企業は安価なAIモデルへ移行、価格競争が市場を再編

米国の企業は、利用可能な最も先進的なAIソリューションを自動的に選択するのではなく、効率的にタスクを遂行できる最も安価なAIソリューションを選定している。

この傾向は、新しいAIモデルが能力の格差を埋めつつある一方でトークンのコストが一貫して減少しているため、高価格に一定の圧力をもたらしている。これはFinancial Timesの指摘である。

タスクを遂行できる最も安価なモデルの購入

この概念の本質は、高価な最先端モデルは必要な場合にのみ必要であり、通常のタスクは安価なモデルで十分に遂行できるという点にある。

このパターンは、Rampの9月9日付AIインデックスにも表れている。2026年8月の支出データに基づくと、Rampのサンプルにおける米国の企業の43.8%がAnthropic製品を購入したのに対し、OpenAIは39.8%だった。Rampはまた、最先端システムへの支出を継続的に増やすことに依存するAI企業にとって、安価なモデルの使用増加が脅威になるとも指摘した。

この傾向は、2026年9月に発表されたOECDのエージェント型AIレポートの調査結果とも一致している。25の組織へのインタビューでは、エージェント型システムの使用理由として、コスト削減が一般的であり、生産性の向上や労働力不足の解消への貢献も挙げられた。

1セント未満の単位で測られる価格競争

新しいシステムが導入されるにつれ、モデルの価格は急速に下落している。

Cryptopolitanの以前の報道によると、OpenAIは9月22日にGPT-6 SolとGPT-6 Lunaをリリースし、価格は前モデルのGPT-5.6よりも少なくとも50%安かった。GPT-6 Solは、入力トークン100万個あたり2ドル、出力トークン100万個あたり10ドルである。

同じ週、AnthropicはOpus 5.5をリリースし、xAIはGrok 4.7を市場に投入した。この市場は価格対性能の基準によってますます牽引されている。Axiosによると、安価だが依然として効率的なモデルが、業界における新たな競争の焦点となっている。

長期的な下落傾向はさらに驚くべきものだ。Epoch AIによると、2023年以降、一定のAIパフォーマンスレベルを達成するためのコストは、四半期ベースで約47%、年間では約13倍低下した。

完了したタスクあたりのコストがより重要

この価格ベースの圧力の高まりにより、企業が成功を測定する指標が変化している。ベンチマークでの首位の重要性は低下していないが、効率的なパフォーマンスを得るためにクライアントが支払う金額により焦点が当てられている。

ZapierによるAutomationBenchは、47のビジネスツールにおけるエンドツーエンドのワークフローについてエージェントをテストする。9月28日時点で、Claude Opus 5.5がタスクあたり1.44ドルで42.47%の効率を記録し、首位だった。一方、GPT-6 SolはXHighでタスクあたりわずか0.27ドルで33.2%だった。

同じトレードオフがArtificial Analysisにも見られる。GPT-6 Solは最大努力でインテリジェンスインデックス48を記録し、推定タスクあたり1.06ドルである。XiaomiのオープンウェイトMiMo-V2.6-Proは46を記録し、タスクあたりわずか0.13ドルである。

この格差は非常に小さいため、マルチモデルルーティングが現実的になる。すべてのワークロードに対して単一のベンダーを使用する必要はなく、タスクの相対的な重要度と複雑さに基づいて適切なモデルを使用する機会が企業にある。

安価なトークンでも請求書が大きくなる可能性

価格が下がっても、必ずしもAI支出が減るわけではない。

Axiosによると、ジェボンズの逆説は、より安価な資源がそのより大きな消費につながると示している。Gartnerは8月17日の予測でジェボンズの逆説に似た声明を出し、2028年までにエージェント型ワークフローの推論コストが5倍以上増加すると見積もった。

安価なモデルは、世界の他の地域でもアクセシビリティを高める可能性がある。Microsoftが発表したGlobal AI Diffusion Reportによると、安価でオープンなモデルもアクセシビリティを提供できるが、インフラ、接続性、スキルが、誰がこの恩恵を受けるかを決定する上で重要な役割を果たすという。

企業購入者からの需要は強まっている。最高のAIは必ずしも最も賢いAIではなく、最低のコストで効率的にタスクを遂行する種類のAIなのである。