Anthropic と OpenAI が製品市場適合を達成したと考える（11 分読）

2026 年 5 月 27 日 Anthropic が、初の黒字四半期を迎えようとしているとの噂が強く流れています。企業担当者が自社の LLM（大規模言語モデル）利用料金が予想以上に高騰していることに驚いているという話も広がっています。私はこれは、OpenAI と Anthropic の両社が製品と市場の適合（product-market fit）を達成したからだと考えています。 - 企業の顧客は現在、API 価格を支払っている - 私は両社が製品と市場の適合を達成したと考えている - そして両社は拡大フェーズにある - この周辺で語られる AI の失敗事例は、どうも薄っぺらい - また、これらの研究所（labs）が巨額の資金を投じていることもわかっている - API からの収益は相対的に重要性を失いつつある - 4 月は新たな転換点となった ## 企業の顧客は現在、API 価格を支払っている # 私は現在、Anthropic の月額 100 ドルの Max プランと、OpenAI の月額 100 ドルの Pro プランに加入しています。コーディングエージェントを頻繁に利用する方にとっては、これらのプランは非常に優れたお買い得品です。私は先ほど、自分のノートパソコンで [ccusage](https://github.com/ryoppippi/ccusage) というツールを実行し、過去 30 日間に API トークンを購入していた場合の費用を概算しました。その結果は以下の通りでした。 - Anthropic Claude Code で 1,199.79 ドル - OpenAI Codex で 980.37 ドル 合計 2,180.16 ドル分のトークンが、わずか 200 ドルで利用可能なのです。決して悪くありません！私はこれらのツールの中程度からやや多めの利用者ですが、確かに一日中・一晩中ずっとエージェントを稼働させているわけではありません。 エージェントを徹底的に活用している企業には同様の割引が適用されていると私は考えていました。しかし、その点については私がこれほど間違っていたとは思いもしませんでした。 正確な日付を追跡することはできませんでしたが、過去 6 か月のどこかで Anthropic はエンタープライズプラン（当初は「Claude の利用権には典型的な業務日の使用量が十分含まれている」という内容でした）を、1 セットあたり月額 20 ドルに API 使用量に応じた課金方式に変更しました。この変更に関する The Information の記事 [The Information] は 2026 年 4 月 14 日付ですが、Anthropic の広報担当者が「価格変更は 2025 年 11 月に実施された」と述べていると引用しています。既存の顧客は契約更新の際にこの変更を知ることになります。 OpenAI も 4 月に同様の価格変更を行いました。現在の Codex レートカード [Codex rate card]（[Internet Archive copy](https://web.archive.org/web/20260519062438/https://help.openai.com/en/articles/20001106-codex-rate-card)）には以下のように記載されています： **注意**: 2026 年 4 月 2 日、Codex の価格をメッセージ数ベースから API トークン使用量に合わせるよう更新しました。この変更は、新規および既存の Plus、Pro、ChatGPT Business および新規 ChatGPT Enterprise プランに適用されます。 2026 年 4 月 23 日、私たちは既存のすべての ChatGPT Enterprise プラン（Edu、Health、Gov、および教師向けの ChatGPT を含む）に対してこのアップデートを行いました。 "クレジット"という単位で価格が提示されているため解読は少し難しいですが、私の知る限り、そのクレジットコストはそれらのモデルに対して記載されている API トークンコストと完全に一致しています。 つまり、2026 年 4 月時点で、OpenAI の Codex と Anthropic の Claude Code/Cowork の両方における"Enterprise"料金は、記載された API 価格と同じです。 GPT-5.5（4 月 23 日リリース）は GPT-5.4 の API 価格の 2 倍です。Opus 4.7（4 月 16 日）は、新しいトークナイザーを考慮すると、Opus 4.6 の価格の [約 1.4 倍](https://simonwillison.net/2026/Apr/20/claude-token-counts/) です。 つまり、4 月には両社の主要なモデル企業が API 価格を高く設定した新たなフロンティアモデルをリリースし、同時に両社とも、通常 1 年契約を結ぶ傾向があるエンタープライズ顧客に対して、以前の極端な割引ではなく、その API 価格で固定する措置を講じました。 ## 私は彼らが製品市場適合（PMF）を達成したと考えています # なぜ突然このような積極的な価格設定の動きがあったのでしょうか。Anthropic と OpenAI の両社は IPO を計画していますが、私にはここでより重要な要因があるように思えます：コーディングや汎用エージェント製品である Claude Code/Cowork や Codex に象徴されるように、彼らはついに製品市場適合（PMF）を達成したのだと思います。 ChatGPT などのツールは非常に人気がありますが、その爆発的な人気を収益化するのは困難でした。2 月には [OpenAI が](https://finance.yahoo.com/news/chatgpt-almost-1-billion-weekly-212157499.html) ChatGPT の週次アクティブユーザー数が 9 億人を超えると豪語しましたが、そのうち実際に課金している消費者サブスクライバーはわずか 5000 万人（全体の 5.6%）に過ぎませんでした。 ユーザーあたり月額 10〜20 ドルを請求するのは悪くないビジネスモデルですが、[1 兆ドル規模のインフラ](https://openai.com/global-affairs/seizing-the-ai-opportunity/)コストを賄うためには、4 年間にわたって 10 億〜20 億人のサブスクライバーが継続して利用し続ける必要があります。 ユーザーあたり月額 200 ドル以上を支払う企業であれば、その目標達成は格段に早まります。また前述の通り、パワーユーザーである私自身も、すでにベンダーごとに API 利用コストとして月約 1,000 ドルを支出しています。 コーディングエージェント（コード生成支援ツール）がすべてを変えました。これらは*圧倒的に*多くのトークンを消費するツールですが、極めて高給取りの専門家が携わる業務において、すでに日常的な駆動源となりつつあります。現時点ではまだ主にソフトウェアエンジニア向けですが、コーディングエージェントはコンピュータへのコマンド入力によって行えるあらゆる作業を自動化できるツールです。つまり、より広範なスキルを持つ知識労働者層にも明らかに適用可能です。 私が[このサイトで長期間にわたって議論してきた](https://simonwillison.net/tags/november-2025-inflection/)ように、2025 年 11 月にリリースされたモデルによって、エージェントは真に有用な存在へと進化しました。私たちはすでにその概念に慣れるための 6 ヶ月を過ごしてきました。企業が今やこの技術に対して本格的なお金を投じ始めているのも当然のことです。 ChatGPT が 2023 年 2 月に [史上最快の成長を遂げた消費者向けアプリ](https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/)となった時点で、製品と市場の適合（product-market fit）を達成したと主張する人もいるかもしれません。しかし、当時実際に収益を上げていたわけではありませんでした。コーディングエージェント（コード生成・実行を行う自動化システム）とエンタープライズ向け価格設定が、これらの企業が本格的な収益を生み出し始める転換点となります。もしかすると、コストの回収さえ可能になるほどの規模に達するかもしれません！ ## そして、拡大を加速中# エンタープライズエージェントがこれらの企業にとって製品と市場の適合であることを示すさらなる証拠として、彼らの求人募集リストを検討してみましょう。 OpenAI は現在 [703 件の求人情報](https://openai.com/careers/search/) を公開しており、そのうち私がエンタープライズ営業およびサポートに関連するもの（アカウントエグゼクティブ、「Go To Market」担当、「フォワード・デプロイメントエンジニア」など）と分類するのは 229 件（32.6%）です。 Anthropic も [390 件の求人情報](https://www.anthropic.com/careers/jobs) を公開しており、そのうち 105 件（26.9%）が私にはエンタープライズ関連に見えます。 これらの AI ラボが、人的労働に非常に依存するビジネスモデルを選んだことは、皮肉にも喜ばしいことです。エンタープライズ契約は、多くの人間が関与しなければ成立しないのですから！ (この分析は、Claude Code を使用して各社の求人サイトをスクレイピングし、そのデータを Datasette の [JSON API](https://docs.datasette.io/en/latest/json_api.html) を通じて Datasette Cloud にパイプラインし、そこで [Datasette Agent](https://agent.datasette.io/) を用いて分析を行ったものです。[こちらにエクスポートされています](https://gist.github.com/simonw/5632d208d76b3c8b34f1fdbaf69eb1b8#agent-4)。ドッグフード活用です！) ## この周辺にある AI 失敗の物語は、かなり薄っぺらいものです # 私は、大企業が AI の利用コストがあまりにも膨大になったため警鐘を鳴らしているという [増え続ける数の物語](https://news.ycombinator.com/item?id=48287025#48287219) に対応して、この件について掘り下げ始めました。 これらの物語の中で最も広く引用されているものは、私にはかなり誇張されているように見えます。 最も議論の的となっているのは Uber で、[このレポート](https://www.theinformation.com/newsletters/applied-ai/uber-cto-shows-claude-code-can-blow-ai-budgets) に基づくものです。同社の CTO（最高技術責任者）である Praveen Neppalli Naga 氏は、Uber が「2026 年の数ヶ月も経たないうちに、通年の AI バジェットをすべて使い果たした」と示唆しており、その主な原因は Claude Code です。 Claude Code が本当に優秀になったのは 11 月のことですので、2025 年に設定された予算が、2026 年におけるこのツールの需要を見越せなかったことは、私には全く不思議ではありません！ Uber の COO（最高執行責任者）である Andrew Macdonald が Rapid Response podcast で行った発言も、この Uber の物語に火をつけたものです。私は [そのセグメント](https://www.youtube.com/watch?v=y_mQ6xLcKyc&t=1616s) を探し出しましたが、実際にはあまり内容がありません。Andrew 氏が言ったのは以下の通りです： ** しかし、時折シニアエンジニアリングリーダーに話を聞きに行くと、「先月、コードコミットの 25% が Claude Code を通じて行われたという生産性向上によって、これまで切り捨てられていたプロジェクトのうち、どれがライン上へと持ち越されたのか」と尋ねる場面に出くわします。 その相関関係はまだ明確ではありませんよね。おそらく暗黙のうちに、より多くのものがリリースされているのでしょう。しかし、これらの統計の一つと、「さて、今や実際に 25% も有用な消費者向け機能が生まれている」という事実を結びつける線引きは非常に困難です。その境界線を引くのは難しいのです。 どうやらこの断片が、[Uber の COO が AI トークン最大化への支出の正当化が難しくなっていると述べる](https://www.businessinsider.com/uber-coo-andrew-macdonald-ai-token-spending-harder-justify-2026-5)ような見出しへと変容してしまったようです。なぜなら、AI の失敗に関する物語のための市場は依然として莫大な規模だからです。 これに関連するもう一つの人気のあるストーリーは、[Microsoft が Claude Code のライセンスをキャンセルし始めた](https://www.theverge.com/tech/930447/microsoft-claude-code-discontinued-notepad)というものです。表向きにはエンジニアに自社の Copilot CLI エージェント（Copilot コマンドラインインターフェースエージェント）を実際に使用させるためですが、The Verge の記者トム・ウォーレン氏は「情報筋によると、この決定は財務上の理由によるものでもある」と述べています。これは Microsoft の財政年度が 6 月 30 日に終了することによって引き起こされたものです。 ** 私は、これらの両方の物語が私の「製品市場適合」仮説を支持していると思います。製品価格設定について私が聞いた中で最良のアドバイスは、「顧客が歯を通して空気を吸い込むようにして、そして『はい』と言うことだ」というものでした。Uber の予算超過や Microsoft の座席キャンセルは、この効果が実際に現れている様子のように見えます。 ## 私たちはまた、ラボが莫大な資金を費やしていることも知っています # 主要な AI ラボは、トレーニングと推論の両方に数十億ドルを費やしています。信頼できる数値を見つけるのは難しいですが、奇妙にも最近の [SpaceX S-1](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026036936/spaceexplorationtechnologi.htm) から、関連する数値に関する大きな手がかりを一つ得ました。 [...] 2026 年 5 月、私たちは AI 研究開発公益法人である Anthropic PBC（「Anthropic」）と、**COLOSSUS および COLOSSUS II 全体にわたる計算容量へのアクセス**に関するクラウドサービス契約を締結しました。これらの契約に基づき、顧客は **2029 年 5 月まで月額 12.5 億ドルを支払うことに同意**しています [...]。 [Anthropic の発表](https://www.anthropic.com/news/higher-limits-spacex) では、この取引により「Claude Code および Claude API の使用制限を引き上げられる」と述べられており、Colossus がモデルトレーニングではなく推論に使用されていることを強く示唆しています。 Anthropic はすでに他のプロバイダーから膨大な計算リソースを確保しています。彼らが単一のベンダーからも月額 12.5 億ドルを追加容量のために支出する用意があるという事実は、これらの推論（inference）予算がいかに巨大化しているかを物語っています。 ## API 収益の重要性が低下しつつある # 過去 2 年間の私の印象では、OpenAI はサブスクリプション収益からより多くの収入を得ていた一方、Anthropic は API からの収益を多く得ていました。 Anthropic の API 収益は歴史的に少数の大規模な API 顧客に大きく依存していました。[2025 年 8 月の VentureBeat の記事](https://venturebeat.com/ai/anthropic-revenue-tied-to-two-customers-as-ai-pricing-war-threatens-margins)では、「事情に詳しい情報筋」が引用され、Cursor と GitHub Copilot の 2 つだけで当時の同社 40 億ドルの収益のうち 12 億ドルを占めていたと示唆されています。 現在、Anthropic は第 2 四半期で[109 億ドルに達するとの噂](https://www.wsj.com/tech/ai/mind-blowing-growth-is-about-to-propel-anthropic-into-its-first-profitable-quarter-7edbf2f4)があり、初めて黒字経営を達成する可能性さえあります。 この企業向け（Enterprise）への転換は、研究所たちが真の収益源が仲介者を排除することにあると気づいたことを示唆しています。Anthropic の Claude Code は Cursor や Copilot と直接競合します。Cursor が[独自のモデル](https://cursor.com/blog/composer-2)に投資しているのも不思議ではありません。 ## 4 月が新たな転換点 # 私は2025年11月を[2025年11月の転換点](https://simonwillison.net/tags/november-2025-inflection/)と呼んできました。なぜなら、その時期にGPT-5.1とOpus 4.5がそれぞれのコーディングエージェント・ハネス（agent harness）と組み合わさり、*本格的な*性能を獲得したからです。これは、有用な作業を確実に遂行できるエージェントシステムに適応するために過去6ヶ月間を費やしてもなお十分であるというレベルです。 私は2026年4月が新たな転換点になると考えています。この転換点では、この技術の収益への影響が現実のものとなり始め、最先端AI研究所には利益をもたらす一方で、大企業の予算に実質的な影響を及ぼし始めています。 今後行われるAnthropicとOpenAIの株式公開（IPO）におけるS-1書類（米国証券取引委員会提出用有価証券届出書）が、信頼できる監査済み数値を提供してくれることで、この瞬間の実態が確実なものとなるでしょう。

Anthropic と OpenAI が製品市場適合を達成したと考える（11 分読）

背景や根拠まで確認しますか？

関連記事

調べる

選ぶ

サイト