OpenAIの「Code Red」：ShallotpeatプロジェクトはGoogleのGemini 3への対抗策として登場するのか？早ければ来週にも…

AI競争におけるOpenAI対Google：市場の戦いの詳細な経済分析

シリコンバレーの勢力バランスは劇的に変化した。3年前、ChatGPTの突然の成功に不意を突かれたのは検索エンジン大手のGoogleだった。今、かつてのパイオニアであるOpenAIは守勢に立たされている。社内報告書は、同社が大きなプレッシャーにさらされている様子を浮き彫りにしている。CEOのサム・アルトマンは、「コードレッド」という社内の旗印の下、戦略的再編に着手した。そのきっかけは、競合他社のAlphabetによる技術面での大幅な追い上げだ。Alphabetの最新モデル「Gemini 3」はベンチマークをリードし、新型画像処理モデル「Nano Banana Pro」は業界標準を再定義している。

OpenAIは、技術的優位性を維持するため、謎の「シャロットピート」と噂される新たな推論モデルの市場投入を加速させています。この大胆な動きは、ショッピングエージェントや広告統合といった収益を生み出すプロジェクトさえも中断させるほどです。しかし、この競争はもはや単なる技術面の問題ではなく、経済的な持久力の問題となっています。Alphabetがクラウドインフラのおかげで数千億ドル規模の記録的な利益を上げている一方で、OpenAIは急成長を遂げているにもかかわらず、爆発的なコスト増と深刻な損失に苦しんでいます。以下の分析は、OpenAIの財政難、「コードレッド」による戦略的犠牲、そしてOpenAIがGoogleの圧力に耐えられるかどうかという疑問に光を当てます。

OpenAIの新しい推論モデルの正式名称はまだ公表されていません。複数の信頼できる情報筋によると、社内ではこのモデルは「Shallotpeat」というコードネームで開発されています。この名称は社内文書やCEOのサム・アルトマン氏のメモにも記載されており、アルトマン氏はこのモデルをGoogleのGemini 3のパフォーマンス上の優位性に対する的確な対応策であると説明しています。「Shallotpeat」という名称の選択は計画的なものであり、OpenAIが事前学習中に既存モデルの弱点を特定し、それらを具体的に解決する意向を示していると考えられます。

主要なコードネームであるShallotpeat以外にも、開発者やベンチマークプラットフォーム上では様々な名前が使われています。例えば、LM ArenaではRobinというモデルが目撃されており、これはテスト版かその派生版である可能性があります。さらに、一部の技術分析ではGarlicという関連モデルが言及されています。これはShallotpeatの独立した開発版とされており、プログラミングと論理的推論に特定の改良が加えられていると言われています。

来週リリースされる最終的な製品名については、「Red GPT」という憶測も飛び交っています。後者は社内のCode Redイニシアチブへの言及です。正式名称はリリース直前に発表される見込みですが、OpenAIは伝統的に社内コード名と公​​式製品名を区別しています。

かつての独占企業がいかにして挑戦者となり、市場リーダーを守勢に追い込んでいるのか。

OpenAIは、新しい推論モデルのリリース準備を進めている。社内テストでは、このモデルの性能がGoogleの次期Gemini 3を上回っていることが示されている。このリリースは、他のプロジェクトを棚上げにする必要がある戦略的再編の一環である。The Informationが報じたように、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏による社内メモによると、同社は早ければ来週にも新しい推論モデルをリリースする予定だ。アルトマン氏によると、新モデルは現在、社内評価でGoogleの競合製品であるGemini 3よりも優れた性能を示しているという。これがShallotpeatモデルであるかどうかは不明だ。この前倒しリリースは、社内でCode Redと名付けられた取り組みの先駆けとなる。OpenAIは、Googleからの高まる圧力に対応している。この検索エンジン大手は、Geminiチャットボットの月間アクティブユーザー数を7月の4億5000万人から10月には6億5000万人に増加させており、Gemini 3は数々のベンチマークで競合製品を上回っている。アルトマン氏は、競合の復活により一時的な経済的逆風が吹く可能性があると社内で警告した。

The Informationによると、OpenAIはChatGPTとその新しいモデルの改善に完全に集中するために、他の商用プロジェクトを保留にしています。広告の導入と、ショッピングやヘルスケアのタスク用の自律AIエージェントの開発は遅れています。パーソナライズされたブリーフィングサービスであるPulseのさらなる開発も、もはや優先事項ではありません。代わりに、ChatGPTのモデル動作、特に画像生成の改善にリソースが投入されます。GoogleがGemini 3と同時に新しい非常に強力なNano Banana Pro画像モデルをリリースした後、OpenAI独自のソリューションはますますプレッシャーにさらされています。3年前は状況はまったく逆でした。Google自身が、ChatGPTのリリースによって自社の検索エンジンにもたらされた突然の脅威に対応するために、Code Redアラートを発令しました。当時、この検索エンジンの巨人は、独自のAIモデルの開発を加速するために多数のチームを再編し、最終的にGeminiシリーズのリリースにつながりました。

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金融大手の比較：売上の混乱と収益性の課題

両社の財務実績を見ると、経済的なスタート地点における根本的な違いが明らかです。OpenAIは2025年上半期の収益が43億ドルで、2024年通年比で16%増となりました。同社の年間収益は2025年6月時点で既に100億ドルに達しており、同社は2025年通期で少なくとも127億ドルを目標としています。しかし、この目覚ましい成長にもかかわらず、OpenAIは依然として深刻な赤字に陥っています。研究開発費は2025年上半期で67億ドル、推論にかかる運用費用は2024年には38億ドルと推定され、2025年上半期で既に86億5,000万ドルに達しています。2024年の損失は約50億ドル、2025年のキャッシュバーンレートは85億ドルと推定されています。 OpenAIは2024年に推論に約38億ドルを費やしましたが、50億ドルの研究開発費の大部分は実験、テスト実行、そして未公開モデルに充てられました。研究開発費は2024年の25億ドルから2025年上半期には67億ドルに増加しており、モデル開発とインフラ拡張への巨額の投資が浮き彫りになっています。

一方、アルファベットは財務的に強固な大企業として存在感を示しています。2025年第3四半期には、売上高が初めて1,000億ドルを超え、前年同期比16%増の1,023億ドルに達しました。純利益は33%増の350億ドルでした。Google Cloudの売上高は34%増の152億ドル、YouTube広告は103億ドルの収益を上げました。同四半期の技術インフラへの設備投資は240億ドルに達し、AIインフラへの巨額投資を裏付けています。この財務基盤の強さにより、Googleは当面の収益性へのプレッシャーに直面することなく、AI研究とインフラへの長期投資を行うことができます。クラウドの累積受注残は1,550億ドルに達し、持続的な成長と長期的な顧客契約を示唆しています。両社の財務格差は顕著です。アルファベットはすでに数十億ドルの利益を上げており、グループ全体でキャッシュフローを確保していますが、OpenAIは外部からの資金調達を余儀なくされており、巨額の営業損失に苦しんでいます。

戦略的微調整としてのコードレッド：焦点の経済的影響

OpenAIのCode Redイニシアチブは、単なる逆境への対応ではなく、競争圧力下でのリソース配分の戦略的な微調整です。サム・アルトマン氏は、ChatGPTを改善し、広告、ショッピングエージェント、ヘルスケアAIエージェントなどの他のプロジェクトを延期するために、この社内イニシアチブを立ち上げました。この優先順位の変更は、変化する競争環境に対する典型的な経済的調整を反映しています。延期されたプロジェクトの暗黙の機会費用は、モデルの早期リリースによって期待される利益と比較検討する必要があります。OpenAIは、ユーザーエクスペリエンス、パーソナライゼーション、スピード、信頼性の向上に重点を置いています。GoogleのNano Banana Proへの対応として画像生成に注力していることは、戦略的に重要な市場セグメントにおける守備的なポジショニングを示しています。Androidアプリのコードで既にそのような計画が示唆されているにもかかわらず、広告統合を一時停止するという決定は、長期的な市場ポジショニングのために短期的な収益性を犠牲にする社内の優先順位付けを示唆しています。したがって、Code Red戦略は市場に経済的なシグナルを送っています。OpenAIは、技術的リーダーシップを守るために一時的な経済的逆風を受け入れているのです。パーソナライズされたブリーフィングや自律型ショッピングエージェントといったPulseプロジェクトは、潜在的な収益源であるにもかかわらず、延期されています。このリソース配分は、不確実性の中で収益を最大化するという経済原則に従っています。つまり、コアビジネスで地位を失うリスクは、サイドプロジェクトを逃すリスクよりも大きいと考えられているのです。

ユーザー指標と市場シェアの動向：定量的な競争環境

ユーザー指標は、先行者利益とエコシステム統合の間の複雑な競争ダイナミクスを明らかにしています。ChatGPTは2025年10月に週次アクティブユーザー数が7億～8億人を記録し、Geminiは同時期に月間アクティブユーザー数が6億5000万人に達しました。成長率は驚異的で、Geminiは7月の4億5000万人から2025年10月には6億5000万人に増加し、わずか3か月で44%以上の成長を示しています。一方、ChatGPTの成長は鈍化しました。2024年12月から2025年2月にかけて、週次ユーザー数は3億人から4億人に増加し、33%増加しましたが、成長率は2025年を通して低下しました。情報筋によると、ChatGPTは2025年2月に生成AI市場の60.4%のシェアを占め、Geminiは13.5%に達しました。地理的分布は類似点を示しています。米国は両方のプラットフォームで最大のユーザー市場であり、ChatGPTでは15.1%、Geminiでは14.6%を占めています。インドは両方で2番目に大きな市場です。25～34歳の年齢層は、両方のプラットフォームに最も関連しています。ただし、使用頻度は異なります。2025年10月時点で、ChatGPTユーザーは1回の訪問あたり平均12分9秒を費やしていますが、Geminiユーザーは平均7分8秒を費やしています。1回の訪問あたりのページビューは、ChatGPTで4.5、Geminiで4.52です。ChatGPTの直帰率は40.01%です。ChatGPTの1日あたりのプロンプト数は、2025年7月に25億に達しました。Googleでの月間トークン処理は、1分あたり7兆トークンに増加しました。 AI Overviewsを介したGoogleの検索エンジン統合は、月間20億人のユーザーにリーチしています。GeminiのAndroid統合は、世界中で30億以上のデバイスにリーチしています。

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競争要因としての研究開発投資：AIトレーニングのスケーリング経済

研究開発費を見ると、2社のスケーリング経済における根本的な違いが明らかになる。OpenAIは2024年に25億ドルを研究開発に投資し、その大部分は実験と未発表モデルに費やされた。2025年の最初の6か月の研究開発費は67億ドルで、年間率が130億ドルを超えることを示唆している。推論コストは、2024年の38億ドルから2025年前半には86億5,000万ドルに急騰した。このコスト爆発は、AIモデルトレーニングの経済的現実を反映している。モデルが強力になればなるほど、計算コストが高くなるのだ。2024年の50億ドルの研究開発費の大部分は、研究の実行、実験トレーニング、またはリスク回避に充てられ、GPT-4.5、GPT-4o、o3などの実際にリリースされたモデルのトレーニングに使用されたのはわずか4億8,000万ドルだった。モデル改善の暗黙の限界費用は指数関数的に増加する。 OpenAIは2024年に推論に約18億ドルを費やし、売上高利益率は約37億ドルで、約50%の利益率となる見込みです。2024年の総計算コストは​​60億ドルと推定されています。2024年の研究開発費は50億ドルで、償却は数年にわたって行われます。販売・マーケティング費用は2025年上半期に20億ドルに達しました。従業員の給与も数十億ドル規模です。総容量計画では、2033年までに250ギガワットの計算能力を構築することが求められており、その費用は10兆ドルと見込まれています。1ギガワットのデータセンターの建設費用は325億ドルから600億ドルで、建設には2年半かかります。今後12か月間の総資金需要は4,000億ドルと推定されています。

Google は全社的に年間 400 億ドルを超える研究開発予算を抱えており、その大部分が AI 研究に割り当てられています。技術インフラへの設備投資だけでも、2025 年第 3 四半期には 240 億ドルに達しました。2025 年の AI インフラへの総投資額は 850 億ドルと推定されています。Google は毎月 980 兆トークンを処理しており、これは 2025 年 5 月の処理量 480 兆トークンのほぼ 2 倍です。エネルギー効率は 33 倍向上し、プロンプトあたりの二酸化炭素排出量は 44 分の 1 に削減されました。Google は、既存のクラウド ビジネスを通じてモデルのトレーニングと推論のコストを償却し、半導体開発との相乗効果を活用できます。TPU を使用した社内チップ開発により、NVIDIA への依存が軽減され、推論の限界費用が下がります。Google のスケーラビリティの利点は大きく、検索エンジン、Android、Workspace に Gemini を統合することで、追加の顧客獲得コストをかけずに数十億台のデバイスに即座に配信できます。インフラストラクチャのコストは Alphabet ポートフォリオ全体で償却できますが、OpenAI はすべてのコストを内部で負担する必要があります。

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収益化戦略と長期的な収益性：経済的持続可能性への道

両社の収益化アプローチは根本的に異なり、長期的な収益性に大きな影響を与えます。OpenAIは、主にChatGPTサブスクリプション、API利用、およびエンタープライズ向け販売を通じて収益を上げています。有料会員数は、Plus、Team、Pro全体で1,000万人に達し、さらに100万人の商用ユーザーもいます。年間サブスクリプション収益は27億ドルで、2025年末までに40億ドルに達すると予測されています。API利用とエンタープライズ向け販売は、収益の多様化にさらに貢献しています。OpenAIは、スプレッドシートやプレゼンテーション編集などの生産性向上機能を提供し、エンタープライズワークフローへのより深い統合を実現します。価格は、プレミアム機能は月額20ドルの、従来のフリーミアムモデルに準拠しています。推論による売上高利益率は約50%で、ユーザー数の増加に伴い、スケーリングの経済性が向上すると予想されます。しかし、コストは収益よりも速いペースで増加しています。研究開発費は2024年の25億ドルから、2025年上半期には67億ドルに増加しました。推論コストは2024年の38億ドルから、2025年上半期には86.5億ドルに上昇しました。このコスト構造では、継続的な資金調達が必要になります。OpenAIは2025年3月にソフトバンクが主導し、評価額3,000億ドルで400億ドルの資金調達ラウンドを発表しました。今後12か月の資金ニーズは4,000億ドルと推定されています。長期的な収益性は、推論コストを削減し、新しい収益化チャネルを開発する能力にかかっています。計画されていた広告統合は一時停止されていますが、潜在的な収益源として残っています。自律型ショッピングエージェントとヘルスケアAIの開発も、これらの市場が大きな収益の可能性を秘めているにもかかわらず、遅れています。競争の激化により、OpenAIは短期的な収益化を犠牲にして市場でのポジショニングを優先せざるを得なくなりました。

Googleは異なる収益化戦略を追求しています。Geminiからの収益は個別に報告されず、Google検索、Google Cloud、Workspaceの全体的な収益に統合されます。検索エンジンのAI概要は、月間20億人のユーザーにリーチし、間接的に広告収入に貢献しています。Google Cloudの収益は34％増加して152億ドルとなり、Geminiはエンタープライズ顧客にとって重要な役割を果たしています。Google Cloudを利用するGeminiの85,000社のエンタープライズ顧客は、前年比で35倍の使用量増加を記録しました。Geminiの価格設定はOpenAIと似ており、プレミアム機能は月額20ドルですが、収益化はGoogleの既存の課金および配信システムを通じて処理されます。Alphabetの広告収入は2025年第3四半期に741.8億ドルに達し、前年比12.7％増加しました。YouTube広告は102.6億ドルに達しました。サブスクリプション収入は21％増加して129億ドルになりました。 Googleは、AIインフラのコストを複数の収益源から回収し、既存の広告プラットフォームとの相乗効果を活用することができます。そのため、Geminiの長期的な収益性は、直接的なサブスクリプションよりも、Alphabetのエコシステム全体の強化に大きく依存しています。1,550億ドルのクラウドバックログは、将来の収益を予測する上で大きな役割を果たしています。Alphabetの営業利益率は30.5%ですが、OpenAIは依然として大幅な損失を出しています。

経済の将来シナリオと競争予測：市場成熟への道

両社の長期的な経済見通しは、市場の成熟と収益性への道筋が異なっていることを示しています。OpenAIは、推論コストを削減し、研究開発費を回収するために、大規模な規模の経済を達成する必要があります。8億人の週次アクティブユーザーと1,000万人の有料会員を擁するOpenAIは、成長のための強固な基盤を有しています。2025年末までにユーザー数を10億人に拡大する計画は、規模の経済性を大幅に向上させるでしょう。しかし、コストは収益よりも速いペースで増加しています。研究開発費は、2024年の25億ドルから2025年前半には67億ドルに増加しました。推論コストは、2024年の38億ドルから2025年前半には86億5,000万ドルに増加しました。収益性を達成するには、OpenAIはユーザーあたりの推論コストを削減し、新しい収益化チャネルを開発する必要があります。計画されている広告統合は大きな収益を生み出す可能性がありますが、ユーザーの採用は不確実です。ヘルスケア、金融、eコマースに特化したエンタープライズソリューションを開発することで、標準的なサブスクリプションよりも高い利益率を生み出せる可能性があります。開発者向けAPIプラットフォームはエコシステムアプローチを提供していますが、MetaのLlamaやMistralといったオープンソースモデルとの競争は激化しています。アルトマン氏の長期ビジョンでは、2033年までに250ギガワットのコンピューティング能力を実現することを目指しており、その費用は10兆ドルに上ります。この野心的な目標達成には、今後12ヶ月間で4,000億ドルを超える継続的な資金調達が必要です。OpenAIの評価額は3,000億ドルに達する可能性がありますが、収益性は依然として不透明です。競争の激化により、OpenAIは短期的な収益化と長期的な市場ポジショニングのバランスを取る必要に迫られています。Code Red戦略は、競争圧力へのコミットメントと短期的な利益を犠牲にする意思を示しています。問題は、資本市場がこの成長モデルに長期的に資金を提供できるかどうかです。

Googleは市場成熟への異なる道を追求している。検索エンジン、Android、そしてWorkspaceにGeminiを統合することで、直接課金なしでもゆっくりと着実に収益化を実現している。AI Overviewsは20億人のユーザーにリーチし、検索品質を向上させ、間接的に広告収入を押し上げている。企業での導入は拡大しており、顧客数は8万5000社に達し、利用率は35倍に増加している。1550億ドルのクラウドバックログは、将来の収益を予測する上で役立つ。2025年のAIインフラへの850億ドルの設備投資は、Alphabetのポートフォリオ全体で回収される予定だ。TPUを用いた自社チップ開発は、NVIDIAへの依存を減らし、推論コストを削減する。エネルギー効率は33倍向上し、二酸化炭素排出量は44倍削減された。Googleは固定インフラコストを複数の収益源に分散させることができ、OpenAIはすべてのコストを社内で負担する。Googleの長期戦略は、AIをコモディティとして確立し、自社のエコシステムを通じて収益化することを目指しているようだ。ク​​ラウドのマージンは、自動化とスケーラビリティの向上に伴い向上する。 Googleの検索エンジン市場における支配力は90%のシェアを維持しており、依然として健在です。独占禁止法手続き、特にEUによる34億5000万ドルの罰金といった規制リスクは、ビジネスモデルに影響を及ぼす可能性があります。長期的には、Googleはクラウドおよび広告プラットフォームの一部としてAIサービスを提供できる一方、OpenAIは純粋なAIモデルに注力する必要があります。問題は、純粋なAIビジネスモデルが経済的に持続可能か、あるいは最終的に大手クラウドプロバイダーに吸収されるかです。競争環境を見ると、Googleはエコシステム統合と財務基盤の強化によって市場ポジションを維持できる一方、OpenAIは技術革新と急速な成長に依存しています。どちらのアプローチも経済的に持続可能かどうかは、今後3～5年で明らかになるでしょう。

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