オープンウェイトモデルが AI ゲートウェイ利用の 29% に到達
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AI Gateway のトークン利用におけるオープンウェイトモデルの割合が 29% に達し、4 月の 11% から大幅に増加した。
AI深層分析を開く2026年8月6日 12:11
AI深層分析
キーポイント
オープンウェイトモデルの急拡大
AI Gateway のトークン利用におけるオープンウェイトモデルの割合が 29% に達し、4 月の 11% から大幅に増加した。
中国製モデルの台頭と DeepSeek の躍進
DeepSeek がトークンボリュームで 22.6% を占め Google に次ぐ第 3 位となり、GLM 5.2 もリリース直後にトップモデルに食い込んだ。
Claude の高リスク用途における支配力
Anthropic はトークン数の 32% を占めるが支出の 61% を握り、特に高リスクユースケースでは支出の 72% 以上を独占している。
マルチモーダル分野での競合激化
画像生成では OpenAI が 53% を占めるが、動画生成では中国企業系と xAI の Grok Imagine がそれぞれ支配的なシェアを持つ。
AI投資の増加とトークン単価の横ばい
6月のトークン量と支出はほぼ同率で成長したが、平均トークン価格は安定していた。これは安価なオープンウェイトモデルの利用増と高価格なクローズドモデルの利用増が相殺された結果である。
重要な引用
Open-weight models ran 29% of gateway tokens, up from 11% in April
DeepSeek reached 22.6% of token volume, in third place and less than two points behind Google
Anthropic took 61% of gateway spend on 32% of tokens
Since April, open-weight models have climbed from a ninth of all token volume to nearly a third, at about a tenth of the average token price on the gateway.
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編集コメント
2026 年という未来のデータを示す本レポートは、オープンウェイトモデルと中国製 AI の台頭が現実のものとなっていることを如実に示している。特に高リスク用途における Claude の支配力維持と、動画生成分野での多極化は、企業戦略において重要な判断材料となるだろう。
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AI Gateway 生産インデックス — 2026 年 7 月
毎月、AI Gateway は、本番環境のアプリケーションと AI ラボの間で数十兆トークンのやり取りを仲介しています。これにより、現在の企業が実際にどのように AI を活用しているのかを把握することが可能になります。その実態をここでは公開します。5 月と 6 月に発表した生産インデックスレポートは、それぞれ こちら、こちら でご覧いただけます。
リンクをコピーする見出し 2026 年 7 月サマリー
7 月のインデックスは、2026 年 6 月に収集された AI Gateway のデータに基づいています。
- AI ゲートウェイのトークン利用量は前月比 29% 増、支出も 27% 増加しました。一方、1 トークンあたりの単価は 5 月に約 20% 上昇した後、この月は横ばいとなりました。
- オープンウェイトモデルが占めるゲートウェイのトークン利用量は 29% に達し、4 月の 11% から大幅に伸びました。支出は全体の 4% を下回る水準です。DeepSeek は利用量で 22.6% を記録し、3 位につけました。Google に僅か 2 ポイント及ばず、GLM 5.2 もリリースから 2 週間足らずでゲートウェイの主要モデル(利用量ベース)に名を連ねています。
- Anthropic はトークン利用量の 32% を占める一方で、支出の 61% を握りました。特にリスクの高いユースケースでは、支出シェアが 72% 以上を占めています。
- モダリティごとにリーダーは異なります。画像生成では OpenAI の GPT Image が 53% を占め、Google の Nano Banana(39%)を上回りました。動画分野の支出では中国勢が 3 分の 2 を握り、xAI の Grok Imagine は動画生成量の 42% を担い、全モデルの中で最も高いシェアを記録しました。
- Claude Fable 5 は 6 月 9 日にリリースされ、わずか 4 日で Opus 4.8 のリクエストボリュームの 22% に達しました。しかし、米国の輸出管理指令により、当月残りの期間アクセスが停止されました。
AI 投資は継続して増加、平均トークン単価は横ばい
6 月のトークン利用量と支出はほぼ同率で成長し(それぞれ 29% と 27%)、1 トークンあたりの平均価格は安定しました。先月までは支出の伸び率が利用量の約 2 倍に達しており、これが平均トークンコストを約 20% 押し上げる要因となっていました。
市場全体の支出額は増えたものの、トークン単価は上がっていません。4 月以来、オープンウェイトモデルのトークン利用量は全体的なボリュームの約 9 分の 1 からほぼ 3 分の 1 にまで拡大しました。ただし、ゲートウェイ上の平均トークン価格はその約 10 分の 1 の水準に留まっています。これだけでもトークン単価は下がるはずでしたが、6 月に安価な利用量が増えた一方で、クローズドウェイトの最先端モデルの価格も 1 トークンあたり約 12% 上昇しました。この二つの動きが互いに相殺された結果、平均的なトークン単価は横ばいとなりました。
これは、6 月のレポートで指摘されたルーティングの規律が、集計データとして明確に現れている証拠です。つまり、大量処理には低コストモデルを割り当て、リスクの高い処理には最先端モデルを維持しています。AI への投資はまだ急速に拡大しており、各企業は異なるモデル間で支出をどう配分するか、より戦略的なアプローチを取り始めています。
オープンウェイトが生産環境のトークンの約 3 分の 1 を担当
6 月のゲートウェイ利用データによると、オープンウェイトモデルは全トークンの 29% を処理しましたが、支出額は全体のわずか 4% 未満でした。つまり、費用対効果で言えば、ドル換算では約 25 分の 1 の出費で、トークン量のほぼ 3 分の 1 を賄っている計算になります。
オープンウェイトモデルのトークンシェアは 4 月以来、約 3 倍に拡大しました。この増加分の大部分は、DeepSeek の継続的な成長によるものです。現在、DeepSeek はゲートウェイ上のトークン供給源として Anthropic と Google に次ぐ第 3 位の規模となり、シェアは 22.6% を記録しています。一方、Google のシェアは 4 月の急伸が反動で解消され、24% に低下しました。これにより、DeepSeek は第 2 位との差をわずか 2 ポイントまで詰め寄っています。
現在、企業の顧客の約 8 人に 1 人が、本番環境でオープンウェイトモデルを採用しています。現在のペースが続けば、AI Gateway における利用量では、オープンウェイト専門のラボがすぐに第 2 位の規模に達するでしょう。
最新の参入事例がこの加速傾向を裏付けています。Z.ai は、Opus 4.8 の約 5 分の 1 の価格で、長期にわたる自律型タスク(アジェンシー)向けに設計された MIT ライセンスのオープンウェイトモデル「GLM 5.2」をリリースしました。6 月 16 日の API 公開から月末までのわずか 2 週間で、1 日あたりのトークン利用量は約 50 倍に急増。最終週には AI Gateway のトークン数ランキングで 11 位、単独の日では最高 7 位を記録しました。このモデルは、そのファミリー全体が 6 月に消費したトークンの 76% を、わずか 2 週間弱のうちに占めてしまったのです。
以前、最も急速な移行を示したと分析した「Gemini 3.1 Pro」でさえ、同様のシェアに達するには第 2 月を要しました。
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フロンティア(最先端)ラボは、支出のほとんどを独占し続けています
6 月の AI Gateway における支出の 95% を、米国のトップ 4 フロンティアラボが占めました。Anthropic は、トークン数の 32% を使用しながら、支出全体の 61% を獲得しています(5 月は 65% でしたが、4 月と同水準です)。また、コーディングエージェント、バックオフィス業務の自動化、アプリ生成など、ミスのコストが極めて高い重要なユースケースにおける支出の 72% 以上も独占しました。
OpenAI のトークンシェアは 12.5% から 10.3% に減少しましたが、支出シェアは 13.3% から 16.1% に増加。その結果、市場平均と比較して 1 ヶ月でトークンあたりのコストが約 50% 上昇しました。DeepSeek と対照的に、OpenAI への利用量は減ったものの、より高価な処理を依頼する顧客が増えたためです。この傾向は、本番環境のデータにのみ明確に表れています。
各モダリティには異なるリーダーがいる
AI Gateway における画像生成は、実質的に 2 つのラボによる争いになっています。6 月のデータを見ると、OpenAI の「GPT Image」シリーズが生成された画像の 53% を占め、支出の 52% を握っていました。一方、Google の「Nano Banana」は約 39% の画像を生成し、支出では 43% を獲得しています。これら以外のファミリーが 5% を突破したケースはありません。
動画モダリティにおいては、現在中国のラボがプレミアム層を支配しています。ByteDance の「Seedance」は、生成された動画数の 3 分の 1 しか占めていないにもかかわらず、支出では 49% をリードしました。xAI の「Grok Imagine」は、支出の 19% で動画の 42% を生成しており、これはテキスト分野で DeepSeek が占めているボリュームディスカウントのポジションと全く同じです。中国のラボ 3 社(Seedance、Kling、Alibaba の Wan)を合わせると、動画関連の支出全体の約 3 分の 2 を握っています。このカテゴリはまだ初期段階にあるため、これらのシェアは今後変動していくでしょう。
要約すると、テキストは Anthropic が、画像は OpenAI が、動画の生成量は xAI が、そして動画の支出は ByteDance がそれぞれリードしています。各モダリティで最上位モデルを運用するには、少なくとも 3 つのラボにルーティングする必要があります。
US の輸出管理規制により、Claude Fable 5 は発売からわずか数日で利用停止へ
Anthropic は 6 月 9 日に「Claude Fable 5」をリリースし、急速な採用が進みました。なんと 4 日後には、Opus 4.8 への 100 リクエストに対して Fable の利用が 22 リクエストに達しました。
しかし、6 月 12 日に Fable 5 を含む米国の輸出管理指令が発効し、Anthropic はこれに対応してアクセスを停止せざるを得ませんでした。その結果、同モデルは月末までオフライン状態が続きました。規制解除は 6 月 30 日に行われ、7 月 1 日に利用が再開されています。
6月のデータから見える傾向
- バックオフィス向けエージェントは、1 トークンあたりのコストが最も高いワークロードです。全体のトークンの 5% を占めるのみですが、利用料金の 14% を占めています。
- B2B のユースケースは、6月のトークン数の 46% を担いましたが、利用料金の 60% に達しました。一方、B2C はその逆で、トークン数は全体の 43% ですが、利用料金は 26% です。
- Google の利用量は消費者向けのワークロードに集中しています。6月にはパーソナルアシスタント関連のトークンの 57% と教育関連の 54% を処理しましたが、コーディングエージェント関連は 2% に満たない程度でした。
このレポートについて
本分析は、2026 年 6 月までの Vercel AI Gateway から収集した匿名化された集計ルーティングデータに基づいています。
測定に関する補足:
Spend は、市場価格(公開リスト価格)を採用し、各自の API キーを持つチーム間での比較を可能にする標準化された指標を提供します。
Volume は、AI Gateway を経由してルーティングされたトークンの総数をカウントしたものです。
B2C、B2B、およびユースケース分類は集計値であり、特定のチームやワークロードが個別に特定されることはありません。
画像と動画の数値は、生成されたメディア(成功したリクエストのみ)の数を示しており、トークン数ではありません。画像・動画モデルはトークン課金ではないため、これらのシェアは実際に生成された画像や動画の割合を反映しています。
オープンウェイトモデルの評価は 2 つのアプローチで行われます。まず、Volume と Spend のシェア(ラボ別シェアチャート)ではプロバイダー別に分類し、Gateway で自社モデルを提供する 4 つのラボ(DeepSeek、MiniMax、Moonshot、Z.ai)をカウントします。これは保守的な見積もりです。一方、エンタープライズ採用率の数値はモデル単位で分類され、どのプロバイダーが提供したかにかかわらず、Qwen、Gemma、GPT-OSS、Kimi などのオープンウェイトモデル全体をカウント対象とします。
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AI算出
市場分析ainew評価標準
Vercel が公開した AI Gateway の生産インデックスデータを基に、オープンウェイトモデルの急成長や支出構造の変化を分析しており、市場分析として適切である。既存記事と事実が重複しているため新規性は中程度だが、詳細な数値分析が含まれている。
6つの評価軸を見る
- AI関連度
- 75
- 情報源の信頼性
- 50
- 新規性
- 50
- 調べる価値
- 75
- 重複の少なさ
- 84
- 日本での有用性
- 25
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