何が起きたか
Financial Timesが「事情を知る関係者」を情報源として、AnthropicとOpenAIの新たな数字を報じました。Anthropicの年換算売上（annualized revenue）は7月時点で650億ドル。5月の470億ドルからの伸びです。同社はQ2を黒字と宣言したのと同じ算定モデルに基づき、Q3も黒字になると見込んでいます。投資家向けには、年間10万ドル以上を支出する顧客が6,000社あると説明しました。
OpenAI側は、四半期の期中時点で年換算売上が35%増、40億ドル超ではなく400億ドル超（over $40bn）に達しています。年初の低調な立ち上がりの後、7月のGPT 5.6投入が業績を押し上げた、という説明です。
この記事をきっかけに紹介されたのがRamp AI indexです。Rampの法人クレジットカードを使う7万社の請求データからモデル採用状況を推計するもので、2026年7月のAnthropicモデル別支出シェアは、Opus 4.8が28.0%、Sonnet 4.6が8.3%、Fable 5が8.0%、Opus 4.6が6.9%、Sonnet 5が3.6%、Opus 5が3.5%、Opus 4.7が1.7%、Sonnet 4.5が1.3%、Haiku 4.5が1.0%、Opus 4.5が0.7%でした。
なぜ重要か
注目すべきは、売上の数字とこのシェア表が別々の現実を映している点です。売上は年換算で急伸しているのに、支出の中心は最新世代ではなく一世代前のOpus 4.8にあります。Opus 5のシェアが3.5%にとどまるのは、7月24日リリースで7月分の集計期間が1週間ほどしかないためで、この点は妥当と見るべきです。しかしFable 5の8.0%は事情が違います。すでに市場にあるモデルであり、そのコストが採用の足かせになっている——という読み方を、この数字は裏づけています。
つまり、法人のAI支出は「最新・最高性能」に自動的に流れていない。より安い既存モデルが選ばれ続けている、というのがRampの決済データが示す実態です。
点をつなぐ
ベンダー発表の売上と、第三者の決済データは、見ている層が違います。前者は契約や請求の総額、後者は7万社という母集団での実際の使われ方です。年間10万ドル以上を払う顧客が6,000社という数字は、AI支出がすでに「試用」ではなく「予算項目」になったことを示しますが、その予算がどのモデルに配分されているかは別問題です。
Ramp AI indexは推計であり、Rampのカードを使う企業という偏りがあります。それでも、モデル選定が価格で動くという構造は、AIを組み込む側にとって無視できないシグナルです。
💼 事業会社視点：これは自社にどう効くか
日本企業の事業責任者にとっての含意は明快です。「最新モデルに乗り換える」がデフォルト戦略ではないことを、7万社の決済データが示しています。Opus 4.8が28.0%で最大シェアを保ち、より高価なFable 5が8.0%にとどまる——これは、性能ではなく単価が採用を決めている場面が多いという事実です。
SaaS事業者は、原価に直結するモデル選定を「最新版に追随」ではなく、機能単位でのモデル使い分けとして設計し直すべきです。要約や分類にOpus級を使い続けているなら、粗利をそのまま削っています。ECなら、商品説明生成やレビュー要約のような大量・定型処理と、接客チャットのような品質勝負の領域で単価を分けるのが実務解です。
受託開発・SIerは、提案書に「最新モデル採用」と書くことの説得力が落ちる局面に入ります。顧客が問うのは推論単価あたりの成果です。モデル切替を前提としたアーキテクチャ（プロバイダ抽象化、プロンプトのモデル非依存化、A/B評価の仕組み）を提供できるかが差になります。
経営層が今週やるべきは一つ。自社のAI関連請求を機能別・モデル別に分解し、Ramp的な内部指標を持つことです。年間10万ドル超を払う6,000社の一角に自社が入るなら、その配分は経営マターです。