ChatGPTとClaudeは、もはや同じ道を歩んでいる存在ではない

2025.09.16

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ChatGPTとClaudeは、もはや同じ道を歩んでいる存在ではない

業界の変革を進めている当事者たちからしか得られない、本物の実践的経験。

2025.09.16 - 13:06:19

ChatGPTClaude

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

業界の変革を進めている当事者たちからしか得られない、本物の実践的経験。

最近、OpenAIとAnthropicはそれぞれChatGPTおよびClaudeの主要ユーザーに関するレポートを相次いで発表した。これらの文書は単なる業績報告ではなく、現在の人工知能産業において極めて重要なトレンドを明らかにしている。すなわち、2大トップモデルが全く異なる進化の道を歩み始め、市場ポジショニング、コア応用シナリオ、ユーザーとのインタラクションモードにおいて顕著な分岐が生じていることである。

これに対し、シリコンラビット（Silicon Rabbit）は自らのシリコンバレー専門家チームとの協議に基づき、両レポートを比較分析し、その背後にある産業的シグナルを抽出するとともに、今後の技術路線、ビジネスモデル、関連投資戦略に対する深い示唆について考察する。

両レポートのデータは、ChatGPTとClaudeがユーザー基盤およびコア機能において異なる重点を持っていることを明確に示しており、これは長期的な戦略的分岐を理解する出発点となる。

ChatGPT：汎用アプリケーション分野における市場浸透

OpenAIのレポートは、ChatGPTが現象級アプリとしての地位を確立していることを裏付けている。2025年7月時点で、週間アクティブユーザー数は7億人を超えている。ユーザー構成には2つの重要な特徴がある：

第一に、ユーザー層はすでに広範な人々へと拡大しており、初期の技術者中心のユーザー像から、高学歴で職種も多様なホワイトカラー層へと変化している；

第二に、性別比率が均衡に向かっており、女性ユーザーの割合は52％まで上昇している。

応用シナリオの面では、ChatGPTの主な機能は実用的アドバイス、情報検索、文章作成の3分野に集中しており、これら3つで会話総量の約80％を占めている。

ユーザーは主に日常生活や通常のオフィス業務を支援するために利用している。注目に値するのは、プログラミングなどの専門技術支援の利用比率が、12％から5％まで大幅に低下している点である。

総合的に見ると、ChatGPTの戦略的経路は、幅広いユーザー層にサービスを提供する汎用型AIアシスタントになることである。そのコアな競争優位性は巨大なユーザー基数がもたらすネットワーク効果と、ユーザーの日常情報処理プロセスへの高い浸透率にある。

Claude：企業向けおよび専門的自動化シナリオへの集中

一方、Anthropicのレポートは全く異なる光景を描いている。Claudeのユーザー分布は地域の経済発展レベル（一人当たりGDP）と強い正の相関があり、主なユーザー層が先進経済圏の知識労働者および専門職であることを示している。

そのコア応用シナリオは非常に集中している。レポートのデータによれば、ソフトウェアエンジニアリングはすべての地域で最も主要な応用分野であり、関連タスクの割合は36～40％の間で安定している。これはChatGPTの当該分野での動向と鮮明な対照をなしている。

レポートの中で最もインパクトのあるデータは、「自動化」タスクの割合である。過去8ヶ月間で、ユーザーが直接指示を出し、AIが大部分の作業を独立して完了する「指令式」自動化タスクのシェアは、27％から39％まで大きく上昇した。

有料APIを利用する企業ユーザーにおいて、この傾向はさらに顕著である。企業向けAPIの会話インタラクションのうち、実に77％が自動化モードを示しており、ほとんどが最小限の人間介入による「指令式」自動化である。

したがって、Claudeの戦略的位置づけは極めて明確である。それは企業のコア業務プロセスに深く統合される、専門レベルの生産性・自動化ツールとなることである。その競争優位性は特定の専門領域（特にソフトウェア開発）に対する深層最適化と、タスク遂行効率の極限的追求にある。

上述の戦略的分岐に基づき、シリコンラビットとそのシリコンバレー専門家チームは両レポートのデータをクロス比較し、投資家に向けて3つの先見的な産業洞察を提示する。

一：「プログラミング用途」の分岐は、専門的AIツール市場の台頭を予兆

ChatGPTとClaudeの間でプログラミング用途が此消彼長していることは、需要の変動を反映しているのではなく、ユーザーのニーズが「専門性」と「統合性」へとアップグレードしていることを意味している。

汎用的な対話インターフェースでは、複雑なワークフローを持つ専門開発者の深い要求を満たすのは困難になってきた。彼らが必要としているのは、統合開発環境（IDE）、コードバージョン管理システム、プロジェクト管理ソフトウェアとシームレスに接続できるAI機能である。

この傾向は重要な市場機会の出現を予兆している。すなわち、特定の業界（例：ソフトウェア開発、金融分析、法律サービス）に特化し、既存のワークフローと深く結びついた「AIネイティブツールチェーン」の登場である。

これはAIがモデル能力を持つだけでなく、業界に対する深い理解も求められるということだ。関連分野への投資判断においては、対象がこのような「深層統合」能力を備えているかどうかが鍵となる評価ポイントになるだろう。

二：「77％自動化率」は企業内タスク自動化の加速を定量化

Anthropicレポートの「企業API自動化率77％」という数字は極めて強いシグナルであり、商用応用の最前線において、AIの役割が「人間補助」から急速に「タスク遂行」へと移行していることを示している。

このデータは、AIが企業の生産性、組織構造、コストモデルに与える影響のスピードを再評価することを我々に迫っている。これまで市場はAIの「効率化」価値に注目してきたが、今や「代替」価値をコア分析枠組みに組み入れる必要がある。

投資ロジックは、「AIが人間の従業員をいかに支援するか」の評価から、「どの知識労働分野において、AIがより高い効率と低いコストで標準化されたタスクを独立完遂できるか」へと拡大すべきである。

財務諸表の作成、契約の初回審査、市場データ分析など、プロセス化されており人的コストが高い分野が、AI自動化技術が最初に顕著な経済効果を生む方向性となるだろう。

三：「協働」と「自動化」のモード差異は、AIビジネスモデルの進化経路を解明

レポートの中の一見反直感的なデータポイントは、1人あたりのClaude使用率が高い地域ほどユーザーは「協働」モードを好み、逆に使用率が低い地域では「自動化」モードを好む傾向があることである。

これはAIのビジネスモデルとユーザー成熟度の進化関係を浮き彫りにしている可能性がある。市場の初期浸透段階では、ユーザーはAIをシンプルな効率化ツールとして捉え、独立タスクの代替的遂行（自動化）に使う傾向が強い。

しかしユーザー（特に専門ユーザー）がAIの能力限界やインタラクション方法についてより深い理解を得ると、AIと複雑な共同作業を行い、かつて実現困難だったより創造的なタスクを達成しようとするようになる（協働）。

これはAIの長期的ビジネスモデルに新たな思考を促す。自動化によるコスト削減（SaaSモデル）に加え、人間とAIの協働によって新価値を創出し意思決定品質を向上させることが、より高度なビジネスモデル（成果報酬型や意思決定支援サブスクリプションなど）を生み出す可能性がある。投資家はAIプロジェクトを評価する際、「自動化」と「協働による創造」の両方の将来性を同時に検討すべきである。

以上のような公開レポートに基づく分析は、意思決定プロセスの出発点にすぎない。完全な意思決定を行うには、「どのように実現するか」「誰が実現するか」というより深い問いに答える必要がある。例えば：

「AIネイティブツールチェーン」分野において、最も潜在力のあるスタートアップの技術アーキテクチャ、チーム構成、市場検証状況はどうか？

大手テック企業内部で、高比率のタスク自動化を実現するための実際の技術経路、導入コスト、投資収益率（ROI）の具体的なデータは何ですか？

Appleのような企業の閉鎖的エコシステムにおけるAI戦略、特に自社大型モデルの基盤技術ロジックと商業化ルートはどのようなものですか？

こうした情報は公開レポートからは得られず、産業現場の実践経験から生まれるものである。現在のAI産業の動向を真に理解するには、これらの技術と製品を定義している核心人物との直接対話を通す必要がある。

たとえば、業界最前線を深く調査するために、弊社の金融系クライアントは最近以下の2名の専門家と深い交流を行った：

Appleの機械学習部門に所属するML/DL/NLPサイエンティスト兼技術責任者。ゼロからApple独自の大規模言語モデル（LLM）を訓練したコアメンバーとして、テックジャイアントが自社のコアAI能力を構築する際に直面する技術的課題、実際の訓練コスト、最高経営陣への戦略的提言内容などを直接明らかにすることができる。

Metaの生成AI組織における技術主管（Engineer Lead）。創業期のエンジニアとして、LLMの大規模モデル開発に深く関与しただけでなく、GenAI技術を広告ランキング、推薦システムといったコアビジネスエンジンと結合する実装プロセスを主導した。彼との対話により、モデル能力から商業的ROIへの転換経路が明確になり、また彼が北米の最先端AIスタートアップに対して行っている投資観察についても知ることができる。

こうした専門家たちの知見は、公開レポートのマクロなトレンドを、具体的な意思決定を指導可能な極めて細かい粒度の戦術的情報へと変換する。情報が急速に更新される産業環境において、公開情報以上の深い洞察を得ることは、認知的優位性を確立し、正確な意思決定を行う根本的な要件である。上記のトピックについてさらに詳しい議論をご希望の方は、ぜひご連絡いただき、関連分野の専門家との交流を手配してください。

あなたのチームが技術路線を巡って議論を繰り広げているとき、投資判断が宙に浮いているとき、製品戦略が迷宮に入っているとき……覚えておいてほしい。あなたが直面する悩みこそ、ある専門家がすでに乗り越えた道かもしれない。私たちはTechFlow（深潮 TechFlow）として信じている。真の一次情報とは、常に業界の変革を推進している当事者自身からしか得られないのだ。