AIの会社のAnthropicが、米国の株式市場への上場を申請しています。11月10日に出した申請書の修正版には、売上や顧客の支払いの数字が細かく書かれています。同じ申請書の中で、Anthropicは作業1件あたりの費用を下げてきたと書き、1年前からの顧客の支払いは大きく増えたと書いています。売る側が書いたこの二つの数字を、使う側の請求書から読みます。
① 事実
Anthropicは、ChatGPTと並ぶ対話型AI「Claude」の開発元です。上場の申請書（S-1。米証券取引委員会に出す、事業と財務の説明書）は、10月26日に公開され、11月10日に2回目の修正版が出ました。申請書は、売る側が投資家に向けて自社を説明する文書です。
Anthropicの売上は、1年で約12倍になりました
Anthropicは、ナスダック（米国の株式市場の一つ。IT企業が多く上場しています）に「ANT」の記号で上場を申請しています。1株の想定価格は70〜78ドルです。会社の形は公益法人（PBC＝株主の利益と、定款に定めた公益の両方を考えることが求められる会社）です。
2026年7〜9月の3か月の売上は、170億ドルでした。前年同期と比べて1,127%増えています。2024年10〜12月の3か月は、1億9,700万ドルでした。
Anthropicは、作業1件の費用を下げると利用が増える、と書いています
申請書は、顧客の作業1件あたりの費用を下げてきたと書いています。9月に出したOpus 5.5では、前のOpus 5と比べて約40%下がったとしています。
申請書は続けて、作業1件の費用が下がると利用が増え、それがClaudeの広がりにつながると書いています。計算の効率が良いので、利益率を保ったまま下げられる、とも書いています。売上が1,127%増えた同じ期間に、計算資源とインフラの費用の伸びは382%でした。
費用が下がる理由は二つ挙がっています。新しいモデルが同じ作業を効率よくこなすことと、値下げです。どちらがどれだけ効いたかは作業によって違う、と書かれています。過去の例として、2025年11月にOpus 4.5を出したあと、売上の前の3か月と比べた伸びが48%から132%に上がったことも挙げています。
1年前から従量で使っている顧客は、合わせて約9倍払っています
Anthropicの主な課金は、「pay-for-intelligence」と呼ぶ従量制です。使った量をトークン（AIが文章を処理する単位。日本語ではおよそ1〜2文字）で数え、選んだモデルごとの単価をかけます。申請書は、売上の大半がこの形だとしています。
申請書には、正味収益維持率（既存の顧客からの売上が、1年でどれだけ増えたかを示す指標）が約900%と書かれています。1年前の3か月に支払いがあった顧客が、直近の3か月に、合わせて約9倍払っているという計算です。定額で使うPro・Max・Ultraの契約者は、この計算から除かれています。
申請書は、利用の広がり方の例も挙げています。会社向けの契約のClaude Enterpriseで、開発の道具のClaude Codeを使わない人の支払いは、月平均75ドル未満でした。Claude Codeを使う上位5%の人は、その約20倍払っています。
Anthropicの売上の4分の3は、年10万ドル以上払う顧客からです
2026年9月までの12か月で、年10万ドル以上払った顧客は1万1,900を超え、売上の74%を占めています。残りの26%は、年10万ドル未満の約4,000万の顧客からです。年100万ドル以上の顧客は1,900を超え、1,000万ドル以上は約250です。
申請書のリスクの欄には、上位5社で売上の約25%を占めると書かれています。大口の顧客の多くは長期の契約を結んでおらず、いつでも支払いを減らせる、とも書かれています。従量の売上は、顧客がより安いモデルへ利用を移すと減りうる、という記載もあります。
② 構造
Anthropicの申請書は、売る側が、作業1件の費用と顧客の支払いを並べて書いた文書です。本紙はVol.39で、AIの値段が下がっても請求書は増えうる、という調査会社の予測を扱いました。今回の申請書は、同じ動きを売る側の実績として書いています。使う側の請求書がどちらに動くかを、申請書の記載から読みます。
単価の値下げは、使う量の増加として返ってくると読めます
Vol.39では、調査会社のGartnerが、AIが自分で考えて動く使い方では、作業1件あたりの推論（AIが答えを出すための計算）のコストが2028年までに5倍以上に増えると予測していました。Gartnerはこれを「推論のパラドックス」と呼びました。単価が下がるほど、使い方が重くなり、支払いは増える、という見方です。
Anthropicの申請書は、この動きを売る側から書いています。申請書の筋は、作業1件の費用を下げると、顧客が利用を増やし、売上が伸びるというものです。1件あたり4割下がったことと、従量の顧客の支払いが1年で約9倍になったことは、申請書の中では矛盾していません。値下げは、請求書の減額より、使う量の増加として返ってきていると読めます。
「作業1件あたり」は、売る側が測っている単位だと読めます
申請書は、作業1件（task）が何を指すかを用語の説明の中で定義していません。どのくらいの作業を1件と数えたのかは、この申請書からは分かりません。
使う側の請求書に載るのは、トークンの量とモデルの単価です。作業1件の費用は、売る側が自社のモデルを比べるときの物差しで、使う側の請求書の上には出てこないと読めます。
定額の契約は、約9倍の数字の外にあります
約900%という数字は、定額の契約者を除いて計算されています。定額の契約は、使う量が増えても、毎月の支払いは変わりません。
同じAIを使っていても、定額で使う部分と、従量で使う部分では、請求書の動き方が違うと読めます。申請書がリスクに挙げている、より安いモデルへ利用を移す動きも、従量の側で起きる話です。
③ 自分事
作業1件あたりの費用は、使う側からは測れません
当社では、開発にも、お客さんと一緒に作り続けている仕組みにも、AIのモデルを使っています。作業1件あたりという単位は、当社の側では計測できない、というのが海老沢の見方です。当社に見えているのは総額で、その総額は増えています。
当社は、開発で省力化できた分を、自社の販促に充てています
当社には、開発以外の作業がほとんどありません。残るのは経理の処理と行政の手続きくらいで、どちらもあまり省力化できません。経理は中身を精査する必要があり、行政の手続きは書類を手書きしたり窓口に足を運んだりするので、減りません。それ以外の作業は、開発の範囲に収まります。
開発が省力化できた分で、当社は自社のマーケティングと販促を新しく始めました。AIで仕事が大きく増えた、とも言えます。
当社は、避けてきた定型の大量作業に、正面から取り組めるようになりました
当社は、人を大勢並べてこなす労働集約型の定型作業が発生しないように、仕事を組んできました。お客さんの側にも発生しないように組んできました。その作業をやらずに済む第三の選択肢を、常に考えてきました。
AIエージェント（人が逐一指示しなくても、自分で手順を判断して動くAI）が使えるようになって、そうした作業を避ける必要が無くなりました。AIが無ければ選べなかった現場の組み立てを、選ぶようになっています。作業は、この意味でも増えています。
申請書が書く「作業1件の費用が下がると利用が増える」は、当社では、取り組む仕事そのものが増える形で起きています。
従量の利用は、お客さんのシステムへのAIの組み込みで増えています
当社が従量で使う分は、お客さんと一緒に作り続けている仕組みに、AIを組み込む仕事が進んで増えました。去年は、従量で使うのはごくわずかでした。増え方は、300倍ほどです。
申請書の約9倍は、1年前から使っていた顧客の合計です。去年ほとんど使っていなかったところから始まれば、倍率はそれよりずっと大きくなります。
開発は定額、モデルは作業ごとに使い分けています
当社の開発では、定額の契約だけを使っています。申請書の約9倍の数字は定額の契約者を除いているので、当社の開発の利用は、その数字の外にあります。
モデルは、作業ごとに使い分けています。申請書がリスクに挙げている、安いモデルへ利用を移す動きは、使う側から見れば、作業ごとの使い分けです。
AIを組み込んだ仕組みが社内にあるなら、その仕組みの請求が定額か従量か、従量ならどのモデルで計算されているかを作った人に訊いてみると、来年の請求書がどちらに動くかの見当がつきます。
今月のモデル
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ライトノベル「ようこそ、東京ネット工務店へ」
海老沢が執筆している、IT業界のお仕事小説です。毎号1話ずつご紹介します。
〈第三部 第73章「これでいい」〉
次の週、桜井は海老沢と一緒に、Sの社長に会います。内製を支えたいと話す桜井に、社長は、もう内製には懲りた、まるごと面倒をみてほしい、と言います。
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小説を書いている理由
この小説は、もともと、社内の教育のために書き始めました。うちの会社——東京ネット工務店で、新しく入った人間に、この仕事の考え方を伝えるための、いわば教材でした。戦略の階層とか、取捨選択とか、口で言っても、なかなか伝わりません。だったら、物語にして読んでもらったほうが早い。そう思って、書き始めました。
ところが、いろいろあって、その教材が、要らなくなってしまいました。理由は、いろいろあります。ここには、書ききれません。ただ、宙に浮いてしまった原稿を、捨てるのも惜しくて、何度も書き直しながら、今度は、教材ではなく、ただ読んで面白い、お仕事小説として、作り直していきました。
https://www.netkomuten.tokyo/channels/atogaki/articles/atogaki-1
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