Rampのデータが示す、企業のAIトークン利用が支出の伸びを上回る状況

TechCrunchが2026年11月6日に報じたところによると、Rampのデータでは、トークン使用量が増え続けている一方で、AIトークンへの支出は2026年8月と9月の合計でわずか1.5%増にとどまり、7月の前月比42%増から大きく鈍化した。この乖離は、企業でのAI利用が増えれば、モデル企業の収益もそれに応じて伸びるという基本的な前提に疑問を投げかけている。

最新のRampのAI指数は、10月に反発が見られたものの、その差を埋めるには至っていないことを示している。トークンへの総支出は、2026年10月23日終了週に、比較対象となる9月25日終了週から8.9%増加した一方、トークン使用量は37.1%増加した。つまり、支出が再び増加に転じた後も、消費量は支出を大きく上回るペースで拡大している。

価格の低下と需要の集中

この2週間の間に、OpenAIとAnthropic全体のトークン100万個当たりの加重平均価格は、0.76ドルから0.56ドルに下落した。同指数では、これを26.8%の下落とし、OpenAIの42.4%下落、Anthropicの15.7%下落も併記している。こうした値下がりは、利用が大幅に増えても支出の伸びがはるかに小さくなり得る理由を説明する一助となる。

支出は少数の顧客層に十分集中しており、その動向が全体の傾向を左右し得る。Rampの2026年10月14日の分析によると、企業の上位1%がOpenAIとAnthropicへの支出の80%を占め、トークン支出がほぼ横ばいとなる状況が2カ月連続していた。9月の従業員1人当たりの月間AI支出中央値は、AIに支出する企業の上位1%では9,568ドル、上位10%では813ドルだったのに対し、企業全体の中央値は15.70ドルだった。

それでも有料利用は広がっている。同指数によると、9月にはRampの顧客企業の55.9%がAIに支出しており、そのうち43.8%がAnthropic、40.6%がOpenAIに支払っていた。トークン支出に占めるAnthropicの割合は、9月25日終了週の51.3%から10月23日終了週には60.5%に上昇した一方、OpenAIの割合は44.2%から35.1%に低下した。顧客の効率向上によって支出総額が左右される中でも、提供企業は支出全体に占める割合を伸ばすことがあり得るため、シェアの変動だけでは支出全体が伸びているかどうかは判断できない。

大口顧客がコストを抑制

Rampのチーフエコノミスト、Ara Kharazian氏はTechCrunchに対し、減速は需要の問題ではないと語った。同氏はその要因として、モデル価格の引き下げと競争の激化により、買い手優位の市場が生まれていることを挙げた。また、先進的な顧客企業では、長時間稼働するタスクに高価なモデルが使われないよう既定の設定を調整し、従業員ごとの予算を設け、ルーターを使って標準モデルや軽量モデルから、より安価な軽量モデルへ処理を振り分けるなど、コスト管理も徹底されつつある。

Kharazian氏の見立てでは、企業の中央値層および上位10%の支出の伸びでは、最大の利用企業による支出の減少を補えない。同氏は、ソフトウェアや金融分野でコーディングエージェントへの需要があっても、診療所や自動車販売店が上位顧客層と同程度の支出規模に達するのか、疑問を呈した。買い手にとっては、より少ない費用でAIをより多く利用できる一方、モデル企業にとっては、利用量と収益の関係が複雑になっている。

データセットの対象範囲と次の成長の試金石

この指数は、Rampの法人カードおよび請求書支払いプラットフォームを通じた、米国の8万5,000社を超える企業と数十億ドル規模の法人支出を対象としている。アンケートではなく、実際に確認された有料取引をもとにAIの導入状況を把握している。Rampによると、無料ツールの利用では支払いが発生せず、従業員が個人アカウントを使う場合もあるため、この手法では利用状況を過小評価している可能性が高い。トークン指標の対象は、Ramp Token Spend Managementを利用し、プロバイダーの利用状況と請求データを連携している、より限定的な一部の企業に絞られる。この対象群はRamp全体のAI支出量を代表するものではないが、その結果が示す傾向は全体と同様である。

集中度を示す数値には、留意すべき点もある。Rampの10月の分析によると、上位1%は少数の企業群であり、その支出額の推計は企業中央値や上位10%の推計より変動しやすい。また、新たなAIベンダーを追加した後、推計値を上方修正したという。したがって、上位顧客層の規模の正確さには不確実性が残るが、中心的な乖離を示すトークン使用量とトークン支出の個別の測定値が変わるわけではない。

Kharazian氏は、今後登場する製品が成長の新たな局面をもたらす可能性はあるものの、現在利用できる商用化の進んだ製品では、支出の減速が見られると述べた。同氏は、パーソナルエージェントがコーディングエージェントに匹敵する経済的生産性を実現することには懐疑的だ。未解決なのは、商業的価値のある別のアプリケーションが、今日の限られた顧客層を超えて需要を広げ、価格の低下やコスト管理の改善を上回る速さで成長できるかどうかである。それとも、より低コストでより多くのトークンを提供するにとどまるのだろうか。