投稿者 global-ai-media 
Similarwebのデータによると、ChatGPTのトラフィックが6週間で約21%減少した一方で、GoogleのGeminiは横ばいを維持しています。この数字は単なる「ブームの終わり」ではなく、生成AIの利用形態が個人の「お試し」から企業による「実務実装」へとシフトしている兆候と捉えるべきです。市場の成熟化に伴い、日本企業が意識すべき戦略の転換点について解説します。
ウェブトラフィック減少の背景にある「利用形態の変化」
Similarwebの最新データによれば、OpenAIの「ChatGPT」へのトラフィックは直近6週間で21%減少し、対するGoogleの「Gemini」はほぼ横ばいで推移しています。この数字だけを見ると「生成AIブームの終焉」と短絡的に捉えられがちですが、実務家の視点では異なる解釈が必要です。
第一に、初期の物珍しさからくる「一般ユーザーのアクセス」が一巡したことが挙げられます。第二に、そしてより重要なのが、利用形態の構造変化です。ヘビーユーザーや企業ユーザーは、ウェブブラウザ上のチャット画面（Web UI）から、API経由での利用や、Microsoft Copilotなどの統合ツール、あるいは社内独自のアプリケーションへの組み込みへと移行しています。つまり、ウェブサイトへの訪問者数が減っても、バックエンドでのモデル利用量（トークン消費量）が減っているとは限らないのです。
Google Geminiの安定とエコシステムの戦い
Geminiのトラフィックが横ばいである点は、Googleが持つ強力なエコシステムと関連しています。Googleは検索エンジンやGoogle Workspace（Docs, Sheets, Gmailなど）との連携を強化しており、ユーザーは意識せずにAI機能を利用するフェーズに入りつつあります。
日本企業においても、Google Workspaceを利用している組織は非常に多く、Geminiの実装は追加のツール導入なしにシームレスに行える利点があります。OpenAI（およびMicrosoft Azure）とGoogleの競争は、単体のチャットボットの性能比較から、企業の業務基盤（プラットフォーム）といかに融合するかという「エコシステム間競争」へとシフトしています。
モデルのコモディティ化とマルチモーダルへの期待
トラフィックの変動は、LLM（大規模言語モデル）の選択肢が増えたことも影響しています。Claude 3.5 Sonnetのような高性能な競合モデルの台頭や、Llama 3のようなオープンソースモデルの進化により、ユーザーは用途に応じてモデルを使い分けるようになっています。
特に日本国内では、日本語処理能力やコストパフォーマンス、セキュリティ要件に応じて、必ずしも「ChatGPT一択」ではなくなりつつあります。今後はテキストだけでなく、画像や動画、音声を同時に扱う「マルチモーダル」な機能や、RAG（検索拡張生成）による社内データとの連携精度が、ツールの定着率を左右する鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のトラフィックデータから、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮してAI戦略を練るべきです。
1. 「チャットツール」からの脱却と業務プロセスへの統合
ブラウザで対話するだけの活用は限界を迎えています。APIを活用し、自社の業務フローや既存システム（SaaS、社内DB）の中にAIを組み込むことで、初めて定量的な生産性向上が見込めます。「従業員にChatGPTのアカウントを渡して終わり」というフェーズは終了しました。
2. 特定ベンダーへのロックインリスクの回避
OpenAI一辺倒になるのではなく、Google GeminiやAnthropic Claudeなど、複数のモデルを評価・切り替えられるアーキテクチャ（LLM Gateway的な構成）を検討すべきです。これは、モデルの性能向上だけでなく、システム障害時のBCP（事業継続計画）対策としても有効です。
3. ガバナンスとコスト管理の徹底
ブームが落ち着き、実務利用が進むこれからのフェーズでは、AIの回答精度（ハルシネーション対策）やデータプライバシー、そして従量課金によるコスト増大が課題になります。日本の商習慣や法規制に適合したガイドラインを整備しつつ、ROI（投資対効果）を厳しく見極める「堅実な運用」が求められます。