エンタープライズの生成AI支出は2025年にUSD 370億に達し、わずか1年で3倍に膨らんだ一方、EBITの5%以上をAIによるものと説明できる組織は全体の約5.5%にとどまる。 この導入と測定可能な成果の間にあるギャップこそ、2026年のエンタープライズAIを象徴する事実だ。導入自体は組織の88%に達し、ほぼ飽和状態に近づいている。モデルのシェアも一変し、Anthropicが企業利用の40%を獲得してOpenAIの27%を上回った。そして購入は構築を決定的に上回り、ユースケースの76%を占めるに至った。以下のデータは、Menlo Venturesのエンタープライズ調査、McKinseyのState of AIグローバル調査、Stanford HAIの2026年AI Indexに基づいている。
要点まとめ
- エンタープライズの生成AI支出は2025年にUSD 370億に達し、前年比3.2倍に増加(Menlo Ventures)
- 2024年のUSD 115億、2023年のUSD 17億からの増加(Menlo Ventures)
- エンタープライズAIは今や世界のSaaS市場全体の約6%を占める(Menlo Ventures)
- アプリケーションにUSD 190億、インフラにUSD 180億が投じられた(Menlo Ventures)
- Anthropicが企業のLLM利用で40%を占めて首位、OpenAIの27%、Googleの21%を上回る(Menlo Ventures)
- コーディング分野ではAnthropicが54%を占め、OpenAIの21%を上回る(Menlo Ventures)
- オープンソースモデルのシェアは19%から11%へ低下(Menlo Ventures)
- ユースケースの76%が購入されるようになり、2024年の比率を逆転(Menlo Ventures)
- 組織の88%が何らかの形でAIを使用(McKinsey、Stanford HAI)
- 79%が少なくとも1つの業務で生成AIを活用(McKinsey)
- EBITへの影響をAIによるものと答えたのはわずか39%で、その大半が5%未満(McKinsey)
- 約6%がAIの高パフォーマー企業に該当(McKinsey)
- エンタープライズの本番システムのうち真のエージェント導入はわずか16%(Menlo Ventures)
- 世界の企業によるAI投資額はUSD 5817億に達し、130%増加(Stanford HAI、2026年)
1. 支出:3倍増がさらに3倍増に
3年連続でおよそ3倍という成長は、通常のソフトウェア導入曲線ではない。支出は2023年のUSD 17億から2024年にはUSD 115億、2025年にはUSD 370億へと拡大した。 このカテゴリーは、商業的に存在してからわずか3年ほどで、世界のSaaS支出全体の約6%を占めるまでになった。比較として、Stanford HAIはインフラや研究も含めた世界全体の企業AI投資額(エンタープライズ向けソフトウェア購入だけではない)をUSD 5817億と推計している。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| エンタープライズ生成AI支出、2025年 | USD 370億 | Menlo Ventures |
| エンタープライズ生成AI支出、2024年 | USD 115億 | Menlo Ventures |
| エンタープライズ生成AI支出、2023年 | USD 17億 | Menlo Ventures |
| 前年比成長率 | 3.2倍 | Menlo Ventures |
| 世界のSaaS市場に占める割合 | 約6% | Menlo Ventures |
| 世界の企業AI投資額、2025年 | USD 5817億、130%増 | Stanford HAI、2026年 |
| 生成AIへの投資額 | USD 1709億、404%増 | Stanford HAI、2026年 |
| ARRがUSD 10億を超える製品数 | 少なくとも10 | Menlo Ventures |
| ARRがUSD 1億を超える製品数 | 50 | Menlo Ventures |
| 調査サンプル | 米国企業の意思決定者 約500人 | Menlo Ventures |
| 調査実施期間 | 2025年11月7日から25日 | Menlo Ventures |
この2つの投資額は異なるものを測定しており、単純に合算したり比較したりすべきではない。Menloは企業がAIソフトウェアに支払う金額を集計し、Stanfordは世界全体がAI全般に投じる金額を集計している。出典:Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise。
2. 実際にお金が向かう先
アプリケーションとインフラがほぼ半々に分かれているのは、構造的に見て意外な結果だ。アプリケーションにはUSD 190億、インフラにはUSD 180億が投じられ、インフラのうち基盤モデルのAPIだけでUSD 125億を占めている。 アプリケーションの内訳では、コパイロットが横断型支出の中心でUSD 72億、つまりこのカテゴリーの86%を占める一方、業界の注目を集めるエージェントプラットフォームはUSD 7.5億にとどまった。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| アプリケーション層の合計 | USD 190億 | Menlo Ventures |
| インフラ層の合計 | USD 180億 | Menlo Ventures |
| 基盤モデルAPI | USD 125億 | Menlo Ventures |
| モデル学習インフラ | USD 40億 | Menlo Ventures |
| 横断型AIアプリケーション | USD 84億、5.3倍増 | Menlo Ventures |
| 横断型のうちコパイロット | USD 72億、86% | Menlo Ventures |
| 横断型のうちエージェントプラットフォーム | USD 7.5億、10% | Menlo Ventures |
| 部門別AI | USD 73億、4.1倍増 | Menlo Ventures |
| 部門別のうちコーディング | USD 40億、55% | Menlo Ventures |
| 業界特化型AI | USD 35億、ほぼ3倍増 | Menlo Ventures |
| 業界特化型のうちヘルスケア | USD 15億、43% | Menlo Ventures |
| 業界特化型のうち法務 | USD 6.5億 | Menlo Ventures |
部門別支出の55%をコーディングが占めることは、ソフトウェアエンジニアリングがAI購入で本当に大きな規模に達した唯一の職能であることを示している。マーケティング、カスタマーサクセス、IT運用はいずれもUSD 10億に届いていない。推論コストの経済性についてはAI推論コスト統計で詳しく扱っている。出典:Menlo Venturesのエンタープライズ AIレポート PDF。
3. モデルの市場シェアが逆転
2023年まで続いていたプロバイダーの序列は完全に逆転した。Anthropicは企業のLLM利用で40%に達し、1年前の24%、2023年の12%から上昇した一方、OpenAIは2023年の50%から27%へと低下した。 Googleが7%から21%へ伸びたことが、この同じ変化の3つ目の要素だ。集中度は非常に高く、この3社だけで88%を占める。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| Anthropicの企業シェア、2025年 | 40% | Menlo Ventures |
| Anthropicのシェア、2024年 | 24% | Menlo Ventures |
| Anthropicのシェア、2023年 | 12% | Menlo Ventures |
| OpenAIの企業シェア、2025年 | 27% | Menlo Ventures |
| OpenAIのシェア、2023年 | 50% | Menlo Ventures |
| Googleの企業シェア、2025年 | 21% | Menlo Ventures |
| Googleのシェア、2023年 | 7% | Menlo Ventures |
| 上位3社の合計 | 88% | Menlo Ventures |
| コーディング業務でのAnthropicシェア | 54% | Menlo Ventures |
| コーディング業務でのOpenAIシェア | 21% | Menlo Ventures |
| オープンソースモデルのシェア | 11%、19%から低下 | Menlo Ventures |
| 中国製オープンソースモデル | LLM利用全体の1% | Menlo Ventures |
オープンソースのシェアが19%から11%に落ち込んだことは、一般的な見方に反している。中国製オープンソースモデルのシェアが1%というのも、ベンチマーク性能を踏まえると際立って低い。オープンソースを巡る文脈はオープンソースAI統計にまとめている。出典:Menlo Ventures, 2025 State of Generative AI in the Enterprise。
4. 購入が構築に勝った
自社構築か購入かという問いは、2024年にはまだ本当に決着がついていなかったが、今では決着済みだ。2025年にはユースケースの76%が購入され、24%が社内で構築された。これは前年の53対47という僅差の比率を逆転させたものだ。 転換率のデータがベンダーの勝因を説明している。AI関連の商談は47%の確率で本番導入に至り、従来型SaaSの約25%を大きく上回っており、購入者はソフトウェア業界の歴史的な水準よりも良い成果を得ていることになる。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 2025年に購入されたユースケース | 76% | Menlo Ventures |
| 2025年に社内構築されたユースケース | 24% | Menlo Ventures |
| 2024年に購入されたユースケース | 53% | Menlo Ventures |
| 2024年に社内構築されたユースケース | 47% | Menlo Ventures |
| AI商談の本番導入への転換率 | 47% | Menlo Ventures |
| 従来型SaaSの本番導入への転換率 | 25% | Menlo Ventures |
| アプリケーション支出に占めるプロダクト主導型成長の割合 | 27% | Menlo Ventures |
| 従来型ソフトウェアでの同じ数値 | 7% | Menlo Ventures |
| アプリケーション層に占めるスタートアップのシェア | 63%、36%から上昇 | Menlo Ventures |
| 財務・オペレーション分野でのスタートアップシェア | 91% | Menlo Ventures |
| 営業分野でのスタートアップシェア | 78% | Menlo Ventures |
| インフラ層に占める既存大手のシェア | 56% | Menlo Ventures |
レイヤー別の内訳こそが有益な視点だ。スタートアップはアプリケーションで勝ち、既存大手はインフラを握っており、これは前回のプラットフォームシフトとは正反対の展開になっている。出典:Menlo Ventures 2025年レポート発表。
5. 導入は価値創出とイコールではない
ここでエンタープライズAIの物語は居心地の悪いものになる。組織の88%がAIを使用し、79%が少なくとも1つの業務で生成AIを活用しているが、EBITへの何らかの影響をAIによるものと答えたのはわずか39%で、そのほとんどが5%未満だとしている。 5%以上の影響を報告しているのは約5.5%にとどまる。3分の2近くの企業が全社的なAIのスケーリングにまだ着手しておらず、つまり導入率という見出しの数字は、変革ではなくパイロット段階を測っているに過ぎない。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 何らかの形でAIを使用する組織 | 88% | McKinsey |
| 少なくとも1つの業務で生成AIを使用 | 79% | McKinsey |
| 組織的導入率(独立した調査による) | 88% | Stanford HAI、2026年 |
| EBITへの何らかの影響をAIによるものと回答 | 39% | McKinsey |
| EBITへの影響を5%以上と回答 | 約5.5% | McKinsey |
| AIの高パフォーマー企業に該当 | 約6% | McKinsey |
| 全社的なスケーリングにまだ着手していない | 3分の2近く | McKinsey |
| McKinsey調査のサンプル数 | 1,993組織 | McKinsey |
| 対象国数 | 105カ国 | McKinsey |
| 生成AIを利用する大学生 | 5人に4人 | Stanford HAI、2026年 |
| SWE-bench Verifiedの1年間での性能変化 | 60%からほぼ100%へ | Stanford HAI、2026年 |
2つの独立した調査がともに88%という組織的導入率にたどり着いたことは、AIに関する主要な統計としては異例なほど強い裏付けであり、EBITのギャップをサンプルの偏りとして片付けるのを難しくしている。出典:McKinsey, The State of AIおよびStanford HAI 2026年AI Index。
6. 本番稼働中のエージェントは宣伝より少ない
「エージェント」という言葉は、実際に導入されているものに比べてはるかに多くのマーケティング的役割を果たしている。エンタープライズの本番システムのうち、真のエージェント導入と呼べるものはわずか16%で、スタートアップでは27%まで上昇する。 大半のシステムは、単一のモデル呼び出しを中心に構築された固定順序型またはルーティング型のワークフローのままだ。Menlo自身の支出データもこれを裏付けている。エージェントプラットフォームはUSD 7.5億にとどまり、コパイロットのUSD 72億とは対照的だ。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 真のエージェント導入、エンタープライズ | 16% | Menlo Ventures |
| 真のエージェント導入、スタートアップ | 27% | Menlo Ventures |
| エージェントプラットフォームへの支出 | USD 7.5億 | Menlo Ventures |
| 比較対象のコパイロット支出 | USD 72億 | Menlo Ventures |
| 社内向けユースケース | 59% | Menlo Ventures |
| 顧客向けユースケース | 41% | Menlo Ventures |
| AIコーディングツールを毎日使う開発者 | 50% | Menlo Ventures |
| 上位四分位組織での同じ数値 | 65% | Menlo Ventures |
| AIコーディングツールによる報告された速度向上 | 15%以上 | Menlo Ventures |
| アンビエント臨床記録市場 | USD 6億、2.4倍増 | Menlo Ventures |
| 記録作成にかかる時間の短縮 | 50%以上 | Menlo Ventures |
アンビエント臨床記録は、AIが予測ではなく測定可能な業務上の成果を生み出している最も明確な事例であり、これがヘルスケアが他の上位4業界を合わせたよりも多く支出している理由と考えられる。音声インターフェースの導入についてはAI音声エージェント統計で、労働市場への影響についてはテック業界レイオフ統計で個別に取り上げている。出典:Stanford HAI, 2026年AI Indexからの12の学び。
まとめ:数字で見るエンタープライズAI
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| エンタープライズ生成AI支出、2025年 | USD 370億 | Menlo Ventures |
| 2024年比の成長率 | 3.2倍 | Menlo Ventures |
| 2023年の支出額 | USD 17億 | Menlo Ventures |
| 世界のSaaS市場に占める割合 | 約6% | Menlo Ventures |
| アプリケーション層 | USD 190億 | Menlo Ventures |
| インフラ層 | USD 180億 | Menlo Ventures |
| 基盤モデルAPI | USD 125億 | Menlo Ventures |
| コパイロット支出 | USD 72億 | Menlo Ventures |
| コーディング支出 | USD 40億 | Menlo Ventures |
| ヘルスケア分野の支出 | USD 15億 | Menlo Ventures |
| 企業LLMにおけるAnthropicのシェア | 40% | Menlo Ventures |
| 企業LLMにおけるOpenAIのシェア | 27% | Menlo Ventures |
| 企業LLMにおけるGoogleのシェア | 21% | Menlo Ventures |
| コーディングでのAnthropicのシェア | 54% | Menlo Ventures |
| オープンソースモデルのシェア | 11% | Menlo Ventures |
| ユースケース:購入対構築 | 76%対24% | Menlo Ventures |
| AI商談の本番導入への転換率 | 47% | Menlo Ventures |
| アプリケーション層に占めるスタートアップのシェア | 63% | Menlo Ventures |
| AIを使用する組織 | 88% | McKinsey、Stanford HAI |
| 業務で生成AIを使用 | 79% | McKinsey |
| EBITへの何らかの影響をAIによるものと回答 | 39% | McKinsey |
| AIの高パフォーマー企業 | 約6% | McKinsey |
| エンタープライズにおける真のエージェント導入 | 16% | Menlo Ventures |
| 世界の企業AI投資額 | USD 5817億 | Stanford HAI |
方法論と出典
- 支出総額、カテゴリー別内訳、モデルの市場シェア、購入対構築の比率、転換率、スタートアップのシェア、エージェント導入率は、Menlo Venturesの2025年版State of Generative AI in the Enterprise(3回目となる年次レポート)によるもので、2025年11月7日から25日にかけて実施された米国企業の意思決定者約500人を対象とした調査に基づいている(レポート、PDF全文、発表資料)。
- 組織的導入率、EBITへの影響、高パフォーマー企業の割合、スケーリングの状況は、105カ国、1,993組織を対象としたMcKinseyのState of AIグローバル調査によるもので(McKinsey)、エージェント時代についての枠組みは2026年の続報から得たものだ(McKinsey)。
- 世界全体の投資額、独立した導入率の測定、ベンチマーク性能、学生の利用状況は、2026年4月に公開されたStanford HAIの2026年AI Indexによるものだ(レポート、主な学び、AI Indexホーム)。
- データに関する注意点:Menloの調査は米国企業のみを対象としており、非公開企業の売上推計は、報告された数値ではなく公開データと業界分析からモデル化されたものであることを同社自身が開示している。Menloはこのカテゴリーの積極的な投資家でもあるため、その市場シェアの数値は監査済みのものではなく、方向性を示す参考値として扱うべきだ。Menloの支出データとStanfordの投資データは異なるものを測定しており、組み合わせるべきではない。McKinseyのEBIT影響度は財務諸表から導き出されたものではなく、回答者の自己申告に基づいている。モデルの市場シェアは調査対象となった購入者間でのAPI利用パターンを反映したものであり、売上高やトークン量を示すものではなく、変化が非常に速いため、2四半期以上前のデータは古いものとして扱うべきだ。
- 最終更新:2026年8月1日。Menlo、McKinsey、Stanford HAIが新しい調査結果を発表するたびに、このまとめを四半期ごとに更新している。