Rampの企業支出データでOpenAIがAnthropicに迫る

OpenAIは、同社の首席エコノミストAra Kharazianが2026年8月20日に公開した新しいRamp支出データによると、今四半期の米国企業においてAnthropicよりも成長が速く、3か月前にAnthropicが企業AI支出でリードを取って以来、初めての逆転の兆しとなっています。

この数値はRamp AI Indexから得られました。これは、Rampの法人カードと請求支払プラットフォームを利用する70,000社以上の米国企業の取引データを基に作成された、AI導入と支出を月次で測定する指標です。調査回答ではなく、支払済みの領収書や請求書を追跡するため、同指数は2つの民間AIラボのエンタープライズ事業が実際にどのように推移しているかを示す数少ない外部の窓口となっています。

最新の完全月データ（2026年7月分、2026年8月12日公開）によると、Anthropicは米国企業の43.5%が同社のサブスクリプションまたはトークンに支払っており、前月比で1.1ポイント上昇しています。一方、OpenAIは39.7%で、わずか0.23ポイントの上昇にとどまっています。Rampのデータによれば、Anthropicは最近数か月間リードを維持しており、2026年7月には企業の43.5%がAnthropic、OpenAIは39.7%となっています。

四半期累計の状況が変化しました。Kharazianは書き込みで、現在OpenAIがRampのビジネスユーザーの間で第3四半期（Q3）においてAnthropicを上回って成長しており、最新のフラッグシップモデルがその要因だと指摘しました。「GPT-5.6 Solは非常に優秀で、開発者にとってますます選ばれるモデルです」と彼は述べました。「一方、Fable 5は価格と規制当局が課すデータ保持要件のため、導入率と実際の活用の両面で期待外れでした」

What the July Numbers Show

The model-level data in Ramp’s August update explains some of the shift. Fable 5, Anthropic’s top-tier model released in 2026年7月, accounted for only 6% of the tokens businesses purchased from Anthropic in its first month and 11.4% of dollars spent on Anthropic models, despite being the company’s most expensive offering at roughly $10 per million tokens. OpenAI’s GPT-5.6 Sol, by contrast, made up 25% of OpenAI tokens purchased and 23% of spend at half that price. In July, Fable 5 generated approximately 75% as much model-attributed spend as GPT-5.6 Sol, per Ramp’s token spend management data.

Rampの8月更新におけるモデル別データは、変化の一部を説明しています。Anthropicが2026年7月にリリースした最上位モデルFable 5は、企業が最初の月に購入したAnthropicトークンのわずか6%と、Anthropicモデルへの支出額の11.4%にしか占めませんでした。これは、約1000万トークンあたり10ドルという同社で最も高価な提供にもかかわらずです。一方、OpenAIのGPT‑5.6 Solは、購入されたOpenAIトークンの25%と支出の23%を占め、価格は半額でした。Rampのトークン支出管理データによれば、7月のFable 5によるモデル別支出は、GPT‑5.6 Solの約75%にとどまりました。

Kharazian’s post flagged price and data retention requirements imposed by regulators as factors in Fable 5’s slower uptake.

Kharazianの投稿では、規制当局が課す価格とデータ保持要件がFable 5の導入が遅れた要因として指摘されています。

A Market Growing Fast Enough for Both

The rivalry is playing out on a rising tide. The Ramp AI Index shows overall paid AI adoption among its business customers reaching 55.7%, up from just over 50% in 2026年3月, and spending per customer climbing at every tier. In July, the median AI-spending business spent $11.95 per employee per month on AI, while the top 10% spent $650 and the top 1% spent a median of $7,400, according to Ramp’s data. AI spend on the platform has grown roughly fourfold over the past year.

この競争は上昇する潮流の中で展開しています。Ramp AI Indexによると、同社のビジネス顧客全体での有料AI導入率は55.7%に達し、2026年3月のわずか50%超から上昇しています。また、顧客あたりの支出はすべての層で増加しています。7月の中央値のAI支出企業は、従業員1人当たり月額11.95ドルをAIに費やしており、上位10%は650ドル、上位1%は中央値で7,400ドルとなっています。プラットフォーム上のAI支出は過去1年で約4倍に成長しました。

There is also a third current worth watching: 6.1% of AI-spending businesses used model-serving or inference platforms, which route to open-source and Chinese-developed models, in July, up from 4.5% in 2026年1月. Kharazian notes that first-time AI buyers are still choosing the American labs almost exclusively, but the heaviest existing spenders are increasingly adding open-source options.

注目すべき第3の潮流もあります。7月にはAI支出企業の6.1%がモデル提供または推論プラットフォーム（オープンソースや中国製モデルへルーティングするもの）を利用しており、2026年1月の4.5%から増加しています。Kharazianは、初めてAIを導入する企業は依然として米国のラボをほぼ独占的に選んでいる一方で、既存の大口支出者はオープンソースオプションを徐々に取り入れていると指摘しています。

What the Ramp Data Does and Doesn’t Capture

The index comes with stated limits. Its sample skews toward the technology industry, reflecting Ramp’s customer base, and it excludes large enterprises whose AI spending runs through other expense-management providers. It also counts only paid transactions, so businesses using free AI tiers or employees expensing nothing on personal accounts go uncounted, meaning actual adoption is likely higher than the index shows. Ramp shares percentages rather than dollar totals, and the model-level figures come from a subset of customers using its token spend management product, a sample Ramp says skews slightly more tech-heavy than the broader index.

この指数には明示された限界があります。サンプルはテクノロジー業界に偏っており、Rampの顧客基盤を反映しています。また、AI支出が他の経費管理プロバイダーを通じて行われている大企業は除外されています。さらに、支払済み取引のみをカウントするため、無料AI層を利用している企業や個人アカウントで費用を計上しない従業員は集計対象外となり、実際の導入率は指数が示すよりも高い可能性があります。Rampは金額ではなく割合で示しており、モデル別の数値はトークン支出管理製品を利用している顧客のサブセットから算出されています。このサンプルは、全体の指数よりもややテクノロジー寄りであるとRampは述べています。

With a month left in the quarter, the Q3 growth figures are a snapshot, not a verdict. The next full Ramp AI Index update, covering 2026年8月 spending, will show whether OpenAI’s current pace was enough to retake the lead it lost in the spring.

四半期残り1か月という状況で、Q3の成長数値はスナップショットであり、最終的な結論ではありません。次回の完全版Ramp AI Index更新（2026年8月の支出をカバー）で、OpenAIの現在のペースが春に失ったリードを取り戻すのに十分だったかどうかが明らかになるでしょう。