投稿者 global-ai-media 
GoogleがGeminiにおいて、ChatGPTなど他のAIチャットボットからの会話履歴をインポートする機能をテスト中であることが報じられました。単なる機能追加に見えるこの動きは、生成AI市場における「スイッチングコスト」の低下を狙う戦略的な一手であり、同時に企業におけるデータガバナンスの新たな検討課題を浮き彫りにしています。
生成AIにおける「ベンダーロックイン」の壁
Googleが開発中の新機能として、GeminiにChatGPT等の他社AIチャットボットから会話履歴（ログ）をインポートできる機能のテストを行っていることが明らかになりました。これは、ユーザーがこれまでに蓄積した「対話データ」という資産を、プラットフォームを跨いで移行（データポータビリティ）できるようにする試みです。
これまで、生成AIのヘビーユーザーや企業の実務担当者にとって、特定のAIモデルから他へ移行する際の最大の障壁は「過去の対話履歴の喪失」でした。長期間にわたってAIと壁打ちを行ったり、特定のタスク向けに調整したプロンプトの履歴は、ユーザーにとって重要なナレッジベースとなっています。Googleのこの動きは、先行するOpenAI（ChatGPT）のエコシステムに蓄積されたユーザー資産を取り込み、自社プラットフォームへの乗り換え障壁（スイッチングコスト）を劇的に下げることを狙った戦略と言えます。
日本企業におけるガバナンスとセキュリティの懸念
この機能は個人の利便性を高める一方で、組織のIT管理者やセキュリティ担当者にとっては新たな懸念材料となり得ます。特に、コンプライアンス意識の高い日本企業においては、以下の点に注意が必要です。
第一に、データの越境と管理の問題です。企業版のChatGPT（EnterpriseやTeamプラン）を利用している場合、データは学習に利用されない契約となっていることが一般的です。しかし、従業員が個人の判断でそのログをエクスポートし、個人のGoogleアカウントに紐づくGeminiへインポートしてしまった場合、企業の機密情報が含まれる会話データが、企業の管理外（シャドーIT化）に流出するリスクがあります。
第二に、AIモデルの特性差による出力の変容です。ChatGPTの文脈をGeminiに持ち込んだとしても、基盤モデル（LLM）の推論ロジックや安全基準が異なるため、続きの対話が意図した通りに機能するとは限りません。業務プロセスに組み込んでいる場合、予期せぬ挙動を引き起こす可能性があります。
マルチLLM時代のデータ戦略
今回のニュースは、将来的には「チャット履歴」や「パーソナライゼーション設定」が、特定のベンダーに依存しない標準的なフォーマットで管理される時代が来る可能性を示唆しています。ブラウザのブックマークが自由に移行できるように、AIとの対話履歴もユーザー自身の持ち物として扱われるべきだという考え方です。
エンジニアやプロダクト開発の視点では、特定のLLMに依存しすぎないアーキテクチャの重要性が増しています。LangChainなどのオーケストレーションツールが普及しているように、プロンプトやコンテキスト情報をアプリケーション側で管理し、接続するモデルを自由に切り替えられる設計（モデルアグノスティック）にしておくことが、長期的なリスクヘッジにつながります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きを踏まえ、日本のビジネスリーダーやAI導入担当者は以下の点を考慮すべきです。
- 利用ガイドラインの再点検：従業員が異なるAIサービス間でデータを移行することに関するルールを明確化する必要があります。特に「他社サービスへのログ取り込み」を許可するかどうか、情報セキュリティポリシーと照らし合わせて検討してください。
- ベンダー依存リスクの評価：特定のAIプラットフォームにナレッジが集中しすぎていないかを確認し、重要なプロンプトやノウハウは、チャット履歴の中だけでなく、社内のドキュメント管理システム等に形式知として蓄積する文化を醸成することが重要です。
- 適材適所のマルチモデル活用：一つのAIに固執せず、用途に応じてGPT-4、Gemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnetなどを使い分ける柔軟性を持つべきです。ただし、その際のアカウント管理とデータ保護は、SSO（シングルサインオン）などを活用し、組織として統制を効かせる必要があります。