投稿者 global-ai-media 
生成AI市場において、長らく続いたChatGPTの独占的なシェアに変化の兆しが見えています。GoogleのGeminiがシェアを急拡大させる中、日本のビジネスリーダーやエンジニアは「特定のAIベンダーへの依存」を見直し、複数のモデルを適材適所で使い分ける戦略への転換を迫られています。
変化する生成AIの勢力図：独占から競争へ
生成AIの代名詞とも言えるOpenAIの「ChatGPT」ですが、最新のトラフィックデータによると、その市場シェアが初めて70%を割り込みました。一方で、Googleが提供する「Gemini」は18.2%まで急伸しています。これは、初期の「先行者利益による独占」フェーズが終わり、本格的な「機能とエコシステムによる競争」フェーズに突入したことを示唆しています。
これまで多くの日本企業が、「とりあえずChatGPT（あるいはAzure OpenAI Service）を導入しておけば間違いない」という判断を下してきました。しかし、Geminiの躍進やAnthropic社のClaudeなどの台頭は、単一のモデルに依存することのリスクと、選択肢を持つことのメリットを浮き彫りにしています。
なぜGeminiがシェアを伸ばしているのか
Geminiの成長要因は、単なるモデルの性能向上だけではありません。最大の強みは、Google Workspace（Docs、Gmail、Driveなど）とのシームレスな統合にあります。日本でもスタートアップから大企業までGoogle Workspaceを利用している組織は多く、業務フローの中で自然にAIを活用できる利便性が評価されています。
また、Gemini 1.5 Proなどで実装された「ロングコンテキスト（長大な情報を一度に処理できる能力）」は、膨大な社内ドキュメントやマニュアル、議事録を読み込ませて回答させるタスクにおいて、ChatGPTに対する強力な差別化要因となっています。日本語の処理能力についても、昨今のアップデートで飛躍的に向上しており、日本固有の複雑なビジネス文書の要約や生成においても実用レベルに達しています。
「ベンダーロックイン」のリスクとマルチモデル戦略
実務的な観点から見ると、市場が「2強（あるいは多極化）」になることは、企業にとって好ましい状況です。特定のAIベンダーに過度に依存する「ベンダーロックイン」は、将来的な価格高騰や、サービス障害時の業務停止リスク、さらにはAIガバナンスの方針変更に振り回されるリスクを孕んでいるからです。
先進的な開発現場やプロダクト開発では、すでに「マルチモデル戦略」が採用され始めています。例えば、論理的な推論や複雑なコード生成にはGPT-4系を、大量のテキスト処理やクリエイティブな文章作成にはGeminiやClaudeを、そして低コストかつ高速なレスポンスが求められるチャットボットには軽量なオープンモデルや国内製LLM（大規模言語モデル）を採用するといった使い分けです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の市場シェア変動を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを再確認すべきです。
1. 単一依存からの脱却とBCP対策
ChatGPT（OpenAI/Microsoft）のみに依存したシステム設計は、BCP（事業継続計画）の観点から見直す時期に来ています。APIの互換性を意識した設計や、複数のLLMを切り替えて利用できる「LLMルーター」のようなミドルウェアの導入検討が推奨されます。
2. 業務アプリとの親和性を重視した選定
「性能が良いAI」を選ぶのではなく、「自社の業務環境（Microsoft 365中心か、Google Workspace中心か）に統合しやすいAI」を選ぶ視点が重要です。現場の従業員がAIを使う際の摩擦（別タブを開いてコピペする手間など）を減らすことが、定着の鍵となります。
3. コスト対効果のシビアな計算
円安傾向が続く日本企業にとって、トークン課金（AIの利用量に応じた課金）のコスト管理は切実な問題です。Geminiやその他のモデルとの価格競争が起きることで、コストパフォーマンスの良いモデルを選択できる余地が生まれます。常に最新の価格体系と性能をモニタリングし、タスクごとに最適なモデルを割り当てることで、運用コストを最適化できるでしょう。
「何でもできる万能なAI」を探す段階は終わり、「適材適所でAIを組み合わせる」実務力が問われるフェーズに入っています。