投稿者 global-ai-media 
GoogleがChatGPTのチャット履歴をGeminiへインポートする機能をテスト中であると報じられました。この動きは単なる機能追加にとどまらず、生成AIプラットフォーム間の「スイッチングコスト」引き下げ競争の始まりを意味します。特定のAIモデルへの依存リスクと、今後の企業が取るべきマルチモデル戦略について考察します。
ChatGPTからGeminiへ：AIの「記憶」を移行する意義
海外のテックメディアの報道によると、Googleは現在、ユーザーがChatGPTのチャット履歴を自社の生成AI「Gemini」にインポートできる機能をテストしているようです。これまで、生成AIのプラットフォームを乗り換える際の最大の障壁の一つは、過去の対話履歴（ログ）の喪失でした。
対話履歴には、単なる情報のやり取りだけでなく、ユーザーの思考プロセス、好み、業務上の文脈、そして苦労して作り上げたプロンプト（指示文）の試行錯誤が含まれています。これらを新しい環境に持ち込めるようになることは、ユーザー体験の継続性を保つ上で極めて重要です。Googleのこの動きは、先行するOpenAI（ChatGPT）のユーザーベースを切り崩すための、極めて合理的な戦略と言えるでしょう。
ベンダーロックインと「データの可搬性」
このニュースは、企業システムにおける「データポータビリティ（データの持ち運びやすさ）」の重要性を再認識させます。現在、多くの日本企業がAzure OpenAI Serviceなどを通じてGPTモデルの導入を進めていますが、特定のLLM（大規模言語モデル）やベンダーに過度に依存することにはリスクも伴います。
これを「ベンダーロックイン」と呼びます。もし将来的に、特定のベンダーが大幅な値上げを行ったり、サービス品質が低下したりした場合、他社への乗り換えが困難であれば、企業は不利な条件を飲み込まざるを得なくなります。今回のGoogleの機能は個人ユーザー向けのものと推測されますが、将来的には企業向けサービスにおいても、AI間のデータ移行や互換性が競争の軸になっていく可能性があります。
日本市場におけるGoogleとMicrosoftのせめぎ合い
日本のビジネス環境において、Microsoft（Office 365 / Microsoft 365）とGoogle（Google Workspace）のシェア争いは拮抗しています。生成AIの導入においても、「使い慣れたOffice製品に統合されたCopilot」を選ぶか、「Google Workspaceとシームレスに連携するGemini」を選ぶか、頭を悩ませているIT担当者は少なくありません。
現状では、チャット履歴の移行機能だけで企業全体のAI基盤を乗り換える判断にはなりませんが、「これまでChatGPTに蓄積したナレッジが無駄にならない」という心理的安全性は、Googleエコシステムへの移行を検討する際の追い風になるでしょう。
限界と注意点：プロンプトエンジニアリングの再調整
一方で、履歴を移行できたとしても、AIモデルごとの「癖」や「回答精度」の違いは残ります。GPT-4用に最適化したプロンプトが、そのままGemini 1.5 Proで同じように機能するとは限りません。
LLMはモデルごとに学習データや推論のロジックが異なるため、移行後はプロンプトの微調整（チューニング）が不可欠です。また、企業利用においては、セキュリティ設定やログ監査の仕組みもプラットフォームごとに異なるため、単純なデータ移行だけでなく、ガバナンスルールの再設計もセットで考える必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のニュースは「ツールの機能追加」という小さな出来事ですが、実務的には以下の3つの重要な視点を示唆しています。
1. 特定モデルに依存しない資産形成（RAGの活用）
AIモデル自体に知識を覚えさせるのではなく、社内ドキュメントやナレッジベースを外部参照させる「RAG（検索拡張生成）」の構成をしっかりと組むことが重要です。参照データが自社管理下にあれば、AIモデル（脳）が変わっても、知識（記憶）は失われません。
2. 「乗り換え可能性」を考慮した契約と設計
現在はOpenAI一強の様相もありますが、GoogleやAnthropic（Claude）などの性能向上も著しいです。将来的にモデルを切り替えたり、用途によって使い分けたり（オーケストレーション）できるよう、APIの実装部分を抽象化しておくなどのシステム設計が推奨されます。
3. 従業員のAIリテラシー教育
ツールが変わっても本質的な「AIへの指示出し力」が変わらなければ、現場の混乱は最小限に抑えられます。特定のツールの操作方法だけでなく、普遍的なプロンプトエンジニアリングやAIとの対話スキルを教育することが、組織のレジリエンス（適応力）を高めます。