投稿者 global-ai-media 
韓国の生成AI市場において、長らく続いたChatGPTの圧倒的な支配構造に変化が生じ、GoogleのGeminiが急速にシェアを伸ばしています。この市場動向は、単一のAIモデルへの依存から、用途やコストに応じて最適なモデルを使い分ける「マルチモデル時代」への移行を示唆しています。日本企業が取るべき戦略とリスク分散の観点から解説します。
韓国市場で見られる「ChatGPT一強」の揺らぎ
生成AIの登場以降、世界的にOpenAIのChatGPTが市場を牽引してきましたが、近隣の韓国市場ではその勢力図に変化の兆しが見え始めています。報道によると、韓国国内においてGoogleのGeminiが急速にシェアを拡大しており、ChatGPTの独占的な地位が揺らぎつつあるといいます。
韓国は検索エンジン（Naver）やチャットアプリ（KakaoTalk）において独自のプラットフォームが根強い国ですが、生成AIに関してはグローバルな潮流と同様にChatGPTが先行していました。しかし、Geminiの台頭は、ユーザーが「最初の選択肢」としてだけでなく、実用性やエコシステムとの親和性を評価し始めた結果と考えられます。これは、AIモデルのコモディティ化（一般化）が進み、先行者利益だけで勝てるフェーズが終わりつつあることを示しています。
なぜ「Gemini」なのか：エコシステムとコストパフォーマンス
Geminiがシェアを伸ばしている背景には、単なるモデルの性能向上だけでなく、Google WorkspaceやAndroidといった既存のエコシステムへの統合が進んだことが挙げられます。企業実務において、メール、ドキュメント作成、クラウドストレージとシームレスに連携するAIは、業務効率化の観点で強力な武器となります。
また、Gemini 1.5シリーズなどで見られる「ロングコンテキスト（長文処理）」能力や、推論コストの最適化も、エンジニアや企業にとって魅力的です。特に、大量の社内ドキュメントを読み込ませて回答させるRAG（検索拡張生成）の構築において、処理速度とコストのバランスでGeminiを選択するケースが増えています。これは、日本企業にとっても無視できない選定基準となります。
日本企業における「ベンダーロックイン」のリスクと対策
日本国内では、MicrosoftとOpenAIの提携によるAzure OpenAI Serviceの導入が進んでおり、多くの大企業がChatGPTベースの環境を構築しています。セキュリティやコンプライアンス対応のしやすさから、これは合理的な選択です。しかし、韓国の事例が示唆するように、市場環境は流動的です。
特定のLLM（大規模言語モデル）のみに依存する「ベンダーロックイン」は、将来的なリスクになり得ます。例えば、APIの価格改定、サービス障害、あるいはモデルの「性格」の変化（検閲基準の変更など）が起きた際、代替手段がないとビジネスが停止する恐れがあります。日本の商習慣においても、BCP（事業継続計画）の観点から、サプライヤーの分散は基本原則です。AIモデルにおいても同様の考え方が必要になります。
「モデル・オーケストレーション」という新しいアプローチ
これからのAI開発・活用においては、単一の最強モデルを使うのではなく、適材適所で複数のモデルを使い分ける「モデル・オーケストレーション（Model Orchestration）」が主流になります。
例えば、高度な論理的推論が必要なタスクにはGPT-4oやClaude 3.5 Sonnetを、大量の定型データ処理や高速なレスポンスが必要なチャットボットにはGemini Flashや国産の軽量モデルを使用する、といった具合です。これにより、品質を維持しつつ、運用コスト（トークン課金）を劇的に削減できる可能性があります。エンジニアリングチームは、モデルを容易に切り替えられる抽象化レイヤーをシステム設計に組み込むことが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
韓国市場でのGeminiの躍進は、決して対岸の火事ではなく、グローバルな「マルチモデル化」の現れです。日本の意思決定者や実務担当者は、以下の点を意識してAI戦略を見直すべきです。
- 特定ベンダーへの過度な依存を見直す：Microsoft/OpenAI環境は強力ですが、Google（Gemini）やAnthropic（Claude）、あるいはAWS Bedrockなどを並行して検証し、選択肢を持っておくことがリスク管理になります。
- コスト対効果（ROI）のシビアな評価：「とりあえず高性能なモデル」ではなく、タスクの難易度に応じた安価で高速なモデルの採用を検討してください。特にGeminiのFlashモデルなどはコストメリットが出やすい傾向にあります。
- エコシステムとの親和性を重視する：自社がGoogle Workspace中心か、Microsoft 365中心かによって、ユーザー体験（UX）が良いAIは異なります。ツールの導入は「現場が使いやすいか」を最優先にすべきです。
- 切り替え可能なシステム設計：内製開発する場合、将来的にモデルを差し替えられるよう、LangChainなどのフレームワークを活用し、プロンプトやロジックをモデル非依存にしておくことが推奨されます。