ChatGPT は月間アクティブユーザー数が 15 億人に達し、他社を大きくリードしています。 50社が6か月間競争し、そのうち80％が自社で立ち上げた企業だった

生成 AI が人気を集め始めてほぼ 1 年が経ちましたが、そろそろ年次総括の時期が来ています。

最近、海外のウェブサイトが過去 1 年間のすべての生成 AI データを集計し、ChatGPT がはるかに優れていることを発見しました。

もちろん、この結果は驚くべきものではありません。

ご存知のとおり、過去 1 年ほどで生成 AI が爆発的に登場し、統計上の Web サイトの約 80% は以前は存在しなかったものになりました。

このリストには、生成型 AI に取り組んでいる 50 社が含まれています。興味深いことに、そのうち以前はテクノロジー大手だった企業はわずか 5 社です。つまり、残りの約40製品は、ほぼすべてテクノロジー系スタートアップ企業によって開発されていることになります。

これには ChatGPT も含まれます。設立企業であるOpenAIは2015年に登録を完了したが、近年になって徐々に世間の注目を集めるようになった。

2019 年以前、OpenAI は非営利の研究機関でした。

GPT-3は2020年に、DALL-Eは2021年にリリースされ、OpenAIはゆっくりと変革を始めました。

最も有名な ChatGPT は、昨年末にバージョン 3.5 をリリースしたばかりです。

次に、この統計をさらに詳しく見て、生成 AI で最も人気のある 50 製品を見てみましょう。

資金調達

今年 3 月、GPT-4 のリリースによりインターネットは爆発的な人気を博しました。 ChatGPT は、月間アクティブユーザー数が最速で 1 億人に到達したアプリケーションにもなりました。

生成AIという言葉が一般の人々の間で日常的に話題になるようになったのは、GPT-4が普及してからであると言えます。

SimilarWebからは、今年6月時点の各種生成AIのトラフィックデータを見ることができます。それだけでなく、海外の業界関係者はトラフィックデータに基づいて上位50製品をランク付けし、トラフィック増加の主な原因を含め、これらの製品の時間の経過に伴う線形成長を分析しました。

ChatGPT から少し離れて、生成 AI の業界全体の展望に焦点を当ててみましょう。

ここで説明する必要がある小さな詳細があります。現在、ほとんどの製品は Web サイトを通じてのみ使用でき、モバイル アプリに依存する製品は多くありません (ChatGPT APP バージョンがリリースされる前にどれほど人気が​​あったかを思い出してください)。

したがって、公平を期すためには、アプリを通じてリストに載った企業のトラフィックデータが完全に含まれ、誰も取り残されないようにする必要があります。

この部分のデータは Sensor Tower から取得したもので、日付も今年 6 月までとなっています。

もちろん、厳密さを保つために、ランキングサイトでは、この製品ランキングは大まかな垂直傾向と水平カテゴリレビューのみを提供し、それ以上の参考価値はないと述べています。

冒頭で述べたように、これら 50 製品のうち 80% は、生成 AI の登場以前には存在しなかった製品です。

Google の Bard、Quora の Poe、Course Hero の QuillBot、123RF の Pixlr、Microsoft の Clipchamp を除く他の 45 製品は、ゼロからスタートして急速に成長したと言えます。

PitchBook のデータによると、残りの約 40 社のうち、約 48% は実際に「ゼロからスタート」しており、外部からの資金援助は一切受けていない。

これは、別の観点から見ると、AI 業界のちょっとした秘密も明らかにしています。つまり、お金も人も少ないと、他に何もできないが、AI はまだ可能だということです。

もちろん、お金や人がいなくても、テクノロジーは必要であり、足りないものは何か他のもので補わなければなりません。

これら 48% の企業とは対照的に、15% の企業は設立時に少なくとも 5,000 万ドルの創業資金を受け取っています。

上図からわかるように、資本金が0の企業が圧倒的に多いです。

ここではさらに分析を行う必要があります。お金のある会社とお金のない会社の主な違いは何ですか?

業界に詳しい友人は、AI 製品開発で最もコストがかかる部分はモデルの構築とトレーニングであることを知っています。このプロセスには数百万ドルの費用がかかる可能性があります。

上位50社では、以下のような状況が発生しました。

独自のモデルをゼロからトレーニングする

既存のモデルを微調整する

既存のモデルに基づいてフロントエンドの消費者向けユーザーインターフェースを構築する

しかし、その比率は異なります。上位10製品のうち、半数は独自のモデルを開発し、4つは既存のモデルを微調整したもので、上記の3番目の状況に該当するのは1つだけでした。

独自のモデルを所有する企業が調達した資金の平均額は 9,800 万ドルであり、これはモデルのトレーニングにどれだけの費用がかかるかを示すのに十分な数字です。なお、9,800万という数字はChatGPTを除いた数値です。

OpenAIは113億ドルを調達しました。これを平均すると、非常に大きな数字になります。

対照的に、既存のモデルを微調整した企業は平均2,000万ドルを調達しました。フロントエンドインターフェースのみを構築する最後のタイプの平均資金調達額はわずか 900 万ドルです。

製品フロー

次は各製品のユーザートラフィック状況です。

以下の統計チャートからわかるように、ChatGPT はトップ 50 製品全体のトラフィックの 60% 以上を占め、月間訪問数は推定 16 億回、月間ユーザー数は 2 億人と、際立っています。

これにより、ChatGPT は史上 24 番目に訪問数の多い Web サイトになりました (実際には AI 関連の Web サイトだけでなく、すべての Web サイト)。

2位のCharacterAIは、ChatGPTのトラフィックの約21%を占めています。 ChatGPTと比較することはできませんが、その後ろにある製品と比較すると、2位は依然として非常に安定しています。

特にモバイルデバイスでは、CharacterAI の 1 日あたりのアクティブ ユーザー数は ChatGPT に匹敵し、CharacterAI の維持率はさらに高くなっています (データ ソース: Sensor Tower)。

もちろん、これは生成 AI 製品の内部比較にすぎません。 ChatGPT の現在のトラフィックは Reddit、LinkedIn、Twitch と同程度と推定されていますが、Wh​​atsApp、YouTube、Facebook などの他のソーシャル メディア大手に比べるとまだはるかに遅れをとっています。

一般的な大規模言語モデルを搭載したチャットボットは、上位 50 の総トラフィックの 68% を占めています。 ChatGPTに加えて、同様のチャットボットにはGoogleのBardやQuoraのPoeがあり、どちらもトップ5にランクされています。

しかし、ここ数か月で、AI コンパニオン (CharacterAI など) とコンテンツ生成ツール (Midjourney や ElevenLabs など) という 2 つの主要なカテゴリが登場し始めました。

テキスト生成に加えて、画像生成がトラフィックの 41% を占めています。次は専門的な AI ライティングツールが 26% を占め、続いてビデオ生成製品が 8% を占めています。

上記のものに加えて、モデルハブのカテゴリも最近ますます人気が高まっています。トップ 50 に 2 つの席しかありませんが、トラフィックはかなりあります。

たとえば、「Civitai」と「Hugging Face」はどちらもトップ 10 にランクインしました。

通常、ユーザーはこれらの Web サイトにアクセスしてモデルをダウンロードし、ローカルで実行します。したがって、ネットワーク トラフィックの統計は実際の使用量よりも低くなる可能性があります。

将来のビジネスチャンス

生成 AI は昨今非常に人気がありますが、実際のところ、このケーキは分割できるほどには至っていません。

スタートアップ企業の場合、まだほとんどの企業が取り組んでいない AI モデルのカテゴリがいくつかあります。

例えば、下の図は各分野における1位と2位の差を示しています。

左端のコンパニオン AI を除いて、フィールド内のビッグ ブラザーのトラフィックは、セカンド ブラザーの 40 倍以上であることがわかります。これらのアナロジーの残りの部分では、セカンド ブラザーとビッグ ブラザーの間のトラフィックのギャップはそれほど大きくありません。

棒グラフの右側に行くほど、この傾向が強くなります。右端の音声生成製品と同様に、基本的に各社とも互角であり、後発企業にはまだ多くの余地があり、現在のギャップは克服できないものではありません。

もちろん、製品が細分化傾向を示し始めていることもわかります。

つまり、特定のユースケースにフォーカスした製品が一般的になりつつあるということだ。大手各社が一般的なモデルや製品に注力していたこれまでの状況と比べると、今後は特化がトレンドになるかもしれない。

画像生成分野を例に挙げると、現在、Midjourney は業界で比較的主導的な地位を占めていますが、後発の企業も多くあります。

次の統計チャートは、Midjourney と Leonardo の訪問者ユーザー数の比較を示しています。

規模はまだ比較できないものの、レオナルドの成長の勢いは無視できない。ミッドジャーニーが着実に成長を続ける一方で、レオナルドは何百万人ものユーザーを奪い取ってきた。

ユーザー料金

過去 5 年間、多くの消費者向けアプリが買収の渦に巻き込まれてきました。プラットフォームを移行する能力（例えば、インターネットからモバイルデバイスへ）がないため、新しい製品を開発する動機を持つことは困難です。

同時に、新規顧客を獲得することの難しさやコストは増大しており、ほとんどの企業は長期的な視点で考える必要があります。

そして、これらすべては生成 AI によって変化しました。

リストに載っている 50 社のほとんどはマーケティングにお金を払ったことがなく、独自の手段で多くの無料トラフィックを獲得しています。

口コミや露出を増やすために、通常は電子メールを送信したり、Reddit や Discord などのアプリでユーザーにプライベート メッセージを送信したりします。

これらの企業の下位 25% の場合、有料広告とマーケティングから得られるトラフィックはおそらく 2% 未満です。

一方、非生成型AI製品の場合、有料マーケティングが70%を占めており、広告なしでは販売できません。

そして、ユーザーは生成 AI に対して喜んでお金を払います。リストに載っている企業の90%は利益を上げており、基本的にユーザーサブスクリプションモデルを採用しています。

月額払いのユーザーの場合、リストに掲載されている企業の製品から得られる平均月収は 21 ドル、年間では約 252 ドルとなります。

実際、これは AI 以外の製品のサブスクリプション料金よりも高額です。たとえば、私たちがよく知っている言語学習アプリ Duolingo の料金は、平均して月額 10 ドルだけです。

生成AIは多くの新たな価値を生み出しており、ユーザーの支払い意欲も高いと言えます。

インターネットかモバイルか？

最後にお話ししたいのは、将来の生成 AI が主にインターネットをベースにしたものになるのか、それとも携帯電話やタブレットなどのモバイル デバイスをベースにしたものになるのかということです。

ChatGPT がオフライン アプリを開発するのにどれくらいの時間がかかったか覚えていますか? 約 6 か月です。

しかし、画像生成の分野では、サードパーティのアプリケーションプログラミングインターフェースが存在するため、APPを起動するための敷居はそれほど高くなく、むしろかなり低いとさえ言えます。

そこで疑問なのは、なぜもっと多くの AI 企業がモバイル デバイスでビジネスを行わないのかということです。

その答えは、インターネットとブラウザが最も幅広いユーザーにリーチするための出発点であるということかもしれません。多くの AI スタートアップは小規模なチームで構成されており、モバイル側にあまり多くのエネルギーとリソースを投入したくない場合があります。

したがって、リストから判断すると、50 社のうち 15 社のみが独自のモバイル アプリを持っており、モバイル端末によってもたらされるトラフィックはインターネットの 10% 未満である可能性があります。

もちろん例外が3つあるので、具体的に紹介します。

1 つはプロのデザイン スタジオ アプリの PhotoRoom で、トラフィックの 88% がモバイル アプリから発生しています。 AI コンパニオンの兄貴分である CharacterAI も同様で、トラフィックの 46% がモバイル デバイスから発生しています。

また、テキスト読み上げ製品である Speechify のトラフィックの 20% はアプリから来ています。

88%、46%、20% は、前述の 10% 未満と比較するとすでに最高です。

しかし、ネットユーザーの中には、人々が携帯電話やタブレットに費やす時間は実際には増えていると予測する人もいます。関連統計によると、ユーザーはインターネットよりもモバイルデバイスに平均36分多く費やしています。

おそらく、生成 AI は将来モバイル デバイスで活躍するでしょう。