投稿者 global-ai-media 
生成AI市場において、Googleの巻き返しが鮮明になっています。最新の市場分析によると、GoogleのGeminiはエンタープライズLLM市場で21%のシェアを獲得し、先行するMicrosoft/OpenAI連合を猛追しています。特筆すべきは、モデルの最適化により推論コストを前年比で78%削減したという点です。本記事では、この「コスト構造の激変」と「シェア変動」が、日本企業のAI戦略やシステム設計にどのような影響を与えるかを解説します。
エンタープライズLLM市場における勢力図の変化
かつてOpenAIの独壇場と思われたエンタープライズ向け大規模言語モデル（LLM）市場ですが、潮目が変わりつつあります。最新のデータでは、GoogleのGeminiが企業向け市場の21%を占めるまでに成長しました。一方で、Microsoft（Azure OpenAI Service等を含む）は一部の指標で前年比17%の下落を見せたと報じられています。
この背景には、Googleが自社のワークスペース（Google Workspace）やクラウド基盤（Google Cloud Vertex AI）へのGemini統合を急速に進めたことがあります。特に日本企業においては、すでに導入済みのGoogle Workspaceとシームレスに連携できる点が、シャドーAI対策やセキュリティガバナンスの観点から評価され、導入が進んでいると考えられます。単一ベンダーへの依存（ベンダーロックイン）を避ける「マルチLLM戦略」を採用する企業が増加していることも、Googleのシェア拡大を後押ししています。
推論コスト78%削減の意味と技術的背景
今回の報道で最も注目すべきは、Googleが「モデルの最適化を通じて、2025年のGeminiのサービングコスト（推論コスト）を78%削減した」という事実です。これはAIをビジネス実装するエンジニアやプロダクトマネージャーにとって、極めて重要なマイルストーンです。
生成AIの課題は常に「ランニングコスト（OpEx）」にありました。高性能なモデルを使えば使うほど、トークン課金が利益を圧迫するため、PoC（概念実証）止まりになるケースが多発していました。しかし、約8割という劇的なコストダウンは、これまでROI（投資対効果）が見合わなかった業務領域でもAI活用が可能になることを意味します。
このコスト削減は、単なる値下げではなく、技術的なブレイクスルーによるものです。具体的には、コンテキストキャッシング（再利用可能なデータのキャッシュ化）や、MoE（Mixture of Experts：専門家モデルの混合）アーキテクチャの効率化、そしてGoogle独自のTPU（Tensor Processing Unit）への最適化が寄与していると推測されます。これにより、精度を維持しつつ、実務に耐えうる速度とコストパフォーマンスを実現したと言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と今回のGoogleの躍進を踏まえ、日本企業は以下の3つの視点でAI戦略を見直すべきです。
1. AI予算とROIの再計算
推論コストの大幅な低下により、過去に「採算が合わない」と判断して却下されたプロジェクトや機能が、現在では黒字化できる可能性があります。特に、カスタマーサポートの自動応答や社内文書検索など、リクエスト数が多いシステムにおいては、最新のGeminiモデル等のコストパフォーマンスを前提に、改めてROIを試算すべき時期に来ています。
2. マルチモデル環境を前提としたアーキテクチャ設計
Googleのシェア拡大は、市場が「OpenAI一強」から「適材適所」へ移行したことを示しています。エンジニアは、Azure OpenAI、Google Vertex AI、AWS Bedrockなどを、タスクの性質やコスト、レイテンシ（応答速度）に応じて使い分ける「LLMオーケストレーション」の仕組みを整備する必要があります。特定のモデルに依存しすぎないコード設計（LangChainやLlamaIndexなどの活用）が、長期的なリスクヘッジとなります。
3. ガバナンス基準の統一
利用するモデルやプロバイダーが増えることは、管理コストの増大も意味します。データの利用規約、学習への利用有無、SLA（サービス品質保証）などはプロバイダーごとに異なります。日本の法規制（個人情報保護法や著作権法）や自社のセキュリティポリシーに照らし合わせ、どのクラウドのどのモデルであればどのレベルの機密情報を扱ってよいか、というガイドラインを明確化・更新することが急務です。