投稿者 global-ai-media 
Googleが同社の生成AI「Gemini」において、競合であるOpenAIの「ChatGPT」からのデータ移行を容易にする機能を開発中であると報じられました。単なる機能追加に見えるこのニュースは、生成AI市場が「囲い込み」から「ポータビリティ（移行可能性）」のフェーズへ移行しつつあることを示唆しています。本稿では、この動向を起点に、日本企業が直面するベンダーロックインのリスクと、複数のAIモデルを使い分けるマルチモデル戦略の重要性について解説します。
AIベンダー間の「壁」が低くなる意味
Android Policeなどの報道によると、GoogleはGeminiのAndroidアプリにおいて、ChatGPTの履歴データをインポートする機能を準備しているようです。これまで、生成AIサービスに蓄積されたチャット履歴やプロンプト（指示文）は、そのプラットフォーム固有の「サイロ」に閉じ込められていました。ユーザーが特定のAIサービスを使い続ける最大の理由の一つは、過去の対話ログや、試行錯誤して作り上げたプロンプトの資産価値にあります。
この「スイッチングコスト（乗り換えにかかる手間や損失）」を下げる動きは、AIベンダー間の競争が機能や精度だけでなく、エコシステム全体の利便性にシフトしていることを意味します。日本企業にとって、これは特定のベンダーに依存するリスク（ベンダーロックイン）を軽減する好機と捉えることができます。
日本企業における「マルチモデル戦略」の現実解
現在、日本の多くの企業では、Microsoft Azure上のOpenAI ServiceやCopilotの導入が先行しています。しかし、Google Geminiが持つ長大なコンテキストウィンドウ（一度に処理できる情報量）や、Google Workspaceとの連携機能は、文書処理が多い日本の実務において無視できない強みです。
今回のデータ移行の動きは、将来的に「ChatGPTで論理構成を練り、Geminiで大量の資料を要約させる」といった、適材適所の使い分け（マルチモデル戦略）を加速させる可能性があります。エンジニアリングの現場でも、コード生成やデバッグにおいてモデルごとの得意・不得意が存在するため、単一モデルへの依存は生産性の天井を決めてしまうことになりかねません。
データのポータビリティとガバナンスの課題
一方で、プラットフォーム間のデータ移行が容易になることは、セキュリティとガバナンスの観点から新たな課題を突きつけます。
例えば、機密情報を含むチャット履歴をChatGPTからGeminiへ移行する場合、そのデータはOpenAIのサーバーからGoogleのサーバーへと移動することになります。日本の個人情報保護法や、各企業の社内規定において、データの保存場所（データレジデンシー）や第三者提供の扱いがどうなっているか、再確認が必要です。特に金融やヘルスケアなど規制の厳しい業界では、便利な機能だからといって従業員に無断で利用させることはコンプライアンス違反につながるリスクがあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは、AIモデル自体がコモディティ化し、ユーザーが自由にモデルを選べる時代が近づいていることを示しています。日本企業の実務担当者や意思決定者は、以下の点を考慮すべきです。
- プロンプト資産の管理：特定のAIツールの中にだけノウハウを溜め込むのではなく、プロンプトや対話履歴を企業独自のナレッジベースとして管理・共有する仕組み（プロンプトマネジメント）を検討する時期に来ています。
- BCP（事業継続計画）としての複数活用：OpenAIやMicrosoftの障害時に備え、Google GeminiやAnthropic Claudeなど、代替手段を即座に利用できる体制を整えることは、リスク管理として正当な投資です。
- ガイドラインの再定義：「ChatGPTのみ使用可」とするのではなく、「データの入力範囲と移行ルール」を定めた上で、複数のAIツールを許容する柔軟なガバナンスへの転換が求められます。
AIベンダー間の競争による恩恵を最大限に享受しつつ、自社のデータ主権を守るための戦略的な判断が、今まさに求められています。