- 8〜9月のトークン支出の伸びは1.5%で、前月比42%増だった7月から急減速した
- OpenAIはGPT-6 Sol/LunaのAPI価格を半額にし、Anthropicも値下げで約6億ドルの減収
- 利用量は増えており、需要減ではなく価格競争と顧客のコスト最適化が要因とみられる
何が報告されたのか
Rampが公表したレポートによると、2026年8月から9月にかけてのAI向けトークン支出の伸びは1.5%にとどまった。前月比42%増だった7月と比べると急激な減速である。一方でトークンの利用量は増えており、「使う量は増えているが、支払う金額は増えていない」状態が浮かび上がる。
Rampで主任エコノミストを務めるAra Kharazian氏は、この減速は需要の問題ではないと説明している。同氏は「AIに関する支出のほぼすべては、ベンチャーキャピタルから資金提供を受けた高成長のテック企業によるものだ」とTechCrunchに語った。特定の企業群に支出が集中している構造が、伸び悩みの背景にある。
10月23日までの1カ月間ではトークン支出は9月23日比で8.9%増と再加速した。ただしKharazian氏は、支出成長に対する向かい風は強いとの見方を示している。
価格競争が生んだ買い手市場
Kharazian氏が減速の主因として挙げるのが、モデル企業間の価格競争である。2026年9月、OpenAIはGPT-6 SolとGPT-6 LunaのAPI価格を半額に引き下げた。これに対抗してAnthropicもFable 5.1とOpus 5.5の価格を大幅に下げ、直近の提出書類でこの値下げにより収益成長率が約6億ドル分押し下げられたと説明したという。
両社は企業向けの割引も提供しており、これは支出を囲い込む狙いがあるとみられるが、実際には収益目標を圧迫している。Kharazian氏は「OpenAIとAnthropicの値下げは、AIを使うコストをただ安くした」と述べ、市場が完全に買い手優位になったと指摘する。
競争はモデル企業同士にとどまらない。MetaやNvidiaも安価なモデルやオープンソースモデルを組み込んだ企業向けの提供を始めており、中国や米国のオープンモデル企業も存在感を増している。さらに、あらかじめ決められた複数の出力から選ぶだけの軽量ツール「Jev」がRamp上で上位に入るようになったとされる。
支出の裾野はまだ薄い
企業規模別に見ると、支出の差は大きい。中央値の企業は従業員1人あたり月12〜15ドル、上位10%は月600〜1,000ドルを支出している。一方、最もAIを使い込んでいる上位1%は夏のピーク時に従業員1人あたり月1万ドル弱に達していたが、8〜9月にはわずかに減少した。
Kharazian氏は、この上位1%の失速だけで収益全体の伸びを鈍らせるのに十分だと指摘する。中央値や上位10%の支出は伸びているものの、上位1%の落ち込みを埋めるには至っていない。
同氏は、医療機関や自動車ディーラーなどが上位1%のような水準までAIに支出するかは自明ではないと話す。ソフトウェアや金融などではAIコーディングエージェントの需要が大きいが、すべての業種が同じように支出を増やすわけではないという見方である。
需要側の工夫と残る不確実性
支出が伸びない理由は価格だけではない。企業がAIの使い方に習熟するほど、コストを制御する手段を身につけるようになる。高価なモデルを長時間の処理に使わないようなデフォルト設定を選ぶ、従業員ごとに予算を課す、ルーターを使って標準モデルからさらに安いモデルへ処理を振り分ける、といった動きである。
Notionの共同創業者Akshay Kothari氏は、Rampの分析と一致する社内データを公開し、「トークンは回るが、コストは痛い」と表現した。Kharazian氏は「AIの支出軌道についての多くの前提が崩れ始めている」と述べている。
資本市場にも影響が出ている。Bloombergの報道によると、Anthropicの想定評価額は10月初旬の2兆ドルから1兆2,000億〜1兆3,000億ドルに下がり、信用格付け機関から高い「ジャンク」格付けを受ける見通しとされる。OpenAIも想定評価額を1兆4,000億ドルから1兆2,500億ドルに引き下げ、直近の資金調達目標を約100億ドル削減したと報じられている。
| 企業区分 | 従業員1人あたり月間支出 | 原文での補足 |
|---|---|---|
| 上位1%（最もAIを使い込む層） | 1万ドル弱 | 夏のピーク時に到達、8〜9月はわずかに減少 |
| 上位10% | 600〜1,000ドル | 支出は増加 |
| 中央値 | 12〜15ドル | 支出は増加 |
The era of hypergrowth may be over, and now that we know there may not be as much juice to squeeze out of the top 1%.
超成長の時代は終わったのかもしれない。そして今、上位1%から絞り出せる余地がそれほど大きくないかもしれないと分かったところだ。
今後の見通し
価格競争が続く限り、利用量が伸びても支出額が伸びにくい状態は当面続くとみられる。10月のデータでは支出が再加速しており、単月の反動なのかトレンドの転換なのかは現時点では判断できない。今後の判断材料としては、上位1%企業の支出が再び増加に転じるか、AIコーディングに続く新たな用途が実際に支出を押し上げるかが挙げられる。Kharazian氏はパーソナルエージェントについて、コーディングほど経済的生産性が高くないとして懐疑的な見方を示しており、次の成長ドライバーが何になるかは明らかになっていない。AnthropicのIPO条件や格付けの確定内容も、市場評価を測る材料になる。
日本の開発者・IT企業にとっての意味
日本のIT企業にとって、このデータは「AIの利用拡大がそのままベンダー収益の拡大につながる」という前提が崩れつつあることを示す。モデルAPIの価格競争とオープンモデルの台頭で、同じ処理をより安く実行できる選択肢が増えており、開発チームは用途ごとにモデルを使い分ける設計（ルーティングや予算上限の設定）を標準的に検討する段階に入ったと考えられる。調達側としては、単一ベンダーへの囲い込みを避け、価格改定や割引条件を継続的に見直す余地が広がる。一方、モデル企業の収益成長が鈍れば、値下げの持続性やAPIの長期安定性、サポート体制に影響が出る可能性がある。依存度の高いシステムでは、複数ベンダーの併用やセルフホスト可能なオープンモデルの評価を進めておくことが現実的な備えになる。
気になる点
- APIの値下げは実際にどの程度だったのか
- 原文によると、OpenAIは2026年9月にGPT-6 SolとGPT-6 LunaのAPI価格を半額にした。AnthropicもFable 5.1とOpus 5.5を大幅に値下げし、直近の提出書類で収益成長率にして約6億ドル分の押し下げになったと説明している。日本向けの価格改定については原文に記載がない。
- 支出の鈍化はAI需要の縮小を意味するのか
- 原文は需要減ではないとしている。トークンの利用量は増えており、価格の下落と企業側のコスト最適化によって、同じ利用量あたりの支払額が下がっていることが主因とされる。Kharazian氏は、利用量は増えても支出は増えない構図が顧客には有利で、モデル企業には不利だと述べている。
- 日本企業のAI支出にも同じ傾向が当てはまるのか
- 原文のデータはRampの決済データに基づく分析で、対象企業の地域構成や日本企業の動向は示されていない。日本市場に当てはまるかどうかを判断できる材料は、現時点では公表されていない。原文に日本に関する記述はなく、この点は不明と答えるほかない。
用語解説
- トークン
- 大規模言語モデルがテキストを処理する際の最小単位。APIの利用料金は多くの場合、トークン数に応じて課金される。
- API
- アプリケーション同士が機能を呼び出し合うための接続仕様。AIモデルの場合は外部プログラムから推論を実行する窓口を指す。
- IPO
- 新規株式公開。企業が証券取引所に株式を上場し、広く投資家から資金を調達することを指す。
- ルーター
- ここでは処理内容に応じて複数のAIモデルへ振り分ける仕組み。安価なモデルに寄せることでコストを下げられる。
- ジャンク格付け
- 信用格付け機関が付す投機的とされる格付け。資金調達のコストが上がりやすくなる。
出典
Ramp data shows AI spending stalling just as Anthropic nears its IPO
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