生成AIが急速に普及し、私たちは仕事や生活の様々な場面でAIと対話しながら物事を進めるようになってきました。利用が深まるほど、AIはユーザーの癖や好み、判断の仕方を学習し、“その人らしい”応答を返すようになります。

この構造は従来のITサービスとは異なる、新しいタイプのロックインを生み出します。本記事ではこの現象を「パーソナルモデル・ロックイン」と呼び、国内外の議論動向も踏まえながら整理し、将来必要になる「AIポータビリティ」について考察します。

■ 従来のロックインとの違い

ブラウザのブックマーク移行が面倒だったり、携帯番号の変更が不便だったりと、従来のロックインは「設定やデータの引っ越し」が難しいという性質が中心でした。

しかし、生成AIはユーザーとの対話を通じて、もっと深い層の情報を学習します。

これは単なる設定ではなく、ユーザーの“内面の特徴”に近い情報です。
このため、他のAIに乗り換えた際に「自分のことを何も知らない相手と話している」状態になり、強い不便さが生じます。

これが パーソナルモデル・ロックイン です。

■ 生成AIが形成する新たな依存構造

生成AIの進化により、AIはユーザーを深く理解し、関係性が継続するほど“その人専用のモデル”が形成されます。この関係性はロジックやデータの次元では説明しきれません。

結果として、

といった構造が生じます。

こうした状況を受け、海外ではすでに以下の議論が進みつつあります。

欧州：EU は AI Act や Data Act の中で、利用者が データをアクセス／共有／移行できる権利 を整備し、プラットフォームによる囲い込みを防ごうとしています。

米国：AIがユーザーの行動や思考を記憶し続けることによる影響が注目され、「認知的ロックイン（Cognitive Lock-In）」や「AIメモリの影響」といった研究が増えています。

日本：国内では議論はまだ初期段階ですが、経産省やデジ庁で AI ガバナンスや個人データ利活用に関する検討が進みつつあります。依存リスクや透明性の確保が大きなテーマになっています。

生成AIがユーザーの思考スタイルや価値観にまで踏み込むようになると、「認知ロックイン（Cognitive Lock-In）」と呼ばれる状態が起こり得ます。これは、AIが提示する判断や思考パターンに人が影響され、意思決定の幅が狭まったり、主体性が弱まったりする現象を指します。

軽く整理すると、次のような課題があります。

生成AIが“認知のインフラ”になるほど、こうした課題は重要性を増していきます。

こうしたロックインの強さを考えると、将来的には AIポータビリティ（AI Portability） が不可欠になると考えられます。

ただし、チャット履歴や生データを丸ごと移すのは現実的ではありません。
プライバシー、互換性、モデル構造の違いなどの理由から大きな負荷がかかります。

そのため、将来のAIポータビリティでは、次のような“抽象化された個人モデル”を移行する形が現実的です。

つまり、AIが形成した「その人らしさ」だけを持ち運ぶ という考え方です。

生成AIが生活や仕事の中心に入り込むほど、AIと個人の関係性をどう設計するか が社会的なテーマになります。

ロックインを完全に避けることは難しいかもしれませんが、ユーザー側が自分のデータや“個人モデル”をコントロールできる未来が重要になると考えています。