投稿者 global-ai-media 
米国のテック系メディアが取り上げた「Google AIが自らのプラットフォーム劣化（Enshittification）を予測した」という話題は、単なる風刺ではありません。生成AIの「安価で高性能」なハネムーン期間がいずれ終わり、厳格な収益化フェーズへ移行する未来を見据え、日本企業が今とるべきリスク分散とモデル選定の戦略について解説します。
「Enshittification」という警告
テック業界には「Enshittification（エンシティフィケーション）」という造語があります。作家のCory Doctorow氏が提唱したこの概念は、プラットフォームが最初はユーザーに利益をもたらし（Good to users）、次にビジネス顧客を取り込み（Good to business customers）、最終的には独占的な地位を利用して自社の利益を最大化し、ユーザーや顧客にとっての価値を毀損していく（Claw back all the value）プロセスを指します。
今回、海外メディアで話題となった「GoogleのAIが自らの劣化（Enshittification）のタイムラインを予測した」という記事は、2029年頃には高品質なAI回答が「Gemini Premium」のような高額なペイウォール（有料壁）の背後に隠され、無料版の質が低下するというシナリオを描いています。これはGoogleに限った話ではなく、莫大な投資を回収しなければならないすべての基盤モデル提供ベンダーに当てはまる「経済的な必然」とも言えるでしょう。
「安価な高性能AI」の時代は永遠ではない
現在、日本企業の多くがOpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、AnthropicのClaudeなどを活用し、業務効率化や新規サービス開発を進めています。しかし、現在のAPI価格やサブスクリプション費用は、シェア獲得のための「初期普及価格」である可能性が高いことを認識する必要があります。
生成AIの開発と運用には、膨大な計算リソースと電力、そして高品質なデータが必要です。投資家からの収益化圧力が高まれば、ベンダーは以下の行動をとる可能性が高まります。
- 高性能モデルの大幅な値上げ
- 無料・低価格プランの性能制限や広告の挿入
- API利用規約の厳格化やデータ利用範囲の拡大
日本の商習慣では、一度導入したシステムやベンダーを長期的に使い続ける傾向がありますが、AIに関しては「現在の価格と性能が5年後も保証される」という前提で事業計画を立てることは極めてリスクが高いと言えます。
ベンダーロックインと「モデルの民主化」
特定の一社（例えばGoogleやOpenAI）のエコシステムに過度に依存することは、将来的な「Enshittification」の影響を直接受けることを意味します。これを回避するために、日本のエンジニアや意思決定者は「モデルの多様性」と「自律性」を確保する必要があります。
近年、MetaのLlamaシリーズや、日本のNTT、サイバーエージェント、ELYZAなどが開発した国産LLMなど、オープンなモデルや中規模言語モデル（SLM）の性能が飛躍的に向上しています。これらは、クラウドベンダーのAPIに依存せず、自社環境（オンプレミスやプライベートクラウド）で運用することが可能です。
機密性の高いデータを扱う金融機関や製造業においては、外部へのデータ流出リスクを抑える観点からも、すべての処理を巨大テック企業のAPIに投げるのではなく、用途に応じて「安価で軽量なモデル」と「外部の高性能モデル」を使い分けるハイブリッド戦略が現実解となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「自らの劣化を予測するAI」というニュースは、私たちに冷静な視点を与えてくれます。日本企業が持続可能なAI活用を進めるための要点は以下の通りです。
1. 特定ベンダーへの依存度を下げる（マルチモデル戦略）
一つのAIモデルやプラットフォームに「心中」するのではなく、LangChainなどのオーケストレーションツールを用いて、バックエンドのモデルを切り替え可能なアーキテクチャにしておくことが重要です。APIの価格改定やサービス終了（Deprecation）に即座に対応できる体制を整えましょう。
2. オープンソースと国産モデルの活用検討
すべてを最新鋭の商用LLMで処理する必要はありません。定型業務や要約タスクなど、パラメータ数の少ないモデルでも十分な精度が出せる領域については、オープンソースモデルや国産モデルの活用を検討し、コストコントロール権を自社に取り戻すべきです。
3. コスト増加を見越したROI設定
現在のトークン単価を前提としたROI（投資対効果）計算は、将来的に破綻する恐れがあります。将来的なコスト上昇や、有料プランへの移行を織り込んだ保守的な試算を行い、それでも利益が出る、あるいは業務価値があるユースケースを厳選して投資することが肝要です。