投稿者 global-ai-media 
欧州で施行されたデジタル市場法（DMA）は、巨大IT企業の市場独占を防ぐための強力な枠組みですが、現時点では「AI専業企業」や「AIエージェント」は規制対象の「ゲートキーパー」として指定されていません。急速に普及する生成AIが新たなプラットフォームとなりつつある今、この規制の空白は何を意味するのか。グローバルな規制動向と、日本企業が将来のリスクを見据えて取るべきデータ戦略について解説します。
デジタル市場法（DMA）とAI規制の現状
欧州連合（EU）のデジタル市場法（DMA）は、GoogleやApple、Metaといった巨大テック企業を「ゲートキーパー」と定義し、自社サービスの優遇禁止やデータの相互運用性確保を義務付ける画期的な規制です。しかし、TechPolicy.Pressの記事が指摘するように、現時点では「AI専業」のサービスプロバイダーはゲートキーパーとして指定されていません。また、AIアシスタントやAIエージェントそのものも、まだ規制の主要な対象とはみなされていないのが現状です。
これは、規制の枠組みが策定された時点で、生成AIがこれほどのスピードで普及し、検索エンジンやOSに代わる「インターフェース」になることが十分に織り込まれていなかった可能性があります。MicrosoftやGoogleといった既存のゲートキーパーが提供するAI機能は監視対象となりますが、純粋なAIプレイヤーや、AIを中心とした新たなエコシステムについては、まだ「監視の空白地帯」が存在していると言えます。
「AIエージェント」による新たな囲い込みリスク
企業が生成AIを業務に導入する際、最も懸念すべきは「ベンダーロックイン（特定のベンダーへの過度な依存）」の形が変わることです。従来のソフトウェアであれば、データのエクスポート機能があれば乗り換えは比較的容易でした。
しかし、AIエージェントの場合、ユーザーの行動履歴、文脈（コンテキスト）、好み、そして社内用語のニュアンスといった「暗黙知」がモデルやプラットフォーム内に蓄積されます。もし将来的に特定のAIプラットフォームが支配的地位を確立し、そこから他社サービスへの移行が困難になれば、日本企業が得意とする「長期的な改善活動」や「自社独自の業務フロー」が、AIプラットフォーム側の仕様変更や価格改定に振り回されるリスクが高まります。
DMAが目指す「データのポータビリティ（持ち運びやすさ）」がAI分野でも適用されなければ、企業は蓄積した「AIとの対話履歴や学習済みコンテキスト」を他社モデルに移行できず、実質的なロックイン状態に陥る可能性があります。
日本の「スマホソフトウェア競争促進法」との関連
日本国内に目を向けると、2025年中の施行が見込まれる「特定スマートフォンソフトウェア競争促進法」が、EUのDMAと同様の役割を果たすと期待されています。この法律は主にモバイルOSやアプリストアの競争を促進するものですが、公正取引委員会などの規制当局は、生成AIが将来的にOSに近い役割を果たす可能性を注視しています。
日本の商習慣では、大手ベンダーとの長期契約を重視する傾向がありますが、AI分野に関しては状況が流動的です。規制当局が「AIによる囲い込み」を問題視し始めた場合、現在利用しているAIサービスの規約やデータ管理方法が、将来のコンプライアンス要件に適合しなくなる可能性もゼロではありません。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな規制動向と技術的特性を踏まえ、日本企業のリーダーや実務者は以下の点を考慮してAI戦略を構築すべきです。
1. 「モデルに依存しない」アーキテクチャの採用
特定のLLM（大規模言語モデル）に過度に依存するのではなく、LangChainなどのオーケストレーションツールや、社内APIゲートウェイを介して、バックエンドのモデルを差し替え可能な設計にしておくことが重要です。これにより、将来的なベンダーロックインやコスト急増のリスクを軽減できます。
2. データの主権とポータビリティの確保
RAG（検索拡張生成）などの技術を用い、企業のコアとなる知識データは自社の管理下に置き、AIモデルはあくまで「処理エンジン」として利用する構成が推奨されます。AI側に記憶させるのではなく、自社のデータベースを参照させる形をとることで、プラットフォーム移行時の障壁を下げることができます。
3. 規制動向のモニタリングとガバナンス
EUのDMAやAI法、そして日本の競争法の動向は、AIサービスの仕様に直結します。法務・コンプライアンス部門と連携し、利用しているAIサービスが将来的に「ゲートキーパー」として規制される可能性があるか、あるいは逆に規制の網から漏れていることで不透明なデータ利用がなされていないか、定期的にリスク評価を行う体制が必要です。