投稿者 global-ai-media 
欧州連合（EU）や英国の規制当局が、Alphabet（Google）の検索事業および生成AI「Gemini」に対する監視を強めています。圧倒的なシェアを持つ検索基盤とAIの統合が、競争を阻害する「堀（Moat）」となる懸念があるためです。本記事では、このグローバルな規制動向が、Googleのエコシステムに深く依存する日本企業のAI戦略やガバナンスにどのような影響を与えるのか、実務的な視点から解説します。
欧州・英国で強まる「AIと独占」への懸念
近年、EUの欧州委員会や英国の競争・市場庁（CMA）は、巨大IT企業（ビッグテック）に対する監視の目を一段と厳しくしています。特に焦点となっているのが、Alphabet（Google）が進める「検索エンジンと生成AI（Gemini）の統合」です。
規制当局が懸念しているのは、Googleが長年築き上げてきた検索市場やAndroidのエコシステムという「堀（Moat：競合他社の参入を防ぐ障壁）」を、AI技術によってさらに強固にし、公正な競争を阻害する可能性です。AI開発には莫大な計算資源とデータが必要であり、これらを持つ巨大プラットフォーマーだけが市場を支配するシナリオを、欧州当局は警戒しています。
利便性と表裏一体の「ベンダーロックイン」リスク
Googleは現在、Google CloudやGoogle WorkspaceへのGemini統合を急速に進めています。日本企業にとっても、使い慣れたGmailやGoogleドキュメント上で高性能なAIがシームレスに使えることは、業務効率化の観点から極めて大きなメリットです。
しかし、経営層やIT部門の責任者は、この利便性の裏にある「ベンダーロックイン」のリスクを冷静に見極める必要があります。特定のプラットフォームのAI機能に業務プロセスを過度に依存させると、将来的な利用料の値上げや、サービス方針の変更（APIの仕様変更や提供終了など）があった際、他社サービスへの乗り換えが困難になります。
特に生成AIの分野は技術の進化が速く、数ヶ月単位で「最高性能のモデル」が入れ替わります。単一ベンダーの垂直統合ソリューションは導入が容易ですが、長期的には技術選定の柔軟性を損なう可能性があるのです。
日本国内の法規制とガバナンスの視点
日本国内に目を向けると、著作権法などは比較的AI開発に親和的な解釈がなされていますが、内閣府のAI戦略会議や公正取引委員会も、生成AI市場の寡占化については注視しています。また、企業実務においては「データの取り扱い」が最大の懸念事項です。
Googleなどのパブリッククラウド上のAIを利用する場合、入力データが学習に利用されない設定（オプトアウト）になっているか、あるいはVPC（仮想プライベートクラウド）内で完結しているかなど、情報漏洩リスクへの対応は必須です。日本企業特有の厳格なコンプライアンス基準を満たすためには、便利なSaaS版のAI機能を無条件に全社導入するのではなく、取扱うデータの機密レベルに応じた使い分けのルール策定が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の欧州での規制強化の動きとGoogleの戦略を踏まえ、日本企業は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「マルチモデル」戦略の検討
特定のLLM（大規模言語モデル）のみに依存するのではなく、用途に応じて複数のモデル（OpenAI、Google、Anthropic、あるいは国内発のLLMなど）を使い分けられるアーキテクチャを検討してください。これにより、ベンダーリスクを分散し、常にコストパフォーマンスの良いモデルを選択できる体制を作ることができます。
2. データの主権とガバナンスの確保
機密性の高いコア業務のデータについては、プラットフォーマーのブラックボックスな環境に依存しすぎないよう注意が必要です。必要に応じて、自社専用環境（プライベートクラウドやオンプレミス）での小規模モデル（SLM）の活用や、RAG（検索拡張生成）におけるデータソースの管理権限を自社で明確に保持する設計が推奨されます。
3. 規制動向を「事業継続リスク」として捉える
EUの規制は、しばしばグローバルスタンダード（ブリュッセル効果）として波及します。プラットフォーマー側が規制対応のためにサービス仕様を変更する可能性を考慮し、AIを組み込んだプロダクトや社内システムには、ある程度の変更容易性を持たせておくことが、長期的な安定運用につながります。