投稿者 global-ai-media 
スマートフォンの普及以降、アプリストアや検索エンジンがユーザーとサービスの接点でした。しかし、ChatGPTをはじめとする生成AIのエコシステム化により、「アプリ発見（App Discovery）」のプロセスが大きく変わろうとしています。本稿では、AIがユーザーとサービスの仲介役となる時代の到来を見据え、日本企業が直面する機会とリスク、そして実務的な対応策について解説します。
検索から「対話的提案」へのシフト
従来、ユーザーが新しいアプリやサービスを見つける動線は、App Storeでのキーワード検索やWeb検索、あるいは広告経由が主流でした。これを「検索型（Pull型）」のアプローチとすれば、現在起きつつあるのは「対話型（Conversational）」へのシフトです。ユーザーがChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）に対して「来月の京都出張のスケジュールを立てて」や「経費精算を効率化したい」といった漠然とした課題を投げかけると、AIがその文脈を理解し、解決に適した機能（GPTsやプラグイン、連携アプリ）を提示するようになりつつあります。
この変化は、日本のサービス提供者にとって重要な意味を持ちます。ユーザーは「アプリ名」を知らなくても、課題さえ持っていれば自社のサービスにたどり着く可能性がある一方で、AIの学習データや検索・連携機能に含まれていなければ、選択肢の土俵にすら上がれないリスクも孕んでいます。
「インターフェースの消失」とAPIエコノミーの再評価
ChatGPTのエコシステムが示唆するのは、各企業が個別に作り込んだGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を経由せず、チャット上の自然言語だけでサービスの機能が利用される未来です。これは一種の「インターフェースの消失」とも言えます。
日本の多くの企業、特にSIerやSaaSベンダーは、堅牢なバックエンド処理や独自の業務ロジックを持っています。これまでは使い勝手の良いUI/UXを構築することに多大なリソースを割いてきましたが、これからは「AIから呼び出しやすいAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）の整備」が競争力の源泉になる可能性があります。自社の機能やデータをAPIとして公開し、LLMがそれをスムーズに解釈・実行できる形に整えることが、新たなユーザー獲得チャネルになります。
日本企業が直面するリスクとガバナンス
一方で、新たなプラットフォームへの依存には慎重さが求められます。日本の商習慣において「信頼性」や「説明責任」は極めて重要です。AIが自社サービスを推奨する際、どのような文脈で紹介されるかを完全にコントロールすることは困難です。場合によっては、不適切な文脈で自社ブランドが言及されたり、競合他社と誤った比較をされたりする「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクも考慮しなければなりません。
また、データプライバシーの観点からも注意が必要です。自社サービスをAIプラットフォームと連携させる際、顧客データがどのように処理されるか、日本の個人情報保護法やGDPR（EU一般データ保護規則）などの規制に抵触しないかを、法務・コンプライアンス部門と連携して精査するプロセスが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本のビジネスリーダーやエンジニアは以下の視点を持って実務にあたるべきでしょう。
第一に、「AIによる発見（Generative Engine Optimization: GEO）」を意識した情報発信です。SEO（検索エンジン最適化）と同様に、自社のWebサイトやドキュメントがLLMにとって読みやすく、正確に構造化されているかを見直す必要があります。AIが自社サービスを正しく理解していなければ、ユーザーに推奨されることもありません。
第二に、プロダクトの「部品化」と「連携」の推進です。完結したアプリとして囲い込むのではなく、外部のAIエージェントから機能の一部を呼び出せるようなアーキテクチャへの移行を検討すべきです。これはレガシーシステムのモダナイズ（最新化）とも直結する課題であり、DX（デジタルトランスフォーメーション）の本質的なステップでもあります。
最後に、スモールスタートによる検証です。いきなり基幹システムを連携させるのではなく、まずは公開情報ベースのQAボットや、特定業務に特化したGPTs（カスタムChatGPT）を社内や限定的な顧客向けに公開し、AI経由での利用体験やリスクを肌感覚として掴むことが、本格的なパラダイムシフトへの備えとなります。