投稿者 global-ai-media 
ChatGPTの独走状態が続いていた生成AI市場において、GoogleのGeminiが急速にシェアを伸ばしています。最新のデータが示す市場の変化は、特定のベンダーに依存しない「マルチモデル」時代の到来を示唆しており、日本企業もAI選定の基準を見直す時期に来ています。
ChatGPT「一強」時代の終わりと市場の健全化
生成AIの市場動向を観測するSimilarwebのデータによると、Googleが提供する生成AI「Gemini」の市場シェアが、従来の5%から18%へと急拡大していることが明らかになりました。一方で、長らく市場を牽引してきたOpenAIのChatGPTはシェアを落としており、生成AI市場における競争環境が大きく変化しつつあります。
この変化は、AI技術のコモディティ化（一般化）が進んでいることを意味します。これまで「生成AIといえばChatGPT」という認識が一般的でしたが、Googleをはじめとする競合他社が機能面やユーザー体験において猛追しています。特に、長文脈（ロングコンテキスト）の処理能力や、テキスト・画像・動画を同時に扱うマルチモーダル機能において、各社のモデルが拮抗し始めています。これは利用者にとって、選択肢が増え、より自社のニーズに適したツールを選べる健全な市場環境になりつつあることを示しています。
Googleエコシステムとの統合がもたらす実務への影響
Geminiのシェア拡大の背景には、単なるモデルの性能向上だけでなく、Google Workspace（Gmail, Docs, Driveなど）との強力な統合があります。日本国内、特にスタートアップや中小企業、一部の大手企業においてGoogle Workspaceの普及率は高く、日常業務のフロー内でシームレスにAIを利用できる利便性は、ChatGPT単体を利用する場合と比較して大きなアドバンテージとなります。
一方で、Microsoft 365（Word, Excel, Teamsなど）を採用している多くの日本企業にとっては、OpenAIの技術をベースにした「Microsoft Copilot」が対抗馬となります。つまり、今後のAI選定は「どのモデルが賢いか」という単体の性能比較から、「自社の業務基盤（グループウェアやクラウド環境）と親和性の高いエコシステムはどちらか」という、より実務的かつ総合的な判断へとシフトしていくでしょう。
エンジニア・PMが意識すべき「モデルロックイン」のリスク
開発者やプロダクトマネージャーの視点では、特定のAIモデルやAPIに過度に依存する「ベンダーロックイン」のリスクを再認識する必要があります。ChatGPT（OpenAI API）のみに最適化したシステム構築は、将来的な価格改定やサービス方針の変更、あるいは今回のような競合モデルの台頭による性能逆転の際に、柔軟な対応を阻害する要因となり得ます。
現在、MLOps（機械学習基盤の運用）の現場では、LangChainなどのオーケストレーションツールを用いて、タスクやコスト要件に応じてChatGPT、Gemini、Claude（Anthropic）などのモデルを使い分ける設計が主流になりつつあります。特定のモデルに依存しない抽象化レイヤーを設けることは、リスク分散だけでなく、各モデルの得意分野（例：論理的推論はモデルA、クリエイティブな文章作成はモデルB）を活かしたプロダクト品質の向上にも繋がります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の市場シェアの変動を受け、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを意識してAI戦略をアップデートすべきです。
1. 「とりあえずChatGPT」からの脱却と適材適所
初期の導入フェーズが終わり、現在は「業務適合性」を見るフェーズです。全社一律で単一のAIを導入するのではなく、Google Workspace中心の部署にはGemini、開発部門にはAPI利用の自由度が高いモデル、といったように、業務アプリとの連携を最優先したツール選定が生産性向上の鍵となります。
2. BCP（事業継続計画）としてのマルチベンダー対応
米国の巨大テック企業であっても、サービス障害や方針転換のリスクはゼロではありません。特にミッションクリティカルな業務にAIを組み込む場合、単一のベンダーに依存せず、有事の際に別のモデルに切り替えられるバックアップ体制やアーキテクチャを検討しておくことが、ガバナンスの観点からも重要です。
3. 日本語処理能力とデータ主権の確認
グローバルモデルの競争は激化していますが、日本企業としては「日本語のニュアンス理解」や「日本国内の法規制・商習慣への対応」も重要な評価軸です。また、機密情報を扱う場合、データが学習に利用されない設定（オプトアウト）や、データが国内リージョンに留まるかどうかの確認など、セキュリティ要件と照らし合わせた冷静な製品選定が求められます。