AIのベンダーロックインはどう避けるか？ 依存を減らすより「出口」を用意する考え方

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AIのサービスは、新しいものが次々に出て、料金や機能も変わります。一方で、いったん業務に組み込むと、別のサービスに移るのは簡単ではありません。この記事では、AIの導入で起きやすいベンダーロックインの形と、それに備える考え方を整理します。

ベンダーロックインとは、どんな状態ですか？

デジタル庁は、ベンダーロックインを、特定のベンダーの技術仕様などに依存してしまい、そのベンダー以外の企業が運用や保守、改修を担うことが事実上できなくなった状態と説明しています。同庁は、調達で不当なベンダーロックインを排除することも検討するとしています。

ベンダーロックインは、行政だけの課題ではありません。経済産業省が事務局を務めたレガシーシステムモダン化委員会の総括レポート（2025年5月）でも、ソフトウェア産業の問題点の1つとしてベンダーロックインが挙げられ、利用する企業と委託先が互いに抜け出せない構造が示されています。また、公正取引委員会は2022年6月に、クラウドサービス分野の取引の実態を調べた報告書を公表しています。

AIの導入では、どんなロックインが起きやすいのですか？

AIの導入では、次の4つの層で依存が生まれやすくなります。

なかでも見落としやすいのが「設定・手順」と「契約」です。サービスそのものを移せても、プロンプトや連携の設定が残っていないと、作り直しに時間がかかります。

選ぶとき・契約するときに、何を確かめればよいですか？

① データを書き出せるかを確かめます。 社内の資料や記録を、一般的なファイル形式で書き出せるかを、導入の前に確かめます。

② 設定や手順を社内に残します。 使っているプロンプト、連携の設定、運用の手順を文書にします。委託先に作ってもらう場合も、成果物として受け取る範囲を決めておきます。

③ AIモデルを差し替えやすい作りにします。 自社でシステムを作る場合は、AIモデルを呼び出す部分を1か所にまとめておくと、モデルを替えるときの直す範囲が小さくなります。

④ 契約の終わらせ方を確かめます。 契約が終わるときのデータの返還や消去、引き継ぎへの協力の範囲を、契約の前に確かめます。

⑤ 乗り換えにかかる費用も含めて比べます。 導入の費用や月額だけでなく、将来の移行にかかる手間も含めた総額（TCO）で比べると、判断の材料が増えます。

依存がまったくない状態を目指すと、かえって選べるサービスが限られ、導入が遅れることもあります。依存している部分を一覧にし、それぞれの出口を確かめておく。この考え方であれば、早く導入することと、将来の選択肢を残すことを両立しやすくなります。