投稿者 global-ai-media 
OpenAI幹部の動向をきっかけに一部で「ChatGPT利用停止」の動きが見られる中、企業におけるAI選定の基準が変化しています。単なる機能比較にとどまらず、ベンダーのガバナンスや事業継続性をどう評価し、特定プラットフォームへの依存リスクをどう回避すべきか。日本の実務者が押さえておくべき「AI調達・運用の勘所」を解説します。
欧米で顕在化する「AIベンダーへの不信感」とボイコットの背景
米国の学生新聞『The Crimson White』などが報じた記事によると、OpenAIの共同創業者であるグレッグ・ブロックマン氏による特定の資金援助活動（政治的・社会的背景を含むもの）への反発から、70万人規模のユーザーがChatGPTの利用停止やボイコットを表明する事態が発生しているとされています。この事象は、単なる一企業の不祥事や炎上案件として片付けるべきではありません。
これまでAIサービスの選定基準は「性能（賢さ）」や「コスト」が主軸でしたが、ユーザーや企業は次第に「提供元の企業姿勢」「倫理観」「経営層の思想」を重視し始めています。特に生成AIは、人間の知的活動に深く介入するツールであるため、その開発・提供企業のガバナンスがユーザーの信頼に直結します。日本企業にとっても、利用しているAIベンダーが社会的批判を浴びた際、自社のブランド毀損につながる「レピュテーションリスク（評判リスク）」を考慮する必要が出てきています。
「特定ベンダー依存」が招く事業継続上のリスク
日本国内でもChatGPT等のLLM（大規模言語モデル）を業務フローやプロダクトに組み込む動きが加速していますが、このニュースは「単一ベンダーへの過度な依存（ベンダーロックイン）」の危険性を再認識させるものです。
以前、OpenAIのサム・アルトマンCEO解任・復帰騒動があった際も、多くの開発者がAPIの安定供給に不安を抱きました。今回のボイコット運動のように、経営層の動向一つでサービスが不安定化したり、社会的な風当たりが強まったりする可能性は常にあります。もし自社の基幹システムや顧客向けサービスが、特定の海外ベンダーのAPIのみに依存して構築されていた場合、そのベンダーのサービス停止や方針転換、あるいは社会的信用失墜の余波をまともに受けることになります。これはBCP（事業継続計画）の観点からも看過できない課題です。
オープンモデルと国産LLMによる「分散」の重要性
こうしたリスクへの対抗策として、グローバルでは「モデルの多様化」が進んでいます。ChatGPT一択ではなく、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、そしてMetaのLlamaシリーズに代表される「オープンウェイトモデル（技術の一部が公開され、自社環境で動かせるモデル）」を適材適所で使い分ける戦略です。
特に日本では、機密情報の取り扱いやGDPR（EU一般データ保護規則）、改正個人情報保護法への対応から、データを海外サーバーに送りたくないというニーズが根強くあります。そのため、外部APIに依存せず、自社のプライベートクラウドやオンプレミス環境で動作するオープンモデルや、日本語性能とコンプライアンスに特化した国産LLM（NTT、ソフトバンク、サイバーエージェント、Elyzaなどが開発）への注目が再び高まっています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ChatGPT離れ」のニュースを他山の石とし、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI戦略を見直すべきです。
1. LLM利用の抽象化レイヤーを設ける
システム設計において、特定のAPI（例: OpenAI API）をハードコーディングするのではなく、中間層（ゲートウェイやオーケストレーション層）を設け、バックエンドのAIモデルを容易に切り替えられるアーキテクチャを採用すべきです。これにより、ベンダー側のトラブル時に即座に別モデルへ切り替えることが可能になります。
2. 「機能」だけでなく「企業の信頼性」を評価軸に入れる
AI導入時の選定基準に、ベンダーの財務基盤、ガバナンス体制、倫理規定の遵守状況、そして地政学的リスクを含める必要があります。特に金融やインフラなど高い信頼性が求められる領域では、海外スタートアップだけでなく、説明責任を果たせる国内ベンダーや、管理可能なオープンソースモデルの採用を並行して検討することが推奨されます。
3. マルチモデル戦略を前提としたガバナンス策定
「全社でChatGPTを使う」という単一解ではなく、「用途Aには高精度の商用LLM、機密性の高い用途Bには自社運用の軽量LLM」といった使い分けを前提としたガイドラインを策定してください。リスクを分散させつつ、コストと性能の最適解を探ることが、持続可能なAI活用の鍵となります。