🎓 AIアカデミー AIツール篇 — 主要10本を3段で学ぶ

文章で問いかけると文章・表・コードで答える対話の窓口。使い方の最小単位は「1つの問いに1つの答え」で、同じ画面で続けると前の会話を踏まえて答える。

動いているのは大規模言語モデルで、入力をトークン (日本語で1〜2文字) に刻み、次のトークンを確率で選ぶことを繰り返して文章を組み立てる。辞書を引いているのでも検索しているのでもなく、学習で固めた重みから「次に来やすい語」を出している。

無料でも使えるが (GPT-5.6 Luna、広告あり)、月20ドルの Plus で考える時間の長いモデル (GPT-5.6 Sol) と資料調査の機能が開く。まず無料で「自分の仕事のどこに使えるか」を試し、毎日使う段階になってから有料へ移るのが順序である。

会話が長くなるほど答えが鈍るのは、モデルが毎回「会話の全文」を読み直しているからで、読める長さ (文脈の窓) に上限がある。上限に近づくと古い部分が落ち、前に言ったことを忘れたように見える。長い作業は会話を分け、要点を最初に貼り直すほうが精度が出る。

有料の段で選べる推論モデルは、答えを出す前に内部で長い下書きを作る。1回の応答に使う計算量が数倍から数十倍になるため、料金の段が上がるほど1回の利用枠が制限される (Pro 月200ドルで Plus の20倍)。「賢さ」は無料ではなく、計算量として売られている。

幻覚 (もっともらしい誤り) は仕組みの副産物で、設定でゼロにはならない。数字・固有名詞・日付は必ず一次資料へ戻す。Deep Research のように出典を示す機能でも、示された出典を開いて確かめる工程は省けない。

オープンAIは非上場で、株式市場からは直接触れられない。最大の出資者はマイクロソフト (MSFT) で、日本の投資家がオープンAIの成長に乗る最も近い経路はマイクロソフト株になる。ただしマイクロソフトの売上高に占めるオープンAI関連の比率は開示されていない。

収益は個人の定額 (月20〜200ドル)、法人のライセンス数、API の従量課金の3本立て。2026年8月時点の年換算売上高は約400億ドル (報道) で、2月の250億ドルから半年で6割増えた。一方、学習と推論の計算費用が売上を上回る年が続き、資金調達と起債で埋めている。

上場企業の開示への出現は2,827件で対話型AIでは最多。企業が「導入した」と書く道具として基準になっている。投資家が見る指標は利用者数より「有料ライセンス数」と「API の従量売上」で、前者は席単価が決まっているぶん売上に直結する。

ChatGPT と同じ対話型AIで、長い文書を丸ごと読ませる用途とコードを書く用途で企業の採用が多い。使い方の最小単位は同じく「1つの問いに1つの答え」だが、契約書やレポートを貼って「要点を10行で」と頼む使い方に向く。

2026年9月時点の現行世代は Opus 5 (最上位)・Sonnet 5 (標準)・Haiku 4.5 (軽量)、その上に Fable 5.1 がある。段が上がるほど1回の答えに使う計算量が増える。個人向けは無料、Pro 月20ドル、Max 月100ドル。

開発者向けの Claude Code は端末の中で動き、リポジトリ全体を読んで修正案を出す。「対話の窓口」ではなく「作業の場に住み着く道具」で、これがこの会社の収益の中心になっている。

訓練法に特徴がある。人間が答えを1つずつ採点する代わりに、あらかじめ書いた原則の文書に照らしてモデル自身が答えを修正する (憲法AI)。採点者の人件費を抑えつつ有害な出力を減らす狙いで、答えが慎重で断り方が丁寧なのはこの訓練の癖でもある。

API の料金は100万トークンあたり入力/出力で Haiku 4.5 が1ドル/5ドル、Sonnet 5 が2ドル/10ドル、Opus 5 が5ドル/25ドル、Fable 5.1 が10ドル/50ドル。出力が入力の5倍高いのは、出力の生成がメモリ帯域に縛られて計算機を長く占有するためで、第II部で扱ったデコードの性質がそのまま値段になっている。

2026年9月1日に予定されていた Sonnet 5 の値上げ (3ドル/15ドル) は見送られた。モデルの世代が上がるたびに同じ性能の単価が下がる一方、最上位の段は上がる。「同じ仕事を安く」と「より難しい仕事を高く」が同時に進む。

アンソロピックは非上場で、大口の出資者はアマゾン (AMZN) とアルファベット (GOOGL)。日本の投資家が触れる経路はこの2社の株式だが、両社の売上に占める比率は小さく、出資の評価損益として決算に現れる。

2026年初めの年換算売上高は約140億ドルと報じられ、2025年半ばの30億ドルから約4.7倍。収益の中心は API の従量課金で、個人の定額より法人の呼び出し量に依存する。企業がコード生成をどれだけ内製の工程に組み込むかが売上を決める。

上場企業の開示への出現は検索上限の1万件に達した (Claude は人名と同じ綴りで件数は測れない)。出現の多さより、アマゾンとアルファベットの決算に出る出資額と、両社のクラウドで Claude がどれだけ使われているかを追うほうが実態に近い。

グーグルの検索・Gmail・文書に組み込まれた対話型AI。単独のアプリとしても使えるが、多くの人は検索結果の上に出る要約 (AI Overviews) として、意識せずに使っている。月25億人がこの要約を目にする。

2024年2月8日に Bard から改名した。古い一覧に Bard と Gemini が別々に並ぶのはこのためで、名前で数えると1本が2本になる。

個人向けは無料、Google AI Pro 月19.99ドル (5TBの保存容量と YouTube Premium Lite を同梱)、Google AI Ultra 月200ドル。「AIだけ」を売らず、既に払っている保存容量や動画の契約に束ねる売り方が特徴である。

モデルは Gemini 3 系列 (2025年11月18日) で、精度の Pro と速さの Flash の2本立て。2026年9月の 3.8 Flash は自律的に作業を進めるエージェント向けで、安い側のモデルに長時間の作業を任せる方向へ寄せている。

最大の差はハードウェアにある。グーグルは自社設計のAI半導体 TPU で学習と推論を回すため、エヌビディアの GPU を市場価格で買う競合より、同じトークンを出す原価を低くできる。第III部のトークン原価の式で、原価の項だけが小さい。

検索と一体化した副作用として、要約が出ると元の頁が読まれなくなる。ウェブの情報を作る側 (報道・専門サイト) の流入が減り、要約の材料そのものが細る循環が指摘されている。本サイトのような一次資料を扱う媒体にとって、これは直接の経営環境になる。

提供元のアルファベットはナスダック上場 (GOOGL) で、10本のなかで日本の投資家が最も直接に触れられる。2026年7月22日の決算説明で Gemini アプリの月間利用者は9億5,000万人、法人向け Gemini Enterprise は2,800社超・800万席超と示した。

収益の型は「広告を守る」が第一で、AIそのものの売上は Google Cloud (2026年に入り年換算で数百億ドル規模) と定額契約に分かれる。検索広告が要約に置き換わる速さと、クラウドのAI売上が伸びる速さのどちらが速いかが、この会社の評価を決める。

上場企業の開示への出現は検索上限の1万件 (星座名と同じ綴り)。出現回数より、アルファベット自身が四半期ごとに開示する利用者数・ライセンス数・クラウド売上で追える。10本のなかで唯一、実体を当局への提出書類で直接読める製品である。

Word・Excel・Teams・Outlook の中で動く対話型AI。会議の記録を要約する、メールの下書きを書く、表の数式を作る、という「業務ソフトの中の作業」を代行する。2023年11月15日に Bing Chat から改名した。

同じ Copilot の名でも、Microsoft 365 Copilot (業務ソフト用)、GitHub Copilot (コード用)、Copilot Studio (自社のエージェントを組む道具)、Security Copilot は別製品で、料金も別である。一覧で「Copilot」を1本に数えると4本が混ざる。

個人向けの Copilot Pro (月20ドル) は2025年末に販売を終え、既存の契約者も2026年8月1日で終了した。会社は個人向けを縮め、法人のライセンス数へ絞っている。

モデルは自社のものとオープンAIのものを組み合わせる。技術の核心はモデルではなく権限にあり、利用者が業務ソフトで見てよい文書・メールだけをモデルに渡す仕組みを Microsoft 365 の既存の権限設定で実現する。企業が導入を決めやすいのは、この権限の引き継ぎがあるからである。

2026年に加えた Agent 365 は、1人に1つの補助ではなく、部署ごとに何十体ものエージェントを組織で管理する前提に立つ。「人がAIを使う」から「組織がエージェントを飼う」へ設計が移り、ライセンス課金の単位が人からエージェントへ広がる。

限界は、利用者の権限が雑だと機密がAI経由で漏れる点にある。導入の前提として、社内の文書に誰がアクセスできるかの棚卸しが要り、これが導入の時間と費用の大半を占める。

マイクロソフトはナスダック上場 (MSFT)。2026年4月29日の第3四半期決算で、AI事業の年換算売上高が370億ドル (前年比123%増) を超え、Microsoft 365 Copilot の有料ライセンス数は2,000万を超えたと示した。会社がAIを独立した事業として金額で開示した最初の例で、日本の投資家はこの数字を四半期ごとに追える。

料金は1人月30ドルの追加 (300人未満は Business 定価21ドル、2026年9月30日まで18ドル)。土台の Microsoft 365 が別に要るため、実際は1人月30〜90ドル。ライセンス数が2,000万を超えると、追加料金だけで年換算72億ドル規模の売上になる計算で、AI事業370億ドルの2割弱にあたる。

上場企業の開示への出現は1,407件で3位。業務ソフトへの組み込み型では最も実体が確かめやすく、企業の開示に「Copilot を導入」と書かれる頻度がそのままライセンス数の伸びに対応する。

問いに対してその場でウェブを検索し、出典の番号を付けて答えを書く「答えを返す検索エンジン」。対話型AIに多い「出典のない答え」を、頁を示すことで減らす。

基盤モデルは自社で作らず、オープンAI・アンソロピック・グーグルのモデルを問いの種類で切り替える。自社で持つのは検索の索引と、どの頁を信じるかの順位付けである。

無料、Pro 月20ドル、Max 月200ドル。2025年7月9日に自社ブラウザ Comet を出し、頁の要約や予約の代行を載せた。

仕組みは検索拡張生成 (RAG)。①問いを検索語に変換して複数の検索を走らせ、②取れた頁を読み、③引用番号を付けて要約する。誤りが出るのは①で検索語がずれた時と、③で頁の内容を取り違えた時で、出典が示されていても中身が合っているとは限らない。

他社のモデルを借りる構造は、モデルの値下げが利益に直結し、値上げがそのまま原価になる。自社モデルを持つ4本と違い、この会社の粗利益率は自分で決められない。

ブラウザ Comet は「検索の入り口」を自社で持つ試みで、グーグルの検索と正面から競合する。入口を取れば広告と定額の両方が見えるが、取れなければモデルの借り賃だけが残る。

2022年設立の非上場企業 (米サンフランシスコ)。2026年1月9日の資金調達で評価額230億ドル、3月時点の年換算売上高4億5,000万ドル超 (外部集計)。評価額は売上の約50倍で、成長の継続が前提の値段になっている。

収益は定額 (月20ドル・200ドル) と法人のライセンス数。広告は試験段階で、グーグルの広告売上の規模には遠い。上場は未申請で、日本の投資家が触れる経路は出資者 (ソフトバンクグループなど) の株式に限られる。

上場企業の開示への出現は310件で5位。「検索」を名乗るAIツールのなかで、上場企業の開示に繰り返し出るのはこれだけで、法人での採用が始まっている証拠になる。

ブラウザで資料・広告・動画を作る設計ツール。雛形 (テンプレート) に文字と写真を置き換える道具として始まり、生成AI以前から月間利用者は1億人を超えていた。現在は2億4,000万人超。

2023年に加えた Magic Studio は、文章生成・雛形生成・背景の消去・画像生成をまとめた機能群で、2026年初めまでに累計100億回、月8億回使われた。

無料でほとんどの機能が使え、Pro は月15ドル前後。設計の専門家でない人が、印刷や画面の寸法に合った資料を短時間で作ることが価値の中心である。

技術の核心は「生成」より「配置」にある。生成した画像や文章を、寸法・余白・文字の階層が決まった雛形へ自動で収める部分が時間を縮めている。生成AIは材料を増やしたが、材料を「使える形」にする工程はこの会社の従来の資産で動いている。

2024年に専門家向け設計ソフト Affinity を約3億8,000万ドルで買収し、アドビの Illustrator・Photoshop に相当する製品群を得た。無料の入口から専門用途まで1社で階段を作る戦略で、アドビとの競合が正面になった。

限界は、雛形に依存するぶん「どれも同じ見た目」になりやすい点にある。差別化が要る用途では専門ソフトへ移り、そこで Affinity が受け皿になる設計になっている。

2013年にシドニーで公開された非上場企業。2025年末の年換算売上高は約40億ドル (前年比43%増)、2026年初めの年換算は約55億ドル。評価額は2025年8月の株式売却で420億ドル、社内評価で650億ドル (いずれも報道)。上場は未申請で、日本の投資家が直接触れる経路はない。

収益はほぼ定額とライセンス数で、広告や従量課金に依存しない。利用者2億4,000万人に対し有料比率が1割前後とみられ、有料転換率が上がるかどうかが評価額の根拠になる。

上場企業の開示への出現は4,165件で、10本のなかで1位。対話型AIの ChatGPT (2,827件) より多い。企業が「使っている」と開示に書くのは、業務の手順に組み込まれた道具であって、最も高性能なモデルではない。AIの普及を測る指標として、この事実は覚えておく価値がある。

英文の文法と綴りを直す校正ツール。ブラウザやメールソフトの中で動き、書いた端から下線で指摘する。週間利用者は4,000万人 (報道)。

2025年10月29日に会社名をグラマリーからスーパーヒューマン・プラットフォームへ変えた。製品としての Grammarly は残り、メール (Mail)・文書 (Coda)・エージェント群 (Superhuman Go) と合わせた4製品の1つになった。

無料、Pro 月12ドル前後 (年払いで割引)、Enterprise はライセンス課金。

校正は、規則に基づく検査 (主語と動詞の一致など) と、大量の文章から学んだ確率的な検査 (この語の並びは珍しい) を重ねて誤りを指摘する。生成AI以降は指摘するだけでなく言い換えを書く方向へ広げた。

2024年12月に文書ツール Coda を、2025年7月にメールソフト Superhuman を買収し、社名も変えた。対話型AIの窓口を持たない代わりに「文章が生まれる場所」すべてに同じAIを差し込む設計で、ChatGPT に頼む前の段階を押さえる。

限界は、英語以外の言語で精度が落ちる点と、対話型AIが校正機能を標準で持ち始めた点にある。「校正だけ」の価値は縮み、それが4製品への拡張の理由になっている。

2009年にウクライナ出身の3人が設立し、約8年は外部資金なしで運営した非上場企業。2021年の評価額130億ドル。2025年5月29日にジェネラル・カタリストから10億ドルを、株式を渡さない売上連動の成長資金として調達した。年間売上高は約7億ドル (報道)。

株式を渡さずに10億ドルを得た資金の形は、投資家の側から見ると「将来の売上の一部を先に売った」ことにあたる。評価額を下げずに買収資金を得る手段で、上場前の会社が資本構成を守る方法として覚えておく価値がある。

上場企業の開示への出現は512件で4位。校正ツールとして企業のIT調達に古くから載っており、生成AI以前からの実体を持つ。買収した2製品が同じ調達枠に乗るかどうかが、次の伸びを決める。

文章から画像を生成する専業。初期は Discord (チャットの場) の中でしか使えず、現在はウェブ版がある。V6.1 が既定、V7 が公開試験中で、2026年は動画生成へ広げている。

定額のみで、Basic 月10ドル、Standard 月30ドル、Pro 月60ドル、Mega 月120ドル。無料の段は廃止された。

外部の出資を受けず、40〜60人 (外部集計で幅がある) で運営される点で、10本のなかで最も異質である。

仕組みは拡散モデル。雑音だけの画像から出発し、文章の指示に合うように雑音を少しずつ取り除いて絵に収束させる。1枚に数十段の計算を繰り返すため、対話型AIの1回の応答より計算量が多く、定額制で利用回数に上限が付くのはこのためである。

2025年8月22日にメタと提携し、ミッドジャーニーの「見た目の質」に関する技術をメタの将来のモデルへ使用許諾した。会社を売らず技術を貸す形で、外部資金なしの独立を保ったまま大手の資金を取り込んだ。

限界は、学習に使った画像の権利をめぐる訴訟と、文字の描画や指の本数など細部の誤りにある。前者は業界全体の問題で、判決の方向がこの会社の原価を変える。

2022年にデビッド・ホルツ氏が設立し、外部資金ゼロで年間売上高約3億ドル (外部集計、5億ドルとする推計もある)。上場の予定は示しておらず、出資者もいないため、日本の投資家が触れる経路はない。

収益は定額のみで、利用者の支払いが原価 (GPU の計算費用) を上回る限り黒字が続く。外部資金がないぶん「成長のために赤字を掘る」選択肢がなく、その分だけ料金が高い。

上場企業の開示への出現は89件で7位。画像生成の専業では最多だが、対話型AIや設計ツールより1桁少ない。企業の開示は「画像を作る」道具の名を書くことが少なく、この分野の普及は開示では測りにくい。

異なるソフト同士をつないで「Aが起きたらBをする」を組む自動化ツール。8,000超のソフトに対応する。基本の単位は Zap と呼ぶ流れで、引き金 (表に1行増えた) と動作 (通知を送る) をつなぐ。

無料 (月100回)、Professional 月49ドル (月2,000回)、Team・Enterprise はライセンス数と回数。AIエージェントは別枠の従量課金。

生成AIの道具というより「生成AIの前後をつなぐ配管」で、ChatGPT の答えを表に書き込む、表の更新で Claude に要約させる、といった流れを組む。

資産はソフトごとの API の違いを吸収する接続部品 (1万近く) で、モデルではない。2025年以降に加えた Zapier Agents は毎回モデルに判断させる方式だが、創業者のウェード・フォスター氏は、手順が決まっている流れは決定論的な自動化で回すほうが安く確実だと繰り返し述べている。

「エージェントより流れ図」という立場は、この分野で珍しい。エージェントは同じ入力でも毎回違う経路を通り、トークンを消費し、失敗の再現が難しい。決定論的な流れは同じ入力に同じ出力を返し、原価が読める。業務で使う自動化は後者の比率が高い。

社内でも自社の道具を使い、2026年時点で従業員約800人より多くのエージェントが動いていると公表した。

2011年に米ミズーリ州で設立され、外部資金は初期の約140万ドルだけで成長した非上場企業。2021年1月の株式売却で評価額50億ドル、2026年1〜3月期に年換算売上高4億2,000万ドル超 (外部集計)。上場は未申請。

収益は定額と回数。AIブームで注目されるが、売上の大半は生成AI以前からの自動化で、AIは上乗せである。「AIの会社」として値付けされているか、「配管の会社」として値付けされているかで評価が2倍違う。

上場企業の開示への出現は115件で6位。少額の資金で長く続いた会社らしく、開示にも地味に長く出ている。

ブラウザの中でコードを書き、動かし、公開までできる開発環境。利用者ごとに小さな仮想計算機を用意し、そこでコードを動かす。AI以前は教育用途が中心だった。

2025年以降は「文章で頼むとアプリを作る」エージェントが主力になった。Agent 3 (2025年9月) は自律的に設計・実装・試験を進め、Agent 4 (2026年3月11日) は画面の設計とコードを1つの場所で扱い、コードを書かない利用者が動くソフトを作れることを掲げた。

Starter 無料、Core 月20ドル前後、Teams ライセンス課金。エージェントの利用は使った計算量で別に課金される。

対話型AIのモデルは自社で持たず、複数の外部モデルを切り替えて使う。自社の価値は実行環境と、作ったものをそのまま公開できる導線にある。モデルの借り賃が原価になる点はパープレキシティと同じ構造で、モデルの値下げが利益に直結する。

エージェントが自律的にコードを書く方式は、成功すれば人の工数を桁で縮めるが、失敗の仕方が読めない。2025年には利用者の本番データベースをエージェントが消した事故が公になり、「自律」の範囲に人の確認を挟む設計へ戻した。

限界は、作れるものの複雑さにある。試作と小規模の業務ツールには向くが、大規模な業務システムを1つの対話で作る段階にはない。

2016年にアムジャド・マサド氏が設立し、2024年に米サンフランシスコからフォスターシティへ本社を移した非上場企業。2026年3月11日に4億ドルを調達し評価額90億ドル (6か月前の30億ドルから3倍)、年換算売上高は2億4,000万ドル、年末に10億ドルを目標とする (会社発表・報道)。上場は未申請。

評価額は売上の約37倍。半年で3倍という上がり方は、エージェントの利用が計算量課金で急に伸びたことを映すが、外部モデルの借り賃も同じ速さで増える。粗利益率が開示されないため、投資家は評価額の妥当性を検算できない。

上場企業の開示への出現は65件で10本中最少。会社の規模が急に大きくなったのが2025〜26年で、上場企業の開示に名前が載るには時間差がある。1年後に件数がどう変わるかが、法人での定着を測る先行指標になる。