投稿者 global-ai-media 
米小売大手ウォルマートがGoogleのGeminiを採用し、購買体験の刷新に乗り出しました。しかし、ここで注目すべきは単なるGoogleとの提携ではなく、同社がOpenAIや自社開発モデル「Sparky」をも併用する「マルチモデル戦略」を採用している点です。特定のベンダーにロックインされず、用途に応じて最適なAIを使い分けるこのアプローチは、慎重かつ実利を求める日本企業にとって重要な示唆を含んでいます。
「一点突破」ではなく「適材適所」のAI戦略
ウォルマートがGoogleの生成AIモデル「Gemini」との提携を発表しました。この取り組みは、消費者がより直感的に商品を検索・購入できるようにすることを目的としています。しかし、技術的な観点からこのニュースを分析すると、より興味深い事実が浮かび上がります。それは、同社がGoogleのエコシステムだけに依存しているわけではないという点です。
元記事にもある通り、ウォルマートはOpenAIのChatGPTとも同様の契約を結んでおり、さらには自社独自のAIチャットボット「Sparky」も運用しています。これは、AI活用において「一つの最強モデル（One Model to Rule Them All）」を探すのではなく、各モデルの強みを活かす「ベスト・オブ・ブリード（Best of Breed）」のアプローチを採用していることを意味します。
例えば、広範な検索能力やGoogleの商用データとの連携にはGeminiを、高度な推論や自然言語処理の汎用タスクにはOpenAIを、そして社内データや顧客の個人情報が関わるセンシティブな領域、あるいはコストを抑えたい定型業務には自社モデル「Sparky」を適用するといった使い分けが推測されます。
日本企業が直面する「ベンダーロックイン」と「ガバナンス」の課題
この事例は、日本企業がAI導入を進める上で非常に重要な視点を提供しています。現在、多くの日本企業では「どのLLM（大規模言語モデル）を採用すべきか」という議論に終始しがちです。しかし、ウォルマートの事例が示すのは、「どれか一つを選ぶ」のではなく、「どう組み合わせ、どう管理するか」が競争力の源泉になるという事実です。
日本の商習慣や組織文化において、特定の海外ベンダー一社に基幹システムの命運を預けること（ベンダーロックイン）は、BCP（事業継続計画）や価格交渉力の観点からリスクと見なされる傾向があります。また、改正個人情報保護法や著作権法、さらには各業界のガイドラインを遵守する際、すべてのデータをパブリックなLLMに投げることはコンプライアンス上の懸念も残ります。
したがって、顧客接点のような「攻め」の領域ではGeminiやGPT-4のような高性能な外部モデルを活用しつつ、社外秘情報を扱う「守り」の領域や、日本語特有の商習慣・社内用語への対応が必要な業務では、自社環境で動作する軽量なモデル（SLM: Small Language Models）や、ファインチューニング（追加学習）したモデルを組み合わせるアーキテクチャが、日本企業にとっての現実解となりつつあります。
オーケストレーション層の重要性とMLOps
複数のAIモデルを併用するとなれば、技術的な複雑さは増大します。ここで重要になるのが、ユーザーや社内システムからのリクエストを受け取り、適切なモデルに振り分ける「オーケストレーション層（AI Gateway）」の存在です。
エンジニアリングの視点では、各モデルの出力精度、応答速度、コスト（トークン課金）を常時モニタリングし、最適化するMLOps（機械学習基盤の運用）の高度化が求められます。例えば、「簡単な問い合わせは安価な自社モデルで即答し、複雑な推論が必要な場合のみ高価なGPT-4へルーティングする」といった制御を行うことで、ROI（投資対効果）を最大化できます。
日本国内のSaaSプロダクト開発や社内DXにおいても、APIの仕様変更リスクを吸収し、将来的に新しい優秀なモデルが登場した際にスムーズに切り替えられるよう、アプリケーションとLLMの間に抽象化レイヤーを設ける設計がスタンダードになりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
ウォルマートの動向から、日本の意思決定者や実務者が持ち帰るべきポイントは以下の通りです。
- マルチモデル前提の設計：特定のAIベンダーと心中するのではなく、Google、OpenAI、そしてオープンソースや自社モデルを適材適所で組み合わせる柔軟なアーキテクチャを構想してください。
- データ主権の確保：「外部に出して良いデータ」と「社内で処理すべきデータ」を明確に区分し、それを技術的に制御するガバナンス体制を構築することが、信頼されるAIサービスの条件です。
- 独自データの価値最大化：汎用的なモデルは誰でも使えます。差別化要因は「モデルそのもの」ではなく、自社の購買履歴や業務ナレッジをいかにRAG（検索拡張生成）などの技術でモデルに連携させ、文脈（コンテキスト）を理解させるかにあります。
- リスク分散とコスト管理：複数の選択肢を持つことは、一方のサービスダウン時や価格改定時のリスクヘッジになります。実務的には、プロンプトの互換性を保つためのエンジニアリング工数も考慮に入れた計画が必要です。