• Anthropicの上場書類（S-1）で、四半期売上は約116億ドル、前年の約15倍と分かった
• 社内コードの9割超をClaudeが書き、エンジニア1人のコード量は約45倍になっている
• 数字は同社が出したものなので、自社に当てはめるときは前提を確かめて読む

「AI投資は回収できるのか」に、Anthropicは数字で答えた

いけとも：今日のテーマは、Anthropicの上場書類です。アメリカで上場するときに必ず公開する「S-1」という書類が、いよいよ公開されました。

売上、社内の事業状況、リスクまで書いてあります。上場に向けて検証されているので、正しい情報である可能性が極めて高いファクトブックです。

直近の2026年4月から6月の四半期だけで、売上は約116億ドルです。昨年の同じ時期と比べて、約15倍になっています。

尾原：一番大きな論点は、投資に対して収益が上がっているのか、という懸念でした。アメリカでは、自前のAIを持たず、インフラだけを提供しているプレイヤーの株価が下がる動きがありました。

今回の資料で、その懸念への答えが見えてきました。1つは売上の勢い。もう1つは、営業活動から入ってくる営業キャッシュフローです。

上期だけで約40億ドル、日本円で約6,000億円です。年間にすると約1.2兆円のキャッシュが出る水準まで来ています。マーケットにはポジティブな材料だと思います。

ただ、これは投資判断のためのポッドキャストではありません。未来を読み解くために、何が兆しとして見えるのかを話していきます。

コードの9割超をClaudeが書く。エンジニア1人のコード量は約45倍

いけとも：僕が注目したのは、全体像よりも、Anthropic社内での活動量です。

2026年9月時点で、社内のプログラムのコードの9割以上をClaudeが書いています。エンジニア1人あたりの1日のコードのマージ量は、2024年と比べて約45倍です。

尾原：AIモデルの会社は、AIを開発に使うと、サービスがどう変わるかのフロンティアでもあります。ここは本当に注目すべきところですね。

いけとも：チャットの時代から、Claude Codeに移って、ただの相談相手が同僚になりました。任せる幅がどんどん広がった結果です。

Anthropicの公式レポートでは、2026年第2四半期の時点で、2024年比で約8倍でした。そこから約45倍まで来ています。加速の度合いがすごいです。

尾原：Googleは、4月にCEOが、社内の新しいコードの約75%はAIが生成していると語っていました。それを大きく超えて、AI会社がさらに先に進んでいることが分かったのは、面白かったです。

売上の約8割が従量課金。既存顧客の利用量は9倍

尾原：Anthropicのユーザーの実態も出ています。上期の売上の約8割は、従量課金です。月額ではなく、使った分だけ払う契約です。

思った以上に、サブスクよりも企業の活用が多いということです。

もう1つ、マニアックな指標があります。既存のお客様の利用量が、前年比でどのくらい増えているかを見るNRRです。これが約900%でした。

お客様が、前年の9倍もAIを使っていることになります。ずっと9倍で伸びるわけではありません。でも、クライアントの数だけでなく、1社あたりの量も増えているのが、今回の数字から見えます。

いけとも：8割が従量課金は、すごいですね。

尾原：僕らのようなフリーランスや少人数のスタートアップは、月額アカウントを複数組み合わせて、リセットのタイミングを読んで回しがちです。

でも、日本のAIスタートアップと話していても、大事なのは別の点です。開発がどんどん加速するので、お客様のワークフローの一部に入り込んだら、上下や横に広がる製品をつないで、乗り換えにくくすることです。

Anthropicだけでなく、お客様もフルアクセルで走っているのが見て取れます。

Claude Codeの上位5%は、非利用者の約20倍を使っている

いけとも：1人あたりの金額にも、面白い数字がありました。

エンタープライズ版で、Claude Codeを使っていないユーザーは、1人あたり平均で月75ドル未満です。チャットやCoworkが中心のイメージです。

ところが、Claude Codeを使っている上位5%は、その約20倍を使っています。仮に75ドルの20倍なら約1,500ドル、日本円で20万円ほどです。

尾原：さっきの8割の従量課金の中身は、そういう使い込む人たちなのだと思います。

導入の入口は個人。Codexに浮気しても、Claude Codeに戻る

いけとも：企業への入り方にも、面白い記載がありました。成長の大部分は、セルフサービスで自然に広がる形だそうです。

個人で使ってみてすごくいいから、会社でも入れよう。そんな流れが想像できます。その人が主に使っているツールに、会社も流れていきます。

尾原：Claudeは、もともと劣勢だったところから、MCPやSkillといった、他社でも使える共通の部品を定義してきました。企業側は、Anthropicで作っておけば他でも使えるから大丈夫、と安心して作れます。

それでも、ハーネスや、Opus 5.5の指示を安定して実行する力は強いです。周りの企業内のAI活用者も、Codexに浮気したり、いろいろ試しながら、なんのかんのAnthropicに戻ってきています。

いけとも：僕もそうです。最新のGPT-6でCodexに一度偏りましたが、結局メインツールはClaude Codeに戻りました。めちゃくちゃ差があるかというと、慣れもあると思います。

尾原：Geminiも試しました。悪くはないのですが、トゥーマッチなんです。そんなに細かく定義して、トークンを使ってガチャガチャやらなくていい、と思ってしまいます。

Claudeは、ちょうどいいんですよね。WindowsとMacintoshの時代に、最初にフィット感を作ったUXの居心地の良さに近いのかもしれません。

AIの費用と人件費を、同じ天秤にかける時代

いけとも：もう1つ、Anthropic社内のデータです。社内でClaudeを定価で使ったとして、その利用額が、2026年4月には人件費を超えた。上場書類には、そういう趣旨の記載があったと読みました。

Anthropicのエンジニアの人件費は、かなり高いはずです。それよりも、AIの費用のほうが大きくなっています。人を1人採用するのか、AIをこれだけ使うのか、というバランスを見る時代です。

尾原：単純には割り切れません。でも、コードの量が桁違いに増えているのに、エンジニアの人数が同じだけ増えたわけではありません。

コードの量が付加価値と同じではないにしても、レビューを通ったコードが新しく生まれているなら、1人あたりの生産性は、少なくとも倍にはなっている匂いがします。

付加価値の方向にインセンティブがそろっていれば、給料と同じくらい、あるいはそれ以上をAIに使っても、全く問題ありません。生産性が10倍になるなら、という話です。

難しい開発課題の成功率が、9か月で約9割に

いけとも：僕がいちばん面白かったのは、開発の成功率です。社内のベンチマークで、難しい開発課題をAIでやり切れる成功率が、年初は半分に届かなかったのに、9月には約9割になりました。

肌感覚にも合っています。2025年にバイブコーディングでツールを作っていたころは、エラーが出まくって、一日中エラー対応をしていました。

今は、本当にエラーが出なくなりましたよね。機能も、一瞬でできてしまいます。

尾原：出なくなりました。UXやツール連携まわりのミスが、本当に減りました。

1年ほど前に、テスト駆動開発をハーネスで管理して、最初から検証しながら全体を設計する流れが出ました。部分開発での仕様の読み込みの精度も上がって、今や当たり前の感覚です。

いけとも：Anthropicの上場書類は、AIに変革していくとき、前は諦めていたことが、実はここまでいける、という証拠になります。

尾原：アスリートがここまで突き詰めているから、自分たちももっといける。ベンチマークとして読む価値があります。

もちろん、Anthropicには、そういう数字を出したいポジションがあります。でも、嘘はついていないでしょうし、肌感にも合っています。

これから効くのは「推論」のコスト。答えのある仕事は安く、ない仕事は賢く

尾原：先週、世界最大のスタートアップアクセラレーターであるY Combinatorで、AIの推論（インファレンス）をテーマにしたペーパークラブがありました。

その場の話も踏まえて、僕はこう考えています。開発はこれからもAI化が進みます。でも、エージェントに自動化を任せるほど、日々実行する推論のコストのほうが効いてきます。

ただ、今回の上場書類からは、変革ラッシュで急に立ち上がる開発の分と、変革のあとでエージェントが日々動かす分が、どんなバランスになるかは読めませんでした。

いけとも：推論だけなら、そんなに賢いモデルはいらない、という見方もありますよね。作っている途中だからフロンティアが重要で、作り終わって回すときには不要だ、という話です。

尾原：仕事は2種類あります。1つ目は、決めたことをやり切る実行。2つ目は、何をやるかを決める認知・分析・判断です。

実行のほうは、DeepSeek V4.1がOpus 5.5に迫るベンチマークの水準で、価格は数十分の1という話をしています。OpenAIも、値下げでAnthropicのお客様を取りに来ている、という話があります。ゴシップなので、本当に動いたかは分かりませんが。

いけとも：答えが明確なバックオフィスの処理は、低コストでいけます。営業の提案やマーケのプランのように、答えがなくて、ベターな解を探す推論は、賢いほうが勝ちます。

尾原：認知と分析のフェーズで、フロンティアモデルがどのくらい重要になるかは、スタートアップ界隈でも熱い論点です。そこのほうが、新しいAIスタートアップを作れるのでは、という議論もあります。

将棋に藤井聡太さんが入って、全体のレベルが上がったような話になるのかもしれません。

いけとも：ただ、人間の認知の限界が来ている感じもします。無限に賢いAIがいても、答えのない問題では、こちらが理解できなくなりそうです。

尾原：そこで、環境コストのたとえが使えます。昔は、公害を出しながら利益を出してもよかったのが、SDGsで変わりました。自社だけでなく、調達先まで含めた二酸化炭素排出のコストを見る、スコープ3です。

最初は経営に組み込めるのか、と戸惑う。でも、新しい形に単純化することで、経営のハンドルに変わりました。

AIも同じで、いったん認知を最大化する時期が来て、そのあとで、うちの会社ではこう単純化できる、という経営のダッシュボードに落ちていくのだと思います。

上場書類を、自分の問いでAIに読ませる

いけとも：メタスキルの発想があります。資料を読ませて、複数のデータを組み合わせて、自分の関心があるテーマのインサイトを出してもらう。英語が読めなくても、分析はそんなに難しくありません。

尾原：今日の僕らの会話のログと、Anthropicの上場書類のS-1を、セットにして渡してみてください。話したことを、資料の中からもう一度、裏打ちしてもらうんです。

もっと裏付けになる数字を出してくれますし、取れた数字をダッシュボードにして、フロンティア系のレポートが出るたびに追えば、自分たちの進化の定点観測になります。

いけとも：自分にとって何が面白いかを考えると、勉強にもなりますし、深掘りしがいがあります。

尾原：雑談を楽しむだけで、あとからAIが精緻にしてくれます。気軽にやってみてください。

よくある質問（FAQ）

Q1. Anthropicの上場書類（S-1）で分かった売上はどのくらい？

2026年4〜6月の四半期だけで売上は約116億ドルで、前年の同じ時期の約15倍である。上期の営業キャッシュフローは約40億ドル（約6,000億円）に達している。

Q2. AIがコードを書く割合はどこまで進んでいる？

2026年9月時点で、Anthropic社内のコードの9割以上をClaudeが書いている。エンジニア1人あたりの1日のマージ量は2024年比で約45倍で、公式レポートでは2026年第2四半期の時点で約8倍だった。

Q3. Claude Codeを使い込む人は、どのくらい使っている？

エンタープライズ版でClaude Codeを使っていない人は、1人あたり平均で月75ドル未満である。Claude Codeを使う上位5%は、その約20倍を使っている。売上の約8割は、使った分だけ払う従量課金である。

ポッドキャストできく：https://open.spotify.com/episode/5JqVgcIJe3NIQH6OjtDo24

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YouTube『いけともch』：https://www.youtube.com/@iketomo-ch

Podcast『いけとも尾原DeepなAIニュース』：https://open.spotify.com/show/3hGAbKZI5oo9PsbFI1IxTr

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