投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」において、韓国が米国に次ぐ世界第2位の市場規模となったことが明らかになりました。この事実は、隣国における個人および企業のAIリテラシーの急速な高まりを示唆しています。本記事では、このニュースを起点に、グローバルなAI市場の潮流を読み解き、日本企業がとるべきAI戦略とガバナンスのあり方について解説します。
韓国市場の急伸が示す「個人のAI活用」の現在地
Googleの最新モデル「Gemini 3」のローンチ以降、AppleのApp StoreにおけるGeminiアプリの累積収益において、韓国が約2,100万ドル（約31億円）を記録し、世界全体の11.4%を占める第2位の市場になったと報じられました。1位の米国には及びませんが、人口規模を考慮すれば、韓国における生成AIの普及密度がいかに高いかが窺えます。
このデータから読み取れるのは、単なる「Google製品の人気」だけではありません。最新かつ高性能なLLM（大規模言語モデル）に対し、個人ユーザーが対価を支払ってでも利用しようとする意欲の高さ、すなわち「AIリテラシーの実装スピード」における日本との温度差です。韓国では、検索や翻訳といった既存のユースケースを超え、論理推論やマルチモーダル（画像・音声・テキストの同時処理）機能を備えたAIを日常的に使いこなす層が厚くなっていると考えられます。
日本企業における「慎重さ」と「機会損失」のバランス
一方で、日本の現状はどうでしょうか。日本企業は伝統的に、品質管理やコンプライアンスを重視する傾向があり、生成AIの導入においても「リスク管理」が先行しがちです。情報の正確性（ハルシネーションの問題）や、入力データの機密保持（情報漏洩リスク）に対する懸念から、現場への展開にブレーキをかけている組織も少なくありません。
しかし、隣国での急速な普及は、グローバルなビジネス競争において「個人の生産性」に差が開き始めている可能性を示唆しています。最新のAIツールを使いこなす人材が増えれば、市場調査、コンテンツ制作、コーディングなどの業務スピードは劇的に向上します。日本企業が組織としてのガバナンス構築に時間を費やしている間に、グローバル市場では「AIネイティブ」な働き方が標準化されつつあるのです。
「和製AI」と「グローバルモデル」の使い分け
もちろん、日本には独自の商習慣や言語の壁があり、NECやソフトバンク、NTTなどが開発する国産LLM（いわゆるソブリンAI）への期待も高まっています。日本語特有の文脈理解や、国内法規制への適合性においては、国産モデルに分があるケースも多いでしょう。
重要なのは、これらを二項対立で捉えないことです。GeminiやGPT-4シリーズのような圧倒的な推論能力を持つグローバルモデルと、セキュリティや日本語処理に特化した国産モデルやオンプレミス環境のAIを、用途に応じて使い分ける「適材適所」のアーキテクチャが求められます。韓国市場の動きは、グローバル標準の高性能モデルをいち早く取り入れる柔軟性が、競争力の源泉になり得ることを教えてくれています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースを踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者が意識すべき点は以下の3点に集約されます。
1. 「禁止」から「管理付きの開放」への転換
セキュリティリスクを恐れて全面禁止にするのではなく、エンタープライズ版の契約やDLP（データ損失防止）ツールの導入により、入力データを学習させない環境を整備した上で、従業員に最新モデル（GeminiやChatGPT等）を開放すべきです。ツールに触れる総量を増やさなければ、組織のリテラシーは向上しません。
2. 従業員の「課金」意欲を組織が吸収する
韓国での収益増は、個人が自腹を切ってでも生産性を上げたいというニーズの表れでもあります。日本企業においても、有料プラン（Gemini AdvancedやChatGPT Plus等）の法人契約を福利厚生や標準ツールとして提供することで、シャドーAI（会社が許可していないツールの無断利用）を防ぎつつ、意欲ある社員の生産性を最大化できます。
3. モバイル・マルチモーダル対応の加速
今回のデータは「アプリストア」での収益です。つまり、PCの前だけでなく、モバイル環境で音声やカメラを使ってAIを活用するシーンが増えています。自社のサービスや社内システムにおいても、テキストチャットだけでなく、画像認識や音声対話を組み込んだUI/UXを検討する時期に来ています。