投稿者 global-ai-media 
最新のデータは、生成AIチャットボット市場におけるGoogle Geminiの急激なシェア拡大と、ChatGPT一強体制の変化を示唆しています。特定のプラットフォームへの依存リスクを避け、実務への統合を重視するフェーズに入った今、日本企業が取るべき「マルチLLM戦略」について解説します。
市場データが示す「二極化」の兆し
Similarwebが発表した2024年1月のグローバルAIトラッキングデータによると、生成AIチャットボット市場におけるWebトラフィックのシェア構成に変化が生じています。ChatGPTは依然として64.5%という圧倒的なシェアを維持しているものの、GoogleのGeminiが21.5%までシェアを伸ばしており、市場は明確に競合環境へと移行しつつあります。
一方で、特定の機能に特化した「ライティングツール」などのカテゴリはトラフィックを落としています。これは、汎用的な大規模言語モデル（LLM）の性能向上に伴い、ユーザーが単機能のツールから、高度な推論やマルチモーダル（テキスト、画像、音声などを一度に扱える能力）対応が可能な主要プラットフォームへと回帰していることを示唆しています。
なぜGeminiがシェアを伸ばしているのか：エコシステムへの統合
日本国内のビジネス現場に目を向けると、このデータの背景には「業務フローへの統合」という実利的な理由が見えてきます。これまでの生成AI活用は、ブラウザでチャット画面を開き、テキストをコピー＆ペーストする「対話型」が中心でした。
しかし、Google Workspace（Docs、Gmail、Driveなど）を利用している多くの企業にとって、Geminiの強みはそのシームレスな統合にあります。わざわざ別画面に遷移せずとも、普段の業務ツール内でAIが下書きや要約を行う利便性が、実務層に浸透し始めた結果と言えるでしょう。これはMicrosoft Copilotと同様の動きですが、特にスタートアップやWeb系企業を中心にGoogle経済圏が根強い日本市場においては、Geminiの存在感は無視できないものとなっています。
「ラッパー系」サービスの淘汰と選定眼
データの中で注目すべきは、ライティング特化ツールなどのシェア低下です。初期の生成AIブームでは、LLMのAPIを利用してUIを整えただけの、いわゆる「ラッパー（Wrapper）」と呼ばれるサービスが乱立しました。しかし、ChatGPTやGeminiといった基盤モデル自体の日本語能力や文章作成能力が向上した現在、単なる仲介役としてのツールの価値は相対的に低下しています。
これは企業がAIツールを選定する際、そのツールが「独自のデータやワークフローを持っているか」、あるいは「単にLLMを呼び出しているだけか」を見極める必要があることを意味します。独自性の低いツールは、基盤モデルのアップデートによって機能が代替され、投資が無駄になるリスク（コモディティ化のリスク）を孕んでいます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の市場動向の変化を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の観点でAI戦略を見直す時期に来ています。
- マルチLLM戦略への転換
「ChatGPTさえ導入すればよい」という考え方はリスクになりつつあります。OpenAIのAPI障害や仕様変更のリスクヘッジ、そしてコスト最適化の観点から、用途に応じてChatGPT、Gemini、Claudeなどを使い分ける、あるいはこれらを統合管理するアーキテクチャの検討が必要です。 - 「対話」から「埋め込み」へのシフト
チャットボット単体での利用促進には限界があります。社内Wiki、CRM、開発環境など、従業員が既に利用しているツールの中にいかにAIを「埋め込む」かが、定着のカギとなります。その際、Google Workspace中心の組織ならGemini、Microsoft 365中心ならCopilotといった、既存エコシステムとの親和性が決定的な要因となります。 - ガバナンスの複雑化への対応
利用するモデルが増えることは、データガバナンスの難易度が上がることを意味します。入力データの学習利用に関する規約は各社で異なります。特に機密情報を扱う日本企業においては、各プラットフォームの「エンタープライズ版」の契約内容を法務・セキュリティ部門と連携して精査し、従業員に対して「どのデータならどのAIに入力してよいか」という明確なガイドラインを再策定することが求められます。