https://www.theinformation.com/articles/openai-aims-lure-businesses-anthropic?utm_source=ti_app&rc=01qtpq
  • OpenAI は Anthropic との企業向け市場競争を激化させている。
  • 消費者向け成功に留まらず、エンタープライズ領域での契約獲得を強化。
  • Anthropic が企業市場で一定の存在感を示していることが背景にある。
  • これらは AI 技術の「企業側需要の取り込み争い」として注目されています。
 

OpenAIの方向性が変わりつつありますか

  はい — OpenAI は近年、方向性（戦略）を変えつつあると見ることができます。複数の最新情報・報道から次のような変化が見えてきています：

🔄 1) 企業（エンタープライズ）向けへの重点シフト

📌 最も顕著な変化のひとつは 企業顧客（法人利用）への注力です。
  • OpenAI は Anthropic や Google などとの 企業向け AI 市場競争を強化しており、ビジネス顧客の獲得を積極的に狙っています。(The Information)
  • CFO も 2026 年は“実用的な導入（practical adoption）”を重視し、企業・医療・科学分野での活用を促進する戦略を明言しています。(The Times of India) → これは、従来の単なる消費者向け人気から「ビジネス価値・収益化」を強める方向へのシフトを示しています。

🔁 2) 収益化モデルや事業の成熟

🪙 収益面でも変化が起きています：
  • 2025 年の年換算売上は 200 億ドル を超える急成長（2024→2025 で大幅アップ）。(Reuters)
  • その一方で、OpenAI は 広告の導入検討や 実際の企業向け契約を進めるなど、これまでの「無料体験・研究先行」から 収益重視の戦略へ傾きつつあるとの指摘があります。(Business Insider) → 成長ステージが「研究・技術先行」から「事業・実装先行」へ移行していると見ることができます。

🧠 3) リーダーシップ／社内組織の戦略再編

🔧 OpenAI では企業向け強化のために エンタープライズ担当のリーダー配置や組織再編も進んでいます。これは単なる製品開発から ビジネス開発・営業戦略重視への変化を示唆します。(CryptoRank)

📊 4) 技術の実装方向も広がっている

🔍 単なるモデル能力の追求だけでなく、
  • 実ビジネスワークフローへの AI 統合（例：ServiceNow との協業）
  • AI アシスタント／エージェントを業務に組み込む動き といった“実運用を前提とした取り組み”が増えています。(ウォール・ストリート・ジャーナル)

📌 5) 長期的には “実用・インフラ中心” の企業へ

複数の分析では、OpenAI は
  • 研究中心から
  • AI が社会・ビジネス実装されるフェーズへの移行 と位置づけられており、むしろ変化が起きているという見方が主流です。(note（ノート）)

🔎 結論 — OpenAI は明確に戦略を変えている

変化している主な方向性
項目 過去の特徴 最近の方向性
顧客ターゲット 消費者／開発者中心 法人・企業利用重視
収益戦略 プラットフォーム普及優先 収益化・ビジネス契約強化
組織体制 研究・プロダクト中心 ビジネス開発・営業強化
技術利用 技術進化中心 実装・ワークフロー統合
↑ このように、OpenAI は徐々に「事業重視・実装重視」のフェーズへ移行していると見ることができます。 (The Information)
必要であれば、 OpenAI の戦略変化を競合（Anthropic・Google）との比較で整理して解説もできますよ。  

Anthropicのcodexはどのように作られているのですか？自社で学習をさせモデルを作ているのですか

結論から言うと、
Anthropic の「Claude（※Codexではありません）」は、Anthropic が自社で設計・学習している独自モデルです。 ただし、学習用の計算基盤（GPU/TPU）や一部インフラは外部（特に Google / Amazon）を強く利用しています。
順を追って正確に整理します。

まず前提整理：Anthropicに「Codex」はない

  • Codex はもともと OpenAI のコード特化モデル（GPT-3.5系の派生） の名称です
  • Anthropic のモデル名は Claude（Claude 3 / 3.5 / Opus / Sonnet など）
おそらく質問の意図は 👉 「Anthropic の“コードが強いモデル（Claude）”はどう作られているのか？」 だと思うので、その前提で説明します。

① Anthropicは「自社でモデルを設計・学習」しているのか？

✔ 答え：YES（完全に自社モデル）

Anthropic は：
  • モデルアーキテクチャ設計
  • 学習データ設計・選別
  • 学習方針（安全性・憲法AI）
  • 評価・チューニング
を 自社で行っている “ファウンデーションモデル企業” です。 これは以下と同格です：
企業 モデル
OpenAI GPT-4 / GPT-4.1 / GPT-5
Google Gemini
Meta LLaMA
Anthropic Claude
👉 OpenAI APIを使っているだけの企業ではありません

② では、どうやって作っているのか？（技術的構成）

(1) モデル構造：Transformer系（非公開カスタム）

  • 基本は GPT 系と同じ Transformer
  • ただし：
    • レイヤー構成
    • attention 設計
    • 長文対応（200k context など）
    • コード理解向け最適化 は 非公開の独自設計
論文レベルでは詳細は出していません（OpenAIと同じ）

(2) 学習データ：コードは「かなり重視」

Claude が コードに強い理由はここです。 推定される学習データ：
  • 公開コード（GitHub, GitLab, Bitbucket など）
  • OSS issue / PR / review
  • 技術文書・仕様書
  • StackOverflow 系QA
  • 数学・論理推論用データ
特徴：
  • コードの「可読性・安全性・説明能力」を重視
  • 「短い正解」より “人に説明できるコード” を学習
👉 そのため Claudeは「丁寧・保守的・企業向け」なコード生成になる

(3) 学習方法の最大の特徴：憲法AI（Constitutional AI）

Anthropic最大の特徴です。

通常のRLHF（OpenAI型）

  • 人間が「良い／悪い」を大量にラベル付け
  • 人件費が高く、スケールしにくい

Anthropicの方式

  • AI自身が「憲法（ルール）」を参照して自己修正
  • 人間は：
    • 憲法を書く
    • 最終評価を少数行うだけ
例： 
- 有害なコードは書かない
- セキュリティリスクを説明する
- 不確実な点は明示する
👉 企業・法務・金融向けに相性が良い

③ 学習計算資源は「完全自社」ではない

ここが重要な現実です。

Anthropicの計算基盤

項目 実態
GPU/TPU Google Cloud TPU が中心
近年 Amazon（AWS）が数十億ドル規模で出資
データセンター 自社ではなくクラウド
つまり：
モデルは自社開発だが、計算資源はクラウド依存
これは OpenAI（Microsoft Azure依存）と全く同じ構図です。

④ なぜClaudeは「企業コード」に強いのか？

技術的理由を一言で言うと：
「危険なことをしない前提で、長い文脈と仕様を理解するよう設計されている」
具体的には：
  • 長大なコードベースを一度に読める
  • 仕様・コメント・意図を重視
  • 「動くけど危ないコード」を避ける
  • ライセンス・セキュリティ警告を出す
👉 銀行・大企業・政府向けに刺さる

⑤ OpenAI Codex（旧）との思想の違い

観点 OpenAI Codex Anthropic Claude
起源 GPT派生 独立設計
主目的 開発者生産性 安全・企業利用
コード傾向 攻める・速い 慎重・説明的
ガードレール 後付け 設計思想に組み込み

まとめ（重要ポイントだけ）

  • ❌ Anthropicは他社モデルを流用していない
  • ✅ ClaudeはAnthropicが自社で設計・学習したモデル
  • 🧠 最大の差別化は 憲法AI（Constitutional AI）
  • 🖥 計算資源は Google / Amazon のクラウド依存
  • 🧑‍💼 企業・金融・法務・大規模コードベース向けに最適化
もしよければ次に：
  • 「なぜ企業はOpenAIよりAnthropicを選び始めているのか」
  • ClaudeとGPT-4.1/GPT-5のコード能力の思想差
  • 研究用途（あなたのVPR/ROS/論文作業）ではどちらが向いているか
まで踏み込んで整理できます。

openaiとアンソロピックの対企業の売り上げはどの程度ですか

  OpenAI と Anthropic（アンソロピック） の 対企業向け売上／企業（エンタープライズ）収益規模 について、最新情報をまとめると次のようになります👇

📌 OpenAI の企業向け売上（Enterprise Revenue）

✔ 売上全体に占める企業（法人）売上比率

  • OpenAI の売上の約40%〜50%が企業顧客からの収益と報じられています。これは API 利用料や ChatGPT Enterprise など法人向け契約収入を含んだ比率です。(@IntellectiaAI)

✔ 全体売上規模の目安

  • 報道では OpenAI の年次収益（annualised revenue）は約200億ドル超 とされています。(Reuters) → つまりそのうち約 80〜100億ドル前後が企業向け売上 という計算になります。

✔ 企業顧客数の規模

  • OpenAI は 1,000,000 社以上の法人顧客 を持っていると報じられています。(Longbridge Japan)
👉 かなり大規模なエンタープライズ収益基盤を構築しているのが現状です。

📌 Anthropic の企業向け売上

✔ 売上全体に占める企業売上比率

  • Anthropic は 売上の約 80% が企業顧客からの収益という報道があります。(マイナビニュース)

✔ 全体売上規模の目安

  • Anthropic の総収益規模は報道ベースで 約 40〜50 億ドル程度（年換算） と言われています。(マイナビニュース) → そのうち 約 30〜40 億ドル が企業売上 という推計です。

✔ 企業顧客数の規模

  • Anthropic は 約 300,000 社の企業顧客 を持っているとされており、急成長中です。(Longbridge Japan)

📊 両社の比較（ざっくり）

指標 OpenAI Anthropic
年間収益（推定） 約 20 Bドル（200億ドル）超 約 4–5 Bドル前後
企業売上割合 約 40–50% 約 80%
企業向け売上額概算 約 80–100 億ドル 約 30–40 億ドル
法人顧客数 1,000,000 社超 約 300,000 社
→ OpenAI は Anthropic より全体の売上規模が圧倒的に大きいですが、 → Anthropic は売上全体に占める企業向け比率がより高く、企業顧客依存が強いモデルです。(@IntellectiaAI)

📌 簡単に言うと

  • OpenAI は巨大な売上基盤があり、企業売上も急増中 → それでも全体売上のうち個人・消費者向けも残っている。(@IntellectiaAI)
  • Anthropic は売上の大部分を企業から得る「企業市場特化型」 → 企業向け売上の比率が高いが、総額では OpenAI より小さい。(マイナビニュース)
必要であれば、OpenAI と Anthropic の「売上成長率」や「収益性（利益・黒字化見通し）」の比較も説明できますよ。