投稿者 global-ai-media 
生成AI市場において、GoogleのGeminiがシェアを急速に拡大し、ChatGPTの独占的な地位に変化が生じ始めています。本記事では、最新の市場データをもとに、日本企業が直面する「LLM（大規模言語モデル）選定」の新たな局面と、特定のベンダーに依存しない実務的な活用戦略について解説します。
ChatGPTとGeminiのシェア動向が示す意味
生成AI市場における競争環境が、新たなフェーズに入りつつあります。最新のデータによると、かつて圧倒的なシェアを誇っていたOpenAIのChatGPTのトラフィックシェアが約64.5%へと推移する一方で、GoogleのGemini（旧Bard）は21.5%までシェアを拡大しています。依然としてChatGPTが優位であることに変わりはありませんが、この数字の変化は「とりあえずChatGPTを使っておけばよい」というフェーズの終わりを示唆しています。
この背景には、Googleが検索エンジンやAndroid、そして何よりGoogle Workspaceとの連携を強化したことが大きく影響しています。特に日本国内の企業において、メールやカレンダー、ドキュメント作成にGoogleのツールを採用している組織は多く、既存のワークフローにシームレスに組み込まれたAIの利便性が再評価され始めています。
日本企業における「プラットフォーム経済圏」の選択
日本企業が生成AIを導入する際、最も重要な判断基準の一つとなるのが「既存の業務システムとの親和性」です。Microsoft 365（旧Office 365）を中心に業務を回している企業であれば、Copilot（OpenAIの技術基盤）との相性が良いのは明白ですが、一方でスタートアップやテック企業、一部の大手企業ではGoogle Workspaceが標準となっています。
Geminiのシェア拡大は、単なる性能競争の結果というよりも、企業が自社の「経済圏（エコシステム）」に合わせてAIを選択し始めた結果と言えます。ChatGPTの高度な推論能力やAPIエコシステムの広さは依然として開発者や専門職にとって魅力的ですが、一般社員の業務効率化という観点では、普段使い慣れたGoogleツール内で完結するGeminiのUX（ユーザー体験）が、実務的な支持を集めているのです。
ベンダーロックインのリスクと「マルチモデル」戦略
一つのAIモデルに依存しすぎることにはリスクも伴います。これを「ベンダーロックイン」と呼びますが、特定のベンダーの障害時や、急な価格改定、あるいはコンプライアンスポリシーの変更による影響をまともに受けてしまう恐れがあります。
実務的な観点からは、用途に応じてモデルを使い分ける「マルチモデル」戦略が現実的な解となりつつあります。例えば、複雑なコーディングやクリエイティブな文章生成にはChatGPT（GPT-4など）を利用し、大量の社内ドキュメントの要約やリアルタイム情報の検索を伴うタスクにはGeminiを利用するといった使い分けです。また、日本独自の商習慣や日本語のニュアンスに特化した国産LLMも選択肢に入り始めており、適材適所でモデルを組み合わせるアーキテクチャ設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
Geminiの台頭による市場の複線化を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の3点を意識すべきです。
1. 社内IT環境を基点としたツール選定
「どのAIが一番賢いか」という性能比較だけでなく、「自社の従業員が普段どのツール（MicrosoftかGoogleか）を使っているか」を重視してください。導入障壁を下げ、利用率を向上させる鍵は、既存フローへの統合にあります。
2. 冗長性の確保とBCP（事業継続計画）
生成AIを業務フローの中核に据える場合、単一のサービスに依存するのはBCPの観点からリスクがあります。API連携を行うプロダクト開発などでは、OpenAIとGoogle（Vertex AI）の両方を切り替え可能な設計にしておくなど、リスク分散を検討すべき段階に来ています。
3. ガバナンスルールの再定義
複数のAIサービスを利用する場合、入力データの取り扱いや学習への利用可否（オプトアウト設定）などのポリシー管理が複雑になります。特に個人情報や機密情報の取り扱いについて、ChatGPT向けに策定したルールがGeminiやその他のAIにも適用できるか、あるいは個別の設定が必要か、再確認が必要です。