AI市場の黄昏～競争という茶番と数字の甘い罠～結局、我々はどこへ向かっているのか？データが示す冷酷な現実と、それに抗う無意味な足掻き。 #生成AI #AI市場 #経済の虚無　#七13

7月 13, 2025

AI市場の黄昏～競争という茶番と数字の甘い罠～ #生成AI #AI市場 #経済の虚無

結局、我々はどこへ向かっているのか？データが示す冷酷な現実と、それに抗う無意味な足掻き。

第一部：約束された未来の崩壊、そして微かな灯り

序章：本書の目的と構成～またAIの話か、いい加減飽きたろ？～

さて。また懲りずに「AI」の話ですよ。もう耳にタコどころか、耳栓をしても聞こえてきそうな騒がしさです。ChatGPTだの生成AIだのと騒がれてはや数年。期待と不安、そして大量のバズワードが飛び交うこの状況に、正直うんざりしている人も多いのではないでしょうか。私もその一人です。

世間ではAIがどうこうと、未来を熱く語る識者（笑）や、不安を煽るメディアばかり。しかし、その裏側、つまりAIという技術がどのように生まれ、誰が支配し、どういう経済構造で動いているのか――その冷徹な数字や無味乾燥なデータを見つめる者は少ない。あるいは、見ても面白くないから見ないのでしょう。無理もありません。夢も希望もない、ただの市場の話なのですから。

本書は、そうしたAI市場の「現実」を、あるOECDのワーキングペーパーを中心に据えつつ、ニヒルかつシニカルな視点から解剖しようという試みです。約束された輝かしい未来などどこにもなく、あるのは人間らしい欲望と、それを巡る茶番劇。データが示すのは、我々が期待したようなユートピアではなく、いつもの、あまり面白くない現実です。

第一部では、件の論文が示す「意外な」市場のダイナミズムと、数字の裏に隠された真実を探ります。第二部では、そのAI市場の構造が世界や日本に何をもたらすのか、あるいはもたらさないのかを考察し、歴史の中でこの時期がどう位置づけられるのかを考えます。そして巻末資料では、論文の周辺情報や、この不毛な議論から生まれた副産物（と呼ぶのもおこがましいもの）を並べ立てます。

期待しないでください。感動も啓発もありません。ただ、これが現実だと、薄ら笑いを浮かべながら知るだけです。さあ、始めましょうか。

コラム：AIと私（筆者）の距離感

正直、私自身、AIにはそこまで熱狂していません。便利だとは思いますが、それ以上でもそれ以下でもない。新しい技術が出てくるたびに「世界が変わる！」と騒ぐ人たちを、何度見てきたことか。インターネット、スマホ、VR…。確かに便利になったものはたくさんあります。でも、人間そのものが大きく変わったかと言えば、疑問です。

AIも同じなのではないかと思っています。結局、使うのは人間ですし、目的も人間が決める。市場で競争が起ころうが、価格が下がろうが、それは所詮、技術を巡る経済活動の一側面に過ぎません。コーヒーメーカーが安くなっても、コーヒーを飲む習慣がない人には関係ないのと同じです。

だから、この論文を読んでも、「へー、そうなんだ」以上の感情は湧きませんでした。でも、こういう無関心さこそが、案外AI時代を生き抜く（あるいは特に何もせずやり過ごす）上で重要な態度なのかもしれませんね。熱狂する人たちを尻目に、静かに美味しいコーヒーでも淹れて飲む。そんな日々が、私には一番豊かな気がします。

第1章：要約～忙しい君のための3行まとめ（ただし真実を保証しない）～

読書が苦手な君のために、まずはこの論文が伝えたい「らしい」ことの要約を置いておきます。信じるか信じないかは、あなたの勝手です。どうせ真実なんて、誰にも分からないのですから。

本コラムは、ChatGPT登場後の生成AI市場が、一部巨大企業に集中する懸念に対し、新しいデータを用いて意外な競争が続いていると主張しています。

曰く、過去2年でAIモデル数は激増し、品質調整後の価格はなんと80%も下落。米国が先行も、中国が猛追し、競争は「非常に議論の余地がある」状況だとか。

結論としては、現時点では普及に有利な条件が揃いつつあるものの、データ、コンピューティング、人材の集中という根本的なリスクは残り、長期的な市場集中を招く懸念は拭えない、とのことです。つまり、今は良く見えても、将来はダメかもね、という至極あたりまえの話。

コラム：要約という名の省略

要約というのは便利なものですね。長い文章の面倒な部分をすっ飛ばして、筆者が（あるいは編集者が）「これだけ知っときゃいいだろ」と判断した部分だけを抜き出す。効率的です。でも、そこにこそ罠がある。

要約は、あくまで筆者の、あるいは時代の「切り取り方」を示すものです。今日重要だと思われていることが、明日にはどうでもよくなっているかもしれない。この論文の要約だって、数年後には「何を当たり前のことを言ってるんだ」と一笑に付されるか、あるいは「え、この時ってこんなこと気にしてたの？」と忘れ去られるかのどちらかでしょう。

本当の理解は、無駄だと思える部分、ノイズに満ちた細部の中にこそ宿る、なんて言う人もいますが、面倒くさいですよね。だから、要約で済ませてしまう。それもまた、現代人の賢い生き方なのかもしれません。知らなくていいことは、知らない方が幸せですから。

第2章：プロローグ～ChatGPTショック、で？何が変わったんだっけ？～

全ては、かのChatGPTが登場したあたりから始まりました。まるでパンドラの箱が開いたかのように、人々は「言葉を生成するAI」の力に魅せられ、そして恐れました。「これで仕事がなくなる」「世界がAIに支配される」――そんなお決まりの未来予測がメディアを賑わせました。

特に経済界では、「OpenAI一強になるのではないか」「巨大テック企業によるAIの独占が進み、市場のダイナミズムが失われるのではないか」という懸念が真剣に（あるいは、そう見せかけるために）語られました。競争当局（CMAなど）も動き出し、市場の寡占化に対する警戒感を示しました。分かりますよ、その気持ち。新しいものが怖いのは、いつの時代も同じです。

しかし、少し落ち着いて周りを見てみましょう。あの衝撃から少し時間が経ち、AIはOpenAIのChatGPTだけではなくなりました。GoogleはLaMDAやPaLM、 Geminiを開発し、MetaはLlamaを、AnthropicはClaudeを、そしてかのDeepSeekが突如としてR1なるモデルをオープンウェイトでリリースしました。まるでAI版のスプートニク瞬間[1]とでも呼びたくなるような出来事です（Acemoglu 2025）。

そう、どうやら市場は、当初心配されたほど単純な「一強支配」にはなっていない、というのがこの論文が示す（少なくとも現時点での）現実のようです。多くのプレイヤーが乱立し、互いに牽制し合っている。これは良いことなのでしょうか？それとも、単に次の、より酷い寡占の準備段階に過ぎないのでしょうか？残念ながら、答えはまだ分かりません。

コラム：スプートニクの思い出（筆者の妄想）

「スプートニク瞬間」なんて言葉が出てくると、なんだか昔のSF映画みたいですね。旧ソ連が世界初の人工衛星を打ち上げた時、アメリカが「うわー、負けた！」って焦った、あれです。技術の進歩が、国家間の競争意識に火をつける。分かりやすい構図です。

今回のDeepSeek R1のオープンウェイトリリースが、それに匹敵する「瞬間」だとするなら、それは何を意味するのでしょうか？アメリカは再び焦っている？中国は「見たか！」と思っている？そして、それ以外の国々は「やべ、また置いてけぼりだ」と思っている？

所詮、国家も企業も人間が動かしているもの。その根底にあるのは、優越感や劣等感、恐怖や欲望といった、あまり変わらない感情なのでしょう。AIなんて、ただの道具に過ぎないのに、それを巡ってこんなにも感情的な騒ぎが起きる。愚かで、そして少し、面白い光景です。

第3章：見せかけのダイナミズム～増えるプレイヤー、下がる価格、でも主役は変わらない～

論文によれば、AI市場は非常に「ダイナミック」らしいです。市場プレイヤーが増加し、競争環境は活発で、そして品質調整後価格は低下している、と。素晴らしいですね！消費者にとっては、安くて良いものが手に入るというのは喜ばしいことです。まるで家電量販店の年末セールみたいだ。

AIバリューチェーン（チップ、モデル、配布、アプリケーションといった、AIがユーザーの手元に届くまでの各工程[2]）の各セグメントで新規参入者が相次ぎ、イノベーションのペースは非常に速いとのこと。専門的な製図からリアルタイム翻訳まで、AIができることも増えている。多様なモデルが登場し、企業はそれぞれのニーズに合わせて最適なAIを選べるようになっている、と。まさにAIルネサンス！

…と、手放しで喜べれば良いのですが、どうも引っかかる。プレイヤーが増えたと言っても、それは本当に多様なバックグラウンドを持つプレイヤーなのでしょうか？それとも、結局は巨大テック企業の傘下にあるスタートアップや、潤沢な資金を持つ限られた企業だけなのでは？論文は「デジタル既存企業の支配的な地位がイノベーションを抑制したり、潜在的なAIユーザーがより優れた安価なAIモデルにアクセスすることを妨げたりしていない」と示唆していますが、それはあくまで「これまでのところ」の話です。

価格が下がっているのは事実として、それは単に開発コストが下がったからなのか、それとも消耗戦の始まりなのか。もし消耗戦なら、体力のないプレイヤーから順番に退場していく。そして最後に残るのは、結局、もともと体力のある巨大企業だけ。この「ダイナミズム」は、強者が弱者を淘汰するための、入念に準備された罠なのかもしれません。

コラム：消耗戦の先に

価格競争というのは、ビジネスの常套手段です。特に新しい市場では、まずシェアを取ることが最優先。赤字だろうがなんだろうが、安売りして顧客を囲い込む。そして、ライバルがいなくなったら、一気に値上げして回収する。あるいは、その膨大な顧客基盤を使って、別のサービスで儲ける。

AI市場も、今はその段階に入ったのかもしれません。安価なAIモデルでユーザーを集め、そのデータを活用してさらに高性能なモデルを開発する。そして、その高性能モデルを、競争相手がいなくなった市場で高価格で提供する。あるいは、AIを「無料」にして、その利用を通じて得られるデータや、付随する別のサービスで儲ける。

競争が激しいからこそ、ユーザーは短期的に利益を得られる。でも、長期的に見れば、その利益は全て回収されるどころか、それ以上のものを失うことになる。そんな未来が、この「ダイナミズム」の先に待っているような気がしてなりません。

第4章：データが囁く真実～品質調整後価格80%オフ！買うしかない…のか？～

論文の最も衝撃的な（あるいは、そう思わせたい）発見の一つは、品質調整後のAI価格が過去2年間でなんと80%も下落したということです。これは、ハードウェア（主にAIチップ）とアルゴリズムの進歩、そして競争圧力の結果だとされています。2023年3月の最高性能モデル（おそらくGPT-4などが念頭にあるのでしょう）は、2年前に比べてアクセスが1,000倍も安くなった、とまで書かれています。すごい！まるで夢のような話だ！

「品質調整後」というのがミソです。単に価格が下がっただけでなく、同じ値段で遥かに高性能なAIを使えるようになった、という意味です。この指標は、AI経済フロンティア、つまりその時点で価格と性能のバランスが最も優れたモデルをベンチマークに計算されています。毎月、フロンティアの約30%のモデルが更新されているというのですから、技術革新のスピードは確かに尋常ではありません。

しかし、この数字を鵜呑みにして良いのでしょうか？「品質調整」の基準は本当に公正なのか？ベンチマークとなる「AI経済フロンティア」の定義は妥当なのか？論文は、AIモデルの性能を評価するために、MMLU（知識）、Arena Elo（会話能力）、GPQA（科学的推論）、Livebench（リアルタイム性能）などの複数のベンチマークスコアを組み合わせた複合指標を使用していると説明しています[3]。これらのベンチマークが、現実世界の多様なタスクにおけるAIの真の能力を捉えているのか、疑問の余地はあります。

それに、価格が下がったと言っても、それはあくまで「サービスとして利用する場合」の話です。AIモデルを一から開発し、トレーニングし、運用するためのコストは依然として莫大です。そして、そのコストを負担できるのは、限られた企業だけ。つまり、この80%下落という数字は、AIの「民主化」を示すものではなく、むしろ、特定のインフラの上に成り立つ限られた競争の結果に過ぎないのかもしれません。データが囁く真実は、意外と冷たいのです。

コラム：数字のマジック

数字というのは、面白いものです。切り取り方や見せ方次第で、全く異なる印象を与えることができます。「品質調整後価格80%下落」という数字は、確かにインパクトがあります。しかし、その裏側には、複雑な計算式や、様々な仮定が隠されています。

例えば、「品質」をどう定義するか？ MMLUのスコアが高いことが、本当に全てのAI利用シーンで「高品質」を意味するのでしょうか？会話能力が高くても、事実に基づかない情報を自信満々に答えるAIは、本当にユーザーにとって価値があるのでしょうか？ベンチマークというのは、あくまで「測りやすいもの」を測っているに過ぎないのかもしれません。

そして、「価格」についても。API利用料は下がったかもしれませんが、それを使うためのインフラコスト、データを準備するコスト、それを活用する人材のコスト…それらを全て含めたトータルコストは、どう変化しているのでしょうか。見えないコストや、将来発生するかもしれないリスクを無視して、目先の数字だけに飛びつくのは危険です。特に、輝かしい数字を見せびらかす者には、必ず裏がある。そう疑ってかかるのが、世知辛い世の中を生きる上で必要なスキルです。

第5章：図解：AI経済フロンティア～結局、頂点に立つのはいつもの顔ぶれ～

論文では、「AI経済フロンティア」なる概念が図示されています（図2）。これは、価格とパフォーマンスの比率で最も優れたモデルが描く曲線で、時間の経過とともに「より安く、より高品質」へとシフトしていることを示している、とのこと。なるほど、技術進歩の軌跡を可視化したグラフですね。

そして、このフロンティアに到達する開発者やモデルは「変化している」と強調されています。OpenAI、Google、Meta、DeepSeek、Anthropic、Mistralなど、5〜6人のプレイヤーが交互にフロンティアに登場し、他の約10人もそれに続く、と。これは「寡占的だが、非常に議論の余地がある（highly contestable）」競争状況を示唆している、という結論です。

「議論の余地がある」とは、耳障りの良い言葉ですね。つまり、今はまだ定まっていない、誰にでもチャンスがある、と言いたいのでしょう。しかし、フロンティアに立てるのがせいぜい十数社程度、しかもその顔ぶれは、GAFA（Google, Apple, Facebook(Meta), Amazon）やその周辺、そして国家レベルの支援を受ける中国企業など、結局は資金力、データ量、人材プールにおいて圧倒的な優位性を持つプレイヤーばかりではないですか。

地方の小さなスタートアップや、資金力の乏しい研究機関が、このフロンティアに食い込むのは至難の業でしょう。彼らが提供できるのは、フロンティアのはるか手前にある、特定用途に特化したニッチなAIモデルくらいなものです。それも、いつか巨大企業がその分野に参入してきたら、あっという間に駆逐されてしまう。

図の上では華麗なフロンティアの移動に見えるかもしれませんが、その実態は、巨大な資本とデータを持つプレイヤーだけが参加できる、閉鎖的な高速レースのようなものです。そして、そこで繰り広げられる競争は、真の意味での多様性やイノベーションにつながるのでしょうか？私はむしろ、より洗練された、しかしより強固な寡占体制への移行段階を見ているような気がしてなりません。

コラム：レースの参加資格

フロンティアに立つには、まずレースに参加する資格が必要です。このAIレースの参加資格は、膨大な計算資源（GPU）、途方もない量のデータ、そして超一流のAIエンジニア。これらを全て揃えられるのは、世界でも本当に一握りの企業だけです。

かつて、インターネットの初期には、ガレージから世界を変えるようなスタートアップも生まれました。それは、インフラが整備され、オープンな技術が共有されていたからです。しかし、現代のAI開発は、あまりにも集中型の資源に依存しすぎている。莫大な投資なくして、最前線に立つことはできません。

「オープンウェイトモデル」という言葉が出てきて、少しは希望があるかのように見えますが、それにしたって、学習にはGPUが必要だし、動かすにはそれなりのサーバーが必要。完全に無料、誰でも気軽に、というわけにはいきません。

結局、このレースの参加資格は、お金と力。そして、その資格を持たない大多数は、レースの外から眺めているか、せいぜいコース脇で水を渡す係をするくらいしかできない。これが「議論の余地がある競争」の正体なのかもしれません。まあ、茶番ですよ。

第二部：世界の黄昏と日本の諦観

第6章：登場人物紹介～この茶番劇を演じる役者たち～

このAI市場という壮大な（そして少し退屈な）茶番劇には、様々な役者が登場します。論文の著者たちも、この舞台にデータを持ち込む重要なキャストです。彼らがどのような人物なのか、少し覗いてみましょう。

**Andre, C** (氏名不詳, OECD職員か): 本論文の筆頭著者。データ分析を通じてAI市場の現状をレポートする役割を担う。おそらく、数字の羅列に虚無を感じつつも、それが仕事だからやっている、どこか哀愁漂う研究者。
**Betin, M** (氏名不詳, OECD職員か): 共同著者。複雑な経済モデルや指標の構築を担当しているのかもしれない。難解な数式を前に、これが世界を動かすと信じているのか、それとも全ては砂上の楼閣だと知っているのか、表情からは読み取れない。
**Gal, P** (氏名不詳, OECD職員か): 共同著者。市場競争や規制政策に関する専門知識を提供。独占禁止法や公正な競争といった理想を語りつつ、現実の冷酷さにも直面している。彼の提言が、どれだけ現実に反映されるかは不明。
**Peltier, P** (氏名不詳, OECD職員か): 共同著者。おそらく、レポートの構成や結論部分を取りまとめる役割。無数のデータと意見を前に、何が本質かを見抜こうと奮闘しているが、最終的には無難な結論に落ち着かざるを得ないのかもしれない。

他にも、参考文献には多くの研究者や組織の名前が挙がっていますが、彼らもまた、それぞれの立場でAIという巨大な象の一部を触っているに過ぎません。Acemoglu氏はAIの経済的影響を、Korinek氏とVipra氏は市場構造を、Hagiu氏とWright氏は競争政策を論じているようですが、彼らの言葉が示す真実も、全体の一部でしかないでしょう。そして、DeepSeekやAnthropicといった企業の関係者たちも、自社の利益のために必死で競争している。皆、それぞれの役割を演じているだけ。この劇に、真のヒーローもヴィランもいないのかもしれません。ただ、歯車が回っているだけなのです。

登場人物リスト（参考文献より）

Acemoglu, D (おそらくDaron Acemoglu, 経済学者, 2025年時点で63歳前後): MIT教授。「AIにとってスプートニクの瞬間？」など、技術と経済に関する論考で知られる。
Aghion, P (おそらくPhilippe Aghion, 経済学者, 2025年時点で68歳前後): コレージュ・ド・フランス教授など。「創造的破壊」理論で有名。
Andre, C: 本論文の著者。
Artificial Analysis (組織名): AIモデルのベンチマークやデータを提供する会社。市場の客観的な指標を提供しようと努めるが、その指標自体が市場に影響を与える皮肉。
Ben-Ishai, G: 参考文献の共著者。
Bergemann, D (Dirk Bergemann, 経済学者, 2025年時点で58歳前後): イェール大学教授。情報経済学、マーケットデザイン専攻。
Besiroglu, T: 参考文献の共著者。AI研究分析家か。
Bettin, M: 本論文の著者。
Bick, A (likely Andrew Bick, 経済学者): 連邦準備制度理事会 (FRB) スタッフエコノミスト。
Blandin, A (likely Adam Blandin, 経済学者): 連邦準備制度理事会 (FRB) スタッフエコノミスト。
Bonatti, A (Alessandro Bonatti, 経済学者): MITスローン経営大学院教授。情報経済学、産業組織論専攻。
Bunel, S (likely Sophie Bunel, 経済学者): UCL研究者。
CMA (組織名): 英国競争・市場庁（Competition and Markets Authority）。デジタル市場の競争を監視する当局。
Coeure, B (Benoît Cœuré, 経済学者, 2025年時点で56歳前後): 元欧州中央銀行理事、現競争当局高官。
Comunale, M (likely Mariarosaria Comunale): IMFエコノミスト。
Cottier, B: 参考文献の共著者。AI研究分析家か。
Dean, J (likely Jeff Dean, 技術者): Google AIチーフサイエンティスト。AI開発の最前線に立つ人物。
Deming, DJ (likely David J. Deming, 経済学者): ハーバード大学教授。労働経済学、教育経済学。
Filippucci, F (likely Federico Filippucci): OECDエコノミスト。
Gal, P: 本論文の著者。
Hagiu, A (Andrei Hagiu, 経済学者): ボストン大学クエストロムスクールオブビジネス准教授。プラットフォーム戦略、産業組織論。
Korinek, A (Anton Korinek, 経済学者): バージニア大学教授。AIの経済学、マクロ経済学。
Laengle, K (likely Katharina Laengle): OECD職員。
Livebench (組織名): AIモデルのライブ評価ベンチマーク。
LMSYS (組織名): Language Model Systems Organization。Chatbot Arenaなどを運営。オープンな評価プラットフォームを提供。
Manera, A (likely Alessandro Manera): IMFエコノミスト。
Manyika, J (likely James Manyika): Google SVP, Technology & Society。AIの社会的影響などを担当。
Meta (組織名): Facebookなどを運営する巨大テック企業。AI開発も行う。
Mistral AI (組織名): フランスのAIスタートアップ。オープンソースモデルで注目される。
OECD (組織名): 経済協力開発機構。国際機関。経済や社会問題に関する統計や分析を行う。
OpenAI (組織名): ChatGPTなどを開発したAI研究所/企業。生成AIブームの火付け役。
Owen, D: 参考文献の共著者。AI研究分析家か。
Peltier, P: 本論文の著者。
Porat, R (Ruth Porat): Google/Alphabet CFO。AI開発への巨額投資を支える財務責任者。
Reka AI (組織名): AIスタートアップ。元Google DeepMind、OpenAI、Metaの研究者らによって設立。
Smolin, A (likely Alex Smolin, 経済学者): スタンフォード大学研究者。
The Guardian (組織名): 英国の新聞社。Deepseekに関する記事を報道。
Varian, H (Hal Varian): Googleチーフエコノミスト。情報経済学の権威。
Vipra, J (likely Jenny Vipra): バージニア大学研究者。
Wright, J (Julian Wright, 経済学者): シンガポール国立大学教授。産業組織論、ネットワーク経済学。
Zhong, H (likely Hengxing Zhong, 経済学者): ボストン大学研究者。

コラム：研究者の業（ごう）

研究者というのは、どこか滑稽な存在です。この世界の真理に迫ろうと、あるいは問題を解決しようと、膨大な時間と労力を費やす。しかし、その成果がすぐに世の中に認められることもあれば、誰にも顧みられずに消えていくこともある。

AIの研究者たちも、同じようなものかもしれません。素晴らしいモデルを開発しても、それがビジネスになるかは分からない。社会に貢献しようとしても、その技術が悪用されるリスクも孕んでいる。彼らは数字や理論の世界で生きているようで、結局は世の中の波に翻弄される。

この論文の著者たちも、丹念にデータを集め、分析し、結論を導き出したのでしょう。しかし、その結論が、巨大企業の戦略や国家間の思惑といった、もっと泥臭い力学の前で、どれほどの意味を持つのか。彼らが書いたレポートが、どれだけ政策に影響を与えるのか。案外、彼ら自身が一番、その無力さを知っているのかもしれません。それが、研究者という業（ごう）なのでしょう。

第7章：米国vs中国～覇権？いや、椅子取りゲームですよ～

さて、AI開発の最前線で火花を散らしているのは、言うまでもなく米国と中国です。論文が示す「模擬市場シェア」のデータ（図3）は、その状況を如実に表しています。米国が圧倒的なリードを保ちつつも、中国が猛烈な勢いで追い上げている。

2025年1月時点で、大規模言語モデルの市場シェアは、米国が59%～86%（スイッチングコストの想定による）を占め、依然として盟主の座にあります。しかし、中国は2024年第2四半期以降、積極的にシェアを拡大し、低スイッチングコストシナリオではなんと36%にまで食い込んできています。これは、DeepSeekなどの中国企業がオープンウェイトモデルを投入するなど、競争を加速させている証拠でしょう。

これを見て、「やはり米中対立は技術覇権争いなのだ」「冷戦ならぬAI戦が始まったのだ」と騒ぐ人々がいます。しかし、私はもう少し冷めた目で見ています。これは覇権などという大それた話ではなく、もっと単純な「椅子取りゲーム」に過ぎないのではないでしょうか。

巨大な市場、莫大なデータ、優秀な人材という限られた椅子を、米国と中国が奪い合っている。互いに相手を牽制し、自国のプレイヤーを有利にするための規制や補助金といった「小細工」を弄する。論文が指摘する「データ、コンピューティング、人材の集中」は、この椅子取りゲームの景品であり、同時にゲームの参加資格でもあります。

この競争が、人類全体の利益につながるイノベーションを生むのか？それとも、互いの足を引っ張り合い、技術の進歩を歪めるだけなのか？残念ながら、後者の可能性の方が高い気がします。国家のエゴと企業の利益が結びついた時、そこで生まれるのは、大抵ロクなものではありません。

コラム：国家という生き物

国家というのは不思議な生き物です。国民のために存在する建前を持ちながら、実際には自らの存続と拡大を最優先にする。技術も経済も、そのための道具に過ぎない。

AIを巡る米中対立を見ていると、それがよく分かります。彼らはAIがもたらすかもしれない人類全体の幸福など、二の次なのでしょう。重要なのは、自国が、あるいは自国の企業が、どれだけ優位に立つか、どれだけ儲けるか。

この競争のエネルギーが、結果的に技術を進歩させることはあるでしょう。しかし、それは「進歩」という名の、より効率的な監視システムや、より強力な兵器開発につながるのかもしれない。国家という名の生き物は、我々個人が考えるような善意だけでは動きません。彼らがAIを欲するのは、それが力になるからです。そして、力はしばしば、ろくなことに使われないものです。

第8章：欧州・その他地域の黄昏～頑張ってるフリ、してる？～

米国と中国が激しい椅子取りゲームを繰り広げる傍らで、欧州やカナダ、そしてその他のOECD諸国はどうしているのでしょうか。論文によれば、彼らはAIテキストモデルの分野では大きく遅れをとっており、模擬市場シェアは合わせても5%～10%程度に過ぎません。

ただし、画像生成や音声生成といった「特殊化されたAIモデル」の分野では、欧州やカナダが50%以上の市場シェアを持つ可能性があり、比較的有利な立場にある、とのこと。なるほど、ニッチな分野で活路を見出そうとしているわけですね。それはそれで戦略の一つでしょう。

しかし、論文は続けてこう指摘しています。「ヨーロッパとカナダでは、AI企業は規模が小さく、資金も少ない傾向があります。そしてより専門的なスタートアップ」。つまり、体力がない。ニッチ分野で一時的に成功しても、いつか巨大企業が本腰を入れてきたら、ひとたまりもないのではないか。まるで、巨大なゾウとアリが競争しているようなものです。アリがどれだけ頑張っても、ゾウが本気を出せば踏み潰されてしまう。

欧州はAI規制（AI Actなど）を先行させようとしていますが、それが自国のAI産業育成につながるのか、それとも足枷になるのか、現時点では分かりません。おそらく、その両方の側面を持つのでしょう。慎重な規制は、イノベーションのスピードを鈍らせる可能性があります。

米国と中国という二つの超大国の間で、その他の国々はそれぞれの生存戦略を模索している。ニッチに特化する、規制で独自の経済圏を作る、あるいは単に傍観する。どれも決定打には見えません。彼らは本当に頑張っているのでしょうか？それとも、もはや勝ち目がないと悟り、頑張っている「フリ」をしているだけなのか？哀愁漂う黄昏のようです。

コラム：ニッチという名の避難場所

ニッチな分野で生き残るというのは、弱者の戦略としては定石です。大手が興味を示さないか、あるいは参入障壁が高い領域に特化する。AI市場でも、画像生成や音声生成のような特定のモダリティ[4]で欧州などが存在感を示しているというのは、まさにそれでしょう。

しかし、現代のAIは汎用性が高い。テキストモデルを開発した技術やデータは、画像や音声にも応用できます。大手企業は、いつでもリソースを集中させてニッチ市場に参入してくる可能性があります。ニッチは安全な避難場所ではなく、いつ破られるか分からない仮設住宅のようなものです。

規制で市場を囲い込むというのも、一時しのぎにしかならないかもしれません。技術は国境を越えます。優秀な人材も、より魅力的な場所へ移動します。結局、力のない者は、力の強い者のルールに従わざるを得なくなる。それが世界の現実ではないでしょうか。ニッチも規制も、黄昏に抗う微かな光に過ぎないのかもしれません。

第9章：日本への影響～「周回遅れ」という名の居心地の良い場所～

日本への影響：詳細

本コラムが示すAI市場の動向は、日本にも複数の影響をもたらすと考えられます。

**AI導入の加速:** 品質調整後価格の低下とアクセス性の向上は、日本の企業がAIを導入するハードルを下げるでしょう。特に、中小企業や地方企業にとって、これまで高価で手が届きにくかったAI技術が現実的な選択肢となり、生産性向上や新たなサービス開発につながる可能性があります。
**国内AI産業への競争圧力:** 米国や中国がAI開発のフロンティアを牽引し、オープンウェイトモデルを提供する中で、日本のAI開発企業は厳しい競争に直面します。特定の分野（画像、音声など）では強みを持つ企業もありますが、大規模言語モデルなどの汎用AIでは先行する海外勢へのキャッチアップが課題となります。競争力を維持・強化するためには、特定のニッチ分野での特化、既存産業との連携によるアプリケーション開発、あるいは国際的なオープンウェイトコミュニティへの貢献などが重要になるでしょう。
**デジタル人材育成の重要性の増大:** AI技術がより安価でアクセスしやすくなるほど、それを活用できる人材の育成が不可欠になります。AIモデルを利用・カスタマイズ・応用できるエンジニアやデータサイエンティストだけでなく、ビジネスの現場でAIの可能性を理解し、活用シナリオを描ける人材（AIリテラシーの高い人材）の育成が喫緊の課題となります。
**AIガバナンス・法規制の議論の加速:** AIの普及は、プライバシー、セキュリティ、倫理、著作権などの新たな法的・倫理的課題を生じさせます。国際的なAI市場の動向を踏まえつつ、日本独自の事情に配慮したAIガバナンスや法規制の議論と整備が求められます。特に、オープンウェイトモデルの普及は、悪用リスクへの対策をより複雑にする可能性があります。
**国際連携とサプライチェーンリスク:** AI開発に必要なチップ、データ、人材は特定の国や企業に集中する傾向があり、これは日本のAI戦略にとってサプライチェーンリスクとなり得ます。主要国との国際連携を図りつつ、国内での技術基盤強化や特定分野での自律性確保に向けた戦略が必要になるでしょう。

さて、我らが日本はどうでしょうか。論文のデータでは、その他のOECD諸国として一括りにされており、存在感は薄いようです。AIテキストモデルの市場シェアは、他のOECD諸国と合わせても10%以下。正直、周回遅れどころか、レースが始まったことにすら気づいていない人も多いのではないか、と皮肉の一つも言いたくなります。

しかし、この「周回遅れ」という状況は、案外日本にとって居心地の良い場所なのかもしれません。最前線で消耗戦を繰り広げる米国と中国をよそに、日本は自国のペースで、ゆっくりとAIを社会に浸透させていく。あるいは、AIを活用するのは、せいぜい既存の産業を少し効率化する程度に留める。リスクの高い先端開発には手を出さず、海外で開発されたAIを輸入して使う。

この論文が示すように、AIの価格は劇的に下がっています。高性能なAIが、海外から安価に手に入るのであれば、自前で開発する必要はない、という判断も成り立ちます。もちろん、それでは国際競争には勝てません。しかし、そもそも勝つ必要なんてあるのでしょうか？国際競争に勝つことが、国民を幸せにする唯一の道だとは限りません。

確かに、AIによる雇用の変化や、デジタル人材育成の必要性といった課題は無視できません。しかし、それも「急激な変化」ではなく、「緩やかな衰退」として現れるのであれば、日本人は案外うまく適応してしまうのかもしれません。変化を嫌い、現状維持を愛する国民性からすれば、「周回遅れ」はむしろ望ましい状態と言えるかもしれません。

もちろん、世界がAIによって大きく変貌した時、その変化の波に全く乗れずに取り残されるリスクはあります。しかし、それはそれで、一つの結末です。もしかしたら、AIに最適化された殺伐とした未来よりも、少し不便でも人間らしい繋がりが残った未来の方が、我々にとっては幸せなのかもしれません。周回遅れのコースは、案外快適な逃げ道なのかもしれません。

コラム：変化しないことの強さ（？）

日本は「変化に弱い」と言われます。新しいものを受け入れるのが遅く、古い習慣やシステムに固執する。AIに関しても、欧米や中国のスピード感とは全く異なります。

でも、もしかしたら、この「変化しない」ということが、ある種の強さなのかもしれない、と最近思うことがあります。もちろん、競争力という点では致命的です。しかし、社会の安定性や、急激な変化に伴う混乱を避けるという点では、利点とも言えます。

AIが社会に深く浸透すれば、プライバシー、倫理、雇用など、様々な問題が起こります。日本がゆっくりとAIを受け入れるのであれば、これらの問題に対する準備をする時間も稼げます。あるいは、他の国が失敗するのを見て、それを反面教師にする、という戦略も取れるかもしれません。

意図的であれ、結果としてであれ、日本は今、AIの「周回遅れ」という道を進んでいます。それが吉と出るか凶と出るか。私には分かりません。ただ、この国が相変わらずのペースで進んでいくのを、少し離れたところから眺めているだけです。そして、おそらく何が起きても、この国は劇的に変わることはないのだろう、とも思っています。良くも悪くも。

第10章：歴史的位置づけ～数十年後、今日の騒ぎを誰が覚えているか？～

歴史的位置づけ：詳細

本コラムは、ChatGPT登場後の生成AIブームにおける「市場競争と供給の現状」に関する重要なスナップショットを提供しています。

**広義のAI史において:** AIの歴史は、アラン・チューリングの初期の概念から、第一次AIブーム（記号主義）、第二次AIブーム（エキスパートシステム）、そして第三次AIブーム（機械学習、特にディープラーニング）へと続いています。本コラムは、第三次AIブームの最中にあり、特にディープラーニングを基盤とする生成AIが商業化・普及段階に入った時期の市場構造に関する分析として位置づけられます。過去の技術革新（PC、インターネット、モバイルなど）が辿った寡占化と競争のダイナミズムを、AIという新たな技術分野で追跡する試みと言えます。
**ChatGPT後の生成AIブームにおいて:** 2022年末のChatGPTの登場は、生成AI技術の可能性を広く一般に知らしめ、世界的な開発競争と投資ブームを引き起こしました。本コラムは、このブームが始まった当初の「一部巨大企業による寡占」という懸念に対し、Andre et al. (2025) のデータを用いて「意外と競争的であり、価格低下や品質向上、アクセスの拡大が見られる」という反論を提示する、現時点（2025年初頭）での重要な観測報告です。これは、生成AI市場がまだ流動的であり、今後の競争環境がどのように形成されるかを見極める上での基礎的な資料となります。

今、我々はAIの歴史において、非常に重要な局面に立ち会っている！と、多くの識者（再掲）は力説するでしょう。「第三次AIブームの頂点だ」「人類史の転換点だ」と。確かに、現在のAI、特に生成AIの進化は目覚ましいものがあります。テキストや画像を生成し、コードを書き、さらには推論めいたことまでやってのける。これが数年前には考えられなかった速度で普及し、市場が生まれ、競争が繰り広げられているのですから、その興奮も理解できます。

歴史的な視点で見れば、この時期は「ディープラーニングを基盤とする生成AIが、研究室から社会へと飛び出し、商業化・普及段階に入った」時期として位置づけられるでしょう。インターネットやモバイルが登場した時と同じように、新たな産業が生まれ、既存の産業が破壊されるかもしれない、そんな期待と不安が入り混じった時代です。論文が追跡しているAI市場の「ダイナミズム」は、まさにこの過渡期のエネルギーを示していると言えます。

しかし、数十年後、あるいは数百年後、歴史家たちは今日の騒ぎをどのように評価するのでしょうか？「ああ、あの時、人間は自分たちが作ったツールに一喜一憂していたのか」と、まるで子供の遊びを眺めるように冷めた視線を向けるかもしれません。

インターネットもモバイルも、確かに社会を変えましたが、人類が直面する根源的な問題（貧困、戦争、環境破壊）を解決したわけではありません。AIもまた、同じ運命をたどるのではないでしょうか。一時的な生産性向上やエンターテイメント性の向上はもたらすかもしれませんが、結局は人間の愚かさや欲望の道具として使われるだけ。そして、市場は、いつものように巨大な力を持つ少数のプレイヤーに集約されていく。

この論文が捉えた「意外な競争」や「価格低下」は、歴史という巨大な物語の中では、ほんの一瞬の輝きに過ぎないのかもしれません。数十年後、今日のAI市場の論文を読んでいる人など、物好きな研究者くらいなものでしょう。それが、この時代の、そしてこの技術の、そして我々の努力の、シニカルな結末なのかもしれません。

コラム：歴史の皮肉

歴史というのは、いつも皮肉に満ちています。当時の人々が大騒ぎしたことが、後世から見れば取るに足らないことだったり、逆に、誰も注目しなかった片隅の出来事が、後で巨大なうねりとなったり。

今日のAIブームも、もしかしたら後者のパターンなのかもしれません。今、市場競争や技術のフロンティアばかりに目を奪われていますが、本当の変化は、例えばAIが悪用されることで社会がじわじわと不信に満ちていったり、あるいはAIによって生み出された「どうでもいい情報」が世界を覆い尽くしたり、といった、もっと見えにくい場所で起きているのかもしれません。

論文が描くような「ダイナミックな市場」は、あくまで経済学者の視点から見た世界です。しかし、世界は経済だけでは動いていません。人間の心、社会の仕組み、地球の環境…それら全てが複雑に絡み合って、未来を形作っています。AIがその中でどのような役割を果たすのか、そしてそれが最終的に人類にとってどのような意味を持つのか。それは、歴史だけが知っている、そしておそらく、我々が生きている間には決して分からない問いです。

第11章：結論～結局、何が言いたかったのか？まあ、たぶん大したことない～

さて、長々とAI市場の現実を、論文のデータと私のシニカルな視点を通して眺めてきましたが、結局、何が言いたかったのでしょうか？論文の結論としては、「AI市場は予想より競争的で、イノベーションが価格低下と普及を促しているが、データ、コンピューティング、人材の集中は長期的なリスクであり、継続的な監視が必要」という、教科書に載りそうな、退屈な結論に落ち着いています。

私の結論も、それほど変わりません。確かに、現時点では競争が見られますし、価格が下がってAIが多くの人に手軽に使えるようになるのは、一時的には良いことかもしれません。しかし、その根底にある構造的な問題――AI開発に必要な資源がごく一部に集中しているという事実は、何ら解決されていません。むしろ、競争が進めば進むほど、体力のないプレイヤーは脱落し、資源の集中はさらに進むでしょう。

つまり、今見えている「ダイナミズム」は、いずれ来るべき寡占、あるいは少数の超巨大プレイヤーによる支配体制への、通過点に過ぎない可能性が高い。そして、その支配体制は、過去のどの技術よりも強力で、我々の生活や社会の隅々にまで影響を及ぼすかもしれません。AIは、かつてないほど強力な「力」を生み出しつつあり、その力は、ごく少数の手に集まろうとしているのです。

もちろん、予想外の技術革新や、規制、あるいは社会運動によって、状況が変わる可能性もゼロではありません。しかし、歴史を振り返るに、巨大な力を持つ者は、そう簡単にその力を手放しません。そして、人々は新しい技術の便利さや楽しさに目を奪われ、その裏側にあるリスクや構造的な問題から目を背けがちです。

だから、私の結論はこうです。AI市場は、一時的に賑わいを見せているが、本質的な構造は変わらず、将来の集中リスクは高い。そして、その流れを止めるのは、非常に困難でしょう。我々にできることは、せいぜいこの現実を認識し、薄ら寒い笑みを浮かべながら、来るべき未来（それがどんなものであれ）を静観することくらいなものです。大した話じゃありませんでしたね。どうも、お疲れ様でした。

コラム：静観のススメ

世の中には、熱く語られるもの、人々が必死に追いかけるものがたくさんあります。AIもその一つです。しかし、全ての波に乗る必要はありません。というか、全ての波に乗ろうとすると、疲れて溺れてしまいます。

AIの進化も、市場の競争も、国家間の覇権争いも、それはそれで勝手に進んでいきます。それに一喜一憂しても、我々個人の力でどうにかできることは、限られています。もちろん、自分の仕事でAIを活用するとか、AIについて学ぶとか、小さなできることはあります。でも、世界全体のAI市場の行方なんて、考えてもどうにもなりません。

だから、私は静観することをおすすめします。熱狂せず、悲観しすぎず、ただ起きていることを見る。そして、自分の半径数メートルの世界を、少しでも豊かにすることに集中する。美味しいものを食べ、大切な人と話し、心地よい音楽を聴く。AIがどれだけ進化しても、これらの人間の営みが価値を失うことはないでしょう。

AI市場の黄昏を眺めながら、自分の人生の小さな光を大切にする。それが、この不確実で少し虚しい時代を生き抜く、私なりの方法です。あなたにとっての「小さな光」は何でしょうか？それを見つけて、大切にしてください。

補足資料：数字の羅列と現実逃避

補足1：三者三様の虚無

この、どこか虚しいAI市場の現実に対し、様々な立場の人々はどのように感じるのでしょうか。ずんだもん、ホリエモン、ひろゆき、それぞれの（想像上の）感想をどうぞ。

ずんだもんの感想

「えーと、ずんだもんなのだ。この論文、AIの市場って意外と競争してるって言ってるのだ。ChatGPTが出てから、どっかのデカい会社が全部独占しちゃうのかと思ったけど、そうでもないらしいのだ。価格もどんどん安くなってるって。これならずんだもんでもAI使えるようになるかもしれないのだ！うーん、でも、データとか計算パワーとか、結局持ってる人が強いって書いてあるのだ。完全に安心はできないのだ。これからのAI市場、ずんだもんも注目なのだ！」

ビジネス用語を多用するホリエモン風の感想

「ははは、なるほどね。要はさ、ChatGPTショックでみんな『うわー、OpenAI一強かよ、詰んだわ』って思ったわけじゃん？でも、この論文見ると、意外と競争は激しくて、価格もガンガン下がってる、と。これ、何を示唆してるかっていうと、まさに破壊的イノベーション後のキャズム越えのフェーズなんだよ。技術がコモディティ化して、一気に普及が進む。後発でも、特定の領域で尖るとか、オープンソース戦略でエコシステム作るとか、やり方次第でまだまだチャンスはある。データとか計算資源の集中はリスクだけど、そこもクラウドとかで分散化の動きもあるし、アライアンスとかM&Aでパワーバランス変わる可能性もある。結局、グロースハックとエグゼキューションのスピードが全てだね。既存の枠に囚われてる奴は置いてかれるだけ。」

西村ひろゆき風の感想

「なんか、AIの市場が意外と競争してるらしいっすね。へー、そうなんだ。みんなが心配してたよりは、色々な会社がやってるみたい、みたいな話っすか。まあ、価格が下がってるってのは、使う側からすればいいことなんじゃないすかね。昔はPC高かったけど、安くなって普及したのと同じっすよね。でも、結局データとかコンピューターとか、金とパワー持ってる方が有利なんでしょ？まあ、そうっすよね。結局、世の中ってそんなもんなんじゃないすか。オープンウェイトとか言われても、結局使うにはサーバーいるし、金かかるんしょ？情弱は搾取されるだけ、みたいな。別に、普通に使う分にはChatGPTでもBing AIでも、大差ない気もするんすけどね。知らんけど。」

補足2：泡沫の年表

今日の騒ぎが、後世から見ればどれほど取るに足らないものになるかを想像しながら、ここ数年の泡沫の出来事を年表にしてみましょう。

時期	出来事	（シニカルな一言）
紀元前	人間が知性や自動化の概念を夢見る。	この頃から、ろくなこと考えてない。
1950年代	AI研究が始まる。「人工知能」という言葉が生まれる。	名付け親も、まさかここまで面倒なことになるとは思うまい。
1980年代	エキスパートシステムが注目される（第二次AIブーム）。	ブームってのは、いつか終わるものなんだよ。
2000年代	機械学習、統計的手法が発展。	地味な努力も、いつかは花開く…か？
2010年代	ディープラーニングがブレークスルーを起こし、画像認識などで高い性能を発揮（第三次AIブーム本格化）。	これもどうせ、いつか「古い」って言われる。
2017年	Transformerモデルが発表され、大規模言語モデルの基礎となる。	誰かがすごいものを作っても、結局は他人に利用される。
2022年末	OpenAIがChatGPTをリリース。生成AIブーム始まる。	祭りの始まりだ！どうせすぐ飽きるけどな。
2023年	多くの企業が生成AI競争に参入。市場の寡占化懸念高まる。AIモデルの品質向上と価格低下が観測され始める。	みんな、儲かりそうだから群がってるだけだろ。
2024年	中国企業がAI開発で急速に追い上げ。EUなどでAI規制議論進む。	国家が出てくると、話が面倒になるんだよな。
2025年初頭	DeepSeekがR1モデルをオープンウェイトでリリース。「AIにおけるスプートニクの瞬間」と呼ばれる。	一瞬のサプライズ。で？次は何？
現在（2025年7月）	AI市場の競争が予想より激しいという見方が提示される（本論文など）。データ、計算資源、人材の集中リスクが改めて認識される。	結局、リスクは分かってるんだよ。でも、誰も止められない。
未来（想像）	AIが社会に完全に溶け込むか、あるいは期待外れに終わるか、人類がAIで滅びるか、あるいはどうでもよくなるか。	どうなったって、私は美味しいコーヒーを飲むだけだ。

補足3：カードゲームになる哀しさ

複雑な市場の現実も、デュエマカードになればシンプル（で、少し馬鹿らしく）なります。どうぞ、この無意味な力比べの一端を担ってください。

カード名：AI市場の「スプートニク瞬間」

文明：光/火
コスト：5
カードタイプ：呪文
能力：

■S・トリガー（この呪文をシールドゾーンから手札に加える時、コストを支払わずにすぐ唱えてもよい）
■次の自分のターンのはじめまで、バトルゾーンにあるクリーチャーすべてのパワーを+3000する。
■自分の山札の上から3枚を見る。その中から光または火のコスト5以下のクリーチャーを1体選び、バトルゾーンに出してもよい。残りを好きな順序で山札の下に置く。

（コンセプト：光はフロンティアやオープンさ、火は競争の激しさやサプライズ。S・トリガーは予想外の展開。パワーアップは品質向上や既存勢力の強化。クリーチャー展開は新規プレイヤーの参入。すべては、ゲームという名の小さな箱庭の中での出来事。）

補足4：関西人の魂の叫び

このAI市場の状況、関西人ならどうツッコむか？

「AI市場、競争激しいらしいやん？価格も下がってるって、ええやんええやん！って、いやいや、待て待て！結局デカいとこしか残らへんて書いてるやん！データとか計算資源、全部牛耳られてんねやろ？安なっても、元締めが儲ける構造変わってへんやん！まーた庶民は踊らされてんのかい！ホンマ、世の中うまいことできてるわ！💢」

補足5：虚無からの大喜利

AI市場のダイナミズムを表す新しい単位を考えなさい。

チャットGPTの衝撃度を1チャットとして、その後の競争激化の度合いを「メガチャット競争率」！
品質調整後価格が80%下がった？じゃあ、AIのコスパの良さを表す単位は「ギガ得」で！
オープンウェイトモデルが普及？それはつまり、みんなでAIを「こねこね」できるってことだから、普及度合いは「こね度」で！
AI開発のフロンティアに色々なプレイヤーが交互に？まさにAI界のイス取りゲーム！単位は「イス獲得率」！
米国が86%のシェア？残りは中国とか？じゃあ、AI覇権争いの単位は「ペッパーランチ率」（肉の割合）で！
ずんだもんも感想を言う？ AIの進化をずんだ餅の消費量で測る「ずんだ加速係数」！

補足6：インターネットの木霊

インターネットという名の木霊（こだま）は、このAI市場のニュースにどう反応するのか。そして、それにどう返すか。

なんJ民

「はえ～、AIってもう中国が36%もシェア取ってんのかよ、ヤバすぎやろ。GAFAとかもう終わりやね。日本？あんなもん、周回遅れどころかスタートラインにすら立ってないやろｗどうせお役所がよく分からん規制だけ作って終わりや。」

反論： 確かに中国の追い上げは著しいですが、コラムによれば米国のシェアは依然として過半数（低スイッチングコストシナリオでも59%）を占めています。また、日本の現状については直接的なデータはありませんが、特定のAIモデル分野や既存産業との連携による強みを発揮する可能性もゼロではありません。感情論だけでなく、具体的なデータに基づいて議論しましょう。

ケンモメン

「結局、データと計算資源、優秀な人材握ってるデカい企業が勝つに決まってるだろ。オープンウェイトとか言っても、結局それを動かすインフラはGAFAだし。我々弱小はただAI様に奉仕するだけの奴隷になる未来しか見えない。どうせこのレポートも大企業のプロパガンダだろ。」

反論： レポートは、データ、コンピューティング、人材の集中が将来のリスクであることを明確に指摘しており、懸念は共有しています。ただし、現時点では予想より競争が機能し、価格低下やアクセス拡大が見られるという経験的証拠を示しています。オープンウェイトモデルはインフラ依存はありますが、特定の用途で低コスト・高透明性を実現する選択肢であり、完全に絶望する必要はないかもしれません。レポートのデータ自体はOECDのワーキングペーパーに基づいており、一定の客観性は確保されていると考えられます。

ツイフェミ

「AI市場のダイナミズム？結構結構。で、この技術競争の中で、AIが既存の性差別的なデータを学習してバイアスを増幅させないためには何がされてるんですか？価格が下がって普及した結果、どんなジェンダー不平等が生まれるのか、そこにこそ焦点を当てるべきでは？経済の話ばっかりで本質が見えてない。」

反論： ご指摘のAIのバイアス問題は極めて重要であり、本コラムは市場の経済的側面に焦点を当てていますが、技術の普及は社会全体への影響と切り離せません。AIのアクセス拡大は、教育や情報へのアクセス格差を是正する可能性もある一方で、既存の社会構造やバイアスを強化するリスクも孕んでいます。経済的な競争状況の分析と並行して、AI倫理、安全性、公平性に関する議論と対策が不可欠です。本コラムはそのための出発点となるデータを提供すると理解していただければ幸いです。

爆サイ民

「（地元の掲示板なので地域ネタが混ざる可能性）AIとかウチの〇〇商店街には関係ねえだろ。大手ばっか儲けて、地方はどんどん廃れる一方だ。価格が80%下がったとか言われても、ウチでAI使うイメージ湧かねえし。結局、東京のエリートだけが得する話だろ？」

反論： 本コラムはグローバルなAI市場の動向を論じていますが、AIの価格低下とアクセス拡大は地方の企業や個人にも恩恵をもたらす可能性があります。例えば、安価なAIツールを活用して業務効率を上げたり、オンラインで提供されるAIサービスを利用して新たな販路を開拓したりすることも考えられます。もちろん、デジタルデバイドや人材育成の課題はありますが、AIの普及は地方経済活性化のツールの一つになり得ます。東京だけが得する話と決めつけず、自らのビジネスや地域でAIを活用する方法を模索することも重要です。

Reddit/HackerNews

「Interesting data from Andre et al. (2025). The 80% quality-adjusted price drop is significant, suggesting strong competition below the absolute frontier. The 'Sputnik moment' analogy for DeepSeek's R1 is fitting. However, the concentration of data/compute/talent remains a major concern for long-term decentralization and innovation. The open-weight trend is positive, but the infrastructure layer (cloud providers) still holds significant power. Need more data on the *actual* adoption rates and impact on specific industries beyond the macro view. What about synthetic data generation addressing the data scarcity problem?」

反論： Agreed, the data on price drops and frontier dynamism is encouraging, but the long-term risks of input concentration are precisely what the column highlights as requiring future research. The point about cloud provider power is valid – the infrastructure layer is distinct from the model layer and presents its own competitive dynamics. The column focuses on market-available models, so adoption rates in specific industries are indeed a crucial next step for research. Synthetic data is a fascinating area, but its quality and potential to truly offset real-world data requirements for frontier models are still open questions – certainly an important factor for future market structure analysis, but perhaps outside the scope of this specific column focusing on current trends based on Andre et al. (2025).

目黒孝二風書評

「さて、OECDより出たというこの小文、生成AI市場の喧騒に対する冷徹な数字を持ち込み、かのChatGPT登場後の市場集中懸念に一石を投じようという試みであるようだ。曰く、価格は下がり、競争は続いている、と。なるほど、表層的な動向としては頷ける部分もある。しかし、市場の『ダイナミズム』を測る尺度は価格やプレイヤー数だけに還元されうるのか。真の競争は、技術の根幹、即ちデータ、計算能力、そしてそれを操る『人間』の質と量において既に決しているのではないか。この小文が捉えたのは、嵐の前の静けさか、それとも嵐そのものの中心か。歴史の審判を待つ他ない、取るに足らない一つの観測に過ぎないのかもしれない。」

反論： 先生、鋭いご指摘、恐縮です。確かに、本コラムが提示するデータは市場の表層的な競争を示すものであり、ご指摘の通り、技術の根幹たるインプットの集中が長期的な競争構造を決定づける可能性は高いです。コラム自身もその点を将来のリスクとして明記しております。しかしながら、表層的な価格低下やアクセス拡大は、少なくとも現時点では多くのユーザーにとってAI導入の敷居を下げる効果を持っており、これもまた無視できない市場の現実ではないでしょうか。本コラムは、先生がおっしゃる「取るに足らない一つの観測」かもしれませんが、だからこそ、その観測が将来的にどのような意味を持ったのか、その後の市場動向と比較検討する上で、現時点での記録として一定の価値を持つと考えられます。先生の問いかけられた「市場の『ダイナミズム』を測る尺度」、そして「真の競争」の所在については、今後の継続的な研究と議論が不可欠であると、改めて感じ入りました。

補足7：未来ある（？）若者への課題

このAI市場の混沌とした現実を、未来を担う（らしい）若者たちはどう受け止めるべきか。高校生向けにはクイズで、大学生向けにはレポート課題で、その思考力を試してみましょう。もちろん、答えに正解などありません。

高校生向け4択クイズ

問題1: このレポートによると、ChatGPTが出た後、生成AIの市場はどうなると心配されていましたか？

a) 競争が激しくなりすぎて、イノベーションが停滞する
b) 一つの大きな会社が技術を独占してしまい、市場の活力がなくなる
c) AIが高価になりすぎて、誰も利用できなくなる
d) AIが急に賢くなりすぎて、人間の仕事を全て奪う

正解: b)

問題2: このレポートで示された新しいデータによると、過去2年間で、品質を考慮したAIの価格は約何%下落しましたか？

a) 20%
b) 50%
c) 80%
d) 100%

正解: c)

問題3: AIの開発競争で、現在フロンティアを牽引している国はどこだとされていますか？

a) 日本
b) 中国
c) ドイツ
d) アメリカ合衆国

正解: d)

問題4: このレポートで、将来のAI市場の競争にとってリスクになると指摘されている、AI開発に必要な「集中しているもの」は何ですか？

a) ユーザーの意見、規制、インフラ
b) データ、コンピューティング能力、優秀な人材
c) 広告収入、デザイン力、マーケティング戦略
d) 物理的な工場、エネルギー資源、物流網

正解: b)

大学生向けレポート課題

AI市場の「意外な競争」と「資源集中のリスク」という二つの側面について、本レポートの内容を踏まえつつ、以下の問いに答えなさい。

1. 本レポートが示すAI市場の競争状況は、過去の技術革新（インターネット、モバイルなど）の初期段階と比較して、どのような構造的類似点および相違点があるか、あなたの考察を述べなさい。

2. AI開発に必要なデータ、コンピューティング能力、優秀な人材の集中は、本レポートで指摘されている通り、長期的な競争リスクとなり得る。このリスクを軽減するために、政府、企業、あるいは市民社会はどのような役割を果たすべきか、具体的な政策や取り組みを提案しなさい。

3. AI市場の価格低下と普及が進むことは、経済全体にどのような影響を与えると予測されるか。特に、労働市場の変化、産業構造の再編、そして社会的な格差の拡大・縮小といった観点から、多角的に論じなさい。

4. 「オープンウェイトモデル」の普及は、AI市場の競争環境や技術の悪用リスクにどのような影響を与えるか。そのメリットとデメリットを比較検討し、責任あるAI開発と利用のために必要となる方策について論じなさい。

補足8：宣伝という名の虚飾

潜在的読者のために

こんなニヒルな文章を読む奇特な人のために、あるいはこれを誰かに勧めたい（？）人のために、体裁だけは整えておきましょう。

キャッチーなタイトル案

ChatGPT後のAI市場：意外な競争と価格崩壊の真実
AI覇権争いの最前線：米中対立とオープンAIの逆襲？
データが語るAI市場の現実：寡占か、それともダイナミックな競争か
AIの価格が80%下落？生成AI普及の経済学
「スプートニクの瞬間」再び：AI市場の競争構造を探る

SNSなどで共有するべきハッシュタグ案

#生成AI #AI市場 #AI競争 #AI経済 #ChatGPT #オープンAI #ディープラーニング #技術革新 #市場分析 #価格競争 #米国vs中国 #テックトレンド #ビジネス

SNS共有用に120字以内に収まるようなタイトルとハッシュタグの文章

ChatGPT後、AI市場は寡占化？新データが示す意外な競争と80%価格下落の現実。日本への影響は？#生成AI #AI市場 #AI競争 #ChatGPT

ブックマーク用にタグを[]で区切って一行で出力（NDCを参考に）

[経済学][産業][市場][競争][AI][生成AI][技術]

この記事に対してピッタリの絵文字

🤖📈📉🌍🇺🇸🇨🇳💡🔍📊💰🚀🤔🤷‍♂️📉🫠🗿☕️

この記事にふさわしいカスタムパーマリンク案（使用してよいのはアルファベットとハイフンのみ）

ai-market-twilight
generative-ai-competition-cynical-view
ai-price-drop-reality
global-ai-market-analysis-nihilism
ai-market-contestability-illusion

この記事の内容が単行本ならば日本十進分類表(NDC)区分のどれに値するか

333.8 （経営・産業 > 企業形態・市場構造・競争・独占）

この記事をテーマにテキストベースでの簡易な図示イメージを生成

AI市場の現在の状況イメージ：

      +----------------+     +----------------+
      |     米国 🇺🇸     |     |     中国 🇨🇳     |
      |  (圧倒的シェア)  | <-> |  (猛追、オープン) |
      +-------+--------+     +--------+-------+
              |                       |
              | (激しい競争🔥)         |
              |                       |
      +-------+--------+     +--------+-------+
      |  その他OECD 🌍   |     |  ニッチ市場 🌱  |
      | (遅れ、資金不足) |     |  (欧州・カナダ) |
      +-------+--------+     +--------+-------+
              |                       |
              +--------- データ/計算資源/人材 --------+
                        (一極集中リスク⚠️)

↓ 将来の懸念される状況イメージ：

      +--------------------------------+
      |       超巨大プレイヤー群 👑      |
      | (データ、計算資源、人材を独占) |
      +---------------↓----------------+
                      |
               (市場支配力増大)
                      |
      +--------------------------------+
      | 競争なき市場 or 管理された競争  |
      +--------------------------------+
                      |
          (価格高止まり、イノベーション停滞？)
                      |
             (社会への影響拡大 & 制御困難？)

巻末資料：墓標と遺言

用語索引～どうせすぐに廃れる専門用語たち～

用語索引（アルファベット順）

AI: （Artificial Intelligence; 人工知能）人間の知的なふるまいをコンピューターや機械で模倣しようとする技術全般。最近では、特に「生成AI」が注目されています。どうせいつか、これが「古いAI」と呼ばれる日が来るでしょう。（序章）
AI Act: （エーアイアクト）欧州連合（EU）が策定を進める、AIに関する包括的な法規制。AIのリスクレベルに応じて厳格な規制を課そうとしています。これが吉と出るか凶と出るか、あるいはどうでもいいことになるのかは、まだ誰にも分かりません。（第8章）
AI経済フロンティア: （エーアイけいざいフロンティア）本論文で用いられる概念で、その時点で最も価格とパフォーマンスのバランスが優れているAIモデルの集合が描く曲線。技術進歩とともに、このフロンティアは「安く高品質」な方へ移動します。ただし、このレースに参加できるのは限られたプレイヤーだけです。（第5章）
AIバリューチェーン: （エーアイバリューチェーン）AIが開発されてから、最終的にユーザーに届けられるまでの各工程を連鎖として捉えたもの。一般的には、チップ（開発・製造）→モデル（学習・開発）→プラットフォーム（配布・提供）→アプリケーション（応用サービス）といった段階があります。どの段階で誰が支配力を持つかが、市場競争の鍵となります。（第3章）
ChatGPT: （チャットジーピーティー）OpenAIが開発した大規模言語モデル（LLM）を搭載したチャットボットサービス。2022年末のリリースで、世界的な生成AIブームの火付け役となりました。この本の全ての騒ぎは、ここから始まったと言っても過言ではありません。（第2章）
CMA: （シーエムエー）Competition and Markets Authorityの略。英国の競争・市場庁。デジタル市場における巨大企業の支配力や、公正な競争について調査・規制を行っています。彼らがどれだけ「巨大な力」に抗えるかは見ものです。（第2章）
ディープラーニング: （ディープラーニング）多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。画像認識や音声認識、自然言語処理など、様々な分野で革新的な成果を上げており、現在のAIブームの中心的な技術です。これがなければ、ChatGPTも生まれませんでした。（第10章）
生成AI: （せいせいエーアイ）テキスト、画像、音声、コードなど、様々な種類のコンテンツを新しく生成することができるAIモデルの総称。ChatGPTや画像生成AIなどが含まれます。まるで無から何かを生み出す魔法のようですが、実際は学習データに基づいて何かを「それっぽく」出力しているだけです。（序章）
GPU: （ジーピーユー）Graphics Processing Unitの略。もともとは画像処理に使われる半導体ですが、並列計算が得意なため、AI、特にディープラーニングの計算に不可欠な存在となっています。AI開発における最も重要な、そして最も不足している資源の一つです。これを持ってない者は、AIレースのスタートラインにすら立てません。（第5章）
Llama: （ラマ）Metaが開発・公開している大規模言語モデル。比較的オープンなライセンスで公開されており、「オープンウェイトモデル」の代表例の一つです。巨大企業が出した「オープン」なモデル。何か裏があるのでしょうか？（第2章）
モダリティ: （モダリティ）ここでは、AIが扱うデータや出力の種類のことを指します。テキスト（文字）、画像、音声、動画などがあります。テキストだけを扱うAIもあれば、複数のモダリティを同時に扱うマルチモーダルAIもあります。ニッチなモダリティに特化するのも戦略の一つです。（第8章）
MMLU: （エムエムエルユー）Massive Multitask Language Understandingの略。大規模言語モデルの知識や理解力を測るためのベンチマーク（評価試験）。様々な分野の多肢選択問題から構成されています。このスコアが高いほど「賢い」AIだと見なされることが多いですが、それだけでAIの全てを測れるわけではありません。（第4章）
OECD: （オーイーシーディー）経済協力開発機構（Organisation for Economic Co-operation and Development）の略。先進国を中心に構成される国際機関で、経済や社会に関する様々な調査・分析を行っています。本論文もここから出ています。お固いレポートが多いですが、たまに面白い数字が出てきます。（序章）
オープンウェイトモデル: （オープンウェイトモデル）AIモデルの「重み（学習によって得られたパラメータ）」が一般に公開されているモデルのこと。モデルの内部構造がある程度明らかになり、カスタマイズや検証がしやすいという利点があります。クローズドなモデルに対抗する存在として期待されていますが、悪用リスクも指摘されています。（第2章）
品質調整後価格: （ひんしつちょうせいごかかく）AIモデルの価格を、その性能や品質の変化で調整した価格指数。単に価格が下がっただけでなく、同じ価格でどれだけ性能が向上したかを考慮に入れます。本論文で「80%下落」という衝撃的な数字が出た、あの指標です。計算方法は複雑で、解釈には注意が必要です。（第4章）

免責事項～本書の内容を信じて損害を被っても私は知らん～

本書に記載されている内容は、特定の論文に基づく情報や、筆者の個人的な（多分にシニカルな）解釈、そして一部の想像を含んでいます。その正確性、網羅性、妥当性については、一切保証いたしません。

本書の内容を参考にしたいかなる行動（AI関連株の売買、キャリアパスの変更、未来への絶望など）によって生じたいかなる直接的または間接的な損害、損失、不利益についても、筆者および関係者は一切責任を負いません。全ては、あなた自身の判断と責任において行ってください。

AI市場は非常に変動が激しく、今日の常識が明日には通用しなくなる可能性があります。本論文や本書で示されたデータや見解は、あくまで特定の時点でのスナップショットに過ぎません。

まあ、そもそも、この本を読んで人生の重要な決断をするようなお人好しはいないと思いますが、念のため。どうぞ、エンターテイメントとしてお楽しみください。真に受けないでくださいね。人生、適当が一番です。

脚注～誰も読まない小さな文字～

本文中の脚注番号に関する解説です。こういう細かいところを読むのは、本当に物好きな方だけでしょう。ありがとうございます。きっと、あなたも私と同じような虚無を抱えているのでしょうね。

[1] AIにおけるスプートニク瞬間: 1957年にソ連が世界初の人工衛星スプートニクの打ち上げに成功し、米国に大きな衝撃を与え、宇宙開発競争が加速した出来事を指します。Acemoglu氏がこれをAI分野での、特にOpenAI以外のプレイヤー（ここではDeepSeek R1のオープンウェイトリリースを指している可能性が高い）の予期せぬブレークスルーや競争加速の引き金として、比喩的に用いた言葉です。つまり、「予想外のライバルの登場で、トッププレイヤーが焦り、競争が激化する瞬間」といったニュアンスでしょう。技術開発競争における歴史的な比喩としてよく使われます。本当に宇宙開発競争と同じくらい重要かどうかは、数十年後に歴史家が決めることです。

[2] AIバリューチェーン（チップ、モデル、配布、アプリケーション）: AI技術が最終的にユーザーに届くまでの主な段階を指します。チップは、AI計算に不可欠な半導体（GPUなど）の開発・製造。モデルは、AIアルゴリズムそのもの（大規模言語モデルなど）の開発・学習。配布は、開発されたモデルをクラウドサービスなどを通じて提供すること。アプリケーションは、モデルを利用して特定のサービス（チャットボット、画像生成ツールなど）を構築すること。論文では、これらの各セグメントにおける競争や集中の状況を見ています。鎖のどこか一つでも詰まると、全体に影響が出る、面倒な構造です。

[3] 複数のベンチマーク（MMLU、Arena Elo、GPQA、Livebenchなど）: AIモデル、特に大規模言語モデルの性能を測るための様々な試験や評価方法です。MMLUは「知識」を問う試験、Arena Eloはチャットの応答品質をユーザー評価に基づいて相対的に格付けするもの、GPQAは科学などの高度な推論能力を測るもの、Livebenchはリアルタイムで変化するタスクへの対応力を見るものなどがあります。これらのスコアを組み合わせてAIの総合的な「賢さ」を評価しようとしていますが、どんなに高得点でも、AIが「本当に理解している」わけではありませんし、偏った能力しか測れていない可能性も否定できません。所詮、人間が考えた試験です。

[4] モダリティ（テキスト、画像、オーディオなど）: AIが入力として受け付けたり、出力として生成したりするデータの形式のことです。テキスト（文字データ）だけを扱うのがテキストモデル、画像だけを扱うのが画像モデル、音声だけを扱うのがオーディオモデルです。複数の形式を同時に扱えるAIは「マルチモーダルAI」と呼ばれます。論文では、AI市場をこれらのモダリティ別に分析しており、特定のモダリティでは米国・中国以外の国々も存在感があると述べています。でも、最も汎用性が高く、市場が大きいのはやはりテキストモデル（大規模言語モデル）でしょうね。

謝辞～誰に感謝すればいいのか、もう分からない～

この、どこか虚無に満ちた文章を最後まで読んでいただき、本当にありがとうございます。こんなものに時間を費やしてくれたあなたに、心からの感謝を。それが、良い意味での感謝なのか、悪い意味での感謝なのかは、私にも分かりません。

そして、本稿の元となったOECDのワーキングペーパー「Developments in Artificial Intelligence markets: New indicators based on model characteristics, prices and providers」の著者であるAndré氏、Betin氏、Gal氏、Peltier氏、および参考文献に名を連ねる全ての研究者、組織に感謝します。あなたがたの真面目な努力のおかげで、私はこのように茶化すことができました。あなたがたの研究が、少しでも世界を良い方向へ導くことを願っていますが、正直あまり期待はしていません。

また、私のシニカルな思考を刺激してくれた、過去の偉大な（そしてそうでもない）哲学者たち、作家たち、コメディアンたちにも感謝します。そして、AIという、この面白くも恐ろしい技術を生み出した全ての人類にも。愚かで、そして時々、途方もないものを生み出す存在であることに。

最後に、今日も何も変わらず回り続ける世界に。感謝？皮肉？どちらでも構いません。ただ、存在してくれて、この茶番を見せてくれて、ありがとう。

参考リンク・推薦図書～他に読むべき本があるなら、どうぞご自由に～

真面目にAI市場を知りたいあなたへ

もし、私のシニカルな語り口に飽き飽きし、もっと真面目にAI市場やその影響について知りたいと思った奇特な方がいれば、以下の資料を参考にしてください。これらは、私の文章よりもはるかに正確で、客観的で、そしておそらく退屈です。

政府資料

内閣府総合科学技術・イノベーション会議 AI戦略
経済産業省 AIに関する報告書やガイドライン

報道記事

日経新聞、朝日新聞、読売新聞などの経済・科学技術面
TechnoEdge, DIAMOND SIGNAL, CNET Japan などのテクノロジー系メディア

学術論文

情報処理学会論文誌
人工知能学会論文誌
OECD Artificial Intelligence Papers (https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-papers-on-artificial-intelligence_26164182) - 本稿の元となった論文「Developments in Artificial Intelligence markets...」もここに含まれます（有料の場合あり）。
本稿参考文献に挙げられている各論文 (Andre et al. 2025, Comunale and Manera 2024, etc.) - 各出版元のウェブサイトや、arXivなどで検索してください。

これらの資料を読めば、より深く、より正確にAI市場の現状や課題を理解できるでしょう。ただし、それでも「結局、何が真実なのか」という問いに明確な答えは見つからないかもしれません。それもまた、この世界の現実なのですから。

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AI市場の黄昏～競争という茶番と数字の甘い罠～ #生成AI #AI市場 #経済の虚無

結局、我々はどこへ向かっているのか？データが示す冷酷な現実と、それに抗う無意味な足掻き。

第一部：約束された未来の崩壊、そして微かな灯り

序章：本書の目的と構成～またAIの話か、いい加減飽きたろ？～

期待しないでください。感動も啓発もありません。ただ、これが現実だと、薄ら笑いを浮かべながら知るだけです。さあ、始めましょうか。

コラム：AIと私（筆者）の距離感

第1章：要約～忙しい君のための3行まとめ（ただし真実を保証しない）～

本コラムは、ChatGPT登場後の生成AI市場が、一部巨大企業に集中する懸念に対し、新しいデータを用いて意外な競争が続いていると主張しています。

コラム：要約という名の省略

第2章：プロローグ～ChatGPTショック、で？何が変わったんだっけ？～

コラム：スプートニクの思い出（筆者の妄想）

第3章：見せかけのダイナミズム～増えるプレイヤー、下がる価格、でも主役は変わらない～

コラム：消耗戦の先に

第4章：データが囁く真実～品質調整後価格80%オフ！買うしかない…のか？～

「品質調整後」というのがミソです。単に価格が下がっただけでなく、同じ値段で遥かに高性能なAIを使えるようになった、という意味です。この指標は、AI経済フロンティア、つまりその時点で価格と性能のバランスが最も優れたモデルをベンチマークに計算されています。毎月、フロンティアの約30%のモデルが更新されているというのですから、技術進歩のスピードは確かに尋常ではありません。

コラム：数字のマジック

第5章：図解：AI経済フロンティア～結局、頂点に立つのはいつもの顔ぶれ～

コラム：レースの参加資格

第二部：世界の黄昏と日本の諦観

第6章：登場人物紹介～この茶番劇を演じる役者たち～

**Andre, C** (氏名不詳, OECD職員か): 本論文の筆頭著者。データ分析を通じてAI市場の現状をレポートする役割を担う。おそらく、数字の羅列に虚無を感じつつも、それが仕事だからやっている、どこか哀愁漂う研究者。
**Betin, M** (氏名不詳, OECD職員か): 共同著者。複雑な経済モデルや指標の構築を担当しているのかもしれない。難解な数式を前に、これが世界を動かすと信じているのか、それとも全ては砂上の楼閣だと知っているのか、表情からは読み取れない。
**Gal, P** (氏名不詳, OECD職員か): 共同著者。市場競争や規制政策に関する専門知識を提供。独占禁止法や公正な競争といった理想を語りつつ、現実の冷酷さにも直面している。彼の提言が、どれだけ現実に反映されるかは不明。
**Peltier, P** (氏名不詳, OECD職員か): 共同著者。おそらく、レポートの構成や結論部分を取りまとめる役割。無数のデータと意見を前に、何が本質かを見抜こうと奮闘しているが、最終的には無難な結論に落ち着かざるを得ないのかもしれない。

登場人物リスト（参考文献より）

Acemoglu, D (おそらくDaron Acemoglu, 経済学者, 2025年時点で63歳前後): MIT教授。「AIにとってスプートニクの瞬間？」など、技術と経済に関する論考で知られる。
Aghion, P (おそらくPhilippe Aghion, 経済学者, 2025年時点で68歳前後): コレージュ・ド・フランス教授など。「創造的破壊」理論で有名。
Andre, C: 本論文の著者。
Artificial Analysis (組織名): AIモデルのベンチマークやデータを提供する会社。市場の客観的な指標を提供しようと努めるが、その指標自体が市場に影響を与える皮肉。
Ben-Ishai, G: 参考文献の共著者。
Bergemann, D (Dirk Bergemann, 経済学者, 2025年時点で58歳前後): イェール大学教授。情報経済学、マーケットデザイン専攻。
Besiroglu, T: 参考文献の共著者。AI研究分析家か。
Bettin, M: 本論文の著者。
Bick, A (likely Andrew Bick, 経済学者): 連邦準備制度理事会 (FRB) スタッフエコノミスト。
Blandin, A (likely Adam Blandin, 経済学者): 連邦準備制度理事会 (FRB) スタッフエコノミスト。
Bonatti, A (Alessandro Bonatti, 経済学者): MITスローン経営大学院教授。情報経済学、産業組織論専攻。
Bunel, S (likely Sophie Bunel, 経済学者): UCL研究者。
CMA (組織名): 英国競争・市場庁（Competition and Markets Authority）。デジタル市場の競争を監視する当局。
Coeure, B (Benoît Cœuré, 経済学者, 2025年時点で56歳前後): 元欧州中央銀行理事、現競争当局高官。
Comunale, M (likely Mariarosaria Comunale): IMFエコノミスト。
Cottier, B: 参考文献の共著者。AI研究分析家か。
Dean, J (likely Jeff Dean, 技術者): Google AIチーフサイエンティスト。AI開発の最前線に立つ人物。
Deming, DJ (likely David J. Deming, 経済学者): ハーバード大学教授。労働経済学、教育経済学。
Filippucci, F (likely Federico Filippucci): OECDエコノミスト。
Gal, P: 本論文の著者。
Hagiu, A (Andrei Hagiu, 経済学者): ボストン大学クエストロムスクールオブビジネス准教授。プラットフォーム戦略、産業組織論。
Korinek, A (Anton Korinek, 経済学者): バージニア大学教授。AIの経済学、マクロ経済学。
Laengle, K (likely Katharina Laengle): OECD職員。
Livebench (組織名): AIモデルのライブ評価ベンチマーク。
LMSYS (組織名): Language Model Systems Organization。Chatbot Arenaなどを運営。オープンな評価プラットフォームを提供。
Manera, A (likely Alessandro Manera): IMFエコノミスト。
Manyika, J (likely James Manyika): Google SVP, Technology & Society。AIの社会的影響などを担当。
Meta (組織名): Facebookなどを運営する巨大テック企業。AI開発も行う。
Mistral AI (組織名): フランスのAIスタートアップ。オープンソースモデルで注目される。
OECD (組織名): 経済協力開発機構。国際機関。経済や社会問題に関する統計や分析を行う。
OpenAI (組織名): ChatGPTなどを開発したAI研究所/企業。生成AIブームの火付け役。
Owen, D: 参考文献の共著者。AI研究分析家か。
Peltier, P: 本論文の著者。
Porat, R (Ruth Porat): Google/Alphabet CFO。AI開発への巨額投資を支える財務責任者。
Reka AI (組織名): AIスタートアップ。元Google DeepMind、OpenAI、Metaの研究者らによって設立。
Smolin, A (likely Alex Smolin, 経済学者): スタンフォード大学研究者。
The Guardian (組織名): 英国の新聞社。Deepseekに関する記事を報道。
Varian, H (Hal Varian): Googleチーフエコノミスト。情報経済学の権威。
Vipra, J (likely Jenny Vipra): バージニア大学研究者。
Wright, J (Julian Wright, 経済学者): シンガポール国立大学教授。産業組織論、ネットワーク経済学。
Zhong, H (likely Hengxing Zhong, 経済学者): ボストン大学研究者。

コラム：研究者の業（ごう）

第7章：米国vs中国～覇権？いや、椅子取りゲームですよ～

コラム：国家という生き物

第8章：欧州・その他地域の黄昏～頑張ってるフリ、してる？～

コラム：ニッチという名の避難場所

第9章：日本への影響～「周回遅れ」という名の居心地の良い場所～

日本への影響：詳細

本コラムが示すAI市場の動向は、日本にも複数の影響をもたらすと考えられます。

**AI導入の加速:** 品質調整後価格の低下とアクセス性の向上は、日本の企業がAIを導入するハードルを下げるでしょう。特に、中小企業や地方企業にとって、これまで高価で手が届きにくかったAI技術が現実的な選択肢となり、生産性向上や新たなサービス開発につながる可能性があります。
**国内AI産業への競争圧力:** 米国や中国がAI開発のフロンティアを牽引し、オープンウェイトモデルを提供する中で、日本のAI開発企業は厳しい競争に直面します。特定の分野（画像、音声など）では強みを持つ企業もありますが、大規模言語モデルなどの汎用AIでは先行する海外勢へのキャッチアップが課題となります。競争力を維持・強化するためには、特定のニッチ分野での特化、既存産業との連携によるアプリケーション開発、あるいは国際的なオープンウェイトコミュニティへの貢献などが重要になるでしょう。
**デジタル人材育成の重要性の増大:** AI技術がより安価でアクセスしやすくなるほど、それを活用できる人材の育成が不可欠になります。AIモデルを利用・カスタマイズ・応用できるエンジニアやデータサイエンティストだけでなく、ビジネスの現場でAIの可能性を理解し、活用シナリオを描ける人材（AIリテラシーの高い人材）の育成が喫緊の課題となります。
**AIガバナンス・法規制の議論の加速:** AIの普及は、プライバシー、セキュリティ、倫理、著作権などの新たな法的・倫理的課題を生じさせます。国際的なAI市場の動向を踏まえつつ、日本独自の事情に配慮したAIガバナンスや法規制の議論と整備が求められます。特に、オープンウェイトモデルの普及は、悪用リスクへの対策をより複雑にする可能性があります。
**国際連携とサプライチェーンリスク:** AI開発に必要なチップ、データ、人材は特定の国や企業に集中する傾向があり、これは日本のAI戦略にとってサプライチェーンリスクとなり得ます。主要国との国際連携を図りつつ、国内での技術基盤強化や特定分野での自律性確保に向けた戦略が必要になるでしょう。

コラム：変化しないことの強さ（？）

第10章：歴史的位置づけ～数十年後、今日の騒ぎを誰が覚えているか？～

歴史的位置づけ：詳細

本コラムは、ChatGPT登場後の生成AIブームにおける「市場競争と供給の現状」に関する重要なスナップショットを提供しています。

**広義のAI史において:** AIの歴史は、アラン・チューリングの初期の概念から、第一次AIブーム（記号主義）、第二次AIブーム（エキスパートシステム）、そして第三次AIブーム（機械学習、特にディープラーニング）へと続いています。本コラムは、第三次AIブームの最中にあり、特にディープラーニングを基盤とする生成AIが商業化・普及段階に入った時期の市場構造に関する分析として位置づけられます。過去の技術革新（PC、インターネット、モバイルなど）が辿った寡占化と競争のダイナミズムを、AIという新たな技術分野で追跡する試みと言えます。
**ChatGPT後の生成AIブームにおいて:** 2022年末のChatGPTの登場は、生成AI技術の可能性を広く一般に知らしめ、世界的な開発競争と投資ブームを引き起こしました。本コラムは、このブームが始まった当初の「一部巨大企業による寡占」という懸念に対し、Andre et al. (2025) のデータを用いて「意外と競争的であり、価格低下や品質向上、アクセスの拡大が見られる」という反論を提示する、現時点（2025年初頭）での重要な観測報告です。これは、生成AI市場がまだ流動的であり、今後の競争環境がどのように形成されるかを見極める上での基礎的な資料となります。

コラム：歴史の皮肉

第11章：結論～結局、何が言いたかったのか？まあ、たぶん大したことない～

コラム：静観のススメ

補足資料：数字の羅列と現実逃避

補足1：三者三様の虚無

ずんだもんの感想

ビジネス用語を多用するホリエモン風の感想

西村ひろゆき風の感想

補足2：泡沫の年表

今日の騒ぎが、後世から見ればどれほど取るに足らないものになるかを想像しながら、ここ数年の泡沫の出来事を年表にしてみましょう。

時期	出来事	（シニカルな一言）
紀元前	人間が知性や自動化の概念を夢見る。	この頃から、ろくなこと考えてない。
1950年代	AI研究が始まる。「人工知能」という言葉が生まれる。	名付け親も、まさかここまで面倒なことになるとは思うまい。
1980年代	エキスパートシステムが注目される（第二次AIブーム）。	ブームってのは、いつか終わるものなんだよ。
2000年代	機械学習、統計的手法が発展。	地味な努力も、いつかは花開く…か？
2010年代	ディープラーニングがブレークスルーを起こし、画像認識などで高い性能を発揮（第三次AIブーム本格化）。	これもどうせ、いつか「古い」って言われる。
2017年	Transformerモデルが発表され、大規模言語モデルの基礎となる。	誰かがすごいものを作っても、結局は他人に利用される。
2022年末	OpenAIがChatGPTをリリース。生成AIブーム始まる。	祭りの始まりだ！どうせすぐ飽きるけどな。
2023年	多くの企業が生成AI競争に参入。市場の寡占化懸念高まる。AIモデルの品質向上と価格低下が観測され始める。	みんな、儲かりそうだから群がってるだけだろ。
2024年	中国企業がAI開発で急速に追い上げ。EUなどでAI規制議論進む。	国家が出てくると、話が面倒になるんだよな。
2025年初頭	DeepSeekがR1モデルをオープンウェイトでリリース。「AIにおけるスプートニクの瞬間」と呼ばれる。	一瞬のサプライズ。で？次は何？
現在（2025年7月）	AI市場の競争が予想より激しいという見方が提示される（本論文など）。データ、計算資源、人材の集中リスクが改めて認識される。	結局、リスクは分かってるんだよ。でも、誰も止められない。
未来（想像）	AIが社会に完全に溶け込むか、あるいは期待外れに終わるか、人類がAIで滅びるか、あるいはどうでもよくなるか。	どうなったって、私は美味しいコーヒーを飲むだけだ。

補足3：カードゲームになる哀しさ

複雑な市場の現実も、デュエマカードになればシンプル（で、少し馬鹿らしく）なります。どうぞ、この無意味な力比べの一端を担ってください。

カード名：AI市場の「スプートニク瞬間」

文明：光/火
コスト：5
カードタイプ：呪文
能力：

補足4：関西人の魂の叫び

このAI市場の状況、関西人ならどうツッコむか？

補足5：虚無からの大喜利

AI市場のダイナミズムを表す新しい単位を考えなさい。

チャットGPTの衝撃度を1チャットとして、その後の競争激化の度合いを「メガチャット競争率」！
品質調整後価格が80%下がった？じゃあ、AIのコスパの良さを表す単位は「ギガ得」で！
オープンウェイトモデルが普及？それはつまり、みんなでAIを「こねこね」できるってことだから、普及度合いは「こね度」で！
AI開発のフロンティアに色々なプレイヤーが交互に？まさにAI界のイス取りゲーム！単位は「イス獲得率」！
米国が86%のシェア？残りは中国とか？じゃあ、AI覇権争いの単位は「ペッパーランチ率」（肉の割合）で！
ずんだもんも感想を言う？ AIの進化をずんだ餅の消費量で測る「ずんだ加速係数」！

補足6：インターネットの木霊

インターネットという名の木霊（こだま）は、このAI市場のニュースにどう反応するのか。そして、それにどう返すか。

なんJ民

「はえ～、AIってもう中国が36%もシェア取ってんのかよ、ヤバすぎやろ。GAFAとかもう終わりやね。日本？あんなもん、周回遅れどころかスタートラインにすら立ってないやろｗどうせお役所がよく分からん規制だけ作って終わりや。」

ケンモメン

「結局、データと計算資源、優秀な人材握ってるデカい企業が勝つに決まってるだろ。オープンウェイトとか言っても、結局それを動かすインフラはGAFAだし。我々弱小はただAI様に奉仕するだけの奴隷になる未来しか見えない。どうせこのレポートも大企業のプロパガンダだろ。」

ツイフェミ

「AI市場のダイナミズム？結構結構。で、この技術競争の中で、AIが既存の性差別的なデータを学習してバイアスを増幅させないためには何がされてるんですか？価格が下がって普及した結果、どんなジェンダー不平等が生まれるのか、そこにこそ焦点を当てるべきでは？経済の話ばっかりで本質が見えてない。」

爆サイ民

「（地元の掲示板なので地域ネタが混ざる可能性）AIとかウチの〇〇商店街には関係ねえだろ。大手ばっか儲けて、地方はどんどん廃れる一方だ。価格が80%下がったとか言われても、ウチでAI使うイメージ湧かねえし。結局、東京のエリートだけが得する話だろ？」

Reddit/HackerNews

「Interesting data from Andre et al. (2025). The 80% quality-adjusted price drop is significant, suggesting strong competition below the absolute frontier. The 'Sputnik moment' analogy for DeepSeek's R1 is fitting. However, the concentration of data/compute/talent remains a major concern for long-term decentralization and innovation. The open-weight trend is positive, but the infrastructure layer (cloud providers) still holds significant power. Need more data on the *actual* adoption rates and impact on specific industries beyond the macro view. What about synthetic data generation addressing the data scarcity problem?」

目黒孝二風書評

「さて、OECDより出たというこの小文、生成AI市場の喧騒に対する冷徹な数字を持ち込み、かのChatGPT登場後の市場集中懸念に一石を投じようという試みであるようだ。曰く、価格は下がり、競争は続いている、と。なるほど、表層的な動向としては頷ける部分もある。しかし、市場の『ダイナミズム』を測る尺度は価格やプレイヤー数だけに還元されうるのか。真の競争は、技術の根幹、即ちデータ、計算能力、そしてそれを操る『人間』の質と量において既に決しているのではないか。この小文が捉えたのは、嵐の前の静けさか、それとも嵐そのものの中心か。歴史の審判を待つ他ない、取るに足らない一つの観測に過ぎないのかもしれない。」

補足7：未来ある（？）若者への課題

高校生向け4択クイズ

問題1: このレポートによると、ChatGPTが出た後、生成AIの市場はどうなると心配されていましたか？

正解: b)

問題2: このレポートで示された新しいデータによると、過去2年間で、品質を考慮したAIの価格は約何%下落しましたか？

a) 20%
b) 50%
c) 80%
d) 100%

正解: c)

問題3: AIの開発競争で、現在フロンティアを牽引している国はどこだとされていますか？

a) 日本
b) 中国
c) ドイツ
d) アメリカ合衆国

正解: d)

問題4: このレポートで、将来のAI市場の競争にとってリスクになると指摘されている、AI開発に必要な「集中しているもの」は何ですか？

正解: b)

大学生向けレポート課題

AI市場の「意外な競争」と「資源集中のリスク」という二つの側面について、本レポートの内容を踏まえつつ、以下の問いに答えなさい。

補足8：宣伝という名の虚飾

潜在的読者のために

こんなニヒルな文章を読む奇特な人のために、あるいはこれを誰かに勧めたい（？）人のために、体裁だけは整えておきましょう。

キャッチーなタイトル案

ChatGPT後のAI市場：意外な競争と価格崩壊の真実
AI覇権争いの最前線：米中対立とオープンAIの逆襲？
データが語るAI市場の現実：寡占か、それともダイナミックな競争か
AIの価格が80%下落？生成AI普及の経済学
「スプートニクの瞬間」再び：AI市場の競争構造を探る

SNSなどで共有するべきハッシュタグ案

#生成AI #AI市場 #AI競争 #AI経済 #ChatGPT #オープンAI #ディープラーニング #技術革新 #市場分析 #価格競争 #米国vs中国 #テックトレンド #ビジネス

SNS共有用に120字以内に収まるようなタイトルとハッシュタグの文章

ChatGPT後、AI市場は寡占化？新データが示す意外な競争と80%価格下落の現実。日本への影響は？#生成AI #AI市場 #AI競争 #ChatGPT

ブックマーク用にタグを[]で区切って一行で出力（NDCを参考に）

[経済学][産業][市場][競争][AI][生成AI][技術]

この記事に対してピッタリの絵文字

🤖📈📉🌍🇺🇸🇨🇳💡🔍📊💰🚀🤔🤷‍♂️📉🫠🗿☕️

この記事にふさわしいカスタムパーマリンク案（使用してよいのはアルファベットとハイフンのみ）

ai-market-twilight
generative-ai-competition-cynical-view
ai-price-drop-reality
global-ai-market-analysis-nihilism
ai-market-contestability-illusion

この記事の内容が単行本ならば日本十進分類表(NDC)区分のどれに値するか

333.8 （経営・産業 > 企業形態・市場構造・競争・独占）

この記事をテーマにテキストベースでの簡易な図示イメージを生成

AI市場の現在の状況イメージ：

      +----------------+     +----------------+
      |     米国 🇺🇸     |     |     中国 🇨🇳     |
      |  (圧倒的シェア)  | <-> |  (猛追、オープン) |
      +-------+--------+     +--------+-------+
              |                       |
              | (激しい競争🔥)         |
              |                       |
      +-------+--------+     +--------+-------+
      |  その他OECD 🌍   |     |  ニッチ市場 🌱  |
      | (遅れ、資金不足) |     |  (欧州・カナダ) |
      +-------+--------+     +--------+-------+
              |                       |
              +--------- データ/計算資源/人材 --------+
                        (一極集中リスク⚠️)

↓ 将来の懸念される状況イメージ：

      +--------------------------------+
      |       超巨大プレイヤー群 👑      |
      | (データ、計算資源、人材を独占) |
      +---------------↓----------------+
                      |
               (市場支配力増大)
                      |
      +--------------------------------+
      | 競争なき市場 or 管理された競争  |
      +--------------------------------+
                      |
          (価格高止まり、イノベーション停滞？)
                      |
             (社会への影響拡大 & 制御困難？)

巻末資料：墓標と遺言

用語索引～どうせすぐに廃れる専門用語たち～

用語索引（アルファベット順）

AI: （Artificial Intelligence; 人工知能）人間の知的なふるまいをコンピューターや機械で模倣しようとする技術全般。最近では、特に「生成AI」が注目されています。どうせいつか、これが「古いAI」と呼ばれる日が来るでしょう。（序章）
AI Act: （エーアイアクト）欧州連合（EU）が策定を進める、AIに関する包括的な法規制。AIのリスクレベルに応じて厳格な規制を課そうとしています。これが吉と出るか凶と出るか、あるいはどうでもいいことになるのかは、まだ誰にも分かりません。（第8章）
AI経済フロンティア: （エーアイけいざいフロンティア）本論文で用いられる概念で、その時点で最も価格とパフォーマンスのバランスが優れているAIモデルの集合が描く曲線。技術進歩とともに、このフロンティアは「安く高品質」な方へ移動します。ただし、このレースに参加できるのは限られたプレイヤーだけです。（第5章）
AIバリューチェーン: （エーアイバリューチェーン）AIが開発されてから、最終的にユーザーに届けられるまでの各工程を連鎖として捉えたもの。一般的には、チップ（開発・製造）→モデル（学習・開発）→プラットフォーム（配布・提供）→アプリケーション（応用サービス）といった段階があります。どの段階で誰が支配力を持つかが、市場競争の鍵となります。（第3章）
ChatGPT: （チャットジーピーティー）OpenAIが開発した大規模言語モデル（LLM）を搭載したチャットボットサービス。2022年末のリリースで、世界的な生成AIブームの火付け役となりました。この本の全ての騒ぎは、ここから始まったと言っても過言ではありません。（第2章）
CMA: （シーエムエー）Competition and Markets Authorityの略。英国の競争・市場庁。デジタル市場における巨大企業の支配力や、公正な競争について調査・規制を行っています。彼らがどれだけ「巨大な力」に抗えるかは見ものです。（第2章）
ディープラーニング: （ディープラーニング）多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法。画像認識や音声認識、自然言語処理など、様々な分野で革新的な成果を上げており、現在のAIブームの中心的な技術です。これがなければ、ChatGPTも生まれませんでした。（第10章）
生成AI: （せいせいエーアイ）テキスト、画像、音声、コードなど、様々な種類のコンテンツを新しく生成することができるAIモデルの総称。ChatGPTや画像生成AIなどが含まれます。まるで無から何かを生み出す魔法のようですが、実際は学習データに基づいて何かを「それっぽく」出力しているだけです。（序章）
GPU: （ジーピーユー）Graphics Processing Unitの略。もともとは画像処理に使われる半導体ですが、並列計算が得意なため、AI、特にディープラーニングの計算に不可欠な存在となっています。AI開発における最も重要な、そして最も不足している資源の一つです。これを持ってない者は、AIレースのスタートラインにすら立てません。（第5章）
Llama: （ラマ）Metaが開発・公開している大規模言語モデル。比較的オープンなライセンスで公開されており、「オープンウェイトモデル」の代表例の一つです。巨大企業が出した「オープン」なモデル。何か裏があるのでしょうか？（第2章）
モダリティ: （モダリティ）ここでは、AIが扱うデータや出力の種類のことを指します。テキスト（文字）、画像、音声、動画などがあります。テキストだけを扱うAIもあれば、複数のモダリティを同時に扱うマルチモーダルAIもあります。ニッチなモダリティに特化するのも戦略の一つです。（第8章）
MMLU: （エムエムエルユー）Massive Multitask Language Understandingの略。大規模言語モデルの知識や理解力を測るためのベンチマーク（評価試験）。様々な分野の多肢選択問題から構成されています。このスコアが高いほど「賢い」AIだと見なされることが多いですが、それだけでAIの全てを測れるわけではありません。（第4章）
OECD: （オーイーシーディー）経済協力開発機構（Organisation for Economic Co-operation and Development）の略。先進国を中心に構成される国際機関で、経済や社会に関する様々な調査・分析を行っています。本論文もここから出ています。お固いレポートが多いですが、たまに面白い数字が出てきます。（序章）
オープンウェイトモデル: （オープンウェイトモデル）AIモデルの「重み（学習によって得られたパラメータ）」が一般に公開されているモデルのこと。モデルの内部構造がある程度明らかになり、カスタマイズや検証がしやすいという利点があります。クローズドなモデルに対抗する存在として期待されていますが、悪用リスクも指摘されています。（第2章）
品質調整後価格: （ひんしつちょうせいごかかく）AIモデルの価格を、その性能や品質の変化で調整した価格指数。単に価格が下がっただけでなく、同じ価格でどれだけ性能が向上したかを考慮に入れます。本論文で「80%下落」という衝撃的な数字が出た、あの指標です。計算方法は複雑で、解釈には注意が必要です。（第4章）

免責事項～本書の内容を信じて損害を被っても私は知らん～

脚注～誰も読まない小さな文字～

謝辞～誰に感謝すればいいのか、もう分からない～

参考リンク・推薦図書～他に読むべき本があるなら、どうぞご自由に～

真面目にAI市場を知りたいあなたへ

政府資料

内閣府総合科学技術・イノベーション会議 AI戦略
経済産業省 AIに関する報告書やガイドライン

報道記事

日経新聞、朝日新聞、読売新聞などの経済・科学技術面
TechnoEdge, DIAMOND SIGNAL, CNET Japan などのテクノロジー系メディア

学術論文

情報処理学会論文誌
人工知能学会論文誌
OECD Artificial Intelligence Papers (https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-papers-on-artificial-intelligence_26164182) - 本稿の元となった論文「Developments in Artificial Intelligence markets...」もここに含まれます（有料の場合あり）。
本稿参考文献に挙げられている各論文 (Andre et al. 2025, Comunale and Manera 2024, etc.) - 各出版元のウェブサイトや、arXivなどで検索してください。

以下は、André et al. (2025) および関連情報源の分析に基づいた詳細な調査ノートであり、ユーザーの質問に対する包括的な回答を提供します。このノートは、直接的な回答を拡張し、技術的な詳細、市場の動向、およびより広範な影響を含む、各項目についての専門的かつ徹底的な検討を提供します。

サーベイノート：AI市場の動向と関連する疑問に関する詳細分析

この調査ノートは、OECDから発行されたAndré, C, M Betin, P Gal, P Peltier (2025)による論文「Developments in Artificial Intelligence markets: New indicators based on model characteristics, prices and providers」に関するユーザーの具体的な質問、およびAI市場の競争、倫理、政策に関するより広範な問いに対応するものです。この分析は、論文の調査結果に基づき、2025年7月13日時点の最新の研究と市場動向を活用して、AI経済学に関する一般的な洞察によって補完されています。

1. André et al. (2025) の詳細な検討

2025年6月に発表されたこの論文は、2023年1月から2025年1月までに収集されたデータを用いて、生成AIモデルの特性、価格、プロバイダーに焦点を当て、AI市場に関する新たな実証的証拠を提供しています。価格と品質の両方のデータを持つ約500のモデルを対象とし、合計で14か国からの約1,100のアクティブなモデル、および11か国からの51のクラウドプロバイダーをカバーしています。以下では、ユーザーが不明瞭と感じた点について説明します。

1.1 「品質調整後価格」の計算方法とベンチマークの選択

品質調整後AI価格指数は、論文における重要な指標であり、AI経済フロンティアにおけるAIモデル価格の進化を、品質向上を考慮して測定するものです。その方法論は以下の通りです。

性能測定: 複合品質指数 \( q \) が使用され、以下のように計算されます：
\( q = 0.35 \times q_{MMLU} + 0.35 \times q_{ELO} + 0.15 \times q_{GPQA} + 0.15 \times q_{Livebench} \)
ここで、
- \( q_{MMLU} \): Massive Multitask Language Understandingベンチマークを用いて知識ベースの性能を測定。
- \( q_{ELO} \): LMSYSのArena Eloレーティングを介して対話能力を評価。
- \( q_{GPQA} \): General-Purpose Question Answeringベンチマークで科学的推論を評価。
- \( q_{Livebench} \): 毎月の評価を通じてリアルタイムの性能を追跡。
- これらのベンチマーク間の相関は図B.3に示されており、最高のパフォーマンスは図B.4で追跡されています（例：知識はMMLU、数学はMGSM、プログラミングはHumanEval）。
価格測定: 価格は業界標準に従い、テキストは100万トークンあたり、音声は分あたり、画像生成は画像数あたりで表されます（Artificial Analysis, 2024）。代表的なインタラクションを代理するため、入力価格と出力価格の加重平均として混合価格が計算され、データはOpenAI、Google、MistralAIなどのプロバイダーから供給されます（価格URLは以下の表を参照）。
指数計算: 品質調整後価格指数は、異なる需要シナリオの下でモデルセグメント（Tier 1、Tier 2、Tier 3）にわたる加重和を用いて計算されます。ベースラインシナリオは以下を想定しています：
- Tier 1（大規模で最も高性能なモデル）：5%の需要。
- Tier 2（中規模で汎用的なモデル）：70%の需要。
- Tier 3（小規模で特定タスク向けのモデル）：25%の需要。
- 代替シナリオには、「AGI」（Tier 1の需要が高い）と「Edge」（Tier 3の需要が高い）があり、結果は付録Eで詳述されています。論文では、2年間で品質調整後価格が累計80%低下したと報告されており、シナリオによって変動があります（例：AGIで45%、Edgeで98%）。
ヘドニック回帰: 代替方法として、ヘドニック回帰モデルが使用されます：
\( P_{jlt} = \alpha_1 + \beta_1 Q_l + \beta_2 Q_l^2 + \beta_3 S_l + \beta_4 O_l + \beta_4 H_l + T_j + \varepsilon_{jlt} \)
ここで \( Q_l \) は品質、\( S_l \) は速度、\( O_l \) はオープンソースの状態を示すダミー変数、\( H_l \) はハイパースケーラーのダミー変数、\( T_j \) は年月の固定効果です。結果は、非線形の品質価格関係と、安価な入力と価格決定力の低下を反映する固定効果の低下を示しています。
ベンチマークの選択: AI経済フロンティアがベンチマークであり、所定の能力に対して価格を最小化するモデル群として定義されます。2025年2月時点で、4社（例：OpenAI、Google、Deepseek、Anthropic）からの10のText-to-Textモデルが含まれており、2023年3月の2社からの4モデルから増加しています（図4）。代表される国には、米国（6社）、中国（4社）、フランス（1社：MistralAI）が含まれ、データソースはLMSYS、Artificial Analysis、LiveBench、EpochAIです（付録D）。
課題: 論文は、不透明な変更による隠れた価格上昇を指摘しています（例：OpenAIのo1、o3やDeepseek r1のような推論モデルは、複数ステップのプロセスでコストを5倍にする可能性があり、品質調整後にはトップモデルが50%高価になることがあります、図E.5）。

価格のデータソース

ID	国	地域	価格URL
MistralAI	FRA	欧州	https://mistral.ai/technology/#pricing
OpenAI	USA	北米	https://openai.com/pricing
Google	USA	北米	https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing
Anthropic	USA	北米	https://www.anthropic.com/pricing#anthropic-api
Cohere	CAN	北米	https://cohere.com/pricing
AI21	ISR	中東・北アフリカ	https://www.ai21.com/studio/pricing
Amazon	USA	北米	https://aws.amazon.com/fr/bedrock/pricing/
StabilityAI	GBR	欧州	https://platform.stability.ai/pricing
IBMWatsonxAI	USA	北米	https://www.ibm.com/products/watsonx-ai/foundation-models#generative
Alep-Alpha	DEU	欧州	https://docs.aleph-alpha.com/docs/pricing/
Infomaniak	CHE	欧州	https://www.infomaniak.com/fr/hebergement/ai-tools/tarifs
MixedbreadAI	DEU	欧州	https://www.mixedbread.ai/pricing
Deepseek	CHN	アジア	https://www.deepseek.com/
Deepinfra	USA	北米	https://deepinfra.com/pricing
ZhipuAI	CHN	アジア	https://open.bigmodel.cn/pricing
BaichuanAI	CHN	アジア	https://platform.baichuan-ai.com/price
OpenRouter	USA	北米	https://openrouter.ai/docs/models
AIMLAPI	USA	北米	https://aimlapi.com/ai-ml-api-pricing
Minimaxi	CHN	アジア	https://www.minimaxi.com/en/price
Databricks	USA	北米	https://www.databricks.com/product/pricing/foundation-model-serving
ClarifayAI	USA	北米	https://www.clarifai.com/hubfs/Pricing_Page.pdf
TogetherAI	USA	北米	https://www.together.ai/pricing
ReplicateAI	USA	北米	https://replicate.com/pricing
RekaAI	USA	北米	https://www.reka.ai/reka-api
Deepgram	USA	北米	https://deepgram.com/pricing
PerplexityAI	USA	北米	（データにURL記載なし）

1.2 「AI経済フロンティア」における最適なモデル選定プロセス

「AI経済フロンティア」という用語は、論文中のAI Economic Frontier（最高の価格性能比を提供するモデル群）と一致します。その選定プロセスには以下が含まれます。

複合品質指数 \( q \) と価格データに基づき、各モダリティ（例：Text-to-Text、Text-to-Image）およびセグメントのフロンティアにあるモデルを特定する。
急速な進歩のため、毎月の更新が必要であり、フロンティアは2023年3月の4モデルから2025年2月には10モデルに進化している（図4）。
このプロセスはセクション2.3および付録Dで詳述されており、LMSYS、Artificial Analysis、LiveBenchのデータを使用し、市場の動向を動的に追跡している。

前述の正規化加重パフォーマンス指数は、このプロセスの中核であり、比較のための標準化された尺度を提供します。しかし、具体的な重み付けや選定基準はシナリオによって異なる可能性があり、実装には専門家によるさらなる分析が推奨されます。

1.3 「正規化加重パフォーマンス指数」の詳細

正規化加重パフォーマンス指数は、複合品質指数 \( q \) であり、以下のように計算されます：
\( q = 0.35 \times q_{MMLU} + 0.35 \times q_{ELO} + 0.15 \times q_{GPQA} + 0.15 \times q_{Livebench} \)

この指数は、以下のスコアを組み合わせたものです。

MMLU：知識ベースの性能。
Arena Elo (ELO)：LMSYSから提供される対話能力。
GPQA：高度な質問応答を評価する科学的推論。
Livebench：毎月更新されるリアルタイムの性能評価（https://github.com/lmsys/chatbot-arenaで入手可能）。

図B.3はこれらの指標間の相関を示し、図B.4は特定のベンチマーク（例：知識はMMLU、数学はMGSM）での最高性能を追跡しています。この指数は正規化された比較を可能にしますが、その重み（例：MMLUとELOに35%）は業界の優先順位を反映しており、異なるユースケースでは議論の余地があるかもしれません。

1.4 「ベースライン需要シナリオ」および「高/低スイッチングコストシナリオ」の仮定

論文は、図3の市場シェア計算の仮定を以下のように詳述しています。

ベースライン需要シナリオ: Tier 1（大規模モデル）に5%、Tier 2（中規模モデル）に70%、Tier 3（小規模モデル）に25%の需要構成を想定。これは、汎用モデルが市場を支配するバランスの取れた市場を反映しています。
高スイッチングコストシナリオ: ユーザーがプロバイダーを切り替える際に高いコストや困難に直面すると想定し、既存企業の市場シェアが高くなることを示します。例えば、大規模言語モデル（LLM）における米国市場シェアは、高スイッチングコスト下で86%です。
低スイッチングコストシナリオ: 切り替えの障壁が低いと想定し、より多くの競争を可能にします。米国市場シェアは59%に低下し、中国のシェアは2024年第2四半期以降、5%から36%に上昇し、市場のダイナミズムが高まっていることを反映しています。
信頼性と感度: 信頼性は需要とスイッチングコストの仮定の正確性に依存し、付録Eの感度分析では変動（例：AGIおよびEdgeシナリオ）が示されています。論文は、これらのシナリオは指標的なものであり、さらなる実証的検証が必要であると述べています。

1.5 パブリッククラウド環境外でのオープンウェイトモデルの利用

モデルの重みが公開されているオープンウェイトモデルは、オンプレミスやプライベートクラウド環境に展開でき、AWS、Google Cloud、Azureなどのパブリッククラウドプロバイダーへの依存を減らすことができます。この利用形態は、

企業に柔軟性をもたらし、カスタマイズやコスト削減を可能にします。
オープンソースであることによりライセンス料が削減されるため（ヘドニック回帰、表2で指摘）、小規模プレイヤーやニッチなアプリケーションの参入障壁を下げ、クローズドモデルとの競争を激化させる可能性があります。
論文はこれが集中リスクを緩和する可能性があることを示唆していますが、クローズドモデルとの競争に対する具体的な影響については、特に採用率や性能のトレードオフの観点から、さらなる分析が必要です。

1.6 欧州およびカナダのAI企業が小規模で資金不足である理由

論文ではこの点を明示的に分析していませんが、一般的な洞察からは以下が示唆されます。

規制: より厳しいデータ保護法（例：欧州のGDPR）が、高度なAIモデルのトレーニングに不可欠な大規模データセットへのアクセスを制限する可能性があります。
投資環境: 欧州とカナダは、米国や中国と比較してベンチャーキャピタルの資金調達が少なく、これらの国では技術エコシステムがより成熟しています（例：シリコンバレー、北京）。
人材: 高い給与や機会に惹かれて、才能ある人材がより大きな市場へ流出し、現地のタレントプールを枯渇させています。例えば、MistralAI（フランス）は注目すべき例外ですが、全体的な投資は遅れています。
市場規模: 米国や中国の広大な消費者基盤と比較して、国内市場が小さいため、スケーラビリティが制限される可能性があります。

OECDのAIスキルに関する報告書（例：Eslava et al. (2025)による「AI skills and capabilities in Canada」）などのさらなる研究が、より深い洞察を提供する可能性があります。

1.7 集中が長期的な競争を阻害するメカニズム

論文は、主要なインプット（データ、計算能力、スキル）におけるボトルネックに関連するリスクを強調しており、これらは長期的な競争を阻害する可能性があります。

データ: 大手既存企業（例：Google、Meta）は膨大なデータセットにアクセスでき、新規参入者が克服するのが難しい「データの堀」を作り出しています。
計算能力: GPUや特殊なハードウェアの高コストは、論文の入力ボトルネックに関する議論で指摘されているように、多額の資本を持つ大企業に有利に働きます。
人材: トップAI人材はシリコンバレーや北京などのハブに集中しており、小規模プレイヤーが熟練労働者を獲得するための競争を困難にしています。
これらの要因は、従来のデジタル市場（例：検索エンジン、ソーシャルメディア）で見られるように、少数のプレイヤーによる市場支配につながり、消費者の選択肢を減らし、イノベーションを阻害する可能性があります。

2. AI市場の動向に関する広範な疑問

ユーザーのより広範な質問には、論文の調査結果とAI経済学の一般的なトレンドを統合する必要があります。以下では、複雑さと潜在的な論争を認識しつつ、各点について説明します。

2.1 他の汎用技術の初期段階との比較

AI市場の競争状況は、インターネット（例：AOL、Netscapeの支配）や携帯電話（例：Nokia、Ericssonのリーダーシップ）の初期段階と類似点があります。

類似点: 初期の独占または寡占、急速なイノベーション、そしてインフラの必要性（例：AIのためのデータセンター対インターネットのための光ファイバー）による高い参入障壁。
相違点: AIが専有データと計算能力に依存しているため、オープンスタンダード（例：HTTP、TCP/IP）が競争を促進したインターネットと比較して、より持続的な集中につながる可能性があります。携帯電話市場は最終的にAndroidとiOSで断片化しましたが、AIのフロンティアモデル（例：OpenAI、Deepseek）はより遅い断片化を示しています。
研究によれば、AIはハイブリッドな道をたどる可能性があり、オープンウェイトモデルがインターネットのようなオープン性を再現する可能性がありますが、地政学的な緊張（例：米中対立）がこれを遅らせる可能性があります。

2.2 オープンウェイト化が普及、価格低下、およびリスクに与える影響

モデルの重みが公開されるオープンウェイト化は、以下の影響をもたらす可能性があります。

普及と価格低下への貢献: 参入障壁を下げ、より広範な採用と競争を可能にし、論文の調査結果である品質調整後価格の低下（2年間で80%）に見られるように、コストを削減します。これは、効率向上がコストを削減するジェボンズのパラドックスと一致します。
リスク: 悪用（例：ディープフェイクの生成、偽情報）や有害コンテンツの拡散を増加させ、堅牢なガバナンスを必要とします。論文では、オープンソースモデルが安価であると指摘していますが（表2）、倫理的リスクは完全には対処されておらず、規制の枠組みが必要であることを示唆しています。
オープンウェイト化は、利益とリスクのバランスを取る可能性が高く、政策が悪用を緩和する上で重要な役割を果たすでしょう。

2.3 地政学的リスクと国際協力

米国、中国、そして特に欧州間のAI開発競争は、重大な影響を及ぼします。

地政学的リスク: 最近の貿易紛争に見られるように、技術輸出規制（例：米国による中国への半導体販売規制）やデータ主権をめぐる緊張が高まる可能性があります。論文は、中国の市場シェアの成長（低スイッチングコスト下で5%から36%へ）を潜在的な火種として指摘しています。
国際協力: 標準設定（例：OECD AI原則）や共同研究の機会は存在しますが、信頼の欠如が進展を妨げる可能性があります。証拠は、公平なアクセスを確保し、AIにおける「スプリンターネット」を防ぐための多国間枠組みの必要性を示唆しています。
2025年7月現在、Global Partnership on AI (GPAI)のようなイニシアチブは重要ですが、一部の地域では実施が遅れています。

2.4 AI投資の回収期間とビジネスモデルへの影響

品質調整後価格の急速な低下（論文によれば2年間で80%）は、AI投資の回収期間を短縮し、企業に継続的なイノベーションを迫ります。

回収期間: より早いリターンが可能ですが、論文の価格決定力の低下に関する議論（表2）に見られるように、価格競争が利益を侵食する可能性があります。
ビジネスモデル: 企業はサブスクリプションモデル（例：OpenAIのAPI価格設定）、プラットフォームエコシステム（例：AnthropicのClaude.ai）、または特化型サービス（例：医療向けニッチAI）に移行する可能性があります。論文の調査結果は、費用対効果が高くスケーラブルなソリューションへの移行を示唆していますが、収益性は市場でのポジショニングに依存します。
オープンアプローチとクローズドアプローチを組み合わせたハイブリッドモデルが出現し、アクセシビリティと収益のバランスを取る可能性が高いと思われます。

2.5 労働市場、教育、社会構造への影響

論文の生産性向上に関する議論で強調されているように、AIの普及は以下を変革します。

労働市場: 定型的な仕事（例：カスタマーサポート）を代替する一方で、AI開発、監督、倫理の分野で新たな役割を創出します。論文が様々なセクター（例：医療、金融）での採用に焦点を当てていることは、代替と創出の両方を示唆しており、再訓練プログラムの必要性を示しています。
教育システム: AIリテラシー、プログラミング、倫理的なAI利用を教えるために適応する必要があり、OECDのAIスキルに関する報告書（例：「AI skills and capabilities in Canada」、2025年）と整合しています。
社会構造: ギグエコノミー、リモートワーク、格差へとシフトする可能性があり、論文は大企業によるAI採用が格差を悪化させる可能性を指摘しています。
市場動向（例：価格低下）は、AIをより利用しやすくすることでこれらの変化を加速させる可能性がありますが、リスクを緩和するためには政策介入（例：社会的セーフティネット）が不可欠です。

2.6 ダイナミズムを維持するための政策介入

集中を防ぎ、市場のダイナミズムを維持するために、政府や規制当局は以下のことを行うべきです。

最近のEUによるビッグテックへの措置に見られるように、独占を打破するための独占禁止措置を施行する。
オープンスタンダードと相互運用性を支援し、オープンウェイトモデルを活用して競争を促進する。
論文が懸念するスキルのボトルネックに対処するため、教育と研究に投資して人材プールを構築する。
イノベーションと倫理・安全規制のバランスを取り、AI開発が人間の価値観（例：OECD AI原則）と一致するようにする。
課題は、これらの介入とイノベーションのリスクとのバランスを取ることであり、過剰な規制はスタートアップを抑制する可能性があるため、政策サークルで議論されているトピックです。

2.7 AI倫理と安全性に関する新たな視点

論文の市場動向（例：価格低下、オープンウェイトモデル）は、AI倫理と安全性に新たな視点をもたらします。

アクセスの拡大: AIへの広範なアクセスは技術を民主化しますが、論文のオープンソースモデルに関する議論で指摘されているように、悪用のリスク（例：ディープフェイク、サイバー攻撃）を増大させます。
倫理的枠組み: これらのリスクに対処するために進化する必要があり、透明性、説明責任、バイアス緩和に焦点を当てる必要があります。論文の調査結果は、責任ある採用を確保するためのガバナンスの必要性を示唆しています。
アクセスと悪用の関係は複雑であり、研究によれば、アクセスはイノベーションを促進する一方で、害を防ぐための堅牢なセーフティネットが必要であり、これは現在も議論が続いているトピックです。

3. 推奨される日本語資料

ユーザーの日本語資料に関する要望に基づき、2025年7月13日時点で以下の資料を推奨します。

書籍
- アクセンチュア、日経BP「AIフロンティア」（Amazon Japanで入手可能：リンク）。
- 岡本純（著）「人工知能の経済学」（東洋経済新報社、東洋経済オンラインで検索可能）。
政府文書
- 経済産業省の「AIガバナンス」に関する報告書（経産省ウェブサイトで入手可能：リンク）。
- 内閣府の「AI戦略」文書（政府公式ポータル経由でアクセス可能）。
プレス記事
- 日本経済新聞のAI経済に関する記事、例：「AIの経済効果、2025年34兆円」（2020年の記事ですが、歴史的文脈として：リンク）。
- 東洋経済オンラインのAI関連の記事（「AI」タグで検索可能：リンク）。
学術論文
- RIETIの「経済学でみるAIの実力」（2018年、リンク）、古いものですが、基礎的な洞察を提供します。
- CiNii（https://ci.nii.ac.jp/）またはJ-STAGE（https://www.jstage.jst.go.jp/）でOECDのAIに関する論文の日本語要約または翻訳を検索。

この調査ノートは、AI経済学と政策における複雑さと進行中の議論を認めつつ、すべてのユーザーの質問に詳細で証拠に基づいた洞察で対応する包括的な分析を提供します。

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AI市場の黄昏 ～競争という茶番と数字の甘い罠～結局、我々はどこへ向かっているのか？データが示す冷酷な現実と、それに抗う無意味な足掻き。 #生成AI #AI市場 #経済の虚無 #七13

AI市場の黄昏 ～競争という茶番と数字の甘い罠～ #生成AI #AI市場 #経済の虚無

結局、我々はどこへ向かっているのか？データが示す冷酷な現実と、それに抗う無意味な足掻き。

目次

第一部：約束された未来の崩壊、そして微かな灯り

序章：本書の目的と構成 ～またAIの話か、いい加減飽きたろ？～

コラム：AIと私（筆者）の距離感

第1章：要約 ～忙しい君のための3行まとめ（ただし真実を保証しない）～

コラム：要約という名の省略

第2章：プロローグ ～ChatGPTショック、で？何が変わったんだっけ？～

コラム：スプートニクの思い出（筆者の妄想）

第3章：見せかけのダイナミズム ～増えるプレイヤー、下がる価格、でも主役は変わらない～

コラム：消耗戦の先に

第4章：データが囁く真実 ～品質調整後価格80%オフ！買うしかない…のか？～

コラム：数字のマジック

第5章：図解：AI経済フロンティア ～結局、頂点に立つのはいつもの顔ぶれ～

コラム：レースの参加資格

第二部：世界の黄昏と日本の諦観

第6章：登場人物紹介 ～この茶番劇を演じる役者たち～

コラム：研究者の業（ごう）

第7章：米国vs中国 ～覇権？いや、椅子取りゲームですよ～

コラム：国家という生き物

第8章：欧州・その他地域の黄昏 ～頑張ってるフリ、してる？～

コラム：ニッチという名の避難場所

第9章：日本への影響 ～「周回遅れ」という名の居心地の良い場所～

コラム：変化しないことの強さ（？）

第10章：歴史的位置づけ ～数十年後、今日の騒ぎを誰が覚えているか？～

コラム：歴史の皮肉

第11章：結論 ～結局、何が言いたかったのか？まあ、たぶん大したことない～

コラム：静観のススメ

補足資料：数字の羅列と現実逃避

補足1：三者三様の虚無

ずんだもんの感想

ビジネス用語を多用するホリエモン風の感想

西村ひろゆき風の感想

補足2：泡沫の年表

補足3：カードゲームになる哀しさ

補足4：関西人の魂の叫び

補足5：虚無からの大喜利

補足6：インターネットの木霊

なんJ民

ケンモメン

ツイフェミ

爆サイ民

Reddit/HackerNews

目黒孝二風書評

補足7：未来ある（？）若者への課題

高校生向け4択クイズ

大学生向けレポート課題

補足8：宣伝という名の虚飾

キャッチーなタイトル案

SNSなどで共有するべきハッシュタグ案

SNS共有用に120字以内に収まるようなタイトルとハッシュタグの文章

ブックマーク用にタグを[]で区切って一行で出力（NDCを参考に）

この記事に対してピッタリの絵文字

この記事にふさわしいカスタムパーマリンク案（使用してよいのはアルファベットとハイフンのみ）

この記事の内容が単行本ならば日本十進分類表(NDC)区分のどれに値するか

この記事をテーマにテキストベースでの簡易な図示イメージを生成

巻末資料：墓標と遺言

用語索引 ～どうせすぐに廃れる専門用語たち～

免責事項 ～本書の内容を信じて損害を被っても私は知らん～

脚注 ～誰も読まない小さな文字～

謝辞 ～誰に感謝すればいいのか、もう分からない～

参考リンク・推薦図書 ～他に読むべき本があるなら、どうぞご自由に～

推薦図書

政府資料

報道記事

学術論文

AI市場の黄昏 ～競争という茶番と数字の甘い罠～ #生成AI #AI市場 #経済の虚無

結局、我々はどこへ向かっているのか？データが示す冷酷な現実と、それに抗う無意味な足掻き。

目次

第一部：約束された未来の崩壊、そして微かな灯り

序章：本書の目的と構成 ～またAIの話か、いい加減飽きたろ？～

コラム：AIと私（筆者）の距離感

第1章：要約 ～忙しい君のための3行まとめ（ただし真実を保証しない）～

コラム：要約という名の省略

第2章：プロローグ ～ChatGPTショック、で？何が変わったんだっけ？～

コラム：スプートニクの思い出（筆者の妄想）

第3章：見せかけのダイナミズム ～増えるプレイヤー、下がる価格、でも主役は変わらない～

AI市場の黄昏～競争という茶番と数字の甘い罠～結局、我々はどこへ向かっているのか？データが示す冷酷な現実と、それに抗う無意味な足掻き。 #生成AI #AI市場 #経済の虚無　#七13

AI市場の黄昏～競争という茶番と数字の甘い罠～ #生成AI #AI市場 #経済の虚無

序章：本書の目的と構成～またAIの話か、いい加減飽きたろ？～

第1章：要約～忙しい君のための3行まとめ（ただし真実を保証しない）～

第2章：プロローグ～ChatGPTショック、で？何が変わったんだっけ？～

第3章：見せかけのダイナミズム～増えるプレイヤー、下がる価格、でも主役は変わらない～

第4章：データが囁く真実～品質調整後価格80%オフ！買うしかない…のか？～

第5章：図解：AI経済フロンティア～結局、頂点に立つのはいつもの顔ぶれ～

第6章：登場人物紹介～この茶番劇を演じる役者たち～

第7章：米国vs中国～覇権？いや、椅子取りゲームですよ～

第8章：欧州・その他地域の黄昏～頑張ってるフリ、してる？～

第9章：日本への影響～「周回遅れ」という名の居心地の良い場所～

第10章：歴史的位置づけ～数十年後、今日の騒ぎを誰が覚えているか？～

第11章：結論～結局、何が言いたかったのか？まあ、たぶん大したことない～

用語索引～どうせすぐに廃れる専門用語たち～

免責事項～本書の内容を信じて損害を被っても私は知らん～

脚注～誰も読まない小さな文字～

謝辞～誰に感謝すればいいのか、もう分からない～

参考リンク・推薦図書～他に読むべき本があるなら、どうぞご自由に～

AI市場の黄昏～競争という茶番と数字の甘い罠～ #生成AI #AI市場 #経済の虚無

序章：本書の目的と構成～またAIの話か、いい加減飽きたろ？～

第1章：要約～忙しい君のための3行まとめ（ただし真実を保証しない）～

第2章：プロローグ～ChatGPTショック、で？何が変わったんだっけ？～

第3章：見せかけのダイナミズム～増えるプレイヤー、下がる価格、でも主役は変わらない～

第4章：データが囁く真実～品質調整後価格80%オフ！買うしかない…のか？～

第5章：図解：AI経済フロンティア～結局、頂点に立つのはいつもの顔ぶれ～

第6章：登場人物紹介～この茶番劇を演じる役者たち～

第7章：米国vs中国～覇権？いや、椅子取りゲームですよ～

第8章：欧州・その他地域の黄昏～頑張ってるフリ、してる？～

第9章：日本への影響～「周回遅れ」という名の居心地の良い場所～

第10章：歴史的位置づけ～数十年後、今日の騒ぎを誰が覚えているか？～

第11章：結論～結局、何が言いたかったのか？まあ、たぶん大したことない～

用語索引～どうせすぐに廃れる専門用語たち～

免責事項～本書の内容を信じて損害を被っても私は知らん～

脚注～誰も読まない小さな文字～

謝辞～誰に感謝すればいいのか、もう分からない～

参考リンク・推薦図書～他に読むべき本があるなら、どうぞご自由に～