a16z「Top 100 消費者向けAIアプリ」第7版:AIに課金する米国消費者は約4.5%、上位1%の月額支出は903ドル
a16zは、消費者向けAIアプリのランキング「Top 100 Consumer AI Apps」の第7版を公開した。本稿は、同社ポッドキャストでの解説(司会のElena Burger氏、レポート筆者のOlivia Moore氏、消費者チームのJosh Elman氏)と、公開されたレポートの要点をまとめたものだ。
第7版の大きな変更は、トラフィックだけでなく「支出データ」を初めて加えたことだ。結論を一言で言えば、新規参入は減って市場が固まる一方で、お金を払う層は極端に偏り、個人エージェントが新しい潮流として立ち上がっている。
なお、数字はa16zの分析と登壇者の発言に基づくもので、独立した検証は行っていない。
1. 第7版の骨格:支出データを初めて導入
1-1. 何が変わったか
初回のランキングは、AIネイティブなWebサイトをアクセス数だけで並べたものだった。当時は「ブラウザ上のプロンプト欄」が利用の中心だったからだ。第7版は、Web上位50(Similarweb)、モバイル上位50(Sensor Tower)に加え、YipitDataの米国消費者カード支出データによる「支出ランキング」を新設した。企業やSMBの支出は含まず、個人カードの支出のみを対象にしている。
1-2. 主な発見
新規参入は11製品で、7回の中で最少
支出ランキング上位50のうち29は、トラフィックのランキングに載っていない
Web・モバイル・支出の3つすべてにランクインしたのは7社(ChatGPT、Claude、Suno、Perplexity、Photoroom、Canva、Notion)
Moore氏は、トラフィックで見ると製品が落ち着きつつあるが、支出データを入れると多くの変数が加わると述べる。Josh Elman氏は「新規参入が少なくても、既存の参入者がそれぞれはるかに大きくなっている」と補足した。
2. 誰がAIにお金を払っているのか
2-1. 利用は広く、支払いは狭い
登壇者によれば、米国人の約半数がAIを使い、約25%が日常的にAIとやり取りしていると感じている。一方で、有料サブスクリプションを払っている米国消費者は約4〜4.5%(YipitDataのパネル。他の調査では2〜2.5%程度)にとどまり、1年前の約2倍に増えたという。
2-2. 支出の集中
有料層の中でも集中が強い。
上位10%の利用者が、収益の半分超を占める
上位1%が収益の約20%(レポートでは19.5%)を占める
下位50%は収益の約16%
上位1%の月額支出は903ドル(18カ月で80%増)。中央値は25ドル
複数のAIツールに課金する人は、有料層の13%
2-3. 何に払っているか
上位層の支出先は、開発者ツール、生産性ツール、クリエイティブツールなど「作る・売る」ためのものが中心だ。n8n、Granola、Higgsfield、Manusなどが過剰に代表されていると、Moore氏は述べる。Josh Elman氏は、これを新しい「メーカー」世代の台頭として前向きに評価する一方、まだ「コーディングする人」の世界観が中心だと整理した。
Moore氏は、WabyのCEOの言葉として、「ほとんどの人は時間を節約したいのではなく、時間の使い道を探している」を紹介した。TikTokやNetflixが最も使われるのはそのためで、AIがこれまで「作業を少し速くする」に偏っていることを課題とした。
3. 個人エージェントという新潮流
3-1. OpenClawからの流れ
Moore氏によれば、前回のレポートはOpenClawのトラフィックが急伸する直前で終わった。今回、OpenClawはランキングに入っていない。トラフィックが減り、チームはOpenAIが買収した(同氏の発言)ためだ。代わりに、Grokbot、Town、OpenAIの「Dots」など、より家族に勧められるレベルの消費者向けエージェントが出てきたという。Josh Elman氏は、OpenClawが「AIをツールから、実際に物事をやり遂げる存在に変えた」先駆者だと評価した。
3-2. MuseとInstinctの初期数字
登壇者が挙げた数字は次の通り。
製品公表された数字Instinctユーザー10万人、前日比10%成長、3週間で40%がカードを連携、初月の平均支出は1,000ドル超Muse12日で50万ダウンロード、25万アクティブユーザー
ただし、Moore氏は、MuseのダウンロードをThreadsと比べると、米国・カナダの初期22日間でThreadsが約1,600万、Museが約500万で、非テック層への訴求はまだ小さいと指摘した。配信戦略が控えめなのは、提供コストが高く、急拡大を避けたい事情もあるという。
3-3. 課題:プライバシーとコスト
Moore氏は、AIに極めて私的な内容を話す以上、エージェントが他者との接点に広がるほど、プライバシーの緊張が生じると述べる(仕事用と個人用のChatGPTアカウントを分ける人が多いのと同じ構図)。Josh Elman氏は、信頼とセキュリティが最大の制約になり得ると話した。
コスト面では、創業者が「1ユーザーに月数百〜数千ドルかかる」と投稿していることに触れ、ベンチマークサイトを運営するDavid Pollon氏のデータを紹介した。170超のエージェントを追跡し、1,500人超の早期利用者のコミュニティでは、最大の用途はMuseやInstinctでもコーディングと技術的自動化だった。主流向けの製品では、コストは月数十ドル程度だという。
4. ビジネスモデル:サブスクは「不自然な反転」
4-1. 広告が少ない
Moore氏は、AIネイティブなWeb製品の大半が、サブスクリプション(レポートでは84%)、クレジット課金(64%)で、広告は14%、取引手数料は2%にとどまると述べる。消費者インターネットの大企業が広告や取引手数料で稼いできた歴史と比べ、これは「不自然な反転」だという。
同氏は、課金者を増やすより、他のモデルが戻ってくることを望むと言う。グローバルのサブスク上位20のうち、ChatGPTは3年半で入っているが、他の多くはメディアや大手プラットフォームだ。推論コストが下がれば、広告や取引手数料型も機能し始める、というのが登壇者の見立てだ。かつては「最初の5年で稼いだら驚き」で、利用者を集めてから収益化したが、今は提供コスト(COGS)が高く、成長が速すぎると費用が制御不能になる懸念もある。
4-2. OpenAIの広告:年換算10億ドル
レポートによれば、OpenAIの広告は年換算売上10億ドルに達した(8月時点の数字で、その後さらに伸びている可能性がある)。Moore氏は、直近報告の週間アクティブユーザーが12億人で密度があること、ログイン連携やウォレットの導入が広告の価値を高め得ることを挙げた。
Josh Elman氏は、広告の表示が明確で自然だと評価した。旅行のリサーチや、特殊なキーホルダーを探した例を引き、購買意図の高い質問が増えるなかでは、広告が「良い答え」になり得るという。一方で、健康相談の途中で商品を差し込むような押しつけは信頼を損なうとも述べた。Moore氏は、AIは会話中の情報量が多く、Metaを上回るターゲティングが可能になり得ると予想し、OpenEvidenceのように医師の5〜6割が使う専門製品も広告で成功し得ると述べた。いずれも登壇者の見通しである。
5. ChatGPT・Claude・Geminiの勢力図
Moore氏の整理は次の通り。
ChatGPTは、利用と収益の両面で依然として首位。Webトラフィックでは、Geminiの約2倍、Claudeの約6倍。モバイルユーザーではGeminiの2.5倍、Claudeの14倍(レポート)
米国の有料利用者のパネルでは、ClaudeがGeminiを有料会員数で上回った。Geminiの導入基盤やGoogleの配信力を考えると意外だとし、Claude Designなどの製品や報道の影響を理由に挙げた
米国の有料消費者数では、ChatGPTがGeminiとClaudeの約3倍
月100ドル以上のプラン(Maxなど)の比率は、Claudeが約7.5%、ChatGPTとGeminiは約1%。Anthropicは、「広告なし」を掲げ、サブスクに寄せている
6. クリエイティブツールと「ソフトウェア層」の価値
6-1. ラボが弱い領域
Moore氏は、音声(ElevenLabs、Suno)、画像・動画(Midjourney、中国勢)などでは、専門製品が強いと述べる。音声や音楽はIP問題もあり、ラボが優先しにくい。画像では、OpenAIやGoogleがライトなトラフィックを奪い、Midjourneyはトラフィックのランキングから落ちたが、支出ランキングには戻っており、美的感覚を重視するパワーユーザーに支持されている。動画は、学習データの制約が少ない中国企業が有利だという。エージェントから使いやすいツールには追い風があるという見方も共有された。
6-2. 「コンシューマーからエンタープライズへ」と、巨大企業のジレンマ
Moore氏は、Gamma、Replit、ElevenLabsなど、消費者向けとして始まった製品が速く企業向けに広がる「Great Expansion」を指摘した。個人利用から社内に入り込み、後からセキュリティやチームプランを加える低コストの販売手法だ。また、GoogleがDocsやGmailを再発明していないように、OpenAIやAnthropicのような大企業も、自社のチャットやコーディング以外では動きが遅く、スタートアップに窓があると述べた。
Josh Elman氏は、モデルが良くなるほど、よく作られたインターフェースの価値も上がる「潮の満ち引き」の構図を説明し、「コンテキストとコミュニティが資産になる」とした。Moore氏は、Townのように、文体などの「プレイブック」を蓄積する製品は乗り換えが難しく、単なるラッパー/ハーネスではない、という例を挙げた。
7. まだ空いている領域
Moore氏は、現在の消費者の大半は、AIを検索の代替として使っており、成功した領域も「作業をこなす」分野(生産性、写真・動画編集、検索)に偏ると述べる。空白は次の通り。
ネットワーク型:
出会い(デーティング)、採用、ソーシャルAI(現在は既存SNSへのAI生成投稿が中心)マーケットプレイス型:
ショッピング、住宅購入、小売(エージェントの中で行われるのか、独立製品か、両方かは未定)ゲーム・エンタメ:
モデルの品質がまだ足りない。例外はAIマイクロドラマ
Josh Elman氏は、ショッピングは視覚的に選びたい場面が多く、チャット型の会話だけでは足りないと述べた。2人は、最大級の消費者企業は「時間を使う」製品であることが多く、AIでもそこに大きな余地があると結んだ。
