投稿者 global-ai-media 
Googleが同社の生成AI「Gemini」において、ChatGPTなど他のAIチャットボットから履歴をインポートする機能をテストしていると報じられました。この動きは、単なるユーザーの利便性向上にとどまらず、AIプロバイダーによる「コンテキスト（文脈）の囲い込み」競争の激化を示唆しています。本機能がもたらすビジネスへの影響と、日本企業が注意すべきセキュリティおよびガバナンスの観点について解説します。
Geminiの「履歴インポート機能」が意味するもの
Googleが開発中とされる新機能は、ユーザーがChatGPTなどの他社製AIチャットボットで行った過去の対話履歴をGeminiに取り込むことを可能にするものです。PCMag等の報道によれば、この機能の主な目的は、Geminiにユーザーの過去の振る舞いや好みを学習させ、スムーズな移行を促すことにあります。
生成AIにおいて、ユーザーの過去の対話データは極めて重要な資産です。AIは対話履歴を参照することで、ユーザーの知識レベル、好みの文体、業務の文脈などを把握し、より精度の高い回答（パーソナライズ）を提供できるようになります。Googleの狙いは、ChatGPTで蓄積された「ユーザー理解」という資産をGeminiに移植させることで、プラットフォーム変更に伴うスイッチングコスト（乗り換えの手間や心理的障壁）を下げようとする点にあります。
プラットフォーマーによる「コンテキスト」の囲い込み
この動きは、AI市場における競争の質が変化していることを示しています。初期の競争は「モデルの性能（IQの高さ）」が中心でしたが、現在は「いかにユーザーの文脈を理解し、手放せない存在になるか（EQやコンテキストの保持）」というフェーズに移行しつつあります。
特定のAIサービスを使い続けるほど、そのAIはユーザーに最適化されます。逆に言えば、新しいAIに乗り換える際、再びゼロから自分の好みや業務ルールを教え込むのはユーザーにとって大きな負担です。Googleのこの機能は、その負担を取り除くことで、先行するOpenAI（ChatGPT）の牙城を崩そうとする戦略的な一手と言えます。
日本企業における「データガバナンス」のリスク
一方で、この機能は企業利用、特にセキュリティ意識の高い日本企業にとっては新たなリスク要因となり得ます。最大の問題は「データの越境」です。
多くの日本企業では、ChatGPT等の利用にあたり、「入力データを学習に利用させない（オプトアウト）」設定や、エンタープライズ版の契約によって情報漏洩を防いでいます。しかし、エンドユーザー（従業員）が個人の判断で、他社のAIサービスからチャットログをダウンロードし、別のAIサービス（この場合はGemini）にアップロードしてインポートした場合、企業の管理下にあるデータが意図せず別のベンダーのサーバーに渡ることになります。
特に、元のチャットログに機密情報や個人情報が含まれていた場合、それを別のプラットフォームに移す行為は、企業のセキュリティポリシー違反や、場合によっては法的な問題に抵触する可能性があります。ベンダー側が「学習データには使用しない」と明記していたとしても、管理の及ばない経路でデータが拡散することは、ガバナンス上好ましくありません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogleの動きは、AIモデルのコモディティ化と、それに伴うプラットフォーム間の流動性が高まっていることを示しています。これを踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意すべきです。
1. マルチモデルを前提としたアーキテクチャの採用
特定のAIモデル（例：GPT-4のみ）に依存しすぎることは、将来的なベンダーロックインのリスクを高めます。業務システムにAIを組み込む際は、モデル部分を差し替え可能な設計（LLM Abstraction Layerの導入など）にしておくことが推奨されます。
2. チャットログの所有権と管理
従業員がAIサービスの画面上で対話した履歴（ログ）は、企業の資産であると同時にリスクの源泉です。SaaSのチャット画面に依存するのではなく、API経由で自社開発のUIを利用させ、ログを自社データベースに保存・管理する仕組み（RAGシステムなど）を構築することで、AIベンダーが変わっても「コンテキスト」を自社で保持し続けることが可能です。
3. 従業員ガイドラインの再点検
「生成AIへの入力」に関するガイドラインを策定している企業は多いですが、「AI間のデータ移行」や「ログのエクスポート・インポート」に関する規定は盲点になりがちです。異なるAIサービス間でのデータ連携を個人判断で行わないよう、ルールの明確化と周知が必要です。