10月5日、Liz Hughesが「AI vendor lock-in moves beyond the model」と題した記事を公開した。AIのベンダーロックイン対策として「モデルを交換可能にしておく」という発想が広まっているが、この記事が突きつける結論は逆説的だ。モデルの交換は「簡単な部分」に過ぎず、本当の依存関係はコンテキスト・メモリ・評価セットという周辺アーキテクチャに蓄積される。気づいたときにはアーキテクチャがすでに判断を下してしまっている——そうした構造的リスクを、実装事例と専門家の見解をもとに掘り下げている。
モデルの交換は「簡単な部分」に過ぎない
AIエージェント導入が進む中、CIOやアーキテクトが直面しているのは「どのモデルを選ぶか」ではなく、「モデルの周囲に何を積み上げるか」という問題だ。
クラウドサービスプロバイダーCaylentでAnthropicコンサルティング＆エンジニアリング担当VPを務めるRyan Grossは明確に述べる。
「ロックインが発生するのは、モデルの交換ではほとんどない」
依存関係が蓄積されるのは、インテグレーション・メモリ・評価セット（evaluation set：モデルの出力品質や挙動を定量的に測定するためのテスト用データ・基準セット）の3層だという。
- インテグレーション：エージェントを特定のツールコネクタ、ゲートウェイ、パーミッション設定に縛り付ける
- パーシステントメモリ（永続的な記憶領域）：規制対象となるエンタープライズデータの事実上のストアになりうる
- 評価セット：別のモデルが同じ仕事をこなせるかどうかを測る基準。これがなければ、プロンプトやワークフローは既存モデルの挙動に最適化されたまま固定される
「本物の評価セットこそが、モデルやプラットフォームの移植性を可能にする唯一の手段だ」（Gross）
ハーネス層がロックインの本丸
Informa TechTarget傘下のアナリスト会社OmdiaのチーフアナリストであるLian Jye Suは、企業がベンダーに任せて構わない領域と、自社管理すべき領域を明確に分けている。
ベンダー依存で許容できるのは基盤モデルとモデルセーフティの部分だ。ほとんどの企業は独自モデルを開発しない以上、ここはベンダーに委ねても問題が少ない。
一方、企業が自社管理を強化すべきは「ハーネスエンジニアリング層」と呼ばれる領域だ。ハーネスエンジニアリング層とは、AIモデルそのものではなく、モデルを業務システムに接続・制御・監視するための周辺基盤——オーケストレーション、アイデンティティ管理、評価・監査機構などの総体を指す。具体的には以下が含まれる：
- アイデンティティ管理・オーケストレーション・ライフサイクル管理
- オブザーバビリティ（可観測性）
- 評価・監査証跡
「最大のリスクはコンテキストエンジニアリング、メモリ管理、ハーネスエンジニアリングにある。エンタープライズはこれらの重要コンポーネントへの可視性を常に持っていなければならない。エージェントのアウトプットに直結するからだ」（Su）
航空会社の実装例：コンテキストを企業が「所有」する
Grossが紹介した航空会社の事例は、この問題に対する具体的な解答を示している。
この企業は、各エージェントセッションの中にコンテキストを分散させるのではなく、共有コンテキストソースを一元管理する方式を採用した。
- 各チームが情報をコレクションに投入し、エージェントは共通の検索インターフェース経由でアクセス
- ビジネスルールは「取得可能なコンテキスト」として保存
- エージェントの出力はエンタープライズのストアに書き戻され、インタラクションごとに再構築する必要をなくす
- アイデンティティ・モデル・データアクセスは既存のAIゲートウェイを経由
- 評価セットでエージェントの作業品質を継続的に計測
「航空会社はデータ、プラットフォーム、ゲートウェイ、すべての設計判断を自社で所有している」（Gross）
MCPやA2Aへの準拠は「可搬性」を保証しない
エージェント間の相互運用性を高める標準として、Model Context Protocol（MCP）とAgent2Agent（A2A）プロトコルが注目されている。MCPはAIシステムがツールやデータに接続する方法を標準化し、A2Aはエージェント間の通信・調整を支援する。
しかしSuはこう指摘する。
「MCP・A2Aに完全準拠していても、コンテキストとポリシーが特定ベンダーのコントロールプレーン内に閉じ込められたままになりうる」
Grossも同様の問題を確認している。Caylentが支援したある大手オルタナティブ資産運用会社では、エージェントが3つの技術スタックと2つのクラウドにまたがって動作し、事業部門間に規制上の情報バリアが設けられている。
「エージェント同士を会話させるのは簡単な部分だった。複雑な作業は、すべてのホップにおけるアイデンティティとアクセスポリシーの強制だ」（Gross）
「交換可能性」はレジリエンスの要件になりつつある
Optiv ConsultingのCEOであるAnup Kumarは、ベンダーの交換可能性をセキュリティ・レジリエンスの観点から論じる。サイバー攻撃が世界規模で増加する中、攻撃を受けたベンダーを重要なコントロールを失わずに切り離せることが必要だという。
アイデンティティ管理の問題は特に深刻だ。ほとんどのアイデンティティ管理の仕組みは、委任された権限で動作する非人間アクター（AIエージェント）を想定して設計されていない。
現時点では、個々のコンポーネントを交換可能な形でエージェントアーキテクチャを設計する取り組みはまだ標準化されていない。LangChainやCrewAIといったオープンソースツールで構築する企業もあれば、SaaSプラットフォーム上で直接構築する企業もあり、アプローチは断片化したままだ。
Suはこう総括する。
「優れた企業は、ベンダープラットフォームを選ぶ前に、まず計測可能なワークフローとガバナンスを中心にハーネスを構築する」
CIOへの問い（元記事より）
元記事はCIOに向けた問いを提示して締めくくられている。モデルが交換可能だからといって、AIシステム全体が可搬性を持つわけではない。コンテキスト・メモリ・評価セット・アイデンティティポリシー・ビジネスルールを持ち出せない限り、モデルの交換可能性に意味はない。そしてそれらの依存関係が明らかになる頃には、アーキテクチャがすでに判断を下してしまっている。
CIOが問われているのは、すべての層を自社で所有するかどうかではない。どの層が可視化・エクスポート・交換可能でなければならないかを見極めることだ。
詳細はAI vendor lock-in moves beyond the modelを参照していただきたい。
