投稿者 global-ai-media 
海外メディアの最新調査によると、AIチャットボットの利用実態において、必ずしもChatGPTやGeminiといった巨大テック企業のサービスが「圧倒的1位」ではないという興味深い結果が示されています。本記事では、このユーザー心理の分散が意味する市場の変化と、日本企業が特定のAIベンダーに依存せず、実務的な価値を最大化するための戦略について解説します。
「一強」ではない、AIチャットボットの利用実態
生成AIブームの火付け役であるOpenAIのChatGPTや、Googleエコシステムと統合されたGeminiは、依然として高い知名度を誇ります。しかし、Android Centralなどの海外テックメディアが行った最近のユーザー調査では、これらが必ずしも「最も好んで使われるAI」のトップを独占しているわけではないという結果が出ています。
この結果が示唆するのは、AI市場が「知名度競争」から「実用性・好みの細分化」のフェーズへと移行しつつあるという事実です。Microsoft Copilotのような既存業務ツールへの統合型、あるいはClaude（Anthropic社）のような自然な文章生成に強みを持つモデル、さらには検索特化型のPerplexityなど、ユーザーは自身の目的（コーディング、ライティング、調査、要約など）に合わせてツールを使い分け始めています。また、「そもそもAIチャットボットを使用しない」という層も一定数存在しており、市場は決して一色に染まっているわけではありません。
日本企業が直面する「モデル選定」のジレンマ
この動向は、日本企業のAI導入担当者にとっても重要な示唆を含んでいます。多くの日本企業では、「とりあえずChatGPTを導入すればよいか」「Google Workspaceを使っているからGeminiで統一すべきか」といった、単一ベンダーへの依存を前提とした議論が行われがちです。
しかし、現場のエンジニアや業務担当者は、すでに個人の判断で複数のAIモデルの特性を理解し、使い分けている可能性があります。例えば、日本語のニュアンスを重視する広報・マーケティング業務ではClaudeが好まれ、複雑な論理推論やプログラミングではGPT-4クラスのモデルが選ばれるといった具合です。
ここで問題となるのが「シャドーAI」のリスクです。企業が特定のAIツールのみを公式に認可し、他を禁止した場合、現場の社員が業務効率を優先して、未認可のツール（例えば個人アカウントのAIサービス）に機密情報を入力してしまうリスクが高まります。日本の厳格なコンプライアンス環境において、これは看過できないセキュリティホールとなり得ます。
ベンダーロックインを回避する「マルチモデル戦略」の重要性
グローバルの潮流として、特定のLLM（大規模言語モデル）に完全に依存するのではなく、適材適所でモデルを切り替える「マルチモデル戦略」や「LLMオーケストレーション」という考え方が主流になりつつあります。
AIの実務活用においては、以下のような視点での使い分けが求められます。
- コスト対効果：簡易な要約や分類には、動作が軽量で安価なモデル（GPT-3.5 TurboクラスやGemini Flashなど）を使用する。
- セキュリティとガバナンス：機密性の高いデータは、自社環境（オンプレミスやVPC）で動作するオープンソースモデルや、学習データに利用されない契約の商用APIで処理する。
- 特化型能力：日本語特有の商習慣や言い回しが必要な場面では、日本語性能に特化した国産モデルや、特定のチューニングが施されたモデルを採用する。
特定の「勝者」が決まっていない現状において、一つのプラットフォームにシステムや業務フローを過剰に結合させることは、将来的な技術的負債になる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の調査結果が示す「ユーザーの好みの分散」は、AI活用が成熟期に入りつつある証拠です。日本企業がこれからAI活用を推進する上で、以下の3点を意識する必要があります。
1. 単一ツールへの固執を避ける
「全社でChatGPTのみを使用」といった硬直的な方針ではなく、Microsoft Copilotのようなオフィス統合型と、API経由で利用する専門特化型AIを併用するなど、業務特性に応じたポートフォリオを組むことが推奨されます。
2. LLMゲートウェイの構築
システム開発や社内AI基盤の構築においては、バックエンドのAIモデルを容易に切り替えられる「LLMゲートウェイ」のような中間層を設ける設計が有効です。これにより、将来より高性能または安価なモデルが登場した際に、アプリケーション側の大幅な改修なしに移行が可能となります。
3. 「使わない」という選択肢への理解
調査結果には「AIを使わない」という層も含まれています。日本企業においても、AIへの心理的ハードルや、品質への不安（ハルシネーションなど）を持つ従業員は少なくありません。トップダウンで利用を強制するのではなく、具体的な成功事例（ユースケース）を積み上げ、実務上のメリットを提示することで、組織文化に合わせた段階的な浸透を図るべきです。