPT-4クラスを用いるなど、適材適所の活用が生産性を最大化します。これに伴い、シャドーAI（会社が許可していないAI利用）のリスク管理も、一律禁止ではなく「安全なモデルリスト」の管理へとシフトすべきです。
3. コスト対効果の継続的な再評価
Gemini 3のような新モデルが登場するたびに、推論コスト（API利用料）や処理速度は劇的に変化します。半年前にはコストが合わず断念したユースケース（例：全社的な日報の自動分析や、顧客対応ログの全件要約など）も、新モデルであれば採算が合う可能性があります。AIプロジェクトは一度開発して終わりではなく、四半期ごとに採用モデルとコスト構造を見直す「アジャイルな運用体制」が不可欠です。