ChatGPT、Geminiだけじゃない！AIの真の注目用途が明らかに、平均入力トークン数は1年で約4倍に

生成式AIが大規模に利用されるようになってから、多くの人々は大規模言語モデル（LLM）を使って効率を高め、メールの作成、資料の整理、プレゼンの作成、プログラムの記述などをAIに任せると予想されていました。しかし、OpenRouterとベンチャーキャピタルのa16zが2025年12月に発表した調査によると、現実のモデル利用状況はそれよりもはるかに複雑であることが明らかになりました。この研究では、OpenRouterプラットフォーム上で処理された100兆を超えるトークンを分析し、ロールプレイや創造的な物語生成のトラフィックが非常に高いこと、またプログラミング用途の需要が1年間で急速に増加していること、さらに特定のモデルがユーザーの核心的な課題を解決することで「シンデレラ・グラススリッパ効果（Cinderella Glass Slipper Effect）」を生む可能性があることが示されました。

なぜロールプレイが主要な用途になるのか？ OpenRouterのデータは何を示しているのか？

OpenRouterの調査では、大規模言語モデルの多様な用途の中でも、ロールプレイが非常に集中し、安定した需要を持っていることが確認されました。この研究はすべての会話を完全に読み取るのではなく、匿名化されたリクエストデータをもとに、約0.25％のプロンプトと応答をサンプリングし、分類ツールを使って最初の1000文字を分析。その後、プログラム、ロールプレイ、翻訳、生産性、教育などのカテゴリに分類しています。

その結果、ロールプレイに分類されたトークンのうち、約6割がゲームやロールプレイのシナリオに属しており、その他には執筆支援、インタラクティブな物語、成人向けコンテンツも含まれていました。これは、多くのユーザーがAIと単なる雑談をするのではなく、キャラクターとの対話、ストーリー展開、フィクションの生成ツールとしてモデルを活用していることを意味しています。

また、研究ではオープンウェイトモデル（オープンソースモデル）がロールプレイ市場で急速に成長していることも判明しました。研究チームは、こうしたモデルがカスタマイズ性が高く、特定のキャラクターやトーン、ストーリーの要件に合わせて調整できるため、ロールチャットやインタラクティブ小説、長編物語の生成に適していると推測しています。ただし、報告書はAIの利用がすべてロールプレイ中心であると主張しているわけではなく、むしろこの需要が生産性重視のストーリーに覆い隠されてきた重要性を強調しています。

開発者はなぜAIに依存するようになったのか？ プログラミング用途が示すトレンドとは？

ロールプレイがLLMのエンタメ性やインタラクティブ性の可能性を示すなら、プログラミング用途はAIがソフトウェア開発プロセスに急速に浸透していることを反映しています。OpenRouterのデータによると、2025年初頭には、プログラミング関連のリクエストはプラットフォーム全体のトークン量の約11％を占めていましたが、同年末には50％以上に達し、最も成長の速い利用カテゴリとなりました。

開発者がAIを使う方法も変化しています。かつては短いコード断片を貼って修正を依頼する程度でしたが、現在ではコードベース全体、エラーログ、技術ドキュメント、過去の会話履歴を投入し、デバッグ支援、アーキテクチャ分析、コード生成、モジュールの書き直しなどを依頼するケースが増えています。

研究は、1回のリクエストあたりの平均入力長が、2024年初頭の約1500トークンから2025年末には6000トークン以上に増加し、実に4倍近く成長したことを指摘しています。特にプログラミング関連のタスクでは、入力内容が非常に長大になりがちで、コードの理解、デバッグ、生成を伴うリクエストでは2万トークンを超えることも珍しくありません。これは、大規模言語モデルが単発の文章生成ツールから、大量のコンテキストと複雑なタスクを処理できる分析システムへと進化していることを示しています。

なぜユーザーは特定のモデルに固執するのか？ グラススリッパ効果がAI市場に与える影響とは？

研究チームは「Cinderella Glass Slipper Effect（灰姑娘玻璃鞋效應）」という概念を使って、特定のモデルが強いユーザーの忠誠心を生む現象を説明しています。あるモデルが登場し、開発者が抱えていた技術的、コスト的、安定性の課題をちょうどよく解決すると、まるで足に完璧にフィットするガラスの靴を手に入れたように感じます。

たとえばGemini 2.5 Proの場合、2025年6月にこのモデルを使い始めたユーザー群のうち、5か月後も約40％が引き続きプラットフォームを利用していました。同様に、2025年5月にClaude 4 Sonnetを使い始めた初期ユーザー群も、同様の定着率を示しています。ここでいう「定着率」は「アクティブ定着」であり、一度利用を中断しても、その後の月に再び使えばカウントされます。

研究では、こうした早期ユーザーが、内部プロセス、データパイプライン、アプリケーションサービス、操作習慣を特定のモデルを中心に構築していくと分析しています。こうしたシステムが完成すると、他のモデルの性能が追いついても、移行にはコストとリスクが伴います。つまり、大規模言語モデル市場の勝負は、単に先に市場に出ることではなく、これまで難しかった重要な課題をどれだけ早く解決できるかにあると結論づけています。

ユーザーの行動から読み取れること。台湾市場におけるAI進化の解釈とは？

OpenRouterの調査結果は、人々がAIを使う目的が効率向上だけではないことを示しています。ロールプレイ、インタラクティブな物語、伴侶的なシナリオが大きなトラフィックを生み、一方でプログラミング、ツール呼び出し、長文コンテキスト処理の需要も急速に増加しています。これは、大規模言語モデルが消費者向けのインタラクティブ体験と、専門的な業務プロセスの両方に進化していることを意味しています。

ただし、OpenRouterのユーザーは主に開発者、API利用者、サードパーティアプリの利用者が中心であるため、この結果を台湾の一般消費者にそのまま当てはめるのは適切ではありません。台湾のテック企業にとっての示唆は、消費者向けAIサービスではキャラクターの一貫性、長編物語の生成力、インタラクティブ体験の質を重視すべきであり、企業向け製品ではプログラミング能力、ツール統合性、長文処理能力、システムの安定性が重要であるということです。

AIはもはや単一の用途に限定されません。仕事の支援やデータ分析のための生産性ツールであると同時に、創作や対話、感情的なニーズを満たすプラットフォームにもなっています。今後の競争の焦点は、モデルがどれだけ多くの質問に答えられるかではなく、特定のシナリオにおいて、ユーザーが直面する現実の課題をどれだけ継続的かつ安定的に解決できるかに移っていくでしょう。