投稿者 global-ai-media 
Similarwebの最新データによると、Google Geminiのウェブトラフィックシェアが1年間で5.4%から18.2%へと急増する一方、ChatGPTは68.0%へとシェアを落としています。この数値の変化は単なるプラットフォームの人気争いではなく、生成AIの活用フェーズが「対話型AIの試用」から「日常業務への組み込み」へとシフトしていることを示唆しています。
シェア変動が示す「チャット型」から「統合型」への移行
Similarwebのデータが示すGeminiの急成長とChatGPTのシェア微減（依然として圧倒的ではありますが）は、生成AI市場における潮目の変化を表しています。初期の「AIに何ができるか」を試すフェーズでは、スタンドアローン（単独）のチャットボットであるChatGPTが市場を独占していました。
しかし、現在起きているGeminiのシェア拡大は、AIがGoogle Workspace（ドキュメント、Gmail、ドライブなど）という「既存の業務ワークフロー」に深く統合され始めた結果と言えます。ユーザーはわざわざ別のタブを開いてAIに質問するのではなく、今開いているドキュメントの中で直接AIを呼び出す利便性を重視し始めています。
日本企業における「ツール切り替え」の摩擦コスト
日本のビジネス現場、特にドキュメント作成やメール対応が多い環境において、アプリケーション間の「切り替え（コンテキストスイッチ）」は目に見えないコストとなります。ブラウザでChatGPTを開き、プロンプトを入力し、結果をコピーしてWordやメールソフトに貼り付けるという作業は、一回あたりは数秒でも、組織全体では膨大な時間のロスになります。
Googleの戦略は、この「摩擦」をゼロにすることにあります。日本企業でも導入率の高いGoogle Workspace内にGeminiが組み込まれることで、稟議書のドラフト作成や会議議事録の要約といったタスクが、ツールを移動することなく完結します。この「既存ツールへの同化」こそが、実務層の支持を集め始めている最大の要因です。
ガバナンス視点でのメリットとリスク
日本企業特有の厳しいセキュリティ基準やコンプライアンス要件を考えると、統合型AIには管理上のメリットもあります。従業員が管理外の無料版AIツールに機密情報を入力してしまう「シャドーAI」のリスクに対し、企業契約しているGoogle WorkspaceやMicrosoft 365の管理下にあるAI機能であれば、データ保護ポリシーを統一的に適用しやすいからです。
一方で、特定のベンダーエコシステムへの依存度が高まる「ベンダーロックイン」のリスクは無視できません。また、AIがワークフローに溶け込むことで、AIの出力（ハルシネーション＝もっともらしい嘘を含む）を無意識に信頼し、ファクトチェックがおろそかになる懸念もあります。業務効率化と引き換えに、品質管理のプロセスが形骸化しないよう注意が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のシェア変動データとトレンドを踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目すべきです。
1. モデル性能よりも「ワークフロー適合性」を重視する
最新のLLM（大規模言語モデル）のベンチマークスコアだけを追うのではなく、「自社の従業員が普段どのツールを使っているか」を起点にAIを選定すべきです。Google Workspace中心ならGemini、Microsoft 365中心ならCopilotといったように、環境に即したツール選びが定着の鍵となります。
2. 「AIを使う」から「AIが裏で動く」への意識転換
プロンプトエンジニアリングの教育も重要ですが、今後は「メニューから要約ボタンを押す」「メールの返信案を自動生成させる」といった、意識せずにAIの恩恵を受けるUX（ユーザー体験）の設計が、全社的な生産性向上に直結します。
3. データガバナンスの再定義
AIが社内ドキュメントやドライブ内のデータにアクセスしやすくなることは、検索性の向上と同時に、アクセス権限設定の不備が情報漏洩に直結することを意味します。AI導入前に、社内データの整理整頓と権限管理の見直し（これを「AIレディネス」と呼びます）を徹底することが、安全な活用の大前提となります。