OpenAIは2月13日から広告の掲載を開始すると発表しましたが、そこから2か月が経ちました。いったいどれくらい売れているのでしょうか？
この記事では、それをひとつ整理してみます。
The Informationの3月26日の報道によると、OpenAIのChatGPT広告事業のARR（年間経常収益）が、すでに1億ドルに達しています。
この見方はかなり奇妙です。広告業界では、ARRという指標はほとんど使われません。
これは非常に不正確な指標です。なぜなら、広告はSaaSのようなサブスクリプション型の収益モデルではないからです。
したがって、より詳細なデータを見るべきでしょう——
報道によると、現時点では20%未満のChatGPTユーザーが広告を表示できる状態で、OpenAIは600社以上の広告主まで拡大しており、4月にはセルフサービス型の広告管理画面（バックエンド）を提供する予定です。
広告主の側では、ChatGPTの広告はブランド広告と効果広告を組み合わせて推進されています。
ブランド広告の領域では、大手3広告グループ——電通、Omnicom Group、WPP——がテスト参加を招かれ、参加ブランドの最低保証の入金額は20万米ドルです。
効果広告の領域では、プログラマティック広告の最初の協力先としてCriteoが選ばれました。
Criteoは規模がそれほど大きくないNASDAQ上場の広告会社で、広告主17000社を導入しており、Shopify Shop Campaignsとも連携を始めています。
メディア報道によると、OpenAIとThe Trade Desk（世界最大の独立系プログラマティック広告プラットフォーム）もすでに初期段階で接触しており、このニュースを受けてThe Trade Deskの株価もかなり上昇しました。
Sensor Towerのモニタリングデータによれば——2週間で100社以上のブランドがChatGPTに広告を出しています。
見てみると、みんな有名どころです。
有名どころを選んだのは、おそらくテスト期間の体験を担保し、業界とユーザーに良い最初の印象を残したいからでもあります。
同じSensor Towerのモニタリングデータによれば、ウォルマートやTargetなどの小売業界が、ブランド広告の主要な業種です。
では、ChatGPTの広告効果は実際どれくらいなのでしょうか？
NP Digitalという会社が5社の広告主のデータを収集したところ、効果は次のとおりでした——
GPTはリード（見込み顧客）品質がMetaより256%高い一方、Googleよりは49%低いです。
コスト面では、CPAはMetaより46%低く、Googleよりは38%低いです。
最終的に顧客が見るのは、この2つのデータを掛け合わせた効果、つまり「単一のリードのコストが低いだけでなく、有効リード率も高い」ということです。
この見方をするなら、GPTの広告はGoogleの検索広告とほぼ同程度で、Metaよりは明らかに良いです。
もちろん、これは少数サンプルのデータにすぎません。実際に本番で運用されると、入札競争はより本格化します。効果を維持できるかどうかは、まだ疑問です。
こう見ると、ChatGPTの広告テストは順調に進んでいるように見えますね！
しかし、話はそんなに単純ではありません。どこかは非常に「お手製」な体制です。
それを示す証拠が2つあります——
まず1つ目。広告主に効果データをCSVファイルで送っているのです。
AdWeekの報道によると、同社は毎週、CSVファイル1つで、広告主に表示回数とクリック数のデータを送っているとのことです。
これはなかなか想像しにくいです。AI企業であれば、たとえvibe codingでデータの管理画面を作るだけでもできそうなのに、そうしていません。
2つ目の証拠は、現時点で全ウェブ上で同社の広告管理画面のスクリーンショットが何一つ見当たらないことです。したがって、広告管理画面の基盤インフラはおそらく非常に簡素だと推測できます。
もちろん、採用の状況からもわかります。Digidayの報道によると、現在およそ7つの広告関連のエンジニアリング職が採用中です。
次の問題は——
なぜGPTの広告推進はこんなにも不専門的に見えるのでしょうか？
私の見立てでは、これはOpenAIの戦略の揺れの結果です。現在、同社の収益化部門と研究部門、そして成長部門の間に摩擦があるようです。
タイムラインを見てみましょう：
2025年12月2日、Sam Altmanが社内で赤色警報（Code Red）を出し、「広告を含むGPTコア製品の改善に社全体を集中させるため、事業の遅延が発生する」と述べました。
そのわずか45日後の1月16日には、広告がローンチされました。
広告をやるなら真剣にやるべきなのに——
2か月後の3月16日、Wall Street Journalの報道では、OpenAIが副業を一時停止し、Codingとエンタープライズサービスに集中するとのことです。
上記のような広告事業の「お手製」な動きから見ると、広告は大概率（おそらく）副業の枠に入っているのでしょう。
では、OpenAIがなぜ戦略的に揺れたのでしょうか？
まず、なぜそんなに急いで広告を始めたのか？
財務上のプレッシャーが原因だという説がありますが、私はそれが表面的な理由にすぎないと思います。
より深い理由はこうです。無料ユーザーは、ある程度では負債になっているのです。
モバイル・インターネットの時代では、無料ユーザーは純粋な資産で、レコメンドアルゴリズムの最適化に使えました。
しかしAIの時代になると、論理が変わります。無料ユーザーは、ある程度負債になります。なぜなら、ユーザーが毎回質問するたびに、真の意味でお金のかかる計算資源（算力）を消費するからです。
Minimaxの闫俊杰が、以前LatePostのインタビューで次の2つの言葉を述べていました——
「より良いモデルは、より良いアプリケーションにつながり得るが、より良いアプリケーションやより多くのユーザーは、より良いモデルにつながらない。」
「日常の利用では、モデルのほうが大半のユーザーよりも賢くて、大半のユーザーの問い合わせは、ユーザー自身がモデルを介さずにシミュレートできるほどではない。」
つまり、闫俊杰の考えでは、無料ユーザーが投げている“くだらない質問”は、合成データとしてもまだ役に立つほどではない、ということです。
GPTの週次アクティブ数は8億で、95%が無料です。
そして広告は、これらの無料ユーザーをコストセンターから利益センターへ変える、唯一の方法です。
次に、なぜ最近また揺れ始めたのか？
2つの図を見てみましょう。まず1つ目——
Rampデータより：企業ユーザーにおける市場シェアは依然としてOpenAIがトップですが、すでに低下し始めており、Anthropicは急速に上昇しています。
このトレンドが続けば、すぐ追いつかれます。
2つ目の図はさらに分かりやすい——
これもRampからです。AIを買う新しい企業顧客のうち、Anthropicを選ぶ割合はすでに70%で、OpenAIの2倍以上です。そして、この「超え」が起きたのは過去1か月あまりの間です。
つまり、知能レイヤーにおける主戦場でAnthropicに奇襲され、OpenAIは広告をいったん脇に置かざるを得なくなったわけです。
もう1つの理由は、広告が研究のカルチャーを侵食してしまうこと——
GPTが広告をローンチした当日、研究者が1人辞職しました。
その人は辞職しただけでなく、『The New York Times』に特別に記事を書いて、「OpenAIはFacebookが過去に犯した誤りを繰り返している。だから自分は辞職する」と述べました。
この記事は8800の「いいね」を獲得しました。
これはOpenAIの技術ブランドにとってもちろん打撃であり、トップクラスのAI人材を惹きつける力を弱めてしまいます。
したがって、OpenAIが広告の件で悩む核心の理由は2点に集約されます——
1つ目：無料ユーザーのコスト圧力により、広告を考えざるを得ないこと。
2つ目：広告と研究、成長の収入、サブスク収益、そして技術ブランドとの摩擦によって、広告の優先度を上げられないこと。
ここで、GoogleとAnthropicの広告に対する姿勢を比べてみると、とても興味深いです。
Googleは——実は同じように悩んでいます。
現状、Googleは検索のAIオーバービュー（Overviews）やAI Modeに広告を追加していますが、Geminiのメインアプリにはまだ広告はありません。
ただし、Googleの幹部たちの広告に関する発言はかなり微妙です。
今年1月、Demis Hassabis（DeepMind CEO）がダボス会議でこう述べました——
「Geminiには現時点で広告を入れる計画はありません。OpenAIがそんな早い段階で広告を入れたのは、かなり興味深い——もしかすると、彼らにはより多くの収益が必要なのかもしれない。」
2025年12月、世界の広告VPであるDan Taylorがインタビューでこう語っています——
「Geminiアプリには広告がなく、広告を入れる計画もありません。」
2026年初め：GoogleのSVP Nick Foxもまた——
「Geminiで広告を出す可能性を排除はしません。AI Modeでの広告の経験が、Geminiにも広がるかもしれません。」
これらの幹部の発言は一致していません。これは、Google社内でも広告に対する姿勢がまだ綱引きの最中であることを示しています。
次にAnthropicです。自社では広告を入れない一方で、スーパー・ボウルで対手が広告を入れることを揶揄するために800万米ドルを投じています。そして現状、B端の収益が強いにもかかわらず、Anthropicは実は話を“きっぱり”終わらせていません。
スーパー・ボウル広告が放送された当日に、同社は公式ブログを更新し、自社が広告を入れない理由を説明しました。
この文章には、次のような一節があります——
「戦略を再評価する必要が生じた場合（方針を変えて広告を追加する可能性がある場合）、私たちはその理由を公開し透明性をもって説明します。」
つまり同社も、指摘を浴びる可能性に備えた“留保”を置いており、話を断定しきってはいないのです。
この3社が広告に対してこれほど大きく反応しているなら、少し話を遠回りにして、広告というビジネスモデルを改めて見直してみましょう。
先にいくつか結論を——
まず、広告がGDPに占める比重は、実は長年ずっと変わっていません。
米国のデータでは、1991年から2017年にかけて、広告が米国のGDPに占める比率は基本的に不変で、長期的には2%〜2.5%の範囲で推移しています。
中国でも同様で、広告収入のカーブと名目GDPのカーブは、調整後はほぼ重なっています——
私たちがインターネット広告の成長がGDP成長を上回って見えるのは、インターネット広告が従来の広告を置き換えているからです。
この図を見ると、さらに明確です。従来の広告は下がっており、ピンク色の部分であるインターネット広告が急速に伸びています——
これは私がここ2日ほどで見た最新データです——
2028年までに、従来型のメディアの広告総収入を合計しても、Amazon単体の広告収入には届きません。
米国のアナリスト、Mary* Mikkelが以前のデータで明確にしていたこと——広告の総収入とメディアの総視聴時間（時間量）は、結局は対応していく必要があるということです。
私たちは2009年から2018年のデータを直接比較します——
紙媒体は、2009年の26%から2018年の7%へ低下しました。
インターネットは2009年の13%から2018年の51%へ上昇し、インターネットはちょうど人々の51%の時間を占めています。（これらのデータは最新ではありませんが、広告収入と時間のマッチングという大きなロジックは明確です）
こうして非常に簡単に次の結論を導けます——
従来型広告への置き換え効果が鈍化し始めると、インターネット広告の総体の成長率も下がります。
広告を中心とする会社の収益成長率が、そのことを示しています。
その背後にある核心は——
オンラインの注目（注意）が、人間全体の注目の中でこれ以上大きく比率を上げるのは難しいということです。広告は結局、注目が必要だからです。
同時に、次の推論も容易です——
広告はすでに、以前ほど「セクシー」なビジネスモデルではなくなってきており、ある意味では「準・ストック（準存量）市場」になりつつあります。
もしAI企業が広告をビジネスモデルにするなら、荒っぽい市場での“市夢率”を支えるのは難しいでしょう。
広告は結局、生産力のサブセットにすぎません。もしAIが直接生産力になれるのなら、マスクが言うように10年で10倍という話のほうが、広告より想像できる成長余地ははるかに大きいはずです。
Anthropicはまさにそのようなモデルで、強い成長の勢いを見せています。
以上の段落は、私個人の突発的な持論です。
現実に戻ると、上のロジックは大局的に正しいものの、現段階では広告は依然として確実性が非常に高いビジネスであり、OpenAIのようにC端ユーザー規模で先行する企業にとっては、実務的な商業化の選択肢でもあります。
では次に、OpenAIの初年度はいったいどれくらい稼げるのか、いっしょに計算してみましょう。
以前の記事『OpenAIの広告導入をめぐる5つの分析』で、私は計算しました——
2つの手法による推計には、規模感の差はありません。結論としては、OpenAIの初年度の広告収入はおそらく年間$20〜80億の範囲です。
現時点でのやや“お手製”な立ち上がりから見ると、私はこの予測の下限、つまり20億ドルを妥当だとみています。
いま計算したのは初年度の短期収入です。では、長期収入はどうでしょうか？
富国銀行のアナリストKen Gawrelskiの予測によれば：2030年にChatGPTは世界の検索広告の30%を占める可能性があります。
これに対応する2030年のGPT広告収入は1000億ドル——
私は、この1000億ドルは実現可能性があると考えています。理由は次の3つです。
1つ目：OpenAIには“なぞる仕事（作業）”がある。
広告システムは成熟した仕組みです。GoogleとMetaが20年かけて築いた広告の“印刷機”であり、その中核となるアーキテクチャや方法論の移植難易度は高くありません。
シリコンバレーには競業避止義務がないため、成熟した広告チームから人材を採用して、迅速に広告の技術スタックを整えられます。さらに最近OpenAIは、Metaで広告営業を担当していたDave Duganを広告セールス責任者として引き抜いています。
2つ目：広告収入は拡張性が強い。
ChatGPTの週次アクティブ数は8億で、毎日25.7億回の対話がある。状態を安定させられれば、広告在庫は非常に大きい。Ad Load（広告掲載量）が極めて低い水準から引き上げられれば、収入は指数関数的に伸びるはずです。
前半は立ち上げに難しさがあるものの、システムを磨き込めば、規模を増やす局面の運用難易度は比較的低いです。
最後に、本記事の中核となる結論をまとめます——
1.無料ユーザーはある程度OpenAIにとって負債であり、無料ユーザーのコスト圧力が広告を考えさせる。
2.ザリガニ（ロブスター）に代表されるAgentやCodingがTaken（注目/需要）に対して指数関数的な要求を生むため、知能を直接売るほうが広告を売るより“セクシー”になりやすい。
3.広告と研究、成長、サブスク収入、そして技術ブランドとの摩擦により、OpenAIは広告の優先度を上げられない。
4.成熟したビジネスモデルとして、広告の収益化ポテンシャルは大きく、将来的にはOpenAIの収益の重要な構成要素になり得る。
最後に補足します。国内の大規模モデル企業が広告面でどんな方向に進む可能性があるか——
現時点で国内では、百度以外はモデル製品に広告を組み込んでいません。理由は、国内のAIのC端プロダクトがまだ“戦闘中”であり、誰もが金に困っていないからです。
しかし、ユーザー規模の拡大に伴って推論コストが上がれば、国内のAI C端プロダクトの上位2社のユーザー規模の企業は、コスト圧力のバランスを取るために、広告を載せる可能性が高いでしょう。
時期については、1〜2年以内に、2億DAUが一つの節目になる可能性が高いと見ています。
そして過去の「C端で1位のところが最初に広告を入れる」という法則からすると、国内で最初に広告を入れるのはおそらくByteDanceの豆包になるでしょう。
55.15K 人気度
81.86K 人気度
20.74K 人気度
251.17K 人気度
442.93K 人気度
OpenAIは広告をどれくらい売れているのか？
OpenAIは2月13日から広告の掲載を開始すると発表しましたが、そこから2か月が経ちました。いったいどれくらい売れているのでしょうか？
この記事では、それをひとつ整理してみます。
一、データから見るOpenAI広告テストの進捗
The Informationの3月26日の報道によると、OpenAIのChatGPT広告事業のARR（年間経常収益）が、すでに1億ドルに達しています。
この見方はかなり奇妙です。広告業界では、ARRという指標はほとんど使われません。
これは非常に不正確な指標です。なぜなら、広告はSaaSのようなサブスクリプション型の収益モデルではないからです。
したがって、より詳細なデータを見るべきでしょう——
報道によると、現時点では20%未満のChatGPTユーザーが広告を表示できる状態で、OpenAIは600社以上の広告主まで拡大しており、4月にはセルフサービス型の広告管理画面（バックエンド）を提供する予定です。
広告主の側では、ChatGPTの広告はブランド広告と効果広告を組み合わせて推進されています。
ブランド広告の領域では、大手3広告グループ——電通、Omnicom Group、WPP——がテスト参加を招かれ、参加ブランドの最低保証の入金額は20万米ドルです。
効果広告の領域では、プログラマティック広告の最初の協力先としてCriteoが選ばれました。
Criteoは規模がそれほど大きくないNASDAQ上場の広告会社で、広告主17000社を導入しており、Shopify Shop Campaignsとも連携を始めています。
メディア報道によると、OpenAIとThe Trade Desk（世界最大の独立系プログラマティック広告プラットフォーム）もすでに初期段階で接触しており、このニュースを受けてThe Trade Deskの株価もかなり上昇しました。
Sensor Towerのモニタリングデータによれば——2週間で100社以上のブランドがChatGPTに広告を出しています。
見てみると、みんな有名どころです。
有名どころを選んだのは、おそらくテスト期間の体験を担保し、業界とユーザーに良い最初の印象を残したいからでもあります。
同じSensor Towerのモニタリングデータによれば、ウォルマートやTargetなどの小売業界が、ブランド広告の主要な業種です。
では、ChatGPTの広告効果は実際どれくらいなのでしょうか？
NP Digitalという会社が5社の広告主のデータを収集したところ、効果は次のとおりでした——
GPTはリード（見込み顧客）品質がMetaより256%高い一方、Googleよりは49%低いです。
コスト面では、CPAはMetaより46%低く、Googleよりは38%低いです。
最終的に顧客が見るのは、この2つのデータを掛け合わせた効果、つまり「単一のリードのコストが低いだけでなく、有効リード率も高い」ということです。
この見方をするなら、GPTの広告はGoogleの検索広告とほぼ同程度で、Metaよりは明らかに良いです。
もちろん、これは少数サンプルのデータにすぎません。実際に本番で運用されると、入札競争はより本格化します。効果を維持できるかどうかは、まだ疑問です。
こう見ると、ChatGPTの広告テストは順調に進んでいるように見えますね！
しかし、話はそんなに単純ではありません。どこかは非常に「お手製」な体制です。
それを示す証拠が2つあります——
まず1つ目。広告主に効果データをCSVファイルで送っているのです。
AdWeekの報道によると、同社は毎週、CSVファイル1つで、広告主に表示回数とクリック数のデータを送っているとのことです。
これはなかなか想像しにくいです。AI企業であれば、たとえvibe codingでデータの管理画面を作るだけでもできそうなのに、そうしていません。
2つ目の証拠は、現時点で全ウェブ上で同社の広告管理画面のスクリーンショットが何一つ見当たらないことです。したがって、広告管理画面の基盤インフラはおそらく非常に簡素だと推測できます。
もちろん、採用の状況からもわかります。Digidayの報道によると、現在およそ7つの広告関連のエンジニアリング職が採用中です。
次の問題は——
なぜGPTの広告推進はこんなにも不専門的に見えるのでしょうか？
私の見立てでは、これはOpenAIの戦略の揺れの結果です。現在、同社の収益化部門と研究部門、そして成長部門の間に摩擦があるようです。
タイムラインを見てみましょう：
2025年12月2日、Sam Altmanが社内で赤色警報（Code Red）を出し、「広告を含むGPTコア製品の改善に社全体を集中させるため、事業の遅延が発生する」と述べました。
そのわずか45日後の1月16日には、広告がローンチされました。
広告をやるなら真剣にやるべきなのに——
2か月後の3月16日、Wall Street Journalの報道では、OpenAIが副業を一時停止し、Codingとエンタープライズサービスに集中するとのことです。
上記のような広告事業の「お手製」な動きから見ると、広告は大概率（おそらく）副業の枠に入っているのでしょう。
では、OpenAIがなぜ戦略的に揺れたのでしょうか？
まず、なぜそんなに急いで広告を始めたのか？
財務上のプレッシャーが原因だという説がありますが、私はそれが表面的な理由にすぎないと思います。
より深い理由はこうです。無料ユーザーは、ある程度では負債になっているのです。
モバイル・インターネットの時代では、無料ユーザーは純粋な資産で、レコメンドアルゴリズムの最適化に使えました。
しかしAIの時代になると、論理が変わります。無料ユーザーは、ある程度負債になります。なぜなら、ユーザーが毎回質問するたびに、真の意味でお金のかかる計算資源（算力）を消費するからです。
Minimaxの闫俊杰が、以前LatePostのインタビューで次の2つの言葉を述べていました——
「より良いモデルは、より良いアプリケーションにつながり得るが、より良いアプリケーションやより多くのユーザーは、より良いモデルにつながらない。」
「日常の利用では、モデルのほうが大半のユーザーよりも賢くて、大半のユーザーの問い合わせは、ユーザー自身がモデルを介さずにシミュレートできるほどではない。」
つまり、闫俊杰の考えでは、無料ユーザーが投げている“くだらない質問”は、合成データとしてもまだ役に立つほどではない、ということです。
GPTの週次アクティブ数は8億で、95%が無料です。
そして広告は、これらの無料ユーザーをコストセンターから利益センターへ変える、唯一の方法です。
次に、なぜ最近また揺れ始めたのか？
2つの図を見てみましょう。まず1つ目——
Rampデータより：企業ユーザーにおける市場シェアは依然としてOpenAIがトップですが、すでに低下し始めており、Anthropicは急速に上昇しています。
このトレンドが続けば、すぐ追いつかれます。
2つ目の図はさらに分かりやすい——
これもRampからです。AIを買う新しい企業顧客のうち、Anthropicを選ぶ割合はすでに70%で、OpenAIの2倍以上です。そして、この「超え」が起きたのは過去1か月あまりの間です。
つまり、知能レイヤーにおける主戦場でAnthropicに奇襲され、OpenAIは広告をいったん脇に置かざるを得なくなったわけです。
もう1つの理由は、広告が研究のカルチャーを侵食してしまうこと——
GPTが広告をローンチした当日、研究者が1人辞職しました。
その人は辞職しただけでなく、『The New York Times』に特別に記事を書いて、「OpenAIはFacebookが過去に犯した誤りを繰り返している。だから自分は辞職する」と述べました。
この記事は8800の「いいね」を獲得しました。
これはOpenAIの技術ブランドにとってもちろん打撃であり、トップクラスのAI人材を惹きつける力を弱めてしまいます。
したがって、OpenAIが広告の件で悩む核心の理由は2点に集約されます——
1つ目：無料ユーザーのコスト圧力により、広告を考えざるを得ないこと。
2つ目：広告と研究、成長の収入、サブスク収益、そして技術ブランドとの摩擦によって、広告の優先度を上げられないこと。
二、GoogleやAnthropicの広告への姿勢はOpenAIと違うが、そこにも微妙さがある。
ここで、GoogleとAnthropicの広告に対する姿勢を比べてみると、とても興味深いです。
Googleは——実は同じように悩んでいます。
現状、Googleは検索のAIオーバービュー（Overviews）やAI Modeに広告を追加していますが、Geminiのメインアプリにはまだ広告はありません。
ただし、Googleの幹部たちの広告に関する発言はかなり微妙です。
今年1月、Demis Hassabis（DeepMind CEO）がダボス会議でこう述べました——
「Geminiには現時点で広告を入れる計画はありません。OpenAIがそんな早い段階で広告を入れたのは、かなり興味深い——もしかすると、彼らにはより多くの収益が必要なのかもしれない。」
2025年12月、世界の広告VPであるDan Taylorがインタビューでこう語っています——
「Geminiアプリには広告がなく、広告を入れる計画もありません。」
2026年初め：GoogleのSVP Nick Foxもまた——
「Geminiで広告を出す可能性を排除はしません。AI Modeでの広告の経験が、Geminiにも広がるかもしれません。」
これらの幹部の発言は一致していません。これは、Google社内でも広告に対する姿勢がまだ綱引きの最中であることを示しています。
次にAnthropicです。自社では広告を入れない一方で、スーパー・ボウルで対手が広告を入れることを揶揄するために800万米ドルを投じています。そして現状、B端の収益が強いにもかかわらず、Anthropicは実は話を“きっぱり”終わらせていません。
スーパー・ボウル広告が放送された当日に、同社は公式ブログを更新し、自社が広告を入れない理由を説明しました。
この文章には、次のような一節があります——
「戦略を再評価する必要が生じた場合（方針を変えて広告を追加する可能性がある場合）、私たちはその理由を公開し透明性をもって説明します。」
つまり同社も、指摘を浴びる可能性に備えた“留保”を置いており、話を断定しきってはいないのです。
三、広告は、もはや「セクシー」な業界ではなくなっているのかもしれない
この3社が広告に対してこれほど大きく反応しているなら、少し話を遠回りにして、広告というビジネスモデルを改めて見直してみましょう。
先にいくつか結論を——
まず、広告がGDPに占める比重は、実は長年ずっと変わっていません。
米国のデータでは、1991年から2017年にかけて、広告が米国のGDPに占める比率は基本的に不変で、長期的には2%〜2.5%の範囲で推移しています。
中国でも同様で、広告収入のカーブと名目GDPのカーブは、調整後はほぼ重なっています——
私たちがインターネット広告の成長がGDP成長を上回って見えるのは、インターネット広告が従来の広告を置き換えているからです。
この図を見ると、さらに明確です。従来の広告は下がっており、ピンク色の部分であるインターネット広告が急速に伸びています——
これは私がここ2日ほどで見た最新データです——
2028年までに、従来型のメディアの広告総収入を合計しても、Amazon単体の広告収入には届きません。
米国のアナリスト、Mary* Mikkelが以前のデータで明確にしていたこと——広告の総収入とメディアの総視聴時間（時間量）は、結局は対応していく必要があるということです。
私たちは2009年から2018年のデータを直接比較します——
紙媒体は、2009年の26%から2018年の7%へ低下しました。
インターネットは2009年の13%から2018年の51%へ上昇し、インターネットはちょうど人々の51%の時間を占めています。（これらのデータは最新ではありませんが、広告収入と時間のマッチングという大きなロジックは明確です）
こうして非常に簡単に次の結論を導けます——
従来型広告への置き換え効果が鈍化し始めると、インターネット広告の総体の成長率も下がります。
広告を中心とする会社の収益成長率が、そのことを示しています。
その背後にある核心は——
オンラインの注目（注意）が、人間全体の注目の中でこれ以上大きく比率を上げるのは難しいということです。広告は結局、注目が必要だからです。
同時に、次の推論も容易です——
広告はすでに、以前ほど「セクシー」なビジネスモデルではなくなってきており、ある意味では「準・ストック（準存量）市場」になりつつあります。
もしAI企業が広告をビジネスモデルにするなら、荒っぽい市場での“市夢率”を支えるのは難しいでしょう。
広告は結局、生産力のサブセットにすぎません。もしAIが直接生産力になれるのなら、マスクが言うように10年で10倍という話のほうが、広告より想像できる成長余地ははるかに大きいはずです。
Anthropicはまさにそのようなモデルで、強い成長の勢いを見せています。
以上の段落は、私個人の突発的な持論です。
現実に戻ると、上のロジックは大局的に正しいものの、現段階では広告は依然として確実性が非常に高いビジネスであり、OpenAIのようにC端ユーザー規模で先行する企業にとっては、実務的な商業化の選択肢でもあります。
では次に、OpenAIの初年度はいったいどれくらい稼げるのか、いっしょに計算してみましょう。
以前の記事『OpenAIの広告導入をめぐる5つの分析』で、私は計算しました——
2つの手法による推計には、規模感の差はありません。結論としては、OpenAIの初年度の広告収入はおそらく年間$20〜80億の範囲です。
現時点でのやや“お手製”な立ち上がりから見ると、私はこの予測の下限、つまり20億ドルを妥当だとみています。
いま計算したのは初年度の短期収入です。では、長期収入はどうでしょうか？
富国銀行のアナリストKen Gawrelskiの予測によれば：2030年にChatGPTは世界の検索広告の30%を占める可能性があります。
これに対応する2030年のGPT広告収入は1000億ドル——
私は、この1000億ドルは実現可能性があると考えています。理由は次の3つです。
1つ目：OpenAIには“なぞる仕事（作業）”がある。
広告システムは成熟した仕組みです。GoogleとMetaが20年かけて築いた広告の“印刷機”であり、その中核となるアーキテクチャや方法論の移植難易度は高くありません。
シリコンバレーには競業避止義務がないため、成熟した広告チームから人材を採用して、迅速に広告の技術スタックを整えられます。さらに最近OpenAIは、Metaで広告営業を担当していたDave Duganを広告セールス責任者として引き抜いています。
2つ目：広告収入は拡張性が強い。
ChatGPTの週次アクティブ数は8億で、毎日25.7億回の対話がある。状態を安定させられれば、広告在庫は非常に大きい。Ad Load（広告掲載量）が極めて低い水準から引き上げられれば、収入は指数関数的に伸びるはずです。
前半は立ち上げに難しさがあるものの、システムを磨き込めば、規模を増やす局面の運用難易度は比較的低いです。
最後に、本記事の中核となる結論をまとめます——
1.無料ユーザーはある程度OpenAIにとって負債であり、無料ユーザーのコスト圧力が広告を考えさせる。
2.ザリガニ（ロブスター）に代表されるAgentやCodingがTaken（注目/需要）に対して指数関数的な要求を生むため、知能を直接売るほうが広告を売るより“セクシー”になりやすい。
3.広告と研究、成長、サブスク収入、そして技術ブランドとの摩擦により、OpenAIは広告の優先度を上げられない。
4.成熟したビジネスモデルとして、広告の収益化ポテンシャルは大きく、将来的にはOpenAIの収益の重要な構成要素になり得る。
結語
最後に補足します。国内の大規模モデル企業が広告面でどんな方向に進む可能性があるか——
現時点で国内では、百度以外はモデル製品に広告を組み込んでいません。理由は、国内のAIのC端プロダクトがまだ“戦闘中”であり、誰もが金に困っていないからです。
しかし、ユーザー規模の拡大に伴って推論コストが上がれば、国内のAI C端プロダクトの上位2社のユーザー規模の企業は、コスト圧力のバランスを取るために、広告を載せる可能性が高いでしょう。
時期については、1〜2年以内に、2億DAUが一つの節目になる可能性が高いと見ています。
そして過去の「C端で1位のところが最初に広告を入れる」という法則からすると、国内で最初に広告を入れるのはおそらくByteDanceの豆包になるでしょう。