ChatGPT・Claude・Geminiが「別々のAI」である時代は終わるのか

この記事のポイント

多くの企業でいま起きていることを一言で言えば、「AIが増えすぎた」だ。

Microsoft CopilotはOffice系の業務に入り込み、開発チームはCursorやGitHub Copilotを使い、カスタマーサポートはClaudeベースのチャットボットを動かし、マーケはGeminiでコンテンツを生成している。それぞれの部門が「最適なAI」を選んだ結果、社内に4〜5種類のAIが並走するという状況が珍しくなくなっている。

問題は、それぞれのAIが「別の知識」を参照していることだ。

ナレッジのサイロが、AIの答えを割る

eGain（NASDAQ: EGAN）が2026年4月7日に発表したのは、この問題への一つの回答だ。同社の企業向けAIナレッジプラットフォーム「AI Knowledge Hub」に、Microsoft Copilot、Anthropic Claude、Google Gemini、そしてコーディングエージェントCursor向けのコネクタを追加した。

要するに、これらのAIが参照する知識を一箇所に集約し、統一した管理下に置くという仕組みだ。

なぜこれが問題になるかを考えるとわかりやすい。たとえば、社内の製品仕様書が更新されたとする。従来の体制では、Copilot用のSharepoint、Claude向けのRAGシステム、Geminiの検索インデックスを別々に更新しなければならない。更新漏れがあれば、AIごとに違う答えを返す。コンプライアンス上のリスクが生じる部門ならなおさら問題だ。

eGainのCEO、Ashu Roy氏はこう言っている。「AIがアクションを起こすようになった今、知識の質がそのままAIの質を決める」。

MCPを基盤にした「開かれた統合」

技術的な軸として見えてくるのが、Model Context Protocol（MCP）への対応だ。eGainのコネクタはMCPをベースに設計されており、対応する任意のAIプラットフォームと接続できる構造になっている。

今回発表されたプラットフォームに加え、WindsurfやVS Code、Kiro（AWSの新AIコーディング環境）向けのプリビルトコネクタも同時提供される。MCPが業界標準として定着しつつある現状を考えると、eGainのアーキテクチャはこれ以降に登場するAIエージェントとも接続できる拡張性を持つ。

コネクタの種類も四系統に整理されている。ナレッジソースをかき集める「コンテンツコネクタ」（SharePoint、Confluenceなど）、リアルタイムデータを引っ張る「データコネクタ」、SalesforceやZendeskなど接客系ツールに展開する「エクスペリエンスコネクタ」、そして監査証跡とコンプライアンス制御を担う「プロセスコネクタ」だ。

Perplexityも動いた——企業統合の潮流

eGainの発表と前後して、Perplexityも同様の方向へ動いている。

同社の企業向けAIエージェント「Computer for Enterprise」は、Snowflake・Salesforce・HubSpot・SharePointといった主要エンタープライズプラットフォームとのネイティブ接続を発表。こちらもModel Context Protocolを介したカスタムコネクタに対応しており、「データウェアハウスに問い合わせて、CRMのコンテキストを引き込み、財務モデルを構築する」という一連の作業を単一エージェントで完結させることを目指している。

Perplexityは「AIにすべてのエンタープライズデータを渡す」方向を選んだとすれば、eGainは「すべてのAIに共通のナレッジ基盤を与える」方向を選んだとも言える。アプローチは異なるが、どちらも「AIの乱立をどう統合統治するか」という同じ問いに答えようとしている。

企業IT部門への実際的な含意

エンタープライズ側から見たとき、この動向は何を意味するか。

まず、AI調達の基準が変わる。これまでは個々のAIの性能比較が主な判断軸だったが、今後は「既存のナレッジ基盤と連携できるか」「監査証跡を残せるか」「誤った情報を出したとき誰が責任を負うか」といった統合・ガバナンス面の要件が重くなる。特に金融・医療・法務などの規制産業では、この変化は早い。

次に、ナレッジマネジメント担当の役割が変わる。これまで「社内Wiki」や「FAQデータベース」の管理はどこか地味な位置づけだったが、それがすべてのAIの回答品質を左右するインフラになるという意味で、重要度が一段上がる。「ナレッジの鮮度と正確さを維持することがAI運用のコアになる」という主張は、もはや大げさではない。

eGainは知識管理の領域で25年以上の実績を持つ会社だ。AI時代に入って急に登場した企業ではない。むしろ、長年地味だった領域が「AIが増えすぎた企業」の必要に突然マッチしたという格好だ。

「統合基盤」を持つ側が優位に立つ

今起きていることを一歩引いて見ると、エンタープライズAIは「どのモデルを使うか」という選択の段階から、「複数モデルをどう統治するか」という運用の段階に移行しつつある。

単一ベンダーのAIに統一することで問題を解決しようとする方向もあるが、現実的には規制対応・コスト・性能特性の違いから、複数ベンダーのAIを使い分ける企業が大半だろう。だとすれば、それらを束ねる共通基盤の価値は今後むしろ高まる。

eGainの発表が示しているのは、競争の主戦場がモデル自体よりも「モデルを束ねるレイヤー」に移り始めているということだ。どのAIを選ぶかより、AIに何を食わせるかが問われている。

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