投稿者 global-ai-media 
トルコにおいてAI関連トラフィックの約95%がChatGPTに集中しているというデータが明らかになりました。特定の生成AIサービスへの極端な依存は、急速な普及を示す一方で、事業継続性やコスト管理の面でリスクを孕んでいます。本稿では、この事例を反面教師として、日本企業が検討すべき「マルチモデル戦略」とガバナンスの要諦について解説します。
「ChatGPTシェア95%」が示唆する市場の現状
最新の調査によると、トルコにおけるAI関連のウェブトラフィックにおいて、ChatGPTが全体の約94.49%という圧倒的なシェアを占めていることが判明しました。これは、世界的に見ても極めて高い水準であり、同国における生成AI利用がOpenAI社のプラットフォームに一極集中していることを示しています。
特定のサービスが市場を独占することは、ユーザーにとって「標準化されたツールを迷わず使える」という利便性がある一方で、企業や組織の観点からは看過できない構造的なリスクを含んでいます。特に、AI活用を業務フローの根幹に組み込もうとしている企業にとって、単一ベンダーへの過度な依存は、中長期的な経営課題となり得ます。
単一モデル依存のリスクと「ベンダーロックイン」
トルコのような一極集中の状況を企業単位に置き換えて考えてみましょう。もし自社のAI業務のすべてがChatGPT（OpenAI）のみに依存していた場合、どのようなリスクが想定されるでしょうか。
まず挙げられるのは「可用性（Availability）」の問題です。サービス障害やAPIの仕様変更が起きた際、代替手段がなければ業務が完全に停止してしまいます。次に「コストと規約の変更」です。市場独占的な地位にあるベンダーは価格決定権を持ちやすく、将来的な利用料の値上げや、データ利用ポリシーの変更に対して、ユーザー企業は従わざるを得ない状況（ベンダーロックイン）に陥りやすくなります。
エンジニアリングの観点からも、特定のモデル特有のプロンプト（指示文）に過剰に最適化してしまうと、他の高性能なモデルが登場した際に移行コストが膨大になるという技術的負債を抱えることになります。
日本市場における「選択肢」とマルチモデル戦略
日本国内に目を向けると、状況は少し異なります。ChatGPTは依然として強力なプレイヤーですが、Anthropic社のClaude、GoogleのGemini、さらにはNTTやソフトバンク、国内スタートアップが開発する日本語特化型のLLM（大規模言語モデル）など、選択肢は多様化しています。
日本の商習慣や独特な言い回し、敬語の正確さが求められるカスタマーサポート業務や文書作成業務においては、必ずしも世界最大シェアのモデルが最適解とは限りません。業務内容に応じて、コストパフォーマンスに優れた軽量モデルや、日本語能力に長けた国産モデルを使い分ける「適材適所」のアプローチが、日本企業にとっての勝ち筋となります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向とリスクを踏まえ、日本の経営層やAI実務者が意識すべきポイントを整理します。
1. モデルに依存しないアーキテクチャの採用
特定のAIモデルと自社システムを密結合させるのではなく、間に抽象化レイヤー（LLM Gatewayなど）を挟むことを推奨します。これにより、バックエンドのAIモデルをChatGPTからClaudeや国産モデルへ容易に切り替えられるようになり、BCP（事業継続計画）の観点からもリスクを低減できます。
2. 「シャドーAI」へのガバナンス強化
トルコの事例のように特定のツールが一般化すると、従業員が会社の許可なく個人アカウントで業務データを入力する「シャドーAI」のリスクが高まります。一律禁止にするのではなく、安全な法人プランの導入や、入力データのフィルタリング機能（PII：個人識別情報のマスキングなど）を備えた社内基盤を整備し、ガバナンスと利便性を両立させることが重要です。
3. コストと精度のバランスを見極める
すべてのタスクに最高性能（かつ高価）なモデルを使う必要はありません。要約や分類などの単純タスクには軽量で安価なモデルを、複雑な推論には高性能モデルをといった具合に、複数のモデルをオーケストレーション（統合管理）する設計思想が、今後のAI開発の主流となるでしょう。