最新データによると、企業向けAI支出でAnthropicがOpenAIを逆転

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2026年夏までの最新の支出データによると、過去2年間で生じた企業向け市場での差をOpenAIは縮小しつつあるものの、まだ逆転には至っていません。Anthropicが企業のAI予算を引き続きリードする一方で、OpenAIは規模、流通網、そして再編された営業体制を活かして法人顧客の奪還を図っています。競争の焦点は、モデルそのものの性能から、購買部門、セキュリティ審査担当者、各事業部門の担当者にいかに優れたサービスを提供できるかへと移行しており、両社ともに市場シェアの動向が分かれる中でも急速な成長を続けています。

企業向け競争を支える数字

企業向けAI導入の最も明確なリアルタイム指標の一つとして広く引用されているRampの法人カードおよび経費管理データによると、米東部時間基準のレポートにおいて、2026年半ば時点でAnthropicが企業向けAI支出の約34%を占め、OpenAIの約32%を上回ったことが示されました。これはAnthropicがこの指標で首位に立った初めての事例です。他の業界トラッカーでは、企業向け大規模言語モデル支出におけるAnthropicのシェアはさらに高く、約40%に達している一方、OpenAIは約27%となっており、2023年に推定50%だった企業向けシェアから低下しています。

Anthropicによると、現在30万社以上の法人顧客を抱えており、大口アカウント数は過去1年間で約7倍に増加しました。同社の年間換算収益は2025年後半から急激に増加しており、主にコーディングに特化した製品が牽引しています。業界の推計では、企業向けAIコーディング市場におけるClaudeのシェアは約半数に達しており、同カテゴリーにおけるOpenAIのシェアを大きく引き離しています。

一方OpenAIも、別の指標では引き続き規模の面でリードしています。同社は、何らかの形でプラットフォームを利用している企業が100万社以上、ChatGPT for Workのシート数が700万以上に上ると報告しており、これに加えて世界中で数億人の週間アクティブユーザーを持つコンシューマー基盤を有しています。年間換算の会社全体の売上高も依然としてAnthropicを上回っており、これはOpenAIの企業向けビジネスに加え、はるかに大規模なコンシューマー層の存在を反映しています。

差が開いた理由

業界アナリストは、Anthropicの企業向け勢いの背景にいくつかの要因を挙げています。Claudeのロングコンテキスト推論能力とコーディング性能はエンジニアリングチームから好まれており、特にClaude Codeはそれ自体が重要な製品ラインとなっています。またAnthropicは、金融、法律、医療、公共機関などの規制の厳しい業界を中心に、安全性の制御と予測可能な動作を重視していることで評判を築いています。これらの特性は、グローバル展開に向けてAIベンダーを評価する購買部門やコンプライアンス部門にとって重要な要素です。

対照的に、OpenAIはコンシューマーファーストの企業として出発したため、エンタープライズ機能が追いつく前は個人ユーザーを中心にChatGPTの初期成長が進みました。この「まずコンシューマーでの支持を得て、次に企業向けツールを整備する」という順序が、全体的なユーザーリーチでは圧倒的なリードを保っているにもかかわらず、法人顧客に対して挽回すべき課題を残した構造的な理由だと、複数のアナリストが指摘しています。

OpenAIの対応

OpenAIは、経営陣の変更と製品アップデートを通じて、企業向けへの注力を強化しています。2026年初頭、同社はThinking Machines Labの共同創業者兼最高技術責任者であったBarret Zoph氏を呼び戻し、企業向け営業組織の指揮を任せました。この人事は、OpenAIの財務幹部が医療や科学研究などの分野におけるAIの「実用的な導入」と呼ぶものに向けた、より広範な推進策の中核として社内で位置づけられています。製品面では、デフォルトのChatGPTモデルの更新を継続するとともに、ビジネスユーザー向けにスケジュール管理、文書作成、スプレッドシート分析、ワークフロー自動化に焦点を当てた業務支援機能を導入しました。

両社の幹部はまた、多くの大規模組織がどちらか一方だけを選ぶのではなく、両方のプラットフォームを使用している点にも言及しています。Anthropicの製品に課金している企業のうち、約5社に4社はOpenAIにも課金していると伝えられており、企業向けAI予算が単一の勝者に集中するのではなく、複数のベンダーを受け入れられるように拡大していることを示唆しています。

再定義され続ける市場

この分野を担当するアナリストは、現在のフェーズを企業側の購入者が最適化目標を変化させている時期だと説明しています。初期の導入サイクルでは幅広い機能とブランド認知度が報われましたが、現在のサイクルでは測定可能な信頼性、既存ワークフローとの統合、データ処理に関するベンダーの実績が評価されているようです。市場シェアの数値がAnthropic有利に動いている中でも両社ともに強力な全体的成長を報告しており、企業向けAI支出の総額が十分に速く拡大しているため、複数の大手プレイヤーが同時に成長できることを裏付けています。

グローバルな企業テクノロジーバイヤーにとって、最新データから得られる教訓は、単一の勝者の話ではなく、市場の成熟に関するものです。購買部門は並行評価をますます頻繁に行い、独自のワークフローでモデルのパフォーマンスをテストし、1社のロードマップに賭けるのではなく、複数ベンダーとの契約交渉を進めています。