2026年アンソロピックは黒字化した：これの何が衝撃か？AIビジネスの過去と展望 #五22 #1983ダリオ・アモデイのAnthropic_令和AI史ざっくり解説

 

年出来事技術・製品資金・提携ミュトス（神話・思想・世界観）黒字化・収益化歴史的重要性
2021Anthropic設立Constitutional AI構想初期VC資金「安全なAGIを作る研究修道会」的イメージ収益ほぼゼロOpenAIからの思想的分離
2021OpenAI幹部離脱Alignment研究Effective Altruism系支援「OpenAIは商業化しすぎた」という暗黙神話研究先行“安全派AI国家”の萌芽
2022前半Claude前身開発RLHF代替研究FTX系資金「AIに憲法を与える」構想開始収益化未成熟AI倫理ブランド形成
2022後半Constitutional AI論文自己批評型AI—「AIが自らを統治する」思想 (Ars Technica)赤字研究段階Anthropic独自哲学成立
2022/11ChatGPTショックClaude準備加速GPU需要爆発「OpenAI暴走への対抗勢力」化競争激化で赤字圧力AI市場の大転換
2023/1Google大型出資Claude 1Google投資「Google陣営の安全AI」Compute拡大で赤字継続Frontier Model企業化
2023/3Claude一般公開API開始Enterprise接触開始「穏健・知的・安全なAI」ブランドAPI収益の萌芽OpenAI対抗本格化
2023/5100k Context長文処理—「記憶するAI」神話B2B価値上昇Enterprise差別化
2023/7Amazon提携Bedrock統合AWS最大40億ドル「AI版AWS」の萌芽クラウド収益期待AIクラウド戦争本格化
2023/11OpenAI騒動Claude注目急増顧客流入「安定したOpenAI代替」神話B2B契約増Anthropicの信用急上昇
2024/3Claude 3公開Opus/Sonnet/HaikuAPI拡大「知的エリートAI」イメージAPI売上急増GPT-4級競争へ
2024/4Tool Use強化Agent workflowEnterprise統合「AI助手」→「AI労働者」へSeat課金開始Agent時代開始
2024/5Jan Leike参加Alignment強化安全性投資「安全性最後の砦」神話利益より安全性優先OpenAIとの差別化
2024後半Claude Enterprise拡大長文＋業務AI大企業導入「ホワイトカラーOS」構想B2B ARR急成長SaaS代替の兆候
2025前半Claude Code拡大Coding Agent開発者市場浸透「AI社員」神話形成高ARPU化AI労働市場化
2025前半推論最適化MoE・蒸留GPU効率改善「知能の工業化」inference margin改善推論経済成立へ
2025/10頃Darioの “Machines of Loving Grace”AI文明論—「AIユートピア神話」形成 (Reddit)投資家期待拡大Anthropicが思想企業化
2025後半Claude Code急拡大Agentic codingEnterprise拡大「AI coworker」神話営業レバレッジ発生B2Bモデル成立
2026/1Claude Constitution全面改訂新ConstitutionCC0公開「AIに魂を与える企業」イメージ (TechCrunch)直接収益ではないがブランド強化AI倫理の宗教化・制度化
2026/1“Adolescence of Technology”AIリスク文明論—「AI文明の預言者」化 (aiHola)規制・安全性議論で影響力増Anthropicが思想的権威へ
2026/4Claude Mythos報道超高性能モデル非公開判断「危険すぎて封印されたAI」神話 (Reddit)公開制限で短期収益犠牲“AI核兵器”イメージ形成
2026/Q2営業黒字化報道Claude Code/API売上急増「AIは産業になる」神話初の営業利益転換点 (TechCrunch)AIビジネス史の転換点
2026巨大DC契約推論インフラ拡大xAI/SpaceX系DC「AI重工業国家」化利益とCapEx爆増が共存AI電力資本主義へ

0. エグゼクティブサマリー

2026年、「Anthropicが営業黒字化に近づいた」というニュースは、単なるスタートアップ成功談ではない。

それはむしろ、

「生成AIは永遠に赤字の研究競争なのか？」
それとも
「クラウドの次の巨大産業になれるのか？」

という、AI産業全体の根本命題に対する“初の実証例”になりつつある。

特に衝撃的なのは、2023〜2025年の市場コンセンサスが、

  • AIモデル開発費は天文学的

  • 推論（inference）コストも重い

  • GPU不足

  • データセンター投資地獄

  • OSSによる価格崩壊

  • APIのコモディティ化

  • 「ChatGPTは便利だが儲からない」

という悲観論だった点にある。

にもかかわらず、Anthropicは2026年第2四半期に：

  • 売上 約109億ドル

  • 営業利益 約5.59億ドル

へ到達する可能性が報じられた。 (Reuters)

これはAI史における重要な転換点かもしれない。

なぜなら市場は今、

  • 「AIは検索エンジンなのか？」

  • 「AIはSaaSなのか？」

  • 「AIはクラウドなのか？」

  • 「AIは電力のようなインフラなのか？」

を再評価し始めているからである。

1. Anthropic黒字化ニュースの整理

事実関係

現時点で確認されているのは、

  • 「GAAP純利益黒字」ではない

  • 「営業利益（operating profit）」ベース

  • 一部コスト（特にSBC）除外の可能性あり

という点である。

報道ベースではAnthropicは：

指標数値
2026 Q1売上約48億ドル
2026 Q2予測売上約109億ドル
Q2営業利益予測約5.59億ドル

とされる。 (Reuters)

さらに重要なのは、

  • コンピュートコスト比率低下

  • エンタープライズ比率上昇

  • Claude Code拡大

  • API利用増加

が同時に起きていることだ。 (ウォール・ストリート・ジャーナル)

しかし同時に巨大赤字構造も存在する

Anthropicは一方で、

  • SpaceX/xAI系データセンターへ月12.5億ドル支払い

  • Google/Amazonとの超大型契約

  • 巨大CapEx依存

を抱える。 (Reuters)

つまり現在のAI企業は：

「利益が出始めた」
と
「インフラ投資が爆発している」

が同時進行している。

これがAI経済の最大の特徴である。

2. なぜAIは「儲からない」と言われていたのか

生成AI最大の問題：限界費用が重い

従来のSaaSは、

  • 一度ソフトウェアを書けば

  • 配布コストはほぼゼロ

だった。

しかし生成AIは違う。

ChatGPT型AIは、

  • 利用されるたびにGPUを消費

  • 推論コストが継続発生

  • ユーザー増加が利益率悪化に繋がる

という「逆SaaS構造」を持っていた。

つまり：

SaaS生成AI
ユーザー増で利益率改善ユーザー増でGPU負担増
配布コストほぼゼロ推論コスト継続発生
粗利率70〜90%粗利不透明

だった。

このため2023〜2025には、

「AIは便利だが、ビジネスとして成立しない」

という疑念が強かった。

さらにOpen Source圧力があった

特に2024〜2025には：

  • Llama系

  • DeepSeek系

  • MoE

  • 蒸留

  • 小型モデル

が急速進化した。

これにより：

「フロンティアモデルの価格プレミアムは崩壊する」

という見方が拡大した。

つまり市場は、

  • GPUコスト上昇

  • モデル価格下落

という最悪の板挟みを想定していた。

3. なぜAnthropicは例外になりつつあるのか

核心は「B2B推論経済」

Anthropic最大の特徴は、

「消費者AI企業」ではなく
「企業向けAIインフラ企業」

に近いことだ。

特に重要なのが：

  • Claude Code

  • API

  • Agent workflow

  • 長文処理

  • Tool use

である。

Claude Codeの意味

これは単なるチャットボットではない。

むしろ：

「AIによるホワイトカラー自動化の入口」

である。

コーディングAIは：

  • 高単価

  • 利用頻度高

  • ROI測定容易

  • 企業導入しやすい

という特徴を持つ。

つまり：

消費者AIコーディングAI
娯楽寄り業務直結
解約されやすい定着しやすい
ARPU低いARPU高い
広告依存化しやすいAPI課金可能

である。

Anthropicはここに集中した。

なぜOpenAIより有利に見えるのか

OpenAIは巨大な消費者基盤を持つ。

しかし：

  • 無料ユーザー負担

  • ChatGPT維持費

  • 巨大推論負荷

を抱える。

一方Anthropicは比較的：

  • Enterprise中心

  • API中心

  • 高単価顧客中心

だった。 (ウォール・ストリート・ジャーナル)

つまり：

「AI版AWS」

に近い収益構造を目指している。

4. NVIDIA・クラウドとの関係

NVIDIAは「AI時代の石油会社」

AI革命で最大利益を取ったのは、
現時点ではAI企業ではなく NVIDIA だった。

理由は単純で：

AI企業が赤字でもGPUは売れる

からである。

これは19世紀ゴールドラッシュで：

  • 金鉱採掘者より

  • ツルハシ業者

が儲かった構造に近い。

しかしAnthropic黒字化は意味が違う

もしAIモデル企業自身が利益を出せるなら：

  • GPU需要は一過性ではない

  • AIは実験で終わらない

  • 推論市場が成立し始めた

ことになる。

ここで初めて：

「AIはクラウドの次の巨大インフラかもしれない」

という議論が現実味を帯びる。

5. AIビジネスモデル史

第1段階：研究時代

2012〜2019：

  • Deep Learning

  • Transformer

  • GPU学習革命

この時代のAIは「研究テーマ」だった。

第2段階：API経済

2020〜2023：

OpenAI が：

  • GPT-3 API

  • ChatGPT

で「AIをサービス化」した。

これは：

「AI版AWS」

の萌芽だった。

第3段階：Agent経済

2025〜：

重要なのは「会話AI」ではなく：

  • AI社員

  • AIエージェント

  • コーディング自動化

  • ワークフロー統合

へ移行し始めた点。

Anthropicはここで強い。

6. AIインフラ経済学

AIは「ソフトウェア」であり「重工業」でもある

従来ITは軽かった。

しかし生成AIは：

  • GPU

  • 電力

  • 冷却

  • データセンター

を大量消費する。

つまり：

「ソフトウェア企業なのに電力会社化する」

という奇妙な産業構造が生まれた。

AI時代のボトルネック

現在の制約は：

制約内容
GPUNVIDIA依存
電力データセンター急増
冷却液冷需要
通信高速インターコネクト
資本巨大CapEx

である。

つまりAI産業は：

「半導体＋電力＋クラウド＋金融」

の複合体になっている。

7. AIバブル論争

強気論

強気派は：

「AIは電力以来の汎用技術」

と考える。

論拠：

  • ホワイトカラー自動化

  • SaaS置換

  • Agent化

  • API経済

  • 推論需要爆発

。

この視点ではAnthropic黒字化は：

「インターネット黎明期のAWS誕生」

に近い。

弱気論

一方弱気派は：

  • 営業利益だけ

  • SBC除外

  • CapEx膨張

  • モデル差別化消失

  • OSS侵食

を警戒する。

実際Anthropic自身も：

  • 巨額データセンター契約

  • 巨大計算需要

を抱えている。 (Reuters)

つまり：

「今の黒字は一時的」

という反論は依然強い。

8. 本当に転換点なのか？

現時点ではまだ断定できない。

しかし重要なのは：

「AIモデル企業が利益を出せる可能性」

が初めて見えたこと。

これは市場心理を変える。

過去の市場は：

  • AI = コストセンター

と見ていた。

だが今後：

  • AI = 高利益率インフラ

へ認識が変わる可能性がある。

9. 長期未来予測（2026〜2035）

シナリオ1：AI版AWS成立

  • Anthropic/OpenAIが基盤インフラ化

  • API経済巨大化

  • Agent市場形成

  • 超高利益率化

。

シナリオ2：価格崩壊

  • OSS進化

  • モデル差別化消失

  • 利益率低下

  • GPU負担継続

。

シナリオ3：AIユーティリティ化

最も重要な可能性。

AI企業は：

  • 電力会社

  • 通信会社

  • クラウド

に近づく。

つまり：

「AIはソフトウェアではなく社会基盤」

になる。

10. 結論

Anthropic黒字化ニュースの本質は：

「Claudeが人気」

ではない。

本質は：

「生成AIは“研究プロジェクト”ではなく、
巨大産業になり得るのか？」

という問いに対し、

初めて市場が
「YESかもしれない」
と思い始めた点にある。

これは：

  • ドットコム初期

  • AWS初期

  • Google広告成立期

に近い歴史的瞬間かもしれない。

ただし同時に、

  • GPU依存

  • 電力制約

  • OSS圧力

  • 巨大CapEx

という重工業的リスクも抱える。

つまりAI産業は今、

「軽いソフトウェア産業」

から

「電力・半導体・金融を統合した新しい産業複合体」

へ変化しつつある。

Anthropic黒字化の衝撃とは、
その未来が初めて“数字”として見え始めたことにある。 (Reuters)

AIビジネスの歴史（概観テーブル）

時期フェーズ主な収益モデル中核技術主役企業・組織産業構造何が起きたか代表的な転換点
1950s–1960sAI誕生期政府研究費記号推論・探索Dartmouth Conference学術研究中心AIは「思考する機械」という研究テーマだったAIという概念成立 (AI Top Choices)
1970s第一次AI冬収益化失敗ルールベースAIDARPA系研究機関国家予算依存過大期待が崩壊「AIは役に立たない」時代 (Artificial Intelligence Wiki)
1980sエキスパートシステム時代企業向けソフト販売知識ベースSymbolics、日本第五世代計画SI・企業IT型初の「商用AIブーム」AIの初商業化 (AI総合研究所)
1987–1993第二次AI冬市場崩壊エキスパートシステム限界Lisp Machine企業群ハード依存崩壊保守コスト問題で崩壊「AIは維持費が高すぎる」 (Artificial Intelligence Wiki)
1990s–2000s機械学習時代広告・検索統計学習GoogleWeb広告経済AIが「推薦・検索」に実装され始めるPageRank・広告最適化
2010–2012Deep Learning前夜ビッグデータ活用GPU学習NVIDIA、ImageNet研究者群GPU依存形成GPUがAIの基盤化AlexNet革命 (Research & Development World)
2012–2016Deep Learning革命クラウド＋広告CNN・深層学習Google DeepMind、Meta巨大クラウド企業優位AIが画像・音声を突破AlphaGo・画像認識革命 (AI Timeline)
2017Transformer革命まだ研究中心TransformerGoogle Research「計算量が支配するAI」へLLM時代の土台形成“Attention Is All You Need”
2018–2020LLM研究時代API萌芽GPTOpenAIモデル巨大化競争「スケール則」が発見されるGPT-2/GPT-3 (AI Timeline)
2020–2022API経済の誕生API課金GPT-3 APIOpenAIAI-as-a-ServiceAIが「クラウドサービス化」OpenAI API公開 (Machine Brief)
2021–2023Copilot革命サブスク＋Seat課金コーディングAIGitHub Copilot開発者市場支配AIが労働代替を開始「AIは仕事に使える」へ (Machine Brief)
2022–2024ChatGPTショックFreemium＋APIChat型LLMOpenAI消費者AI爆発生成AIが一般化ChatGPT世界普及 (Machine Brief)
2023–2025AIインフラ戦争GPU販売・クラウドH100/BlackwellNVIDIA、AWS、Google CloudGPU寡占「AIは電力産業」化データセンター爆増 (Reddit)
2024–2025OSS圧力時代低価格モデルMoE・蒸留Meta AI、DeepSeek系モデル価格崩壊圧力「モデルはコモディティか？」論争OSSの急成長
2025–2026Agentic AI時代推論従量課金Agent・Tool UseAnthropic、OpenAI推論経済AIが「会話」から「作業」へClaude Code拡大 (Reddit)
2026〜AI産業化フェーズB2B API＋推論課金Frontier ModelsAnthropic、OpenAI、Google DeepMindAIインフラ寡占「AIは儲かるのか？」が実証段階へAnthropic営業黒字化論争 (Axios)

AIビジネスモデル進化の本質（短縮版）

時代AIの位置づけ儲け方
1950s–1980s研究テーマ国家予算
1990s–2000s検索・広告最適化広告
2010sクラウドAISaaS/Cloud
2020–2023API化された知能API従量課金
2023–2025消費者生成AIサブスク
2025–AI労働力推論課金・Agent課金
将来AIインフラ電力会社型・AWS型

歴史的に最も重要な転換点

転換点なぜ重要か
AlexNet (2012)GPU時代開始
Transformer (2017)LLM可能化
GPT-3 API (2020)AIサービス化
ChatGPT (2022)消費者市場形成
GitHub CopilotAI労働市場形成
Claude CodeAgent経済の入口
Anthropic黒字化報道AI産業化の実証可能性

AIビジネス史の核心

AIビジネスの歴史とは、

「知能を研究する時代」

から、

「知能をクラウドとして販売する時代」

への移行の歴史である。

さらに2025〜2026以降は、

「AIを“労働力”として販売する時代」

へ入りつつある。

Anthropic黒字化の衝撃は、
この最後の段階が
「理論」ではなく
「収益」で見え始めたことにある。


Dario Amodei と Anthropic の歴史

年代アモデイの動きAnthropicの動きAI業界全体の文脈歴史的重要性
1983ダリオ・アモデイ誕生——後の「AI安全派」の中心人物になる (ウィキペディア)
2000sPrincetonで計算神経科学研究—Deep Learning前夜「脳科学→AI」系研究者世代
2014–2015Baidu勤務—中国AIブーム開始GPU深層学習時代へ (ウィキペディア)
2015–2016Google勤務—TensorFlow時代Google AI帝国形成
2016OpenAI参加—OpenAI創業初期「AGI研究者」中核へ (ウィキペディア)
2016AI Safety論文執筆—AI安全性研究拡大「Concrete Problems in AI Safety」が有名化 (arXiv)
2017OpenAI研究責任者級へ—Transformer革命LLM時代開始
2018GPT-2/GPT-3研究主導—スケーリング則発見「巨大モデルほど性能向上」が実証 (arXiv)
2018AI悪用リスク研究—AI地政学化AI安全保障論へ発展 (arXiv)
2019OpenAI商業化路線を経験—Microsoft提携「非営利→商業化」転換
2020OpenAI離脱—GPT-3 API登場安全性・方向性対立が表面化 (www.ndtv.com)
2021妹ダニエラらとAnthropic創業Anthropic設立Frontier Model競争開始「安全性ファーストAI企業」誕生 (ウィキペディア)
2021共同創業体制採用7人共同創業OpenAI対抗勢力形成異例の“集団創業”モデル (Reddit)
2022Claude初代訓練Claude内部運用ChatGPT直前「公開を急がない」姿勢 (ウィキペディア)
2022Constitutional AI推進安全性研究拡大RLHF競争Anthropic独自哲学形成
2023公開論客化Claude公開ChatGPTショックOpenAI最大ライバル化 (ウィキペディア)
2023OpenAI CEO候補打診を拒否OpenAIとの統合拒否Altman解任騒動「独立路線」維持 (ウィキペディア)
2023Amazon/Google提携巨額資金調達GPU戦争激化クラウド陣営の重要拠点化
2024長文コンテキスト強化Claude 3系展開Agentic AI開始コーディングAIで台頭
2024安全性重視を継続Jan Leike参加OpenAI安全論争「安全派AI企業」ブランド強化 (ウィキペディア)
2025「Machines of Loving Grace」発表ARR急拡大AI産業化AI文明論へ拡張 (arXiv)
2025Claude Code強化Enterprise急成長Agent経済開始「AI労働力企業」化
2026Anthropic営業黒字化報道初の利益転換点推論経済成立論「AIは儲かるのか？」論争転換 (Reuters)

Anthropic史の核心テーマ

テーマ内容
安全性 vs 商業化OpenAI離脱理由の核心
AI安全研究Constitutional AI
Frontier Model競争OpenAI/Google/xAI対抗
クラウド依存AWS/Google巨大提携
B2B重視API・Claude Code中心
Agent化「チャットAI」→「AI労働力」
AI産業化黒字化可能性

アモデイ思想の変遷

時代主な問題意識
学術時代神経回路理解
OpenAI初期AGI実現
GPT時代スケーリング則
2020前後AI安全性
Anthropic創業後「安全な超知能」
2024〜AI文明論
2025〜AIによる経済再編

Anthropicが歴史的に特殊な理由

普通のAI企業Anthropic
製品中心安全哲学中心
消費者重視Enterprise重視
急速公開慎重公開
SaaS型AIインフラ型
AIツールAI労働力構想
広告志向推論経済志向

Anthropic史の本質

Anthropicの歴史とは、

「AIを作る競争」

ではなく、

「超強力AIをどう社会実装するか」

を巡る歴史である。

そして2026年現在、
その論点はさらに変化している。

当初の問い：

「AIは危険か？」

から、

現在の問い：

「AIは産業として成立するのか？」

へ移行している。

Anthropic黒字化の衝撃とは、
この二つの問いが初めて接続されたことにある。

年代フェーズ出来事思想・問題意識AI史における意味
1983誕生米サンフランシスコ生まれ科学・数学志向Frontier AI世代の中核人物になる (ウィキペディア)
2000s前半学術形成Stanford→Princeton計算神経科学「脳理解→AI」系研究者世代 (ウィキペディア)
2011博士号取得神経回路研究集団神経活動解析後のScaling思想の基礎 (ウィキペディア)
2014Baidu AI Lab参加Andrew Ng系で研究Deep Learning実装中国AIブーム前夜 (amodei.co)
2015Google移籍機械学習研究巨大計算資源経験Google AI帝国形成期
2016OpenAI参加VP of ResearchAGI研究＋安全性OpenAI中核研究者へ (ウィキペディア)
2016AI Safety論文“Concrete Problems in AI Safety”Alignment問題AI安全研究の古典形成
2017Transformer革命期GPT研究主導「スケールで知能が出る」LLM時代の核心人物
2018GPT-2系研究巨大モデル研究Emergence現象Frontier Model競争開始
2018AI悪用研究“Malicious Use of AI”AI兵器化懸念AI安全保障論の起点
2019OpenAI商業化Microsoft提携経験非営利→商業化葛藤「AI企業化」を内部経験
2020Scaling Laws論文Neural scaling laws計算量＝知能仮説現代LLM経済の土台 (amodei.co)
2020後半OpenAI離脱準備方針対立安全性 vs 商業化Anthropic誕生前夜
2021Anthropic創業妹Danielaらと独立Constitutional AI「安全派Frontier Lab」誕生 (ウィキペディア)
2021初期神話形成EA・Alignment界隈支持「責任あるAGI」OpenAI対抗思想形成
2022Constitutional AI論文AIに憲法を与えるAI自己統治Anthropic独自哲学確立 (amodei.co)
2022後半Claude開発長文AI重視安全＋実用性Enterprise AI路線形成
2023ChatGPT時代Claude公開OpenAI代替勢力Frontier Lab競争本格化
2023OpenAI CEO候補辞退Altman騒動時独立維持「反OpenAI王朝」象徴 (ウィキペディア)
2023米議会証言AI兵器化警告バイオ・サイバー懸念AIリスク論客化
2024Claude 3時代Agent・Coding強化AI coworker構想「AI労働力」論へ
2024/10“Machines of Loving Grace”AI文明論エッセイAIユートピア＋警告AI思想家化 (amodei.co)
2025Time 100選出世界的知名度AGI公共知識人「AIの顔」化 (ウィキペディア)
2025AI雇用警告White-collar代替論知識労働崩壊懸念AI労働論争中心人物
2026/1“The Adolescence of Technology”AI危機論AI文明リスク「AI預言者」的地位 (ウィキペディア)
2026Pentagon対立自律兵器制限拒否AI倫理 vs 国家AI企業と国家の衝突 (ガーディアン)
2026Mythos論争超高性能モデルFrontier secrecy「AI核兵器」論争
2026Anthropic黒字化期Claude Code急拡大AI産業化「AIは儲かるのか？」転換点
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複数のRSSFeedを一つのURLにまとめる・統合する方法 #士30 #1999RSS_RDF・SiteSummary_平成IT史ざっくり解説

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  お気に入りのすべてのブログやニュースサイトからの複数のRSSフィードを追跡するのは簡単ではありません。 　この問題が発生した場合は、RSSアグリゲーターを使用して、複数のRSSフィードを1つのフィードに結合します。 　 RSSアグリゲーターは、複数のブログやサイトを持つコンテンツプロデューサーであり、読者やフォロワーへのサービスとしてRSSフィードを1つのフィードに結合したい場合にも役立ちます。 独自のパーソナライズされたニュースフィードを作成するために使用できる4つの無料のアグリゲーターツールを見てみましょう。 １http://www.rssmix.com http://www.rssmix.com 複数のフィードを1つのフィードに簡単に組み合わせることができます。特定の各フィードの完全なURLアドレスを 各行に1つずつ入力し 、[作成]を押します。最大100のフィードを、少なくとも2つ以上の固有のソースと組み合わせます。 RSS Mixは、集約されたフィードのアドレスを生成します。このアドレスを使用して、読者がすべてを1か所で最新の状態に保つことができます。 RSSMIXが死んでる？  2021/10.28あたりから不通 ２、 http://rssmixer.com/ http://rssmixer.com/ RSS Mixerはやや制限されたツールですが、フィードを混合するための超高速でシンプルなソリューションが必要な場合は、試してみる価値があります。 無料版では、1日1回更新される1つの混合RSSフィードに最大3つのフィードを組み合わせることができます。 より多くの機能が必要な場合は、1時間ごとに更新される10〜30の混合フィードを提供する有料プランにアップグレードしてください。 このツールは使いやすいです。メインフィードに名前を付け、説明を入力し、含めるURLを入力するだけです。 ３、 http://feed.informer.com/ http://feed.informer.com/ Feed Informerは、いくつかの異なるRSSフィード結合サービスを提供します。いくつかのフィードをすばやく統合したい場合は、 アカウントにサインアップ してから、FeedInformerのテンプレートを使用して結合するRSSフィードを入力しま...
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