表面の華やかさの下に、OpenAIの「四大困境」

ベネディクト・エヴァンスは、技術的な防御壁の欠如、ユーザーの粘着性不足、プラットフォーム戦略のフライホイール効果の欠如、そして製品戦略が研究所の開発方向に左右されていることなどの問題が、OpenAIの長期的な競争力を脅かしていると指摘している。

執筆者：趙颖

出典：ウォールストリートジャーナル

a16zの元パートナーであり著名なテクノロジーアナリストのベネディクト・エヴァンスは、最近深掘りした分析記事を発表し、表面上の繁栄の背後にあるOpenAIが直面する四つの根本的な戦略的困難を指摘した。彼は、OpenAIが巨大なユーザーベースと十分な資本を持ちながらも、技術的な防御壁の欠如、ユーザーの粘着性不足、競合他社の迅速な追い上げ、そして研究所の開発方針に左右される製品戦略などの問題が、長期的な競争力を脅かしていると考えている。

エヴァンスは、OpenAIの現行のビジネスモデルには明確な競争優位性がないと指摘する。同社は独自の技術を持たず、ネットワーク効果も形成していない。9億の週次アクティブユーザーのうち有料ユーザーはわずか5％であり、2025年に送信されるメッセージの80％は1,000件未満—つまり、1日あたり平均3回未満のプロンプトに過ぎない。この「幅広いが深さのない」利用パターンは、ChatGPTがユーザーの日常習慣になっていないことを示している。

一方、GoogleやMetaなどのテクノロジー大手はすでに技術面でOpenAIと追いつき、その流通優位性を利用して市場シェアを奪い合っている。エヴァンスは、AI分野の真の価値は、未発明の新しい体験や応用シナリオに由来すると考えており、OpenAIだけではこれらすべての革新を創出できないと指摘する。したがって、同社はインフラからアプリケーション層まで複数の戦線で同時に戦う必要がある。

エヴァンスの分析は、核心的な矛盾を明らかにしている。OpenAIは、大規模な資本投入とフルスタックプラットフォーム戦略を通じて競争の壁を築こうとしているが、ネットワーク効果やユーザーロックインの仕組みが欠如しているため、その戦略が成功するかどうかは疑問だ。投資家にとっては、OpenAIの長期的な価値提案とAI競争の中での実際の地位を再評価する必要があることを意味している。

技術的優位性の喪失：モデルの同質化が進行

エヴァンスは、現在約六つの機関が競争力のある最先端モデルをリリースでき、その性能はほぼ同等であると指摘している。各社は数週間ごとに互いに追い越し合い、いずれも他社に比肩し得る技術的優位を築いていない。これは、WindowsやGoogle検索、Instagramなどのプラットフォームと対照的だ。後者はネットワーク効果によって市場シェアを自己強化し、競合がいくら資金や労力を投入しても独占を破るのは難しい。

この技術の平準化は、持続的な学習能力の実現などの突破口によって変わる可能性があるが、エヴァンスはOpenAIは現時点でその計画を持っていないと考えている。もう一つの差別化要因は、ユーザーデータや垂直産業のデータなどの所有データの規模効果だが、既存のプラットフォーム企業もこの点で優位に立っている。

モデル性能の類似化が進む中、競争はブランドと流通チャネルに移行している。GeminiやMeta AIの市場シェア拡大はこの傾向を裏付けている。一般ユーザーにとっては、これらの製品は大差なく見えるが、GoogleやMetaは強力な流通力を持つ。一方、AnthropicのClaudeモデルはベンチマークでしばしばトップに立つものの、消費者戦略や製品が乏しいため、消費者の認知度はほぼゼロに近い。

エヴァンスは、ChatGPTとNetscapeの類比を用いて、後者がブラウザ市場で初期の優位を築いたが最終的にMicrosoftに敗れた例を挙げる。彼は、チャットボットとブラウザは同じ差別化の難しさに直面していると指摘する。つまり、どちらも本質的には入力ボックスと出力ボックスに過ぎず、製品の革新余地は非常に限られている。

ユーザーベースの脆弱性：規模では粘着性は補えない

OpenAIは8億から9億の週次アクティブユーザーという明らかな優位性を持つが、エヴァンスはこの数字が深刻なユーザーエンゲージメントの問題を隠していると指摘する。大多数のユーザーはChatGPTを知り、使い方も理解しているが、それを日常的な習慣に育てていない。

データによると、ChatGPTの有料ユーザーはわずか5％であり、米国の青少年で週に数回しか使わない割合は、毎日複数回使う人よりもはるかに多い。OpenAIは「2025年の総括」イベントで、80％のユーザーが2025年に送信したメッセージは1,000件未満と明かしており、表面上は1日あたり3回未満のプロンプトに相当し、実際の会話回数はさらに少ない。

この浅い利用は、多くのユーザーがモデル間の個性や焦点の違いを見出せず、「記憶」など粘着性を高める機能の恩恵も受けられていないことを意味する。エヴァンスは、記憶機能は粘着性をもたらすだけでネットワーク効果ではないと強調する。また、より大きなユーザーベースからの使用データは一つの強みだが、80％のユーザーが週に数回しか使わない場合、その優位性は疑わしい。

OpenAI自身も問題を認めており、「モデルの能力と実際のユーザーの使用状況との間にギャップがある」と述べている。エヴァンスはこれを、製品と市場の適合性が不明確な事実を回避しようとするものとみなしている。もし普通の日常で何に使えばいいかわからないなら、それは彼らの生活を変えていない証拠だ。

同社は広告事業を展開し、90％以上の非有料ユーザーのコストをカバーしようとしているが、戦略的には、これらのユーザーに最新かつ最も強力（かつ高価）なモデルを提供し、ユーザーのエンゲージメントを深めることに意義があると考えている。しかし、エヴァンスは疑問を呈する。もし今日や今週ChatGPTの使い道が思いつかないなら、より良いモデルを提供しても状況は変わらないのではないかと。

プラットフォーム戦略の疑問：真のフライホイール効果は存在しない

昨年、OpenAIのサム・アルトマンCEOは、同社の施策を一貫した戦略に統合しようと試み、図表を示しながらビル・ゲイツの名言を引用した。「プラットフォームの定義は、パートナーにとって自分たちが生み出す価値を超える価値を創造することだ」。同時に、CFOは別の「フライホイール効果」を示す図を公開した。

エヴァンスは、フライホイール効果は巧妙で一貫した戦略だと考える。資本支出自体が良性の循環を生み出し、それを基盤にフルスタックプラットフォーム企業を構築できると。チップやインフラから始めて、技術スタックの各層を積み上げていき、上層に行くほど他者が自分のツールを使って自分の製品を作るのを助ける。誰もがクラウドやチップ、モデルを使い、その上で技術スタックの各層が相互に強化され、ネットワーク効果とエコシステムを形成する。

しかし、エヴァンスはこの比喩は正しくないと直言する。OpenAIは、かつてのMicrosoftやAppleのようなプラットフォームとエコシステムのダイナミクスを持っていない。あのフライホイールの図は、実際のフライホイール効果を示していない。

資本支出について、昨年、主要なクラウド計算企業四社はインフラに約4000億ドルを投資し、今年は少なくとも6500億ドルを投入すると発表した。OpenAIは数か月前、将来的に1.4兆ドルと30ギガワットの計算能力を約束したと主張した（具体的な時期は不明）。しかし、2025年末の実使用量は1.9ギガワットにとどまる。既存事業の大規模なキャッシュフローがないため、同社は資金調達や他者のバランスシートを利用してこれらの目標を達成しようとしている（部分的に「循環収入」に関わる）。

エヴァンスは、大規模な資本投入は単に席を確保するだけで、競争優位にはならないと考える。AIインフラのコストを航空機や半導体産業に例えると、ネットワーク効果はなくとも、各世代の工芸はより困難で高価になり、最終的には少数の企業だけが最先端を維持するための投資を続けられる状態になる。しかし、TSMCは最先端チップの事実上の寡占状態にあるが、それが上流の技術スタックにおけるレバレッジや価値獲得に結びついていない。

エヴァンスは、開発者がWindowsにアプリを構築するのは、ほぼすべてのユーザーがWindowsを使っているからであり、ユーザーはほぼすべての開発者がいるからWindows PCを買うのだと指摘する。ネットワーク効果の典型例だ。しかし、生成型AIを使って優れた新しいアプリや製品を発明した場合、クラウド上の基盤モデルをAPI経由で呼び出すだけで、ユーザーは何を使っているか知らず、気にもしない。

製品の主導権喪失：研究所に左右される戦略

エヴァンスは、記事の冒頭でOpenAIの製品責任者Fidji Simoが2026年に述べた言葉を引用している。「JakubとMarkは長期的な研究方向を設定している。数か月の作業の末に素晴らしい成果が出て、その後研究者たちが私に連絡してくる。『面白いものがあります。チャットでどう使うつもりですか？企業向け製品にどう活かすのですか？』」

この言葉は、1997年のスティーブ・ジョブズの名言と対照的だ。「顧客体験から始めて、それを逆算して技術を作る。技術から始めて、どこに売るかを考えることはできない。」

エヴァンスは、AI研究所の製品責任者であるとき、ロードマップをコントロールできず、製品戦略を設定する能力が非常に限定的だと考える。朝メールを開くと、研究所が何かを発見したとわかり、その成果をボタンに変えるのが仕事だ。戦略は別の場所で決まるが、その場所はどこか？

この問題は、OpenAIが直面する根本的な課題を浮き彫りにしている。2000年代のGoogleや2010年代のAppleとは異なり、OpenAIの優秀で野心的な社員たちには、他者が真似できない本当に効果的な製品は存在しない。エヴァンスは、過去12か月のOpenAIの活動の一つの解釈として、サム・アルトマンがこの点を深く理解し、音楽が止まる前に、同社の評価額をより持続的な戦略的地位に変えようとしていると考えている。

昨年の大半の時間、OpenAIの答えは「すべてを同時に進め、即座に実行する」ことだった。アプリケーションプラットフォーム、ブラウザ、ソーシャル動画、ジョニー・アイヴとのコラボ、医療研究、広告など。エヴァンスは、その中には「全面攻勢」のように見えるものや、多くの積極的な人材を素早く採用した結果のものもあると考える。時には、過去の成功したプラットフォームの形式を模倣しながら、その目的や動的メカニズムを十分に理解していないように見えることもある。

エヴァンスは、プラットフォーム、エコシステム、レバレッジ、ネットワーク効果といった用語を繰り返し使うが、これらの用語はテクノロジー業界で広く使われているものの、その意味はかなり曖昧だと認めている。彼は、中世史の教授ロジャー・ロヴァットの言葉を引用し、「権力とは、人々にやりたくないことをさせる能力だ」と述べている。これこそが本当の問題だ。OpenAIは、消費者、開発者、企業に対して、自社のシステムをより多く使わせる能力を持っているのか？Microsoft、Apple、Facebookはかつてそれを持っていた。Amazonも同様だ。

エヴァンスは、ビル・ゲイツの言葉の解釈の一つの良い方法は、プラットフォームが本当に実現しているのは、テクノロジー業界全体の創造力を活用することだと考えることだと述べる。そうすれば、自分で全てを発明する必要はなく、より多くのものを大規模に構築できる。ただし、それらすべてはあなたのシステム上で行われ、あなたがコントロールしている。基盤モデルは確かに増幅器であり、多くの新しいものがそれを使って構築される。しかし、なぜ皆にあなたの製品を使わせる必要があるのか？競合が同じものを作った場合でも、あなたの製品が常に優れている理由は何か？

エヴァンスは結論付ける。これらの優位性がなければ、唯一の持ち得るものは日々の実行力だけだと。実行力が他より優れていることは望ましいが、長期的にそれだけで戦えるわけではない。いくつかの企業は長期間にわたりそれを制度化し、実現していると自負しているが、それは戦略ではない。