Fable 5の購入量はAnthropic全体の約6%にとどまりました。
米国の法人カード事業者Rampが公表した最新のAI支出データで、Anthropicの最上位モデルFable 5が、同社モデルのトークン購入量のうち約6パーセントしか占めていないことが分かりました。性能では最上位と評価されているモデルが、企業の財布では選ばれていないという構図です。士業事務所の視点で読むと、最上位モデルを常用しない運用が、米国企業の実際の支出データでも多数派だったという材料になります。ここではRampの数字を整理したうえで、事務所のAI予算を考えるときに何が使えるかを見ていきます。
Rampの支出データが示した4つの数字
結論から言うと、Fable 5は性能の評価と購入量が大きく乖離しています。Rampが公表した2026年8月のAI Indexによれば、Fable 5は発売から1か月の時点で、Anthropicから購入されたトークンの約6パーセントを占めるにとどまりました。支出額ベースで見ると11.4パーセントです。単価が高いぶん金額比率は上がりますが、それでも1割強という水準です。
比較対象として挙げられているのがOpenAIのフラッグシップ、GPT-5.6 Solです。Solは同社の中でトークンの25パーセント、支出の23パーセントを占めています。さらにRampの集計では、Fable 5が生んだモデル関連の売上はSolの約75パーセントにとどまりました。トークンあたりの単価はFable 5のほうが明確に高いにもかかわらず、総額で下回っているということです。
価格差も具体的に示されています。Fable 5は入力100万トークンあたり約10ドル、出力100万トークンあたり約50ドルで、GPT-5.6 Solや同じAnthropicの他のフラッグシップと比べておよそ2倍の水準です。士業事務所でモデルを比較検討するときの前提として、GPT-5.6のコストと精度を整理した記事と合わせて見ると、価格帯の位置関係が把握しやすくなります。
事業者ごとの導入率も更新されました。2026年7月時点で、Anthropicのサブスクリプションまたはトークンに課金した米国企業は43.5パーセントで、前月比1.1ポイント増でした。OpenAIは39.7パーセントで0.23ポイント増にとどまり、AI全体の導入率の伸びを下回っています。xAIは0.94ポイント増の4パーセントで、2025年7月以降で最も速い伸びを記録しました。
なおRamp自身が、このFable関連のデータは同社のトークン支出管理プロダクト由来であり、サンプルがテック企業寄りだと注記しています。Fable 5が主にコーディング用途で使われていると仮定すると、実際の採用率は推計値よりさらに低い可能性がある、という留保も付いています。数字を読むときは、この偏りを前提にしておく必要があります。
なぜ重要か 性能差が日常の価値に翻訳されていない
この数字が注目されているのは、価格が企業のAI支出の上限として働き始めた可能性を示しているからです。Rampのエコノミスト、Ara Kharazianは、Fable 5の伸び悩みの要因を価格に求め、上乗せされた性能が価格に見合っていないと分析しています。引用元のThe Decoderは、これを企業がAIに払う額の新しい天井だと表現しています。
ただし、話はもう少し複雑だという指摘も同時に載っています。ベンチマーク上の性能差が、日常業務の中では測りにくい、あるいはそもそも用途によっては効いてこない、という論点です。AIの投資対効果をどう計算するかという問題は未解決で、世代間の差分を金額に換算する方法は確立されていません。価値が抽象的なままである限り、支払い意思が伸びにくいという整理になります。
士業事務所にとって使いやすいのは、1人あたり支出のベンチマークです。Rampによれば、2026年7月に米国企業の上位1パーセントは従業員1人あたり中央値で7,400ドルをAIに支出し、上位10パーセントでは650ドル、中央値の企業では11.95ドルでした。桁が3つ違う分布になっているわけです。自分の事務所がどのゾーンにいるべきかは、扱う案件の単価と、AIに任せている工程の深さで決まります。全職員に最上位モデルを配るのではなく、難易度の高い工程だけに配分するという運用は、この分布を見る限り例外ではなく多数派に近いという読み方ができます。座席単価そのものの相場感は、ChatGPT Businessの月125ドルシートを扱った記事も参考になります。
もうひとつ、士業事務所が支出額とセットで確認する必要があるのが、入力したデータの取り扱いです。今回のRampのデータはあくまで法人の支出金額を集計したもので、各プランでデータがどう扱われるかまでは示していません。サブスクリプションとAPIでは条件が異なる場合があり、契約形態によっても変わります。この点は各社が公表しているポリシーで個別に確認する段階です。データの所在という論点については、Mistralの欧州域内推論を扱った記事で整理しています。
今後の動き オープンモデルの接近と成長率の鈍化
Rampのデータで見逃せないのが、上級ユーザーの動きです。新規の課金企業は米国のモデル提供事業者に流入し続けている一方で、支出の伸びを支えてきたヘビーユーザーがオープンソースモデルへ移りつつある、と報告されています。オープンモデルとフロンティアモデルの差は数か月程度まで縮まっており、これが両社の成長鈍化につながっているという分析です。
一方で、AIへの総支出そのものは増え続けています。伸びが止まったのは支出額ではなく、測りにくい性能向上に対して単価を大きく引き上げる意思のほうだ、というのがRampの整理です。今後の焦点は、次の世代のモデルが「性能が上がった」ではなく「業務のこの工程が丸ごと消えた」と言えるだけの、目に見える価値を出せるかどうかに移ります。
士業事務所の側で追うべき指標も、ベンチマークのスコアから、案件1件あたりの処理時間や差し戻し率といった自分の事務所の実測値へ移っていきます。モデル選定の判断軸を整理する際は、AIエージェントのツール選定7基準も併せて確認できます。
まとめ
Fable 5はAnthropicのトークン購入量の約6パーセント、支出額の11.4パーセントにとどまりました。価格は競合フラッグシップのおよそ2倍で、Rampはこれを企業のAI支出の天井を示す兆候と見ています。1人あたりAI支出は上位1パーセントで7,400ドル、中央値企業で11.95ドルと分布が大きく開いており、士業事務所がAI予算を組むときの位置づけの材料になります。
参考文献
- Ramp AI Index（2026年8月）
- The Decoder: Fable 5’s slow adoption suggests corporate willingness to pay for frontier AI has hit a ceiling
- Ramp Economics Lab（AI Index 一覧）
- Ramp AI cost monitoring（トークン支出管理プロダクト）
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引用元: The Decoder
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