投稿者 global-ai-media 
ChatGPT内で外部アプリが動作する仕組みは、単なる機能追加ではなく、ユーザーとサービスの接点（インターフェース）そのものの変革を意味します。AIが「検索と操作」の代理人となる時代において、日本のサービス事業者はこの動きを脅威と見るべきか、あるいは新たなチャネルと捉えるべきか。米国の最新動向をもとに、日本企業がとるべき戦略を考察します。
「チャットボット」から「プラットフォーム」への進化
OpenAIが展開するChatGPTは、単なる対話型AIから、外部サービスを取り込む「プラットフォーム」へと進化を続けています。記事にある「Apps in ChatGPT」のような動き、すなわちZillow（不動産）やSpotify（音楽）といった外部アプリケーションをChatGPTのインターフェース内で直接利用可能にする仕組みは、ユーザー体験を根本から変えようとしています。
これまでユーザーは、情報を探すために検索エンジンを使い、具体的なアクション（予約や購入）のために個別のアプリを立ち上げていました。しかし、LLM（大規模言語モデル）がこれらの仲介役となることで、「来週の京都旅行のホテルを探して」と入力するだけで、旅行サイトのAPIを通じて検索から予約候補の提示までが完結するようになります。
脅威か、好機か：アプリ開発者の二つの視点
この変化に対し、アプリ開発者やサービス提供者の反応は二分されています。
一方では、これを「脅威」と捉える向きがあります。ユーザーがChatGPT上で全てを完結させてしまえば、自社のWebサイトやアプリへのトラフィックが減少し、ブランド認知や顧客接点を失う恐れがあるからです。いわゆる「土管化（Dumb Pipe）」のリスクであり、AIに対する単なるデータ供給源になってしまう懸念です。
しかし他方で、これを「好機」と捉える開発者も増えています。その理由は「コンテキスト（文脈）の共有」と「摩擦の低減」にあります。ユーザーがAIに対して具体的な相談をしているその瞬間に、自社のサービスを提案できることは、極めてコンバージョン率（成約率）の高いチャネルになり得ます。従来のSEOや広告ではリーチできなかった、「明確な意図を持ったユーザー」に直接アプローチできるからです。
日本企業における「LLM連携」の実務的課題
日本の商習慣やシステム環境を鑑みた際、この「AIエコシステムへの参加」にはいくつかのハードルとポイントが存在します。
第一に、APIファーストなシステム設計の必要性です。多くの日本企業の基幹システムやWebサービスは、外部からの操作を前提としたAPIが整備されていない、あるいはレガシーな構造であることが少なくありません。LLMがサービスを「操作」するためには、人間向けのUI（画面）ではなく、AIが理解・実行可能なAPI（Function Calling等に対応した設計）が不可欠です。
第二に、AIガバナンスと責任分界点です。AIがユーザーの意図を誤って解釈し、誤った商品を注文したり、不適切なプランを提示したりした場合、その責任はAIプラットフォーマーにあるのか、サービス提供者にあるのか。日本の厳格な消費者保護の観点からは、AI経由のトランザクションにおける法的・実務的なリスク整理が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流として、AIは「調べるツール」から「実行するツール（Agent）」へと進化しています。この変化の中で日本企業が意識すべき点は以下の3点です。
1. 自社サービスの「部品化」戦略
将来的には、ユーザーが自社アプリを直接開く頻度が減る可能性があります。その際、ChatGPTやMicrosoft Copilot、あるいはGoogle Geminiといった主要なAIプラットフォームから「呼び出される」状態を作れるかが重要です。自社の強みとなるデータや機能をAPIとして切り出し、AIが利用しやすい形で提供する準備を進めるべきです。
2. 独自データの価値再定義
AIが一般知識を網羅するようになればなるほど、企業独自のデータ（在庫情報、ニッチな専門知識、リアルタイムな運行状況など）の価値が高まります。AIに学習させるのではなく、RAG（検索拡張生成）やプラグインを通じて「必要な時だけ参照させる」仕組みを構築することで、データの主権を守りつつ利便性を提供できます。
3. プラットフォーム依存リスクの分散
OpenAI一社に依存するのはリスクが伴います。特定のAIモデルに過剰に最適化するのではなく、標準的なAPI仕様（OpenAPI Specificationなど）に準拠し、どのAIエージェントからでも接続可能な、中立的かつ堅牢なバックエンドを構築することが、中長期的な安定性につながります。